セッション資料「AI の見方、AI との付き合い方」 (CoCoプレイス ミニセミナー&交流会 4月 / 2020年4月19日開催) を公開しました

最近利用しているコワーキングスペース CoCoプレイス (http://www.c-mam.co.jp/cocoplace/) の交流会で時間をいただき、AI の話をしました。(相当ざくっと)

AI の見方、AI との付き合い方

「AI の民主化」を意識して、技術的なところには入り込まずに AI の現状をお話ししたつもり。
お役に立てたのであればうれしいです。

最近ちゃんと活動していないので、もう少しまじめにやらないとな。


CoCoプレイス は「働きたい女性を応援する」コンセプトで、託児付きのコワーキングスペース。男性でも子供が一緒じゃなくても利用できます。
室内が明るくて、適度に周囲の音(たまに子供の声)が聞こえるのが安心。室内に木をたくさん使っているのも落ち着きます。
気分転換を兼ねて最近よく利用してます。お近くの方は一度利用してみては。


もしかしたらという気もするので、私にリーチする手段を載せておきます。

Twitter : https://twitter.com/seosoft

Facebook : https://www.facebook.com/seosoft

AI Tips (YouTube) : https://bit.ly/aitips_stream

GitHub : https://github.com/seosoft

わりと新しめの自己紹介的な何か : https://yseosoft.wordpress.com/2020/12/15/selfintro-itmokumoku-advent2020/

#QnAMaker マネージドの Short Answer を #BotFramework Composer で利用する

この記事は Microsoft Azure Cognitive Services Advent Calendar 2020 に参加しています。

QnA Maker のバージョン 2 (予定?)、QnA Maker マネージド で登場した “ショートアンサー” 機能を Bot Framework Composer で利用してみます。

残念ながら今のところ、Bot Framework Composer 側にショートアンサーに対応した Trigger やアクションは用意されていないようです。
タイミングからして当然ですし、そもそもショートアンサーは日本語など対応していない言語があるので専用 Trigger を用意されても紛らわしいだけ。

今回は、普通に “Send an HTTP Request” を利用することにしました。
Bot Framework Composer の使い方としては新規性も何もない記事になってしまいますが、QnA Maker 連携でこういうやり方もあるよねと思いながら読んでいただければ。

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#QnAMaker マネージドのショートアンサー機能を調べてみた

この記事は Microsoft Azure Cognitive Services Advent Calendar 2020 に参加しています。

QnA Maker のバージョン 2 (予定?)、QnA Maker マネージド の 新機能 の一つが “ショートアンサー” です。
ナレッジベースにある回答そのものではなく、自動生成された回答の要約、短縮版を応答してくれる機能です。

チャットボットは UI の物理的サイズから、長い回答は見づらくて適切ではないことがあります。
まず短い回答を返して、必要に応じて(例えばユーザーが要求したら)詳細な解答を返すやり方もありそうです。

ショートアンサーはそんな時に役に立ちそうな機能です。

チームブログでは機能について触れていますし、QnA Maker ポータルのテストペインでも動作は確認できます。
ただ公式ドキュメントなどには記載がないようです・・・ということで調べてみました。
プレビューだしドキュメントに書いていない内容なので、今後変更される可能性ありです。

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#QnAMaker マネージドの多言語対応

この記事は Microsoft Azure Cognitive Services Advent Calendar 2020 に参加しています。

QnA Maker のバージョン 2 にあたる(予定?)のが QnA Maker マネージド です。

いくつか 新機能 はありますが、ナレッジベースの多言語対応もその一つ。

ナレッジベースの多言語対応とは、Azure の一つのリソース (Cognitive Search) に複数のナレッジベースのインデクスを作成する機能のことです。

以下では、多言語対応のナレッジベースを作成する手順と少しだけ Tips を紹介します。

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#QnAMaker マネージドで作成されるリソースを見てみる

この記事は Microsoft Azure Cognitive Services Advent Calendar 2020 に参加しています。

QnA Maker の新しいバージョンが QnA Maker マネージド です。

マネージドの新機能の概要は前の記事に書きました。(公式をまとめて日本語にしただけですけど)
https://yseosoft.wordpress.com/2020/11/28/qnamaker_managed_features/

今回は、作成されるリソースが従来の QnA Makerからどう変わるのかを見てみます。
※以下では、従来の QnA Maker を V1 と呼びます。

変更のポイントは、

  • 作成されるリソースは 2つ、QnA Maker, および 検索サービス (Azure Cognitive Search)
  • App Service、および App Service プランは隠蔽されるようになった
  • QnA Maker 作成時の Appilcation Insights 作成オプションはなくなった
  • Azure Cognitive Search は他の Cognitive Search リソースに切り替え可能

です。

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#QnAMaker マネージドがパブリックプレビューになりました

QnA Maker の新しいバージョンが QnA Maker マネージド です。

11月前半にプレビューが始まりました。
https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-ai/introducing-qna-maker-managed-now-in-public-preview/ba-p/1845575

次の投稿以降で気になる機能を見てみるとして、今回は新機能の概要を勝手に日本語にまとめてみました。(翻訳の品質は無保証)

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「Custom Visionで仏像を画像分類」 LT資料を公開しました (みんなのITもくもく会@オンライン+プチLT / 2020年10月25日 開催) #customvision #cognitiveservices

いつも楽しませていただいている「みんなのITもくもく会」の プチLT で1枠いただきました。 (https://itmokumoku.connpass.com/event/191367/)

Custom Visionで仏像を画像分類
(https://www.slideshare.net/seosoft/custom-vision-238967500)

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「誰もが AI を使う時代、作る時代」 LT資料を公開しました (MS Tech Camp #1 / 2020年10月9日 開催) #mstechcampjp #mslearn #ai900

学生が運営する、学生のためのコミュニティ MS Tech Camp が立ち上がりました。
1回目のイベントで LT の機会をいただきました。

誰もが AI を使う時代、作る時代
(https://www.slideshare.net/seosoft/ai-238819582)

かなり大きなタイトルですが、実は「身近なところから AI を始めませんか?」ということを伝えるもので、技術的な要素は入っていません。
当日は PowerPoint の字幕機能を使いながら話したので、そこに興味を持ってもらえたかもしれません。AI の力です (笑)

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「Azure IoT Edge で Custom Vision」のハンズオン資料を公開しました

Azure IoT Edge + Custom Visionでエッジデバイスで画像分類 するソリューション作成のハンズオン資料を公開しました。

https://github.com/seosoft/IoTCvCatsDogs

先日の勝手に勉強会で話した内容 を、実際に自分で実行することができます。

細かい手順まで書いているので、Custom Vision をよく知らない、Azure IoT をよく知らない人でも最後までたどり着けるはず。
ぜひお試しください。

それにしても、Custom Vision の強力なこと。
深層学習の知識がなくても、簡単に 画像分類 するソリューションを作成できます。
しかもエッジデバイスで動作するなんて。

セッション資料「Azure IoT Edge で Custom Vision」 ( #勝手に勉強会 2020年4月19日開催) を公開しました

@kenakamu108 さんがやっている 勝手に勉強会 に、勝手に乱入してお話しさせていただきました。

Custom Vision の学習済みのモデルを IoT Edge デバイス 上で動作させる手順の紹介です。

デモアプリのソースコードは GitHub (https://github.com/seosoft/IoTCvCatsDogs) に上げました。
未整理ですが、参考になれば。
(もしかしたら説明を追加してハンズオン資料化するかも・・・もしかしたら)

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