12年間iOSだけやってきたエンジニアのキャリアチェンジ - その後のその後
iOSだけを12年間もやってきたフリーランスiOSエンジニアです。ここに来てついに新しい挑戦をすることにしました。 4月からSansan社に就職して、研究開発部門のマネージャーをやります。 このキャリアチェンジには3つの点で新しいチャレンジがあります。 iOS → 研究開発 12年間、iOSだけをやってきた 研究開発分野の技術は完全に素人 プレイヤー → マネージャー マネージャー経験もリーダー経験もなし フリーランス → フルタイム正社員 過去に一度フリーランスを休業して就職したことがあるが、結局戻った それぐらいフリーランスとしてのワークスタイルを気に入っている これぐらいギャップのある今回のキャリアチェンジですが、ここに至った経緯や考えを書いておこうと思います。 経緯 価値観の変化 プログラマーになって10年近く、とにかく自分の手でものを作れることが楽しく、ただひたすらに手を動かすこ
［書評］日本語初の「モバイルアプリ開発者向け」機械学習・ディープラーニング解説書 - その後のその後
「iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門」をご恵贈いただきました。機械学習関連の技術書は数あれど、モバイルアプリ開発者向けを謳ったものは日本語では初だと思います。 iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門posted with amazlet at 19.01.24布留川 英一 ボーンデジタル (2019-01-26) 売り上げランキング: 171,507 Amazon.co.jpで詳細を見る モバイル向けというとCore ML/ML Kit等の学習済みモデルを活用するフレームワークやツール群を想起しますが、本書ではCreate ML、Turi Create、TensorFlow、Cloud AutoMLといったモデル作成側についても解説されています。 また目次を見るとわかりますが、機械学習／ディープラーニングの定番
ニッチな技術書を書いて #技術書典 に出展してみたら想像以上に需要があった話 - その後のその後
昨日「技術書典4」にて、iOS/macOSのGPUインターフェースであるMetalの入門書を販売してきました。初出展、初参加なので雰囲気を想像するのがなかなか難しく、ニッチな技術書なのできっと大量に余るだろうなと想像してたのですが、ありがたいことに用意した100部が完売。こういう本でもこれだけ需要があるということに驚き、感動した1日でした。 以下振り返りになります。 本の出来が最高だった 印刷は「日光企画」さんにお願いしました。 僕は学生時代に製本工場で日雇いのバイトをしたことが何回かあって、そこはちょっとしたことですぐに怒鳴るおじさんとかいて非常に緊張感のある職場でした1。 というわけで印刷所＝怖いというイメージしかなかったのと、サイトをみると情報量が多すぎてどうすればいいのかわからなくてビビっていたのですが2、開催一週間前になってやっと勇気を出して日光企画さんに電話してみたところこれが
【iOS 11】ARKitについてWWDCのラボで聞いてきたことのメモ - その後のその後
iOS 11から追加された、AR機能を実装するためのフレームワーク「ARKit」についてWWDCのラボ（Appleのデベロッパに直接質問できるコーナー）で聞いたことのメモです。注目のフレームワークなので行列ができてましたが、丁寧に色々と教えてくれたので、忘れないうちに書いておこうと思います。 （WWDCセッションスライドより） 既存実装とどう共存させるか？ 先日の記事にも書いたのですが、今働いている会社のアプリ「Fyuse」はスマホで3D的な写真を撮るアプリで、その撮影を補助するために、撮影対象の周囲に3Dの「ARガイド」を表示するという機能をAVFoundation+Metal+SceneKit+独自の画像処理ライブラリ（トラッキング等）で実装しました。 ARKitを使うとなると、要iOS 11以上、要A9以上のプロセッサという条件を満たす必要があるわけですが、当然2017年現在では多く
API Diffsから見る iOS 11 の新機能 #WWDC17 - その後のその後
今年はWWDC会場よりお送りしております。特に何も期待しないまま参加したのですが、開発者的には非常にワクワクする発表がたくさんありました。 基調講演の内容からではなく、ベータ公開されたiOS Dev CenterのAPIリファレンスを見て、個人的に／開発者目線から気になった新APIを挙げていきます。 Core ML iOS 10からMetal Performance Shaders（以下MPS）に追加されたCNN関連機能、足りないものが色々とあり、ここらへんは拡充されたら嬉しいなとは思っていましたが、新フレームワークとして登場しました。 おいおい、さらに増えたら MPSCNN / BNNS / Core ML とどう使い分けるんだ、と思いましたが、ドキュメントの図で棲み分けがわかりました。 Keras や Caffe で学習したモデルを BNNS や MPSCNN で使えるようにするのが
「シリコンバレーで働くエンジニアと考える、これからのキャリア」という授業をしました - その後のその後
オンライン動画学習サービスSchoo（スクー）で、「シリコンバレーで働くエンジニアと考える、これからのキャリア」と題した授業をさせていただきました。*1 シリコンバレーで働くエンジニアと考える、これからのキャリア 堤 修一 先生 - 無料動画学習｜Schoo（スクー） 撮影を生放送で行い、視聴者参加型で行う授業でした。もちろんキャリアに正解なんてないし、キャリア観も人によって千差万別なので、僕が何かを教える、というよりは、まずは僕の経験や考えを共有して、あとはコメント・質疑応答ベースでみんなで考えていきましょう、的なコンセプトです。 講義 最初に30分（ホントは20分の予定だったのですが🙇🏻）の講義パートがありました。 講義資料はこちら。*2 自己紹介（僕のキャリアの変遷をざっと説明） 僕のキャリア観（理想） その実現のために意識していること４つ という3段構成です。 以下に簡単に抜粋
フリーランスを休業して就職します - その後のその後
2014年からフリーランスiOSプログラマとして活動を始めて2年と8ヶ月。フリーランスという働き方は自分には最高にしっくりきてて、毎日楽しくお仕事させていただいてたのですが、色々とタイミングが重なりまして、タイトルの通り、いったん休業して「会社員」になることにしました。 どこに就職するのかと言いますと、サンフランシスコにあるFyusionというスタートアップにジョインします。 無事H-1Bビザが通りまして、ちょうど昨日、スタンプの押されたパスポートが郵送されてきたところです。 フリーランスとしての実績もまとめたいところですが長くなるのでここでは省略して、ご報告の意味でも、自分の考えを整理しておく意味でも、就職することにした経緯や理由等を書いておこうと思います。 経緯 上述しましたが、僕はフリーランスという立場を100%楽しんでいましたし、海外企業も含めて「就職」したいという願望はありません
iOS 10の新機能のサンプルコード集「iOS-10-Sampler」を公開しました - その後のその後
iOS 10でも大量のAPIが追加されました。が、新しいAPIはどう使うのか、実際に何がどこまでできるのか、といった具体的なところが、英語のドキュメントやWWDCのセッション動画をながめているだけだと正直あまりピンときません。やはり実際にコードを書いて動かしてみるのが一番わかりやすい・・・ということで今年もつくりました！ iOS-10-Sampler 恒例の新機能のサンプルコード寄せ集めアプリです。ソースコードは GitHub に置いてあるので、ご自由にご活用いただけると幸いです。 https://github.com/shu223/iOS-10-Sampler 使い方は Xcode 8 でビルドするだけ なので、デザイナーさんやディレクターさんもぜひお近くのエンジニアにビルドしてもらってください。 iOSももうかなり成熟してしまい、話題になる革新的な新機能とか、どの開発者にとっても嬉しい
TensorFlowをiOSで動かしてみる - その後のその後
TensorFlow に iOS サポートが追加された というニュースを見かけたので、ビルドして、iOSで動作させてみました。 （たまたま目の前にあった扇風機もバッチリ認識してくれました） 本記事では最終的にうまくいった手順を書いています。この手順をなぞってみるにあたってTensorFlowや機械学習・ディープラーニングについての専門知識は不要ですのでぜひお試しください！ ビルド手順 （2017.4.15追記）v1.1.0 RC2 のビルド 現時点での最新Release（候補）である v1.1.0 RC2 も、tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh を実行するだけでビルドできました。 （2016.8.22追記）v0.10.0 RC0 のビルド 現時点での最新Releaseである v0.10.0 RC0 は、上記手順でビルドしようとすると c
【iOS 10】API Diffsから見る iOS 10 の新機能 #WWDC2016 - その後のその後
タイムラインでは「つまんねー」「Apple終わってる」「ジョブズがいればこんなことには・・・」という落胆の声をたくさん見かけましたが、"iOS 10.0 API Diffs" や "What's New in iOS" 等のプレリリースドキュメントを見ると今回も新しい機能が数多く追加されていて、個人的には非常にワクワクしております。 以下、気になったものを列挙していきます。 VoIP API / CallKit BONXというVoIP通話するプロダクトを手伝っている関係で、IP通話がどんな感じでできるようになるのか（サーバーは自分で用意するのかとか）、非常に気になります。 "Speakerbox: Using CallKit to create a VoIP app" という公式サンプルが公開されているので、後でコードを見てみようと思います。 SiriKit / Intents / Int
GitHub経由で海外から仕事が来た話 - その後のその後
はじめて海外から（フリーランスとして）仕事をいただく、という貴重な経験ができたので、その経緯などを書いてみたいと思います。 きっかけ 7月末のある日、知らないメールアドレスから英語のメールが来ました。内容を一部だけ抜粋すると、 We are looking for someone to develop a very simple apple watch app and a companion apple phone app. というわけで、Apple Watch アプリをつくって欲しい、とのこと。内容を読むと加速度センサとジャイロを使いたいそうで、必然的に watchOS 2 案件になりそうです。 メールには明記されてませんでしたが、GitHub で公開している watchOS-2-Sampler を見て連絡くれたのかなと。（※もちろん面識はなく、共通の知り合いもいないので、これ以外にわざ
iOSと機械学習 - その後のその後
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
iBeacon と BLE - Over&Out その後
昨年末〜今年初めにかけて一世を風靡した iBeacon ですが、なんというか、本来期待されるべき方向ではない方向で期待され、「不当に」ガッカリされることが多いような印象を受けます。 「コンテンツを内部に保持して直接配信することはできない」 「双方向通信はできない」*1 「距離はあてにならない」 「検出できたりできなかったりする」 「ビーコンのバッテリーが意外ともたない」 などなどなどなど。 で、個人的にはこういうガッカリは、「BLEをどのように利用することでiBeaconという領域観測サービスが実現されているか」を理解していれば、そもそもそういう期待は方向性違いであると気付けたり、何らかの改善指針を持てたりする部分があるなぁと感じてまして、本記事では「iBeacon と BLE」にフォーカスして書きたいと思います。 なお、本記事は 「Bluetooth Low Energy Advent
【勉強会資料】BLEとは何か／BLEの実例 - その後のその後
昨日、都内のとある企業のクローズドな勉強会で、Bluetooth Low Energy (以降、BLE) 関連の話をしてきました。 僕に直接声がかかったわけではなく、知り合いのエンジニアが IoT について講義を任され、その方からBLEまわりについて話してくれないか、という間接的な依頼だったのと、僕自身あまり IoT というキーワードをそれほど意識していないこともあり、会の趣旨やニーズに合致していたのか謎ですが、とにかく自分のやってきた BLE 関連の実例紹介と、ざっくりBLEとは何か、というあたりについて話しました。 参加者の層としては管理職、プロデューサー、企画の方が多い印象だったので、GATT等の技術的に踏み込んだ話ではなく、BLEの特徴が把握できるようなポイントだけにとどめています。 会自体はクローズド（社内向け）だったのですが、僕が話した内容はとくに秘密とかはないので、以下に資料
iOS 8 の新機能のサンプルコード集『iOS8-Sampler』を公開しました - その後のその後
WWDCでのアップルの発表によると、iOS 8 では4000以上もの API が追加されたとのことですが、新しいAPIはどう使うのか、実際に何がどこまでできるのか、といった具体的なところが、英語のドキュメントや動画をながめているだけだと正直あまりよくわかりません。やはり実際にコード書いて動かしてみるのが一番わかりやすい、ということで今年もつくりました、 iOS 8 新機能のサンプルコード寄せ集めアプリ『iOS8-Sampler』 ソースコードは GitHub に置いてあります。 https://github.com/shu223/iOS8-Sampler ※使い方は Xcode 6 でビルドするだけ なので、デザイナーさんやディレクターさんもぜひ最寄りのエンジニアにビルドしてもらってください。 中身について 今回はデザイナー okazu 氏の協力により立派なアイコンやスプラッシュ画像が最初
NDAについて、WWDCでAppleの中の人に聞いてみました - その後のその後
今年のWWDCでは例年に比べ Apple自身が公開してくれている情報 が多く、実質的にNDAが緩くなったといえます。 Appleが公開しているサンプルコードについてWWDCのラボで聞いてみた 際に、「今教えてくれたこと、ブログとかに書いていいんでしょうか？」と質問すると、次のような回答をくれました。 1. iOS Dev Center にログインする 2. Member Center に行く 3. [Your Account] > [Legal Agreements] > [iOS Developer Program License Agreement] を開く 4. "WWDC" で検索する (-> 10.1 Information Deemed Apple Confidential が引っかかる) 5. そこを読んでお前の弁護士と相談しろ なるほど、すごく明快な回答です。WWDCに限ら
Objective-C で書いたアプリを Swift で書き換える5ステップ - その後のその後
iBookでSwiftの解説本出ましたが、言語自体にはそれほど興味がないので、実践的なところとして、手始めに「Objective-Cで書いた既存アプリをSwiftで書き換える」ところからやってみました。 アプリ全体、となると壮大なテーマになってしまうので、まずは AppDelegate だけ書き換えてみます。 なお、NDA 下にある Xcode 6 については書けないので、ビルド設定等については割愛しています。 1. 拡張子を .swift にする 例えば AppDelegate.m なら、AppDeleagate.swift にします。 2. import の書き換え ヘッダの import も移してきて、 #import <UIKit/UIKit.h> だったのを import UIKit にします。 3. クラス宣言の書き換え これもヘッダから移してきて *1 、 @interfac
iBeacon＋実店舗の初仕事がリリースされました（＆独立のご報告） - その後のその後
人に会う度に「あれ、なんで日本にいるの？」「いつアメリカに戻るの？」とよく聞かれるのでまずご報告ですが、現在はフリーランスの iOS エンジニアとして日本国内で活動しております。 シリコンバレーから戻ってきたきっかけは、こちら や こちら の記事に書いた通り「プライベートな事情」だったわけですが、その後しばらくしてその「事情」は落ち着き、アメリカに戻れる状況になったときに、自分としては結構迷いがありました。 理由は主に自分がエンジニアとして今後どう生存していくか的なことなのですが、本題に入る前にものすごく長くなってしまいそうなのでまたの機会に書きます。 そんなこんなで数ヶ月フラフラしつつ色々考えた結果、今年1月末に都内にちゃんとアパートを借りて引っ越し、2月から正式にフリーランスエンジニアとしての活動を開始したのでした *1 。 みなさまどうぞよろしくお願いいたします！！！！ ・・・で、や
家電を自由に操作するiOSアプリがつくれる『IRKit』 - その後のその後
カヤック時代の恩師 maaash 氏 *1 が、IRKitという新デバイスを個人で開発（！）して、本日よりAmazonで販売を開始しました。 IRKitposted with amazlet at 14.01.14maaash.jp Amazon.co.jpで詳細を見る このIRKitをつかうと、家電を操作するiOSアプリを好きなようにつくることができます。つまり、自分好みのリモコンアプリをつくれます。 対応している家電は・・・という制約はとくになくて、普通のリモコン（赤外線リモコン）で操作できるものなら何でもOKです。 しくみ IRKit（デバイス）が赤外線信号を送る機能を持っていて、IRKit SDK（を組み込んだアプリ）から「どういう信号を送るか」を制御する、という感じです。ざっくり。 学習リモコンやPlutoやiRemoconとどう違うの？ 学習リモコンは、もともとあるリモコンの赤
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