Sendai.go x GDG Cloud 仙台ハンズオン

Sendai.go x GDG Cloud 仙台ハンズオン瀬上祐匡 2023/6/14

瀬上祐匡（せのうえひろまさ）株式会社ビデオマーケットバックエンドエンジニア • GCP, Go, Python等,BI,データ分析 •
@senoue,@hiromasa.senoue • モノノフです。 • 好きなものは、Cloud Function • Sendai.go やってます自己紹介株式会社ビデオマーケット TVOD（都度課金）を軸とした動画配信サービス映画、アニメ、ドラマなど多彩なジャンルで配信本数は国内最大級自社が開発した独自エンコード方式で高品質な動画を提供

イントロダクション

1. イントロダクション 2. VertexAIの概要 3. ハンズオン 4. まとめ

1. Goのいいところ a. シンプルでわかりやすい構文 - GOはC言語に似たシンプルでわかりやすい文法を持っており、初心者でも扱いやすい言語です。 b. 高速な処理速度 -
GOはコンパイル型言語であり、C言語と同等かそれ以上のスピードで処理することができます。 c. 軽量なマルチスレッド処理 - GOは軽量で高速なマルチスレッド処理が可能であり、複数の処理を同時に行うことができます。 d. 豊富なライブラリ - GOには豊富な標準ライブラリが用意されており、簡単に利用することができます。また、外部ライブラリも充実しており、機能拡張が容易です。 e. 静的型付け言語 - GOは静的型付け言語であり、変数の型を明確に定義することでバグを事前に防ぐことができます。また、エディタの自動補完機能が優れており、開発効率が向上します。

1. Goインストール a. https://go.dev/dl/ 自分の環境に合ったプラットフォームをインストール

VertexAIとは

- VertexAI とは - Vertex AIは、Google Cloudのマシンラーニングプラットフォームであり、企業が機械学習によって価値を生み出すことを容易にします。

- なぜVertex AIを使用する必要があるのですか？ - Vertex AIは、複雑な機械学習モデルを作成するためのエンドツーエンドのソリューションを提供しています。また、柔軟性が高く、カスタマイズが可能であり、開発者やデータサイエンティストが必要なツールを提供して
います。

- どのような分野で利用されていますか？ - Vertex AIは、画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検出、推薦システム、予測分析など、さまざまな分野で利用されています。企業は、製造、小売、金融、医療、自動車、エネルギー、物流などの業界で利用しています。

- VertexAIを使ってどんなことができる？

- あらかじめトレーニングされたモデルを使って予測を行うことができます - 画像分類：画像に関する予測を行うことができます。例えば、カテゴリ分類、オブジェクト検出、顔認識などがあります。 - 自然言語処理：文章を解析することで、感情分析、意図判断、単語埋め込みなどが可能です。 -
音声解析：音声ファイルのテキスト化や、話者認識、音声変換などができます。 - 構造化データ分析：テーブルデータからの予測も可能で、例えば、売上予測や不良品検知などがあります。

本日のハンズオン

- コードの場所 - https://github.com/SendaiGo/hands-on-vision-AI - 画像データなど - https://drive.google.com/drive/folders/1vvTeHUL8O n8tcy4TYD2Uj0xuQtF--CwE?usp=drive_link

- ハンズオン内容（前半） - 01.DetectImageProperties - 画像のプロパティを検出する（ 5分） - 02.DetectFaces -
顔の抽出（5分） - 03.DetectLabels - 画像のラベルを検出する（ 5分） - 04.DetectTexts - 画像のテキストを検出する（ 5分） - 05.ProduceSearch - 画像のプロダクト検索（5分）

- ハンズオン内容（後半） - 06.DetecSafeSearch - 画像のセーフサーチを検出する（ 5分） - 07.DetectWeb -
画像のウェブ検索を検出する（ 5分） - 08.DetectCropHints - 画像のクロップヒントを検出する（ 5分） - 09.DetectLandmarks - 画像のランドマークを検出する（ 5分） - Vertix AI のモデルを作成する - 時間があったら（15分）

独自データセットとモデルで実行

- 次回実施予定

Thank You

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