※本イベントでは、ご参加者自身のブログにて、Azure Antenna で受講いただいた体験をご紹介いただける方に、優先的に参加いただけるよう、抽選前に指名させていただきます。対象者多数の場合は、申込み先着順に指名させていただきます。

Microsoftは、AIの民主化、つまりだれにでもAIの恩恵が受けられる世界を目指して、さまざまなサービスやツールを提供しています。
すでに学習済みのデータがAPIとして手軽に利用できるサービス、独自データをもとに学習モデルを簡単に作成するサービスだけでなく、蓄積された大量データを分散環境で学習させる基盤や開発ツール／フレームワークのサポート、IoTエッジデバイスでの実行や管理など、お客様の目的や要件にあうものを自由に選んで組み合わせて利用できるのが大きな特徴です。

本セッションでは、Microsoftが提供するエッジデバイス上での機械学習モデルのデプロイ・管理ができるAzure IoT Edgeの全体像を説明します。
デモでは、会場内に設置したカメラ付きのRaspberry Piを「ネットワークに接続しない状態」で画像認識を行います。
医療現場での画像による術中迅速診断や、製造現場での製品検査など、高速なリアルタイム処理が求められる／センシティブデータをネットワーク上に転送できない場合などの想定されるシナリオをご紹介します。

後半のハンズオンでは、まずAzure Custom Visionを使って画像認識の学習モデルと、Dockerfileを生成します。
ここで生成したモデルをAzure IoT Edgeを使ってデバイス上（※デバイスに見立てたLinux仮想マシンを使用します）で画像認識の学習モデルをデプロイし、推論をおこなう予定です。
ブレークタイムには、Kubernetesを使ったデバイスへのデプロイやオーケストレーションなどをご紹介します。

ご用意いただくもの：
＊Visual Studio Code/ブラウザが動作するPC
＊Azureアカウント

対象受講者：
＊機械学習に入門したいが、敷居が高くてなかなか始められない方
＊AzureのIoT/AIサービスをはじめて使う方
＊Azure IoT Edgeの概要を知りたい方

スピーカー紹介：
日本マイクロソフト株式会社 パートナー事業本部パートナー技術統括本部 阿佐 志保

シンクタンク等で金融機関向け基盤構築／運用設計を経験。育児のためエンジニアをやめましたが、プログラマがよりクリエイティブになれるよう、クラウドを多くの人に知ってもらいたい、という想いから入門者向けの情報発信をしています。

<予定しているアジェンダ>

※アジェンダは変更になる可能性がございます

※ご参加にあたっては、Azure 無料アカウントまたはすでにお持ちの Azure アカウントとブラウザが使える PC 環境をご準備ください

◆◇ Azure Antenna 公式ハッシュタグ　#aajp ◇◆