サンフランシスコで就職して1年が経ちました - その後のその後
昨年9月28日に『フリーランスを休業して就職します』という記事を書いてサンフランシスコの会社に就職し、早1年が経ちました。 実際にはもう1年と2ヶ月ほど経ってまして、この2ヶ月間、何度も記事を書こうと思いテキストエディタを開きつつ、まとめきれずに途中で断念・・・ということを繰り返してました。ブログ記事1つにまとめるには多くのことがありすぎました。 レイク・タホに別荘を借りて会社のみんな（とそのファミリー）で連休を過ごしたり、同僚の帰省（ミズーリ州）についていってサンフランシスコとは全く違うアメリカを体験したりといった「楽しい思い出」もあるし、英語について色々と試行錯誤したり学んだりしたこともあるし、会社でどんな感じで仕事してるか／現地でどう生活してるかというのもあるし・・・ということを書いてると永遠にまとまらなそうなので、本記事では「入社を決めた当初の目的に対しての達成度はどうか」というあ
それでもCourseraの機械学習コースをオススメする理由 - その後のその後
先日、オンライン学習サイトCourseraの機械学習コース "Machine Learning by Stanford University" を修了しました。 Machine Learning - Stanford University | Coursera (感動のエンディング動画) ただ、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良いらしいと知りながらもスルーし続けてる人は多いんじゃないかと思いまして、（おせっかいな
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
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
iOS 9 の新機能のサンプルコード集『iOS-9-Sampler』を公開しました - その後のその後
iOS 9 でも大量の新機能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-9-Sampler 恒例の iOS 9 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-9-Sampler 使い方は Xcode 7 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。 Swift のバージョン 2.0 やオープンソース化、ついにネイティブ対応する watchOS 2、と
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
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
Core Bluetooth トラブルシューティング - その後のその後
iOSでBLEを利用するアプリを開発していると、「スキャンで見つからない」「つながらない」といった場面はよく出てきますし、相手が新規開発デバイスだとそっちを疑いたくなることもあるわけですが、けっこうiOS側での「あるある」な実装ミスや勘違いというのが多くあります。 そんなよくあるトラブル、その解決のためのチェックポイント等をまとめました。 （本題に入る前に・・・） このトラブルシューティング集は、下記書籍の執筆にあたりまとめていたものです。最終的に書籍内では ここに書いてある分量の2倍ぐらい*1のトラブル＆対策について書いてあります。 iOS×BLE Core Bluetoothプログラミングposted with amazlet at 15.03.11堤 修一 松村 礼央 ソシム 売り上げランキング: 1,106 Amazon.co.jpで詳細を見る iOS x BLE というニッチな内
独立してから第3四半期目の実績まとめ - その後のその後
3ヶ月ごとにフリーランスとしてやらせていただいたお仕事をまとめています。 2014年5月〜7月にやったお仕事のまとめ - その後のその後 独立して最初の3ヵ月間にやったお仕事のまとめ - その後のその後 とくに会計年度を定めてるわけじゃなくて、3ヶ月ごとに書いてて3回目なので「第3四半期目」と題しました。時期的には2014年8月〜10月です。 概要 ざっくり書いておくと、こんな感じです。 【新規】 SmartDrive 車とスマートフォンをつなぐデバイスとアプリをつくっているスタートアップ 書籍の執筆 iOS × BLE の技術書 konashiの開発者、松村礼央さんとの共著 海外書籍のレビュー とある海外出版社のiOS 8 技術書のレビュアー 1〜数人日の作り切りアプリ開発数件 講演、登壇いくつか iOS8-Sampler 個人でやってるOSSプロジェクト GitHub Trending
【WatchKit】Apple Watch アプリのつくり方 & 全API解説 - その後のその後
Apple Watch の SDK である『WatchKit』がリリースされてたので、さっそくさわってみました。 以下、サンプル実行方法、AppleWatchアプリの実装方法（所要時間1分、プログラミング不要！）、全クラス解説の順に書いていきます。 ※本記事は、Appleによる公開ドキュメント（ログイン不要領域にあるもの）の範囲で書いています。 サンプル実行方法 何はともあれまずはサンプル実行。 iPhone6 シミュレータとかの並びに Apple Watch とかが来るのかなと思ってたので、一瞬サンプルをどう実行してよいのか面食らいましたが、シミュレータメニューから [Hardware] > [External Displays] > [Apple Watch - 38mm] または [Apple Watch - 42mm] を選択 で、Apple Watch サイズの外部ディスプレイシ
TechCrunchハッカソン2014で入賞しました！ - その後のその後
一昨日、昨日と2日間にわたって開催された『TechCrunch Tokyo Hackathon 2014』に参加し、賞をいただきました。 上位5チームが発表され、その中での順位は発表されなかったのですが、あとで聞いたところによると、上位5チーム中得票数1位（！）だったとのことです。 参加者120名（160？）の大規模ハッカソンでした。以下ざっくりレポート。 特別参加エンジニア 昨年の同ハッカソンでは"TechTalk"という枠組みで『スキルなし・実績なし 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまで』というタイトルで講演させていただいた縁もあり、TechCrunch Japan編集長の西村さんよりお声がけいただき、今回は「特別参加エンジニア」という枠で参加させていただきました。 増井雄一郎氏、堤修一氏も参加決定、TechCrunch Tokyo Hackathonは空き枠あり！
真鍋大度さんとの初仕事 "music for the deaf" 振り返り - その後のその後
昨日「ヨコハマ・パラトリエンナーレ2014」の特別イベントとして、 SOUL FAMILY × 真鍋大度 + 石橋素 + 照岡正樹 + 堤修一 名義で、『music for the deaf プレゼンテーション』を行いました。 先日書いた記事『音楽に合わせて電気を流すiOSアプリ - その後のその後』で紹介した、「耳の聴こえないダンサーが、音楽を「感じ」ながらダンスをするためのデバイス＆アプリ」を使って、聴覚障害のダンサーチームが実際にその場で電気刺激だけでダンスをする、というものです。 電気刺激デバイス（通称ピリピリデバイス） 申し込み制のイベントだったのですが、定員に対して倍以上の応募があったそうで、大盛況のうちに終わりました。 現在、当日の動画やインタビュー、各種技術説明等を含むアーカイブサイトが制作されているそうで、詳細はそちらに期待しつつ、ここでは個人的な目線から振り返っておきた
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