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
Core Imageを用いたリッチな画面遷移アニメーション #cm_ios9 - Over&Out その後
昨日、クラスメソッドさん主催の勉強会『iOS 9 週連続 Bootcamp！2週目』にて登壇させていただきました。 Core Image Tips & Tricks in iOS 9 from Shuichi Tsutsumi タイトルにある "Tips&Tricks" はWWDCのセッション名でもたびたび使われている用語で、Tricksというのは「コツ」とか「うまいやり方」みたいな意味らしいです。 こういうタイトルにしたのは、（資料冒頭にもある通り、）新しく追加されたフィルタを紹介したところで *1、カメラアプリとかつくってる人でもないとあまり使う機会がないわけで、定員150名という大きい勉強会で話す内容じゃないよなぁ。。と悩み、なるべく多くのアプリ開発において普遍的に役立つような内容を、とアレコレ考えた結果、次のような切り口で話すことにした次第です。 Apple も UI で多用する「
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
【iOS8】App Extension の実装方法 その１：Action - その後のその後
App Extension とは？ App Extension (Extensions) は、iOS 8 から導入される、新しいアプリ間連携のしくみです。 iOS では、以下の 6種類の Extension point *1を利用することができます。 Today Share Action Photo Editing Storage Provider Custom keyboard 大まかな仕組みは同じなのですが、見た目／機能は Extension point によって色々と違いがあり、実装方法も違ってくる（部分もある）ので、個別に説明していきたいと思います。 まずは一番説明しやすい "Action" から。 1. ターゲットを作成する Xcode の [File] > [New] > [Target] から、[Application Extension] > [Action Extensi
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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