#AI – Los proyectos de CustomVision.ai se pueden exportar para ser utilizados con el Vision AI Developer Kit

Buenas !

Estaba planeando escribir un par de posts sobre las características de Inteligencia Artificial en la suite de Microsoft, cuando comprobé esta característica disponible en CustomVision.ai.

Custom Vision export to Vision AI Dev Kit.jpg

El año pasado, Microsoft lanzó un programa llamado [Vision AI Developer Kit for IoT Solution Makers]

Integrado con Azure IoT Edge y trabajando con el servicio de aprendizaje automático de Microsoft Azure (versión preliminar pública), este kit de inicio de Azure IoT permite a los desarrolladores crear una solución de IA de visión y ejecutar sus modelos de IA en el dispositivo.

vision ai dev kit camera.png

El dispositivo utiliza la plataforma de inteligencia de Qualcomm Vision para la aceleración de hardware del modelo de AI para ofrecer un rendimiento de inferencia superior. Y está diseñado específicamente para implementar modelos de AI creados con Azure Machine learning con Azure IoT Edge.

Después de leer un poco me di cuenta, que también se puede desplegar en esta cámara, Modelos ONNX de la galería de Azure AI, modelos de Azure ML y, por supuesto, modelos personalizados creados con CustomVision.ai. Todo es compatible y administrado con Azure IoT Edge.

Por lo tanto, ahora es el momento de comprobar mis fechas de entrega para ver cuánto tiempo tengo que esperar a que llegue mi dispositivo y empezar a comprobar la opción de exportación disponible en el portal CustomVision.ai!

Happy Coding!

Saludos @ Toronto

El Bruno

References

My posts on Custom Visopn

  1. Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
  2. Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
  3. Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, drawing frames
  4. Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, calculate FPS
  5. Can’t install Docker on Windows 10 Home, need Pro or Enterprise
  6. Running a Custom Vision project in a local Docker Container
  7. Analyzing images in a Console App using a Custom Vision project in a Docker Container
  8. Analyzing images using PostMan from a Custom Vision project hosted in a Docker Container
  9. Building the CustomVision.ai project in Docker in a RaspberryPi
  10. Container dies immediately upon successful start in a RaspberryPi. Of course, it’s all about TensorFlow dependencies
  11. About ports, IPs and more to access a container hosted in a Raspberry Pi
  12. Average response times using a CustomVision.ai docker container in a RaspberryPi and a PC

Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series

 

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#AI – Mis posts sobre CustomVision.ai, exportando y utilizando ONNX, Docker, en PC, RaspberryPi, MacOS y más !

Buenas !

Ahora que tengo una pausa entre eventos en Canada y USA, y ya he escrito varios posts al respecto, es el tiempo ideal para compilar y compartir los posts que he escrito sobre CustomVision.ai. Sobre como crear un proyecto de reconocimiento de objectos, como utilizar el mismo en modo web, invocando un HTTP Endpoint desde una app de consola. Y también desde aplicaciones en Windows 10 exportando el proyecto a formato ONNX y utilizando Windows ML. Finalmente, un par de post donde explico como utilizar CV.ai con docker en PC, Mac y Raspberry Pi.

  1. Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
  2. Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
  3. Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, drawing frames
  4. Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, calculate FPS
  5. Can’t install Docker on Windows 10 Home, need Pro or Enterprise
  6. Running a Custom Vision project in a local Docker Container
  7. Analyzing images in a Console App using a Custom Vision project in a Docker Container
  8. Analyzing images using PostMan from a Custom Vision project hosted in a Docker Container
  9. Building the CustomVision.ai project in Docker in a RaspberryPi
  10. Container dies immediately upon successful start in a RaspberryPi. Of course, it’s all about TensorFlow dependencies
  11. About ports, IPs and more to access a container hosted in a Raspberry Pi
  12. Average response times using a CustomVision.ai docker container in a RaspberryPi and a PC

Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series

Greetings @ Burlington

El Bruno

#MachineLearning – Free Ebook [A Developer’s Guide to Building AI Applications] from Anand Raman and Wee Hyong Tok

FreeEBook A Developer s Guide to Building AI Applications

Hi!

A few days ago I wrote a post about a free ebook download [Pattern Recognition and Machine Learning] from Christopher Bishop.

Today we had the chance to also download another amazing Artificial Intelligence eBook from Anand Raman and Wee Hyong Took: [A Developer’s Guide to Building To Applications]. This one, is much more oriented to the use and integration of Artificial intelligence during application development.

Next, an amazing copy&paste with the description of the book

Artificial intelligence (AI) is accelerating the digital transformation for every industry, with examples spanning manufacturing, retail, finance, healthcare and many others. At this rate, every industry will be able to use AI to amplify human ingenuity. In this eBook, Anand Raman and Wee Hyong Tok from Microsoft provide a comprehensive roadmap for developers to build their first AI-infused application.

Using a Conference Buddy as an example, you’ll learn the key ingredients needed to develop an intelligent chatbot that helps conference participants interact with speakers. This eBook provides a gentle introduction to the tools, infrastructure and services on the Microsoft AI Platform, and teaches you how to create powerful, intelligent applications.

  • Understand how the intersection of cloud, data and AI is enabling organisations to build intelligent systems.
  • Learn the tools, infrastructure and services available as part of the Microsoft AI Platform for developing AI applications.
  • Teach the Conference Buddy application new AI skills, using pre-built AI capabilities such as vision, translation and speech.
  • Learn about the Open Neural Network Exchange.

Download https://info.microsoft.com/ww-landing-ai-developers-bot-ebook.html

Greetings @ Toronto

El Bruno

#MachineLearning – Ebook Gratis [A Developer’s Guide to Building AI Applications] de Anand Raman y Wee Hyong Tok

FreeEBook A Developer s Guide to Building AI Applications

Buenas!

Hace unos días comente que podíamos descargar gratis el libro [Pattern Recognition and Machine Learning] de Christopher Bishop.

Hoy Anand Raman y Wee Hyong Tok tambien nos ofrecen acceso gratuito a su libro [A Developer’s Guide to Building AI Applications], que está mucho más orientado a la utilización e integración de Inteligencia Artificial durante el desarrollo de aplicaciones.

A continuación, un copy&paste descarado con la descripción del libro

Artificial intelligence (AI) is accelerating the digital transformation for every industry, with examples spanning manufacturing, retail, finance, healthcare and many others. At this rate, every industry will be able to use AI to amplify human ingenuity. In this eBook, Anand Raman and Wee Hyong Tok from Microsoft provide a comprehensive roadmap for developers to build their first AI-infused application.

Using a Conference Buddy as an example, you’ll learn the key ingredients needed to develop an intelligent chatbot that helps conference participants interact with speakers. This eBook provides a gentle introduction to the tools, infrastructure and services on the Microsoft AI Platform, and teaches you how to create powerful, intelligent applications.

  • Understand how the intersection of cloud, data and AI is enabling organisations to build intelligent systems.
  • Learn the tools, infrastructure and services available as part of the Microsoft AI Platform for developing AI applications.
  • Teach the Conference Buddy application new AI skills, using pre-built AI capabilities such as vision, translation and speech.
  • Learn about the Open Neural Network Exchange.

Y por supuesto la descarga desde aquí https://info.microsoft.com/ww-landing-ai-developers-bot-ebook.html

Saludos @ Toronto

El Bruno

#AI – #AISchool, Free Artificial Intelligence OnLine courses. (Update)

00 AI School

Hi!

A couple of months ago I wrote a post about AI School https://aischool.microsoft.com/. A collection of free courses on Artificial Intelligence that are an excellent entry point for amateurs. Well, AI School It has matured a lot and has some changes that deserve to be mentioned.

For example, AI School It gives us the possibility to choose 4 different categories to start

Conversational AI

Intelligent bots have become an intuitive way to enable interactions between people and apps. The learning paths in this house will guide you through how to build these intelligent bots, and incorporate features like natural language processing and intent recognition, as well as other features to create delightful bot interactions in your apps and other channels.

AI Services

Intelligent bots have become an intuitive way to enable interactions between people and apps. The learning paths in this house will guide you through how to build these intelligent bots, and incorporate features like natural language processing and intent recognition, as well as other features to create delightful bot interactions in your apps and other channels.

Machine Learning

Machine learning allows computers to learn how to interpret and understand the world to provide insights to humans that would otherwise take manual efforts, be dangerous, time consuming, or costly. These learning paths will cover the essential concepts of AI and machine learning and show you how to apply custom AI solutions.

Intelligent Edge AI

Intelligent edge allows ML models to run on edge devices like cell phones, drones, robots, and other IoT devices. These learning paths will cover the essential concepts of how to build, train, and export these models so that they are compatible with these edge devices and then deployed for processing without the cloud.

Each of these categories offers different Learning Paths. Which are a collection of resources related to that category. For example, in Machine Learning we can find

ai school machine learning learning path

Inside AI School we can also access to AI Demos, which is a collection of online AI demos. Most of them based on Azure Cognitive Services

02 AI Demos

And finally, we have access to AI Lab, with more examples and real life scenarios of AI. However, to this one I will dedicate a more complete post in the future..

Winter is coming, so happy coding!

Greetings @ Toronto

El Bruno

Resources

#AI – #AISchool, cursos gratuitos de Inteligencia Artificial OnLine. (Update)

00 AI School

Buenas!

Hace un par de meses escribí sobre AI School https://aischool.microsoft.com/. Una colección de cursos gratuitos sobre Inteligencia Artificial que son un excelente punto de entrada para aficionados. Pues bien, AI School ha madurado bastante y tiene algunos cambios que merecen ser mencionados.

Por ejemplo, AI School nos brinda la posibilidad de elegir 4 categorías diferentes para comenzar

Conversational AI

Los robots inteligentes se han convertido en una forma intuitiva de habilitar las interacciones entre personas y aplicaciones. Las rutas de aprendizaje en esta casa lo guiarán a través de cómo construir estos bots inteligentes e incorporarán funciones como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de intenciones, así como otras características para crear interacciones de bot encantadoras en sus aplicaciones y otros canales.

AI Services

Los servicios de AI permiten que los servicios de IA pre-construidos se infundan fácilmente en las aplicaciones existentes, sin tener que preocuparse por el modelo ML subyacente; todo el trabajo duro está hecho por usted. Ya sea que esté agregando reconocimiento facial o análisis de sentimientos o cualquiera de nuestros otros más de 30 servicios de inteligencia artificial a su aplicación, estas rutas de aprendizaje lo guiarán a través de cómo incluir estas características en sus aplicaciones rápidamente.

Machine Learning

Machine Learning permite que las computadoras aprendan a interpretar y entender el mundo para brindar información a los seres humanos que, de lo contrario, realizarían esfuerzos manuales, serían peligrosos, consumirían mucho tiempo o serían costosos. Estas rutas de aprendizaje cubrirán los conceptos esenciales de la IA y el aprendizaje automático y le mostrarán cómo aplicar soluciones de AI personalizadas.

Intelligent Edge AI

Intelligent Edge AI permite que los modelos ML se ejecuten en dispositivos de borde como teléfonos celulares, drones, robots y otros dispositivos de IoT. Estas rutas de aprendizaje cubrirán los conceptos esenciales de cómo construir, entrenar y exportar estos modelos para que sean compatibles con estos dispositivos de borde y luego se implementen para el procesamiento sin la nube.

Cada una de estas categorías nos ofrece diferentes Learning Paths. Que son una colección de recursos relacionados con esa categoría. Por ejemplo, en Machine Learning podemos encontrar

ai school machine learning learning path

Dentro de AI School podemos acceder a AI Demos, que es un recurso online de demos. La mayoría basados en Cognitive Services

02 AI Demos

Y finalmente, tenemos acceso a AI Lab, con más ejemplos y real life scenarios de AI. Sin embargo, a este ultimo punto le dedicare un post mas completo en el futuro.

Winter is coming, so happy coding!

Saludos @ Toronto

El Bruno

Resources

#AI – Microsoft AI Lab: Samples, AI Challenge and more

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Hi!

In some other posts I’ve already talked about AI School and AI demos, today is time for AI Labs.

In this Microsoft resource we can find several examples of Artificial intelligence projects. Each of these projects is associated with a repository on GitHub with the source code of these. For example, there is an intelligent navigation module for a drone that is compiled into Unreal, a Python intelligent image Generator and the JFK case document analysis where Azure services are used Cognitive Services.

Note: Personally I have pending the drone and Unreal, I have to find time to learn something from Unreal.

In addition to these projects, there is the possibility of proposing a new topic. And here the thing gets interesting because this is done in contest mode.

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Within + 50 Days Is Evaluated The proposals and in addition to a little free publicity of the project, you can win a Surface Book 2 or a DJI drone.

Greetings @ Burlington

El Bruno

Resources

#AI – Microsoft AI Lab: ejemplos, competición y mas

01

Buenas!

En algunos otros posts ya he hablado de AI School y AI Demos, hoy es el turno de AI Labs.

En este recurso de Microsoft podemos encontrar varios ejemplos de proyectos de Inteligencia Artificial. Cada uno de estos proyectos tiene asociado un repositorio en GitHub con el código fuente de estos. Por ejemplo, hay un módulo de navegación inteligente para un drone que se compila en UnReal, un generador de imágenes inteligentes con Python y el análisis de documentos del caso JFK donde se utilizan servicios de Azure Cognitive Services.

Nota: En lo personal tengo pendiente el drone y UnReal, tengo que encontrar tiempo para aprender algo de Unreal.

Además de estos proyectos, existe la posibilidad de proponer un nuevo tema. Y aquí la cosa se pone interesante porque esto se hace en modo concurso.

02

Dentro de +50 dias se evaluaran las propuestas y además de un poco de publicidad gratuita del proyecto, te puedes ganar una Surface Book 2 o un DJI drone.

 

Saludos @ Burlington

El Bruno

Resources

#AI – Real-time audio translation using #CognitiveServices

Hi!

I still have some work to do after the Azure Global Bootcamp. After showing the Audio Bot in live mode, one of the classic questions in Canada, is that what happens with French?, is this supported?

Well, Cognitive Services offers us several services that can be useful to create multi cultural apps, mostly if we are working with text or audio. Regardless of the Cognitive Service operation that we use, the process to perform an audio translation is usually always the following

  • Convert audio into text
  • Convert the text from a language A to a language B

In the first step, it is possible to use local services of the device to convert the audio into text, or if you work with a specific business domain, Custom Speech Service is the service to use.

Another option, which is also interesting is to use Translator Speech API. This service uses an audio stream as input and with a single call to an Http Endpoint. It is worth seeing the implementation of the service, since it works with WebSockets sending chunks of data from an audio file.

The best thing as always is to go to the code examples of the Microsoft Translator repository and see how they have been implemented. In the example for WPF we can see that we define options like source and destination language, text in subtitles and more.

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At the moment of initial service, the code connects to the EndPoint and starts sending the audio that is recorded from the Input Device

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Almost in real time, we can see how the application translates between 2 languages

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In addition to the WPF example, in repos we can see examples for iOS, Android, UWP and more.

Happy Coding!

Greetings @ Toronto

El Bruno

References

#AI – Traducción en tiempo real de audio utilizando #CognitiveServices

Buenas!

Sigo con los pendientes después del Azure Global Bootcamp. Después de mostrar el Audio Bot, una de las preguntas clásicas en Canada, ¿es que pasa con el Frances?

Pues bien, Cognitive Services nos ofrece varios servicios que pueden sernos de utilidad. Independientemente de los servicios de CS que utilicemos, el proceso suele ser siempre el siguiente

  • Convertir el audio en texto
  • Convertir el texto de un idioma A a un idioma B.

En el primer paso es posible utilizar servicios locales del dispositivo para convertir el audio en texto, o si trabajas con un dominio de negocios especifico, Custom Speech Service es el servicio a utilizar.

Otra opción, que también es interesante es utilizar Translator Speech API. Este servicio utiliza un stream de audio como input y con una única llamada a un Http Endpoint. Vale la pena ver la implementación del servicio, ya que funciona con WebSockets enviando chunks de datos de un archivo de audio.

Lo mejor como siempre es ir a los ejemplos de código del repositorio de Microsoft Translator y ver como se han implementado los mismos. En el ejemplo para WPF podemos ver que definimos opciones como idioma de origen y destino, texto en subtítulos y más.

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Al momento de inicial el servicio, el código se conecta al EndPoint y comienza a enviar el audio que se graba desde el Input Device

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Casi en tiempo real, podemos ver como la aplicación traduce entre 2 idiomas

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Además del ejemplo WPF, en los repos podemos ver ejemplos para iOS, Android, UWP y mas.

Happy Coding!

Greetings @ Toronto

El Bruno

References