PyCon Kyushu 行ってきた
※公開したと思ってたらずっと下書きに眠っていた(笑)一か月間気が付かなかった。
6/30(土)に福岡のLINE Fukuoka株式会社で開催されたpythonのカンファレンスに参加してきました。
pythonのカンファレンスが九州で開催されることは初めてだったのですが、200人近くの方が参加されていました。会場はほぼMAX。熊本勢も多かったです。
やはり機械学習の分野で注目を浴びたことも後押しして今勢いのある言語だと思いました。
今回は「プロローグ」と言うことで、初心者から上級者まで楽しめるようなイベントになっていました。
内容に関しては、pythonの言語そのものの話と言うよりは、pythonを使ってこんなことをやってみましたという発表がほとんどでした。これからpythonやってみようかなと思える内容だったと個人的には思っています。
タイムテーブルはこんな感じです。
時間 | トラック1 | トラック2 |
---|---|---|
9:30 | 開場(受付開始) | |
10:00-10:15 | オープニング | -- |
10:15-11:00 | キーノート 登壇者:真嘉比 愛 |
-- |
11:05-11:35 | 【A-1】 Image processing with Python 登壇者:本田 裕介 発表言語:日本語 |
【B-1】 初学者向け、Pythonによる人工知能入門 登壇者:志村 朋人 発表言語:日本語 |
11:40-12:10 | 【A-2】 Djangoで始めるPyCharm入門 登壇者:吉田 花春 発表言語:日本語 |
【B-2】 Open3DでSLAM入門 登壇者:藤本 賢志 発表言語:日本語 |
12:10-12:25 | ask the speaker / 小休止 | |
12:25-13:45 | ランチ&スポンサーLT | |
13:45-14:15 | 【A-3】 Introduce syntax and history of Python from 2.4 to 3.6 登壇者:ManabuTERADA 発表言語:日本語 ※スライドは英語になります |
【B-3】 AI料理カメラ改良に至るまでの道のりと展望 登壇者:森永 雄也 発表言語:日本語 |
14:20-14:50 | 【A-4】 serverless framework + python3で AWS Lambda用のスクリプトを書く 登壇者:中村 真人 発表言語:日本語 |
【B-4】 Deep Learningを用いたJpeg Encoder 「Biscotti」について 登壇者:西村 太一 発表言語:日本語 |
14:50-15:05 | ask the speaker / 小休止 | |
15:05-15:35 | 【A-5】 実践してわかったPython & 深層強化学習 登壇者:玉城 一磨 発表言語:日本語 |
【B-5】 Artisanal Async Adventures 登壇者:Jonas Obrist 発表言語:英語 / English |
15:40-16:10 | 【A-6】 最新AI技術「カプセルネットワーク」「転移学習」 「QRNN」をKerasでサクっと実装する 登壇者:森 正和 発表言語:日本語 |
【B-6】 Reproducible Data science using Terraform 登壇者:David Przybilla 発表言語:英語 / English |
16:15-16:45 | 【A-7】 Pythonによる競馬データ分析入門 登壇者:野中 哲 発表言語:日本語 |
【B-7】 Take advantage of C++ from Python 登壇者:Yung-Yu Chen 発表言語:英語 / English 撮影NG |
16:45-17:00 | ask the speaker / 小休止 | |
17:00-17:05 | 記念撮影 | -- |
17:05-17:15 | クロージング | -- |
以下、セッションのスライドです。
アップロードされていた分のみ
キーノート:~Prologue~Pythonで広がる地域の輪
地方で面白い仕事をするにはどうすればよいか、コミュニティが作る力はどんなものかといった話です。
Django で始める PyCharm 入門
Djangoというより終始PyCharmいいよという話でした。
コンソールでやるの苦手という方にはPyCharmお勧めです。
Open3DでSLAM入門 PyCon Kyushu 2018
チュートリアルのソースをもとに詳しく書いてあるので、この手順通りやればOpen3Dを動かすことが可能です。
SLAM今後は自動車の自動運転の分野でどんどん延びていくと思います。車以外にルンバにも搭載されているのでかなり身近な技術だと思います。
Introduce syntax and history of Python from 2.4 to 3.6
このセッションは受けてないので詳しくはわからないですが、pythonの2系と3系を比較しながら変遷と合わせて説明している内容だったようです。
料理が美味しく撮れる!AI料理カメラの裏側
これは面白かったです。良い写真かそうでないかという、人によって反応が分かれる魅力という分野に関する話で、おいしそうに料理の写真が取れるというAIカメラについての紹介でした。
過去の良い反応の写真とそうでない写真を学習にかけモデルを作っています。
カメラをかざすと画面にスコアが表示されます。高い瞬間にシャッターを切れば良い写真が撮れるというもので、デモを見る限り十分実用に耐えそうだと思いました。インスタやってる人には良いアプリではないかと思います。
ただ、推論したスコアが実際どれくらいの評価を得られたのか、どういったテストをしたのかというは聞けなかったです。
ちなみに、このセッションのスピーカーはAIエンジニアとしてインターン中の学生でした。
Deep Learningを用いた Jpeg Encoder 「Biscotti」について
pythonの画像処理に関する話です。このセッションも聞けていないのでスライドだけ
実践してわかったPython&深層強化学習
強化学習やってみたけど、うまくいかったという話です。
個人的にこういうセッションは面白いし勇気を貰えると思います。
最新AI技術「カプセルネットワーク」「転移学習」「QRNN」をKerasでサクっと実装する
Pythonによる競馬データ分析入門
スライドはあがってなかったですが、ソースコードがGitにあったので載せておきます。
非常に面白かったです。
競馬はレースによって同じ場でもコースが変わったり、出走する馬の数が違ったりするので、そういう意味では競艇のほうが機械学習には向いているのかもしれないなと思いました。