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技術とAPIに関するyamadarのブックマーク (4)

  • AIラジオ『zenncast』の技術構成(プロンプトつき)

    先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します(プロンプトつき)。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください! AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify

    AIラジオ『zenncast』の技術構成(プロンプトつき)
  • 社内勉強会「エキスパートGo」を開きました #golang | メルカリエンジニアリング

    こんにちは。 ソウゾウのエキスパートチーム所属の@tenntennです。 7月9日に3時間半かけてみっちりと「エキスパートGo」という社内勉強会を開催しましたので、今回はそのレポートを書きます。 また良い機会ですので、私が所属するエキスパートチームについても少し触れようと思います。 なお、当日の発表資料はSlide Shareに公開しておりますので、ぜひご覧下さい。 www.slideshare.net エキスパートチームについて ソウゾウでは「技術アウトプットするところに技術は集まる」という思いから、稼働の50%以上を技術コミュニティへの貢献や担当する技術の普及に取り組むエキスパートチームが存在します。 メンバーはGo Conferenceやgolang.tokyoなどを運営している私@tenntenn(Go/GCP担当)とDroidKaigiや技術書典などを運営する@mhidaka(

    社内勉強会「エキスパートGo」を開きました #golang | メルカリエンジニアリング
  • 画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita

    はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして!iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能機械学習/Deep Learning/認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ

    画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita
  • 最近の画像認識の実力~MS の最先端の研究成果 Computer Vision API を Python で使ってみた - Qiita

    最近、Computer Vision API を触っていて使い方を把握できてきたと共に、予想以上の性能の高さに驚いたのでせっかくだからまとめてみることにしました。 Computer Vision API とはそもそも何なのか、なぜすごいのか、実際使ってみるとどれほどの実力を叩きだすのかをご紹介した後、コードもお見せしたいと思います。 この記事を通して、コードを数行書くだけで手軽にこんなにパワフルな画像認識機能が使えるんだということが伝わり、ぜひ試していただけたらと思います。 そもそも、Computer Vision APIって何? Microsoft が出している、REST で画像を投げると JSON 形式で画像を分析した結果を返してくれる API サービスのことです。 画像に写っている物体を認識しタグを出力するのはもちろん、画像上の物体の状態や状況を動詞や形容詞でタグとして出力してくれま

    最近の画像認識の実力~MS の最先端の研究成果 Computer Vision API を Python で使ってみた - Qiita
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