Tech Sketch Bucket of Technical Chips by TIS Inc.

なんでもインタビューできるシステム「GLEAN」の企画・設計・開発

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TIS株式会社 戦略技術センターの新人研修としてチーム開発演習を行いました。

本記事は菊谷・林﨑チームによる、研修の成果報告を中心とした記事です。

シンプルな入力で客先訪問に必要な情報が手に入る「ケロたん」の企画・設計・開発

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 TIS株式会社 戦略技術センターの新人研修としてチーム開発演習を行いました。本記事は川崎・鷲野チームによる成果報告です。

研修の内容

 研修は配属されてから約2か月半に渡って実施されました。初めの半月はPythonやJavaScript、CentOSなどの基礎的な部分の演習を行い、その後の約2か月でチーム開発演習を行いました。

【イベントレポート】JANOG38 Meeting in Okinawa

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2016年7月6日から7月8日の3日間、沖縄県那覇市で開催されましたJANOG38ミーティングに参加してきました。JANOGとはJapan Network Operator's Groupの略で、インターネットに関するトピックや研究結果の発表が行われ、今回のJANOG38ミーティングには約600名もの方々が参加されました。今回はこの中のいくつかの講演や会場の様子についてレポートします。 IMG_4565.jpg

AWS GPUインスタンスを利用して高速な機械学習環境を手に入れよう

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この記事では、AWSのGPUインスタンスの使い方を紹介します。また、GPUインスタンス上で機械学習のフレームワークであるChainerのサンプルコードを実行し、CPUのみの場合と実行時間を比較します。

Pepper + ROSハンズオン勉強会を開催しました

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4/6(水)にアトリエ秋葉原にてハンズオン勉強会を開催しました。今回は、ロボット用フレームワークのROS(Robot Operating System)を使ったPepperのアプリケーションを開発体験(ハンズオン)していただきました。その様子をレポートします。

top 写真提供:ロボットスタート株式会社

Hinemos5.0新機能紹介Part2「ノードサーチ」

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Hinemos5.0の新機能を紹介するシリーズpart2になります。(part1「Webクライアント」はこちら)

ver 4.1以前では、大規模環境において、以下の理由から設定作業に多くの時間が必要でした。
  ・ 管理対象ノードを1台ずつ登録する必要がある
  ・ エージェントのインストールを1台ずつ実施する必要がある
ver 5.0では、これらの設定作業を一括で実施できるような便利な新機能が搭載されました。

今回はその中でも前者(管理対象ノードを1台ずつ登録する必要がある)の問題を解決してくれる新機能「ノードサーチ」について簡単に紹介します。

【コラム】自律移動ロボットへの取組み

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TISでは、明治大学理工学部機械工学科ロボット工学研究室(黒田洋司教授)と共に、NEDOが募集した「次世代ロボット中核技術開発」プロジェクトの研究開発項目である「革新的なロボットインテグレーション技術」に応募し、「知識の構造化によるロボットの知的行動の発現研究開発」というテーマで採択され、現在研究開発を進めつつあります。今回の投稿では、私達が何故この取組みを行っているのかと、現在そして今後の取組みの方向性などを簡単にまとめておこうと思います。

ロボット・デバイス連携アプリの開発環境R-envをハッカソンで触ってきました!

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2016年3月19日〜3月20日にR-env(連舞)ハッカソンが開催されました。このハッカソンは、NTTが開発中のR-envという開発ツールを使って、ロボットやデバイスを連携したサービスを実装し、その内容を競うというものです。弊社、戦略技術センターはR-envハッカソンに参加し最優秀賞を頂きました。本記事では、開発中である中使わせて頂いたR-envの紹介を含めて、ハッカソンの内容をレポートします。

自然言語処理を使ったプロトタイピング開発体験インターンシップに参加しました!

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今回TISのインターンシップに参加した、修士2年の山内です。 3月22日から25日まで平日4日間のインターンシップに参加し、利用者のおすすめスポットを理由をつけてレコメンドするシステムを開発しました。

ROS + Dockerを使ったロボットアプリケーション入門(2)実践編  ~Pepperでディープラーニングを使った画像識別に挑戦~

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前回の記事ROS + Dockerを使ったロボットアプリケーション入門(1)準備編では、ロボット用フレームワークであるROSの簡単な説明と、ROSをDocker環境で使う際に役立つ情報を紹介しました。

今回は、前回の内容を踏まえ、実際にROSのDockerイメージを使って、今話題のPepperを動かしてみます。具体的には、話題のディープラーニングを画像解析に応用した"Caffe"というフレームワークによって、Pepperの目の前にある物体を識別をさせて、識別結果をPepperに英語で喋らせてみたいと思います。ROS + Dockerというタイトル通り、これらをROSとDockerを用いて実現します。

では、さっそく始めてみましょう!

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