TJBot zero Hands-on (組み立て済)

Ver.20190425
Language Translator / Visual Recognition 利用パターン

Transcript

1. 神⼾電⼦専⾨学校様 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/Bdzq3i） 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. 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
17. Call for Code 2019
18. 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
19. 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。
20. 33 DOC ID / Month XX, 2018 / © 2018 IBM Corporation