データサイエンスチームのtmtkです。2018に、当社からは私を含む若手エンジニア4人が参加しています。Cloud」というワークショップの内容をレポートします。概要セッションカタログから概要を引用します。DeepLensを使ってディープラーニングをするワークショップです。DeepLensはAWSが販売しているデバイスで、Ubuntuが入っている小型PCにカメラをつけたようなものです。DeepLensをつかうと、ディープラーニングを実践しながら学ぶことができます。Amazon.comで販売されていますが、2018年11月現在では日本へは発送できないようです。(技適の関係だといううわさです。)内容ワークショップの部屋では、DeepLensとモニタ、キーボード、マウスが一人一つ分用意されており、またAWSのアカウントも用意されていました。シナリオと実践Part1:エッジでの顔検出のプロジェクトをつくり、デプロイPart2:フェスに参加した観客の感情を認識し分析はじめの30分ほどで解説、残りの90分ほどで実習です。解説では、ディープラーニング、AI、機械学習、データ、モデルの訓練、推論、アノテーション、前処理などのキーワードや、DeepLensについて、ざっくりとした説明がありました。今回つくるシステムについても簡単な説明がありました。課題の状況設定としては、自分は音楽フェスの開催者であり、フェスの参加者が楽しんでいるかモニターしたいというものです。ステージごとにフェスの参加者が楽しんでいるかをモニターし、それを伝えることで、参加者はどのステージが一番楽しそうか知ることができ、また演奏者も自分の演奏に客が満足したかを知ることができるか知ることができます。ワークショップの課題はすべてGitHubのリポジトリに用意してあります。IoTに送信するというものです。これはDeepLensのテンプレートプロジェクトを使うと簡単にできます。CloudWatchを連携させるものです。Rekognitionで検出した顔の感情を分析します。感情分析の結果をCloudWatchに送信し、CloudWatchでそれを分析するというものです。おみやげとして、DeepLensの割引券をもらいました。感想DeepLens、Lambda、Rekognition、S3、SageMaker、CloudWatchなどの幅広いAWSのサービスを活用して、短時間で実践的なアプリケーションを作りました。実践的なユースケースでいろいろなサービスをさわってみるのは非常に勉強になりました。re:Inventtmtkデータ分析と機械学習とソフトウェア開発をしています。アルゴリズムとデータ構造が好きです。