2017年5月にリニューアルオープンしたアトリエ秋葉原のレポートと、SSD_Kerasによる映像物体検出を試すための環境構築手順（Anaconda・TensorFlow・Keras・OpenCV）の備忘録。

まっさらなUbuntu 16.4にSSD_Keras環境を構築し、リアルタイム映像から物体検出するまでの全手順を、ハマりどころを潰しながら解説。pip・TensorFlow・Keras・OpenCVのバージョン縛り付き。

TensorFlow入門編として、サンプルソースを使った画像認識をmacOSで試す最短手順を解説。pip一発でのインストールから、自分で用意した画像での認識テストまで初心者向けに紹介します。

KerasとTensorFlowでDeep Learningを活用したChatBotを実装する手順を、Anaconda・gensim・Keras導入から学習済みデータでの会話実行まで紹介。Linux環境での開発記録です。

macOSでAnacondaが綺麗にアンインストールできず手こずった作業のメモ。専用ツール導入・homeフォルダ内Anacondaの削除・PATH削除まで、完全に消し去る手順を備忘録的にまとめます。

日本語の形態素解析ライブラリJanomeの紹介と使い方。文章を品詞単位に分割する仕組みが直感的に分かるサンプル付きで、自然言語処理を始めたい方の入り口に最適です。

MacでのJupyter Notebookインストールに失敗した時の対処法。pipによる基本インストール方法の確認、再インストール手順を、エラーの原因と一緒にまとめています。

Ubuntu上にDeep Learningを試す環境を作るためのソフトウェアセットアップ手順。Git・pip・OpenCV・Chainer・Deelのインストールから画像認識のお試し実行までを解説。

Deep Learningにチャレンジするための最初の一歩、Ubuntuのインストール手順を解説。VirtualBoxで仮想環境を作り、Ubuntuを入れてPythonを起動するところまで初心者向けに紹介します。

mBotをMacからmBlockで自分好みにプログラミングして動かす環境を構築する手順。mBlockダウンロード・Arduinoドライバインストール・Bluetooth接続・動作確認まで一通り解説します。