SHO Tech Lab

個人的に勉強したものを記録しておきたくて開設。

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。

speakerdeck.com

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。

www.slideshare.net

 

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。

www.slideshare.net

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。

slideship.com

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。

www.dropbox.com

 

 

 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

docs.google.com

 

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。

speakerdeck.com

 

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

speakerdeck.com

 

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。

github.com

 

f:id:syota-y1989:20180729024600j:plain

f:id:syota-y1989:20180729024621j:plain

f:id:syota-y1989:20180729024653j:plain

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。