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
Sendai.go x GDG Cloud 仙台 ハンズオン
Search
Senoue
June 14, 2023
Programming
90
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Sendai.go x GDG Cloud 仙台 ハンズオン
Senoue
June 14, 2023
More Decks by Senoue
See All by Senoue
Go(5)分で! ECC暗号を動かして理解する BuriKaigi 2026
senoue
2
91
Goカードゲームを 作ってみた!
senoue
0
290
App_RunnerとRDSを活用したスケーラブルなWebAPI構築とインフラの自動化.pdf
senoue
1
160
チャンネルを完全に理解する
senoue
0
100
Real-time Communication in Go with Melody and WebSockets
senoue
0
200
Adobeの生成AIのこと を調べてみた
senoue
0
250
ソフトウェア開発におけるAI :CopilotとGenie
senoue
0
240
GoでMecab
senoue
0
420
GKEとGoでエフェメラルなサービス
senoue
0
420
Other Decks in Programming
See All in Programming
仕様書を書く前にハーネスを作る - Agent Native開発は「探索を速く、判定を固く」
gotalab555
4
1.7k
freeeにおけるEvalsの実践例の紹介
freee
PRO
0
120
ソフトウェアエンジニアにとっての生成AI - 特性を知って使い倒す / generative ai for software enginner
kishida
5
1.8k
いまどきの Codex で開発する visionOS アプリの開発スタイルについて
karad
0
150
komatsuna「分散システムにおけるバグ分析手法」
komatsunaqa
0
260
為什麼你並不需要ViewModel / No, you don't need a ViewModel
lovee
1
500
2年かけて Deno に DOMMatrix を実装した話 / How I implemented DOMMatrix in Deno over two years
petamoriken
0
210
リアルな遅延を測る仕様
kota_yata
1
110
ドリフトを絶対に許さない(?)CDK運用 / CDK Ops with Zero Tolerance for Drifts (?)
akihisaikeda
1
200
人間の目はかわらない、だからJPEGは30年もつ
yuzneri
12
19k
複数の Claude Code が"放置"されてしまう問題をCLI ダッシュボードを自作して解決した話
sumihiro3
1
700
生成AI導入の「期待外れ」を乗り越える ー 開発フロー改革が目指す、真の組織変革
starfish719
0
4.6k
Featured
See All Featured
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Scaling GitHub
holman
464
140k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
22k
HDC tutorial
michielstock
2
790
Design in an AI World
tapps
1
280
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
340
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.3k
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
1
430
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
770
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
tamaranovitovic
3
1.1k
Transcript
Sendai.go x GDG Cloud 仙台 ハンズオン 瀬上祐匡 2023/6/14
瀬上 祐匡(せのうえ ひろまさ) 株式会社ビデオマーケット バックエンドエンジニア • GCP, Go, Python等,BI,データ分析 •
@senoue,@hiromasa.senoue • モノノフです。 • 好きなものは、Cloud Function • Sendai.go やってます 自己紹介 株式会社ビデオマーケット TVOD(都度課金)を軸とした動画配信サービス 映画、アニメ、ドラマなど多彩なジャンルで配信本数は 国内最大級 自社が開発した独自エンコード方式で高品質な動画を提供
イントロダクション
1. イントロダクション 2. VertexAIの概要 3. ハンズオン 4. まとめ
1. Goのいいところ a. シンプルでわかりやすい構文 - GOはC言語に似たシンプルでわかりやすい文法を 持っており、初心者でも扱いやすい言語です。 b. 高速な処理速度 -
GOはコンパイル型言語であり、C言語と同等かそれ以上のス ピードで処理することができます。 c. 軽量なマルチスレッド処理 - GOは軽量で高速なマルチスレッド処理が可能であり、 複数の処理を同時に行うことができます。 d. 豊富なライブラリ - GOには豊富な標準ライブラリが用意されており、簡単に利用す ることができます。また、外部ライブラリも充実しており、機能拡張が容易です。 e. 静的型付け言語 - GOは静的型付け言語であり、変数の型を明確に定義することで バグを事前に防ぐことができます。また、エディタの自動補完機能が優れており、開 発効率が向上します。
1. Goインストール a. https://go.dev/dl/ 自分の環境に合っ たプラットフォーム をインストール
VertexAIとは
- VertexAI とは - Vertex AIは、Google Cloudのマシンラーニング プラットフォームであり、企業が機械学習によって価値 を生み出すことを容易にします。
- なぜVertex AIを使用する必要があるので すか? - Vertex AIは、複雑な機械学習モデルを作成するため のエンドツーエンドのソリューションを提供しています。 また、柔軟性が高く、カスタマイズが可能であり、開発 者やデータサイエンティストが必要なツールを提供して
います。
- どのような分野で利用されていますか? - Vertex AIは、画像認識、音声認識、自然言語処理、 異常検出、推薦システム、予測分析など、さまざまな分 野で利用されています。 企業は、製造、小売、金融、医療、自動車、エネル ギー、物流などの業界で利用しています。
- VertexAIを使ってどんなことができ る?
- あらかじめトレーニングされたモデルを使って予 測を行うことができます - 画像分類:画像に関する予測を行うことができます。例えば、カテゴ リ分類、オブジェクト検出、顔認識などがあります。 - 自然言語処理:文章を解析することで、感情分析、意図判断、単語 埋め込みなどが可能です。 -
音声解析:音声ファイルのテキスト化や、話者認識、音声変換など ができます。 - 構造化データ分析:テーブルデータからの予測も可能で、例えば、 売上予測や不良品検知などがあります。
本日のハンズオン
- コードの場所 - https://github.com/SendaiGo/hands-on-vision-AI - 画像データなど - https://drive.google.com/drive/folders/1vvTeHUL8O n8tcy4TYD2Uj0xuQtF--CwE?usp=drive_link
- ハンズオン内容(前半) - 01.DetectImageProperties - 画像のプロパティを検出する( 5分) - 02.DetectFaces -
顔の抽出(5分) - 03.DetectLabels - 画像のラベルを検出する( 5分) - 04.DetectTexts - 画像のテキストを検出する( 5分) - 05.ProduceSearch - 画像のプロダクト検索 (5分)
- ハンズオン内容(後半) - 06.DetecSafeSearch - 画像のセーフサーチを検出する( 5分) - 07.DetectWeb -
画像のウェブ検索を検出する( 5分) - 08.DetectCropHints - 画像のクロップヒントを検出する( 5分) - 09.DetectLandmarks - 画像のランドマークを検出する( 5分) - Vertix AI の モデルを作成する - 時間があったら(15分)
独自データセットと モデルで実行
- 次回実施予定
Thank You