仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。受講いただいた体験をご紹介いただける方に、優先的に参加いただけるよう、抽選前に指名させていただきます。対象者多数の場合は、申込み先着順に指名させていただきます。Microsoftは、AIの民主化、つまりだれにでもAIの恩恵が受けられる世界を目指して、さまざまなサービスやツールを提供しています。学習済みのデータがAPIとして手軽に利用できるサービス、独自データをもとに学習モデルを簡単に作成するサービスだけでなく、蓄積された大量データを分散環境で学習させる基盤や開発ツール/フレームワークのサポート、IoTエッジデバイスでの実行や管理など、お客様の目的や要件にあうものを自由に選んで組み合わせて利用できるのが大きな特徴です。Edgeの全体像を説明します。Piを「ネットワークに接続しない状態」で画像認識を行います。医療現場での画像による術中迅速診断や、製造現場での製品検査など、高速なリアルタイム処理が求められる/センシティブデータをネットワーク上に転送できない場合などの想定されるシナリオをご紹介します。Visionを使って画像認識の学習モデルと、Dockerfileを生成します。Edgeを使ってデバイス上(※デバイスに見立てたLinux仮想マシンを使用します)で画像認識の学習モデルをデプロイし、推論をおこなう予定です。ブレークタイムには、Kubernetesを使ったデバイスへのデプロイやオーケストレーションなどをご紹介します。志保シンクタンク等で金融機関向け基盤構築/運用設計を経験。育児のためエンジニアをやめましたが、プログラマがよりクリエイティブになれるよう、クラウドを多くの人に知ってもらいたい、という想いから入門者向けの情報発信をしています。Edgeを使ってデバイスで画像認識してみようFeedAzureAntennaさんが資料をアップしました。