GCPUG Hiroshima #4 https://gcpug-hiroshima.connpass.com/event/85416/ で発表した際の資料 「入門Kubernetes」には図が少なく動きがイメージしにくいという欠点を補うべく、Kubernetesのリソースなどの動きを図を使って説明してみました。

Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴 畳み込みとは 合成性 移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素 ゼロパディング（zero padding） ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する 参考 近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。 コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。 そのコンペティシ

はじめに 今回は高校情報の情報の科学の教科書に記載されているDB単元のDBの機能について教える教材を作った。 GitHub pagesにあげているのでぜひ動かして使ってみてほしい。またソースコードも全てGitHubで公開している。 データベース単元の教材リンク GitHub 開発環境 Node.js v8.2.1 npm 5.6.0 Vue.js 2.9.2 Foundation(CSS) 6.4.3 機能 雛形の作成にはvue-cliを用いた。 教材はDBの機能について学習できるものとなっている。 本教材では本テーブルと著者テーブルを用いて学習を行う。 具体的に学習できるDBの機能は 選択（whereを使った条件指定のSelect文） 射影（カラム指定のSelec文） 結合（Inner　Joinを用いたテーブル結合） これ以外の他にテーブルにレコードを挿入することができる。 レコードの挿

Amazon Web Services ブログ AWS Lambda および Tensorflow を使用してディープラーニングモデルをデプロイする方法 ディープラーニングは、実際のデータを処理する方法に革命をもたらしました。ディープラーニングアプリケーションの種類は、ユーザーの写真アーカイブの整理から、本のレコメンド機能、不正な動作の検出、自動運転車周辺の認識まで、多岐にわたります。 この投稿では、AWS Lambda で独自にトレーニングしたモデルを使用して、単純なサーバーレスのコンピューティング手法を大規模に活用する方法を段階的にご説明します。このプロセスの中で、サーバーレスを使って推論を実行するために使用できる AWS の主要なサービスをいくつかご紹介します。 ここでは、イメージ分類について取り上げます。パフォーマンスが高いオープンソースモデルを多数利用できます。イメージ分類では、

今、オーストラリアで多くの人がシェアしている話です。 1月4日(木)の早朝に、27歳の女性がガンで亡くなりました。 その女性が亡くなる前に残した手紙を、ご遺族の方がFacebookに公開しました。 その手紙の内容にとても考えさせられたので 日本語に翻訳して、少しでも多くの人に彼女の声を届けようと思い記事にしました。 全文を翻訳するとかなりの量になるので、内容は抜粋しています。 この記事の最後に全文を記載しているので、英語が読める方はそちらをどうぞ。 *以下のサイトでもコンパクトにまとめられていました。 ▽『27歳の女性が亡くなる前に残した、すべての人が読むべき手紙』 www.mamamia.com.au http://www.passionating.com/wp-content/uploads/2011/11/heaven.jpg 『ホーリーから、人生のちょっとしたアドバイス』 26歳と