Tech LT会を実施：Python入門〜DLや解析、統計・分析をやってみよう～#1
■Contents
梅雨時期で何かと外に出るのが億劫になりがちですが、弊社では6/28にLT会を開催しました。
今回は「Python入門〜DLや解析、統計・分析をやってみよう〜#1」と題して、Python中心の発表をさせていただきました。
開催概要
| 開催日時 | 2019年6月28日（金）19:00～21:00 |
| 開催場所 | 株式会社コアコンセプト・テクノロジー カフェスペース |
| 概要 | 弊社はシステム開発を中心に「コンサルティング」「システム開発」「解析・AI」の事業と、これら事業に人材を供給する「SES（システムエンジニアリングサービス）」が各種事業を支えています。また、製造業を中心に開発してきた知見を活かし、「IoTソリューション Orizuru」を現在展開しております。当イベントでは、これら事業に関わるTechメンバーを中心にそのナレッジや事例などの共有を行なっていきます。 興味があるテーマでエンジニアやメンバーにその技術話や開発体験談、顧客の抱える課題などを飲食を交えながらLTを行います。（今回はPythonがテーマ） |
| 対象 |
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発表内容
| 担当者 | 発表タイトル | 発表概要 | |
| ① | シニアエンジニア | Google Colab環境でPythonスクレイピング | 【環境構築】Python実行環境について、初心者がつまづきやすい環境構築などを解決。今回はGoogle Colab環境でPythonを使ったスクレイピングをしてみます。 |
| ② | シニアエンジニア | Pythonで簡単な統計･分析をしてみよう！ | 【統計・分析】データの分析をエクセルでやる方も多いと思いますが、今回はPythonを使って簡単な統計･分析を行ってみたいと思います。 |
| ③ | AIエンジニア | Pythonで簡単動画解析 | 【動画解析】動画解析ってそもそもどんな事ができるのかもよくわからない。そんな疑問に動画解析の概要から説明していきます。また、Pythonを使った動画解析でよく使用されるOpenCVを使った実演も予定しています。 |
| ④ | AIエンジニア | Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目 | 【ディープラーニング】何かと話題になるディープラーニングをPythonを使ってはじめてみたいと思っても、ディープラーニングに適したコンピュータが手元になかったり、何のライブラリを使ったらいいかわからない、そもそも何からはじめればいいのかわからないなど、色々困ることはあると思います。自分がディープラーニングをはじめたころのことを踏まえながら、どのようにはじめていけば良さそうかについてお話します。 |
| ⑤ | センシング サイエンティスト | ３本目の腕をPythonで動かす | 【ロボット活用】工場では頻繁に使われているロボットアーム。もっと日常生活にも入り込んできて欲しい！という願いを込めてみんな大好きPythonでロボットアームCobottaを動かします。 |
LT会の様子
令和初のLT会開催となりました。
募集枠は24名に対して、申込数は48名と今回も関心の高さが伺えました。
ファイシリテーターは安定の池田が担当です。
Google Colab環境でPythonスクレイピング
トップバッターは、シニアエンジニアの小山内。
LT会初登場です。
ストーリ仕立てでご紹介。
Google Colab（Google Colaboratory）を使用。
1時間に1回実行する機能が欲しい。。。
タスクスケジュールを実行することに。
まとめとして、大事なのは試行錯誤ということ。
Pythonで簡単な統計･分析をしてみよう！
2人目はシニアエンジニアの横山。
こちらもLT会初登場です。
統計・分析を任せられた方が、平均や中央値に疑問を感じる。
平均や中央値の悪い点と改善すべく、区間推定の良いところ。
シャピローウィルク検定を使うには…
こんな感じでコードを書いて…
結果が出ました。
p-valueが「0,230…」と0.05以上なので正規分布に従います。
これでサンプルサイズの計算フォームが使えるようになりました ^^
Pythonで簡単動画解析
3人目はLT会常連のAIエンジニア馬場。
まずは動画解析って何？という部分を説明。
動画解析って何に活用できるのか。
OpenCVとは何か、OpenCVで出来ることは何か。
Optical Flowでは、動画に映っている物体の動きをトレースすることができる。
実際にデモしてみました。
特定の位置がトレースされ、上記画像では人（馬場）が右から左に動いたことが分かります。
モードを切り替えると、色で表現できます。
これは物体が奥に動くと赤くなり…
物体が手前に動くと青くなるという。
リアルタイムのデモはみなさん興味津々でした ^^
Pythonでディープラーニング（深層学習）をはじめるための一歩目
4人目もLT会常連、AIエンジニアの長谷川。
近年、ディープラーニング（深層学習）が熱い。
ディープラーニング（深層学習）のライブラリは多い。
ディープラーニング（深層学習）のライブラリはどれが人気か。
ディープラーニング（深層学習）のライブラリに関する長谷川の意見。
よく出る問題、GPU利用に関して。
そのなかでも前出のGoogle Colab（Google Colaboratory）の特徴。
ディープラーニング（深層学習）に関して、何を勉強すべきか。
ディープラーニング（深層学習）に関して、何ではじめれば良いか。
GANでできること。
最後にまとめ。
とりあえずディープラーニングをしたいと思ったら
「Kerasを使ってGoogle Colab（Google Colaboratory）上でやってみる」
+
「書籍で一通りディープラーニング（深層学習）の基礎を学ぶ」
+
「やってみたいことを決めてトライ」
３本目の腕をPythonで動かす
最後はLT会毎回登場のセンシング・サイエンティスト坂本。
まずは簡単にロボットアームに関して説明。
Pythonを使ってやってみたこと。
ここから実際のデモ。
現場でロボットアームを動かして…
コボッタ（ロボットアーム）がペンを持って何かを書こうとしています…
見えにくいかもしれませんが少し書いてあります…
そして、完成。
「右足」
※「足」は坂本が書いてます（笑）
懇親会は立食形式で
LT会のあとはお酒とおつまみとお寿司で懇親会。
今回は若いお客様が多かったように思えます。
次回は7/19（金）に「みんなのC# 〜Various Tips〜#2」を開催いたします。
今回ご参加いただけなかった方も、ぜひご参加いただければと思います。
また、一緒にイベントを開催してくださる企業さまも募集します。
ぜひ、ご興味があるかたはこちらからご連絡お願いいたします。
