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TJBot Zeroとは TJBotとは、レーザカットや3Dプリント用のデータがインターネット上に公開されており、自作できる人工知能ロボットです。これまでのTJBotは、Raspberry Pi 3 Model B+を搭載できる様になっていましたが、今回紹介するTJBot ZeroはRaspberry Pi Zero WHを搭載できる少し小さめのTJBotです。ラズパイを搭載しているため、Node-REDを用いて簡単にロボットを操作したり、人工知能APIと連携したりできます。 TJBot Zeroの作り方 (1) レーザカットのデータをダウンロードし、ダンボールをレーザカット https://www.ibm.com/developerworks/jp/code/open/projects/tjbot/downloads.html (2) レーザカットした部品を以下の手順で組み立てる htt
今回は、Node-RED上でJavaのコードを実行できるJava functionノードを使ってみます。開発者が便利に使えそうなフローの例も紹介します。 Java functionノード(node-red-contrib-java-function) https://flows.nodered.org/node/node-red-contrib-java-function Java functionノードとは Node-REDで標準で用意されているfunctionノードはJavaScriptでコードを書く必要があるため、JavaScriptに慣れていない開発者は苦戦することがあります。この問題を解決するために、Node-REDのライブラリには、pythonなどの他言語で記述できるfunctionノードが公開されています。今回紹介するJava functionノードは、その中でもJavaのコ
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今回は、コーディングレス開発環境であるNode-REDを用いて「Twitterへ投稿された画像に何が写っているか発言する人工知能ジョークボット」を作成しましたので紹介します。本ボットは、Microsoft Cognitive ServicesのComputer Vision APIノードと、WatsonのLanguage Translator APIノードを組み合わせて開発しました。特定のハッシュタグを含む画像付きツイートが投稿されると、下の様に画像に何が写っているかの説明を返信してくれます。 最初にボットの動作デモを掲載します。 (1) 電車の写真 まず、特定のハッシュタグを付けて、下の電車の画像を投稿してみます。 すると、ボットが写真に何が写っているか発言します。「旅客列車が駅に到着」とリプライし、良い感じの認識結末ですね。 (2) カフェの写真 同様にハッシュタグを付けて、カフェの写
Bluemixユーザと話すと、必ず話題に挙がる利用料金や無料枠内での運用方法。料金体系の分かりにくさが、新人プログラマへの普及や、他クラウドからの移行を阻害しているのではないかと思い、まとめ記事を作成しました。本記事は、個人ユーザの私が把握している料金の情報です。新しい情報を得ましたら、随時更新してゆこうと思います。 Bluemixとは IBMが提供しているPaaSです。開発環境と実行環境がクラウドサービス上で利用できます。開発言語(ランタイム)はSwift、Java、JavaScript、Ruby、PHP、Python、Perlなど主要な言語は全て利用できます。またサービスとして、WatsonやDB2相当のデータベースなど140種類以上も提供されています。開発者は、開発言語とサービスを管理画面で選択するだけで、すぐにコーディング作業を行うことができるようになります。初めてプログラムを書く
ご存じのようにTOEICは、定番の英語試験です。今回、TOEICの文法問題をプログラムでどこまで解けるか、チャレンジします。この記事の内容は、10月のNode-RED勉強会で発表した内容です。 TOEICの文法問題 TOEIC専門の授業を受けたことがある方であれば、「本当に?」と思う様な解答テクニックが沢山あることをご存じと思います。その一つに、「文法問題は、問題文を全文読まなくとも、空欄の前後の2~3単語を見るだけで解答できる」というテクニックです。これはコロケーション問題と呼ばれており、単語間の並びの相性の良さの情報のみで解ける問題です。例えば、下記の様な問題です(本問題は、TOEIC Bridge問題集の問題を一部改変して作成しました)。 問題文: The ladder is leaning ---- the wall. 選択肢: (A) between (B) after (C
ラズベリーパイ用のLinux OSであるRaspbianには、11月リリース版から標準でNode-REDがインストールされるようになりました。 先日ラズパイを入手したため、さっそくインストールして使ってみました。 今回試したラズパイキット 使用したラズパイは、Raspberry Pi 2 Model Bです。Windows 10 IoT Coreもインストールできる優れものでう。ケースや無線LANアダプタ等がセットになっている下のキットを用いました。当初はケースかどんな物が分からず不安でしたが、機能面は洗練されていました。例えば、蓋を開けると部品を格納できる空間がある点や、GPIOから出るコードをケースから出すための隙間や穴がある点が挙げられます。デザインは、イメージ通りの黒いプラスチックの箱です。 Raspberry Pi 2 スターターキット(無線版) http://www.amazo
Node-REDは、機能毎に用意された処理ノードをマウスで繋ぐ操作で、簡単にアプリケーションを作成できる開発環境です。当初はIoT向けに開発されましたが、ウェブアプリケーション開発等、幅広い用途で利用されるようになりました。 今回は自然言語処理の簡単な例として「大事な事だから2度以上言われた単語」を取り出す処理を実装します。 実装する処理 自然言語処理をよく知っている方は、tf-idfの考え方と言うとイメージしやすいと思います。tf-idfは、検索エンジンが適切な文書が検索結果の上位に来るようソートする時に使うアルゴリズムで、検索キーワード中の特徴的な単語を用いてスコアリングする手法です。 本実装ではテキストを入力とし、「文書中の単語の使用回数」を「単語の珍しさ」で割った値をスコアとして用いて、テキストの中で良く使われる重要な単語を取り出します。正確には「大事な単語で、かつ何度も言われた単
Node-REDとは、GUIで処理ノードをつなぐのみで、簡単に一連の処理を実現する開発環境です。各処理ノードでは処理がカプセル化されており、ノードの接続操作とプロパティ設定操作のみで、アプリケーションを短時間で実装できます。今回はNode-REDを用いることで、REST APIの呼び出しをすぐに実装できる点を説明します。 Node-REDの機能を増やす方法 Nodde-REDでできる処理を増やすには、「コミュニティで開発された処理ノードを追加する方法」と「外部のAPIと連携させる方法」の2つがあります。コミュニティで開発された処理ノードには、SQL Server、DocumentDB、Azure IoT Hubと連携するノード等があり、便利に使えそうです。しかし、npmコマンド等でインストールする必要があり、少しだけ手間がかかります。一方、HTTP経由で利用できる外部APIと連携する方法は
GUIで簡単にプログラムを開発できるNode-REDは、元々IoT向けに作られた開発環境です。しかしIoTの範疇に留まらず、のちにウェブアプリケーション等さまざまな用途で活用されるようになりました。その中でも、私は特に自然言語処理との相性が良いと思います。その相性の良さについて、最も基本的な自然言語処理であるワードカウントを例に説明します。 まず、Node-REDを用いたワードカウントの説明の前に、従来手法を2つ説明します。 Linuxコマンドでワードカウント(従来手法1) テキストファイルが手元にあり、単語を使用頻度順に並べたい場合、どのように実装するのが効率が良いでしょうか。Linuxのコマンドを知っている方は、下記の様なコマンドを用いると思います。 cat input.txt | sed "s/ /\n/g" | tr A-Z a-z | grep -E "^[a-z]+$" | s
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