Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Visionフレームワークのリアルタイム顔検出を使えば、ウインクするときゃるん♪と音が鳴る二次...
Search
Minami Baba
September 01, 2018
Technology
12k
2
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Visionフレームワークのリアルタイム顔検出を使えば、ウインクするときゃるん♪と音が鳴る二次元美少女になれる!
iOSDC Japan 2018
2018/09/01 17:20〜 Track B ルーキーズ LT(5分)
Minami Baba
September 01, 2018
More Decks by Minami Baba
See All by Minami Baba
Build Configuration による機能出し分けを型定義の力を借りて実現していく
minami1389
2
1k
JavaからKotlinに さらにKotlinらしく書き換えることで コードがリファクタされていった話
minami1389
0
7.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
4.9k
20260801_スクフェス大阪
kgnkhkr
1
1.1k
【Google Cloud Next Tokyo'26】Gemini Enterprise と Oracle AI Database で実現する、業務データ活用を実現する AI エージェント実装
shisyu_gaku
0
210
AI エージェント時代のデジタルアイデンティティ
fujie
3
1.4k
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
7
19k
モダンフロントエンド 開発研修
recruitengineers
PRO
1
290
[MIRU26] Open-Vocabulary Intention-Guided Object Detection in Diverse Scenes
keio_smilab
PRO
0
140
AIは実装を速くする。では、私たちは何を今作るべきか?-立場を越えてリリースに向き合ったチーム開発の実践 / 20260801 Hiromi Nakaya and Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
3
370
20260608_Codexの可能性_ノンプログラマー向け_大城追記
doradora09
PRO
0
760
トヨタ⽣産⽅式(TPS)⼊⾨
recruitengineers
PRO
1
350
変化の早いClaude Codeを 書籍に落とし込む
oikon48
6
1.2k
【CEDEC2026】専門性の高いデフォルメチームが挑んだ人材育成戦略 〜Cygames Academiaの企画から実施まで〜
cygames
PRO
0
210
Featured
See All Featured
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
9
870
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
1k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
67
56k
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
1
460
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2.1k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.5k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
5.8k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
270
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.4k
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
390
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.5k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.2k
Transcript
7JTJPOϑϨʔϜϫʔΫͷ ϦΞϧλΠϜإݕग़Λ͑ɺ ΟϯΫ͢Δͱ͖ΌΔΜ̇ͱ Ի͕໐Δೋ࣍ݩඒগঁʹͳΕΔʂ גࣜձࣾσΟʔɾΤψɾΤʔɹഅೆ࣮ J04%$+BQBO
ࣗݾհ ˔ അɹೆ࣮ w %F/" J04"OESPJEΤϯδχΞ 7JTJPOΛͬͯ ͜ΜͳͷΛ࡞ͬͯΈͨΑ ͱ͍͏͓
7JTJPOͱ ˔ ը૾ೝࣝͷͨΊͷϑϨʔϜϫʔΫ w J04͔Βར༻Մೳ ˔ ΦϒδΣΫτͷݕग़ɾ͕Ͱ͖Δ w إͷݕग़ w
όʔίʔυݕग़ w ମ w ͳͲͳͲ
إτϥοΩϯά ˔ ϦΞϧλΠϜͰɺإͷಈ͖ΛͰ͖Δ w ྠֲ w ӈɺࠨ w ӈඑɺࠨඑ w
ඓ ˔ ެࣜαϯϓϧͰ؆୯ʹࢼͤΔ IUUQTEFWFMPQFSBQQMFDPNEPDVNFOUBUJPOWJTJPO USBDLJOH@UIF@VTFS@T@GBDF@JO@SFBM@UJNF
ΟϯΫͰ͖ΌΔΜ̇ ᶃ ӈͷݕग़݁ՌΛऔಘ ᶄ ӈͷߴ͞Λܭࢉ ᶅ લͷߴ͞ͱͷ͕ࠩ େ͖͚ΕԻΛ໐Β͢ Oඵຖ
ᶃӈͷݕग़݁ՌΛऔಘ ӈΛߏ͢Δͷ࠲ඪΛɺOඵຖʹऔಘ
ᶃӈͷݕग़݁ՌΛऔಘ ӈΛߏ͢Δͷ࠲ඪΛɺOඵຖʹऔಘ
ᶃӈͷݕग़݁ՌΛऔಘ ӈΛߏ͢Δͷ࠲ඪΛɺOඵຖʹऔಘ
ᶄӈͷߴ͞Λܭࢉ Z࠲ඪͷNBYͱNJOΛऔಘ NBYͱNJOͷࠩΛɺߴ͞ͱ͢Δ
ᶄӈͷߴ͞Λܭࢉ Z࠲ඪͷNBYͱNJOΛऔಘ NBYͱNJOͷࠩΛɺߴ͞ͱ͢Δ ߴ͞
ᶅલͷߴ͞ͱͷ͕ࠩେ͖͚Ε̇ લͷߴ͞ͱͷࠩΛऔಘ ͕ࠩᮢΛ͍͑ͯΕɺԻΛ໐Β͢
ᶅલͷߴ͞ͱͷ͕ࠩେ͖͚Ε̇ લճͷߴ͞ͱͷࠩΛऔಘ ͕ࠩᮢΛ͍͑ͯΕɺԻΛ໐Β͢
ᶅલͷߴ͞ͱͷ͕ࠩେ͖͚Ε̇ લճͷߴ͞ͱͷࠩΛऔಘ ͕ࠩᮢΛ͍͑ͯΕɺԻΛ໐Β͢ ͳΜ͔ͩ ޡԠ͕ଟ͍ͧɾɾɾ
νϡʔχϯάᶃ ˔ ᮢΛௐ w ʹઃఆ ͳͥɺͳͷ͔ɾɾɾʁ
νϡʔχϯάᶃ ˔ ᮢΛௐ w ʹઃఆ ѹతखಈσόοάʹΑΔ ࢼߦࡨޡͷ݁Ռ
νϡʔχϯάᶄ ˔ લͷߴ͞લճͷฏۉͱͨ͠ ͳͥɺճͳͷ͔ɾɾɾʁ
νϡʔχϯάᶄ ˔ લͷߴ͞લճͷฏۉͱͨ͠ ͳͥɺճͳͷ͔ɾɾɾʁ ѹతखಈσόοάʹΑΔ ࢼߦࡨޡͷ݁Ռ
ΠϯΫ͢Δͱ͖ΌΔΜ̇
ࠓճͷײ ˔ إΛܹ͘͠ಈ͔͢ͱɺإݕग़͕όάΔ w ࣮ࡍͬͯΈΔͱɺਫ਼͕͔ͬͯྑ͍ ˔ ݕग़͢Δ·Ͱͷ࣮͕݁ߏෳࡶ w ݕग़݁ՌΛड͚औΔ෦͔͑͞ΕͳΜͱ͔ͳΔ ˔
σόοάͯ͠Δͱإ͕ർΕΔ w දے͕͑ΒΕΔ ˔ ৭ʑͳΞΠσΞ͕ࢥ͍ු͔Ϳʂ w إτϥοΩϯά͍͖ͬͯ·͠ΐ͏ʂ
ࠓճͷײ ˔ إΛܹ͘͠ಈ͔͢ͱɺإݕग़͕όάΔ w ࣮ࡍͬͯΈΔͱɺਫ਼͕͔ͬͯྑ͍ ˔ ݕग़͢Δ·Ͱͷ࣮͕݁ߏෳࡶ w ݕग़݁ՌΛड͚औΔ෦͔͑͞ΕͳΜͱ͔ͳΔ ˔
σόοάͯ͠Δͱإ͕ർΕΔ w දے͕͑ΒΕΔ ˔ ৭ʑͳΞΠσΞ͕ࢥ͍ු͔Ϳʂ w إτϥοΩϯά͍͖ͬͯ·͠ΐ͏ʂ
ࠓճͷײ ˔ إΛܹ͘͠ಈ͔͢ͱɺإݕग़͕όάΔ w ࣮ࡍͬͯΈΔͱɺਫ਼͕͔ͬͯྑ͍ ˔ ݕग़͢Δ·Ͱͷ࣮͕݁ߏෳࡶ w ݕग़݁ՌΛड͚औΔ෦͔͑͞ΕͳΜͱ͔ͳΔ ˔
σόοάͯ͠Δͱإ͕ർΕΔ w දے͕͑ΒΕΔ ˔ ৭ʑͳΞΠσΞ͕ࢥ͍ු͔Ϳʂ w إτϥοΩϯά͍͖ͬͯ·͠ΐ͏ʂ
ࠓճͷײ ˔ إΛܹ͘͠ಈ͔͢ͱɺإݕग़͕όάΔ w ࣮ࡍͬͯΈΔͱɺਫ਼͕͔ͬͯྑ͍ ˔ ݕग़͢Δ·Ͱͷ࣮͕݁ߏෳࡶ w ݕग़݁ՌΛड͚औΔ෦͔͑͞ΕͳΜͱ͔ͳΔ ˔
σόοάͯ͠Δͱإ͕ർΕΔ w දے͕͑ΒΕΔ ˔ ৭ʑͳΞΠσΞ͕ࢥ͍ු͔Ϳʂ w إτϥοΩϯά͍͖ͬͯ·͠ΐ͏ʂ