Cogbot Meetup Online #32 - Build 2021 まとめ

6月

10
Cogbot Meetup Online #32 - Build 2021 まとめ
2020/5月初旬に開催された Microsoft Buildの最新情報をみてみましょう

ハッシュタグ：#cogbot

募集内容	オンライン参加無料先着順 49/100人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2021/06/10(木) 19:30 ～ 21:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2021/06/04(金) 18:39 〜 2021/06/10(木) 21:00まで
会場	オンライン
参加者への情報	(参加者と発表者のみに公開されます)

イベントの説明

🎫 参加方法

YouTube で配信予定です。URL は、開催当日にこのページ上部にある 参加者への情報 に表示します。
コメントは Twitter で #cogbot のタグをつけてツイートしていただけると嬉しいです。
アンケートのリンクを、開催当日にこのページ上部にある 参加者への情報 に表示予定です。皆さんで楽しめるコミュニティの運営のためにご協力いただけるとありがたいです。

📺 今回のセッションは...

2021年5月25日～27日(米国時間)にオンラインで Microsoft Build が開催され、新しい情報がたくさん発表されました。

今回の Cogbot では、そこで発表された Cognitive Services や Bot Services といった Azure AI プラットフォームに関する情報をピックアップして整理していきます。

また、ちょっと幅を広げて我々スピーカーが興味のある部分をピックアップ予定です。Azure Communication Service や Teams, Microsoft Graph 関連が候補にあがっていますのでお楽しみにしていただければと思います！

Cognitive Services や Microsoft の AI プラットフォームのことを軽く聞いてみたい方からゴリゴリに利用されている方までお気軽にご参加ください。

📆 開催概要

項目	内容
開催日	6/10 (木)
開場	19:15 ごろから YouTube に入れるように準備予定
開始	19:30
会場	このページ上部にある参加者への情報にて URL をご確認ください

YouTube および Comntly で配信予定です。

Comntly は、指定されたタグ（今回は #cogbot ）がついたツイート、またはComntlyに直接投稿されたコメントをライブチャットのように表示してくれるサービスです。YouTube 画面も埋め込まれているのでコメントと共に楽しむことができます。

どちらの配信URLも、イベント当日にこのページ上部の 参加者への情報 に表示されます。お好きな方でお楽しみください！

⌚ タイムスケジュール

時間	内容	スピーカー/担当
19:30 〜 19:35	あいさつ	スタッフ
19:35 ～ 20:45	セッション: Build でアップデートされた内容を見ながらデモをまじえたトーク	大森 (マイクロソフト) 大平 (Microsoft MVP) 瀬尾 (Microsoft MVP) 横浜 (Microsoft MVP)
20:45 ～ 21:00	QA & 雑談、クロージング ※セッション中随時 Twitter #cogbot のタグで質問を受け付けています	スタッフ

📚 参考

Cognitive Services とは

"AIの民主化" を掲げる Microsoft が提供する、API呼び出すだけで利用できるAIの人工知能パーツ群です。画像認識や自然言語処理、音声の処理など多くのサービスが用意されており、SDK や REST API を利用して、手早く簡単に利用できます。

公式サイトですぐに試せるデモも多く用意されています。

Microsoft Cognitive Services

Azure Bot Service / Bot Framework とは

チャットによるコミュニケーションが加速している中で、多様化するチャットツールに対応するのはなかなか難しいものがあります。

Slack、Skype、Facebook Messenger など、組織や用途によって異なるチャットツールですが、これをひとえに統合して開発できるとしたら？

Azure Bot Service なら、Bot Framework や REST API を使って簡単にチャットを開発・拡張することができます。

Azure Bot Service (SDK v4)

Azure Machine Learning

Designer を使ってノーコード（またはローコード）での機械学習や UI を使って自動ML、またはこれらを PyTorch、TensorFlow、scikit-learn などのツールを利用して機械学習ができます。また、利用したデータ、トレーニング結果、生成したモデルの管理からデプロイでき、MLOps を実現できるサービスです。