ブックマーク / dev.classmethod.jp (7)

  • AWS Lambdaを使ってAmazon Echoに機能追加してみた | DevelopersIO

    はじめに アメリカで発売が始まったAmazon Echoが届いたので、早速使ってみました。 Amazon Echoとは据え置き型のSiriのようなもので、音声を使って天気やニュースを聞いたり、単語の意味を調べたりできます。 例えば、「Alexa, play music」と依頼すればAmazon Prime内の音楽から好みに合いそうな音楽を選んで流し、「Alexa, what time is it?」と聞けば現在時刻を教えてくれます。 Amazon Echoに話した内容はAWS上の音声サービスAlexaへと送られ、Alexaは離された内容に応じた処理を行い、結果をAmazon Echoに返します。 Amazon Echoの起動ワードが「Alexa」なので、僕はよく混同してしまうのですが、音声サービスの名前がAlexaで、デバイスの名前はAmazon Echoです。 Alexa Skills

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    ymonmon 2017/01/27
  • [AWS re:Invent 2016 参加レポート]: 簡単なCustom Skillを作ってみてecho dotで試してみた #reinvent | DevelopersIO

    こんにちは、せーのです。今ラスベガスです。今回はせっかくもらったecho dotを使って自分で作った簡単なSkillを動かしてみたいと思います。結構長いので気長に読み進めて見て下さい。 まずは簡単なものから作ってみよう 音声を使った入出力で色々なものが動かせるAmazon Alexaですが、実際に自分でSkillを作ってみようと思うと結構ハードルが高いです。 英語の壁 Alexaが理解できる言語は現在英語ドイツ語です。英語が得意ではない私にとってはAlexaと会話するだけでも翻訳サイトと首っ引きになったりします。 サンプルが結構難解 サンプルが用意されているのですが、実践的な内容が多く、ドキュメントも結構な量があります(それも英語)。読み解くのは結構時間がかかります。 公開に審査がある(7営業日くらい待たされる) Skillを公開するのには審査があり、Best Practiceを読んで内

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    ymonmon 2017/01/27
  • Amazon Alexaの基礎知識 | DevelopersIO

    はじめに 1月ももうすぐ終わりそうですが、僕にとってこれが2017年一発目のブログ記事となります。 2017年はAmazon Alexaが激アツだと確信したのですが、概要は把握していたものの、きちんと情報をキャッチアップ出来ていなかったため、改めてAmazon Alexaについて学びました。 基礎知識 Amazon Alexaとは、Amazonが提供する、クラウドベースの音声認識サービスです。Alexaに対応したデバイスが認識した音声はクラウドサービスに送信されます。クラウドサービスは音声をテキスト変換し、そのテキストを処理し、処理結果をデバイスに返して音声として再生されます。 Alexaが登場したのは2014年11月、Amazon Echoとして発表されました。発表時にはAmazon Echoの機能のように報道されていましたが、その後Amazon EchoはAlexaファミリーを構成する

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    ymonmon 2017/01/27
  • [レポート] AWSクラウドを活用したIoT/M2Mソリューション #awssummit | DevelopersIO

    2015年06月02日、06月03日と開催され、大盛況のうちに幕を閉じた『AWS Summit Tokyo 2015』ですが、今回(というか去年辺りから)私はプレス枠での参戦をしておりました。 参加した幾つかのセッションについてはCodeZine様でレポートとして寄稿させて頂いていますが、非常に興味深い内容であった当セッションについては当ブログでもその内容についてレポートしたいと思います。 AWS クラウドを活用した IoT / M2M ソリューション IoT/M2Mとは この辺りのフレーズについては、皆さん普段からの色々なニュースで耳にしている事と思います。Wikipediaから言葉の意味を探る。M2Mよりも発展した形で、ビジネスやサービスを作り上げていこう、という思いがIoTの(言葉の)裏側にある。 Internet of Things - Wikipedia, the free en

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    ymonmon 2015/11/10
    aws iot
  • センサーと機械学習の論文をまとめてみる | DevelopersIO

    記事は Machine Learning Advent Calendar 2014 の 24日目のトピックです。 増え続けるセンサーデータ M2M(Machine to machine), IoT(Internat of things) というキーワードが叫ばれて久しい今日、インターネットに接続できるデバイス数の上昇が見込まれるなか、デバイスに搭載された各種センサーデータの分析、活用も今後目が離せない分野です。 データはAWSなどのクラウドサービスのデータセンターに置かれた後、分析、フィルタリングされ、エンドユーザの役にたつ情報を提供していくものと思われます。 各種センサーが農業などの分野で使われ、そこから取得されたデータが分析され、活用されているという話題も多数上がってきています。 センサデータ解析におけるJubatus活用事例 - Slideshare Blue River Tech

    センサーと機械学習の論文をまとめてみる | DevelopersIO
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    ymonmon 2015/11/04
    機械学習 aws iot
  • AWS re:Invent 2015 の記事一覧 | DevelopersIO

    (レポート) BDT309: Amazon EMR上でデータサイエンスのためにApache Sparkを利用する際のベストプラクティス #reinvent

    AWS re:Invent 2015 の記事一覧 | DevelopersIO
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    ymonmon 2015/10/22
    aws iot
  • これからAWSを使ってIoTをやってみたい人が抑えておくべき10のキーサービス & 7つのキーワード #reinvent | DevelopersIO

    こんにちは、せーのです。 今回はAWSの沢山あるサービスの中から、Re:InventのIoT系のセッションに参加した結果「これはやっといた方がいいなあ」というAWSのサービスとAWS以外のキーワードについて重要度順にご紹介したいと思います。 AWS サービス AWS IoT 今回初登場したAWS初のIoT系サービスです。 IoTでネックになりがちなMQTTSによるセキュアな通信や、スケールするブローカーによる振り分け、オフラインになったデバイスとのステータスSync等をAWS側で一手に引き受けてくれる、フルマネージドのサービスになります。 デバイス側にもSDKが提供されていますので、すごくシンプルにデバイスとAWSをつなげることができます。一方で「Shadow」や「Rule」等AWS IoT特有の考え方もあるので、ここはきっちり抑えておきましょう。 公式APIリファレンス: AWS IoT

    これからAWSを使ってIoTをやってみたい人が抑えておくべき10のキーサービス & 7つのキーワード #reinvent | DevelopersIO
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    ymonmon 2015/10/22
    aws iot
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