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TJBot zero Hands-on Matsudo

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August 25, 2019

TJBot zero Hands-on Matsudo

IoT &AI Robot のTJBotを動かそう

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noricokt

August 25, 2019
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Transcript

  1. TJBot zero hands on 加藤典⼦(Noriko Katoh) Developer Advocate / NKATO@jp.ibm.com

  2. AGENDA 1. クラウドサービスを⽴ち上げよう 2. TJBot 起動! 3. IP アドレスを確認して Node-REDで接続

    4. Sample動作の確認 5. いろいろな機能を試そう 6. クラウドと接続してみよう
  3. 1.クラウドサービスを⽴ち上げよう ・IBM Cloud ログイン(https://ibm.biz/TJBot-Edu) ①カタログをクリック ②AIをクリック ③Visual Recognitionをクリック

  4. 1.クラウドサービスを⽴ち上げよう ・Visual Recognition(画像分析)サービスの⽴ち上げ 初期値でOK 初期値でOK ①説明をよく読んで 作成をクリック

  5. 1.クラウドサービスを⽴ち上げよう ・Language Translator(翻訳)サービスの⽴ち上げ ①カタログを右クリックし て、新しいタブで開く ②AIをクリック ③Language Translatorを クリック 前回までのStepで

    Visual Recognition起動
  6. 1.クラウドサービスを⽴ち上げよう ・ Language Translator(翻訳)サービスの⽴ち上げ 初期値でOK 初期値でOK ①説明をよく読んで 作成をクリック

  7. 1.クラウドサービスを⽴ち上げよう ・ 作成したサービスの確認(画⾯を閉じてしまった場合) ナビゲーションメ ニューにカーソル移動 表⽰されたニューから ダッシュボードを選択 サービスがあり、プロビジョン済みとなっていること Language Translator

    / Visual Recognition 名前をクリックすると開いて詳細が表⽰される
  8. 2.TJBot 起動! 1. ⼿を取り付けよう 本体右側の⻘いパーツに ⼿を装着 2. USBを電源タップまたは PCに接続 3.

    ラズパイの起動を待つ
  9. 1. 左後ろのボタンを押して発話 する”IPアドレス”をメモ 2. Node-REDを起動 ブラウザを開いてURLを タイプ(推奨Chrome ) http://xxx.xxx.xxx.xxx:1880 (xxxは1でメモしたIPアドレス)

    3.IPアドレスを確認 Node-RED接続
  10. 3.IPアドレスを確認してNode-REDを接続 ・Node-RED(操作パネル)の説明 【デプロイ】 変更した内容を反映させる 【ノード】 このメニューを ノードと呼ぶ ノードは⼊出⼒ などグループに 分かれている

    ここからパレッ トにノードをド ラックする 【デバッカ】 処理を実⾏した時の 動作表⽰ 実⾏結果やエラーの 確認など 【タブ】Sample タブ、ledタブなど 機能によって分類 【パレット】 ノードを繋いでプログラミングを定義する
  11. 4.Sample動作の確認 1. どんな動作をしているか Nodeの役割を考えてみる 2. (1),(2),(5)の先頭ノード をクリックして動作させて みよう 3. Sampleの停⽌⽅法

    (2)を停⽌させてみよう
  12. 5.いろいろな機能を試そう • led/ arm/speakerタブのノードを実⾏してみよう ここをクリックするとプログラムを実⾏

  13. 5.いろいろな機能を 試そう speakerタブを編集してみよう ① 「create sentence」ノードをダブルクリック ② 「template ノードを編集」テンプレート 1⾏

    ⽬ の⽂章を⾃由に編集 ③ 完了ボタンでパネルを閉じる ④ 「デプロイ」する ⑤ 「greeting」ノードをクリックして実⾏
  14. 6.クラウドと接続 してみよう translationタブを編集 ① (2) Watson Language Translator より 「language

    translator」ノードをダブル クリック、編集画⾯を開く ② IBM Cloud 「language translator」の 「管理」メニューより「API鍵」をコピー ③ 「完了」で閉じて「デプロイ」する ④ 「translate」ノードをクリックして実⾏ ⑤ デバック画⾯で結果を確認 管理メニュー このアイコンで API鍵コピー ↓ ここに貼り付け↓
  15. 6.クラウドと接続 してみよう cameraタブを編集 ① (3) Classify photoより「Visual Recognition」 ノードをダブルクリック、編集画⾯を開く ②

    IBM Cloud 「Visual Recognition」の 「管理」 メニューより「API鍵」をコピー ③ 「完了」で閉じて「デプロイ」する ④ 「classify photo」ノードをクリックして実⾏ ⑤ デバック画⾯で結果を確認 デバックで結果確認
  16. SPEAKER

  17. Noriko Kato IBM Developer Advocate TJBotter(IoT) (Notes Engineer) @noricokt t

  18. IBM DEVELOPER ADVOCATE

  19. TECHNOLOGISTS RULE THE WORLD 技術者が世の中を変えていくお⼿伝いをします! ・技術情報を提供します ・開発者と話をします ・開発者にとって何が⼀番良いかを考えます ・開発者の困ったを⼀緒に解決します ・開発者をヒーローにします

  20. OUR ACTIVITIES こんな活動をしながら技術者のみなさまをサポートします! ・オンラインでの情報発信(Blog、SNS、Podcastなど) ・オフラインでの情報発信(書籍、雑誌など) ・セミナー、勉強会などでの登壇 ・コミュニティ、Meetupなどのリード ・ハンズオンワークショップなどでの講師 ・ハッカソン、ラボ、Dojoなどでのテックサポート

  21. None
  22. Yes, we are DeveloperAdvocate https://developer.ibm.com/profiles/

  23. ラズベリーパイ:Raspberry Pi 出典:フリー百科事典「ウィキペディア(Wikipedia)」 23 DOC ID / Month XX, 2018

    / © 2018 IBM Corporation ARMプロセッサを搭載したシングルボードコンピューター。 イギリスのラズベリーパイ財団によって開発された。教育 ⽬的に利⽤することを想定しているが、2010年代後半以降 は、安価に⼊⼿できるIoT機器として、趣味や業務に幅広 く⽤いられている。 (中略)内臓ハードディスクやSSDを搭載しない代わりに、 SDメモリーカード、またはmicroSDメモリーカードを起動 および⻑期保存⽤のストレージに利⽤する。 <私⾒による特徴> Ø 安価 Ø ⼊⼿しやすい Ø オープンソースで事例も多い
  24. Node-RED 24 Node-REDはハードウェアデバイス、APIおよびオンラ インサービスを接続するためのツール。 ブラウザベースのエディタによってパレットに並ぶ多種 多様なノードを結びつけて⽤意にフローを作成でき、ク リックで実⾏環境にデプロイすることができる。 IBMのテクニカルエンジニアが独⾃開発し、2016年に オープンソースプロジェクトとして公開した。 <公式サイトより特徴>

    Ø ブラウザーでのフロー編集 Ø Node.js構築 Ø コミュニティ開発
  25. TJBot / TJBot zero 25 IBMリサーチが作成したオープンソースのロボット コンテンツ。 ロボットのレーザーカッター型紙や3Dプリンタ設 計情報、ラズベリーパイ3をベースとした基本動作 のパターンを公開している。

    2018年にIBM Championと有志により、TJBot zeroを製作、ラズベリーパイゼロWHをベースに Node-REDとIBM Cloud AIで動作している。 <特徴> カワイイ 電⼦⼯作ができて楽しい 少しは役に⽴つ
  26. © 2019 International Business Machines Corporation ⼼理系 ⾔語系 IBM Watson

    / Watson API 紹介資料 Watsonの製品・サービス⼀覧 Watsonの製品・サービスは⽇々進化しています。 2019年2⽉12⽇現在のPublic Cloud上のAPI⼀覧は以下の通りとなります。 https://www.ibm.com/watson/developercloud/services-catalog.html Watson Assistant アプリケーションに⾃然⾔語インターフェースを追加してエンド ユーザとのやり取りを⾃動化 照会応答系 Text to Speech テキスト⽂章を⾳声に変換する Speech to Text ⾳声をテキスト⽂章に変換する Visual Recognition 画像コンテンツに含まれる意味を検出する 知識探索系 ⾳声系 Discovery 先進的な洞察エンジンを利⽤して、データの隠れた価値を解明し、 回答やトレンドを発⾒する Discovery News Discovery上に実装され、エンリッチ情報も付加されたニュースに 関する公開データセット Personality Insights テキストから筆者の性格を推定する Language Translator ※2 ⾃然⾔語テキストについて他⾔語へ翻訳を⾏う Natural Language Understanding ※1 ⾃然⾔語処理を通じてキーワード抽出、エンティティー抽出、概念 タグ付け、関係抽出などを⾏う Natural Language Classifier テキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など) Tone Analyzer(⽇本語未対応) ※1 テキストから筆者の感情、社交性、⽂体を解析する Knowledge Studio コーディングなしに、業務知識から⽣成した機械学習モデルで、 ⾮構造テキストデータから洞察を取得 画像系 データ分析系 Watson Studio 機械学習モデル向けの作成と学習、データの準備と分析のための 統合環境 Machine Learning 機械学習モデル・深層学習モデルの作成、学習、実⾏環境 Knowledge Catalog 分析に必要なデータを加⼯・カタログ化できる分析データ準備環境 ※1 感情分析は⽇本語未対応です。 ※2 ⽇本語翻訳は英⽇・⽇英のみ対応しています。 Watson OpenScale AIに信頼性と透明性をもたらし、判定結果を説明し、バイアスを⾃動 的に排除する Compare and Comply(⽇本語未対応) 契約書や調達仕様書を分析し、⽂書間の⽐較や重要要素の抽出を⾏う
  27. Watson (AI)もAPIで提供 TJBot zeroで使っているサービス(メニューより)

  28. Call for Code 2019

  29. 29 Call for Code チャレンジ 2019 • テーマに沿ったソリューションを構築するインターネットを 通じて参加可能な開発コンテスト •

    今回のテーマは「⾃然災害への対策や回復」または「⼈の健康」 「地域コミュニティが良好な状態になる⽀援すること」 • 18歳以上の開発者、1-5名のチームでIBM Cloudまたは IBM Systems を活⽤したアプリを開発 2019/7/29(⽉)11:59PMまでに提出 *⽶国⻄海岸標準時 賞⾦ 最優秀賞: $200,000 2位、3位: $25,000 4位、5位: $10,000
  30. Code の⼒で世界の未来を変えよう!

  31. Noriko Kato Developer Advocate IBM THANKS! t @noricokt #TryIBMDev ݕࡧ

  32. 32 本講義は、IBM Cloudを題材に取り上げ、昨今業務系システムなど でも多く使われ始めている「クラウド・プラットフォーム」に ついて学び、理解し、実際に使えるようになることを⽬的とします。 講師は、IBMの所属ですが、本講義は会社の営利・宣伝⽬的では ありません。 また本講義内での発⾔及び資料へ掲載されている内容については 講師の個⼈的な⾒解・意⾒であり、IBMとは関係のないものです。

  33. 33 DOC ID / Month XX, 2018 / © 2018

    IBM Corporation