Nagoya.Swift+ 2017年8月度勉強会レポート

Asei Sugiyama
9 min readSep 2, 2017

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8月の勉強会は9名にご参加いただきました。レポート自体は久しぶりですね!でも勉強会自体は毎月一回ペースで開催を続けてます。

当日の様子はこちらのアルバムもご参照ください。

当日の様子を成果発表会からご紹介します。

TensorFlowでTutorialを行い、解説を作成されていました。MNISTはチュートリアルではありますが、CNNまで学習できる良いタスクだと思います。

当日の資料はこちらです。

HackMDというテキストの共同編集用のサービスを利用して作成されたとのことです。reveal.jsが使えるのはいい感じですね。

テキストを用いてWebアプリを作成されていました。また、開発環境をVagrant+VirtualBoxで仮想サーバー(Cent OS)を立てて利用されていたとのことでした。手順はdotinstallの次の動画を参考にされたそうです。

仮想環境と聞いてインフラ系エンジニアが盛り上がっていました。高速tracerouteアプリ以来の盛り上がりだった気がします。

個人で開発された万歩計アプリのアップデート作業をなさっていました。ライブラリ管理ツールをCocoaPodsからCarthageに変更されていました。

iOSアプリで生物実験のシミュレーションを行うだけでなく、実際の実験機器とBlutooth接続を行って実験を助けるアプリをご紹介いただきました。学会での発表を行う予定とのことです。

また、OpenCVでの画像処理を行っていた他に…

実験のための新たなアプリを作成して研究を行ったり、Pythonでスクレイピングを行って、学会のサイトに自分の発表が掲載されたかリアルタイムに監視したり、様々なことに取り組まれていました!

なお、勉強会の最後にプログラムが無事掲載されていたことを確認できています、おめでとうございます。

いつも通りGoで何か作成されているのかと思いきや、Webアプリを作成されていました。フレームワークを一切使わずに作成されているとのことです。

フルスクラッチでアプリを作成されている方が身近にいるとは思いませんでした。しかもエディタ。アクセスしたユーザー間でテキストを共有できるツールを作成中とのことです。

Docker Composeを用いてNginx, Rails, Postgresの環境を作成されていました。こういうツールはなんとも言えないカッコよさがあると思います。構成はこちらの記事に近いかと思います。

更に、その環境で動作するアプリを作成されていました。Microsoft Cognitive ServiceText Analytics APIを用いるアプリです。実装速度が素晴らしいです。

Swiftで書いたiOS上OpenCVを用いて洗濯タグの記号の認識に取り組まれた経過をご紹介頂きました。前回よりも認識精度がかなり向上しています。

一方、学習にはMacbookだと非力だとのこと。それを補うため、GPUサーバーをAWS上でスポットインスタンスとして立てて学習を実行できないか試されていたとのことです。

クラウドで学習してその結果をエッジ側で用いるというのは今後も継続する流れだと思いますし、さらなる発展の可能性も感じます。

TensorFlowを用いて、英語自体の機械学習に取り組みました。Wikipediaの記事のデータを用いて、LSTMで文字ベースの学習を行い、英語っぽい文字列を吐き出させようというものです。

学習を続けると全くランダムな状態から、幾つかの英単語を出力するようになるのは面白かったです。

iOSアプリの学習におすすめの書籍のご紹介をいただきました。全くの初心者向けではないようですが、脱初心者として取り組まれている様子です。

キーワードを元に現在地周辺の飲食店を検索するアプリを、取り組み結果としてご紹介頂きました。飲食店の情報をWeb APIから結果を取得してもサクサクと動作するように、無限スクロールやセルの再利用など細かな工夫がありました。

最近はご参加いただく方も増えてきました。当初用意していた部屋では段々と手狭になってきたようです。

また、アプリ開発者はもちろん、学生やアプリ開発者以外にも参加いただけていることを大変嬉しく思います。

これからも「技術者としての好奇心や向上心を満たすために技術的な挑戦をするふりをして遊ぶ」といった活動を継続していきますので、今後とも宜しくお願いします。

次回は9/16(土)を予定しています。

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Asei Sugiyama

The only thing that I can say about it might be too complicated. Just writing.