#AI – Microsoft launches AI Business School

Hi !

How many times you listen sentences like these ones:

  • We will use Artificial Intelligence to analyze historical data and make some predictions to improve XYZ.
  • We can use Machine Learning to get a better understanding of the problem.
  • This is a typical scenario for AI, we can solve this using AI.
  • And more …

Myself ? tons of times. And don’t get me wrong, these sentences make a lot of sense in different scenarios, however they are becoming a mantra for some groups with zero AI knowledge.

That’s why the idea of the Microsoft AI Business School is amazing. The AI Business School presents a series of case studies and videos created to help business executives design and successfully implement an AI strategy.

This is the next step on programs like the AI School for developers, where we can find tons of amazing (and not so amazing) AI materials.

IMHO, the main and most important resource in the AI Business School, is that the materials are based on years of conversations and experiences with clients. So, this is not the typical AI book, this are real customer experiences implementing solutions which involves some level of Artificial Intelligence.

Some days ago, Microsoft released a study about the impact of AI on company culture and leadership. About 800 business executives in the U.S. and 7 European nations — including the U.K., France, Germany, and Russia — participated in the survey. And this is the next step, on bring the real state culture behind AI focused on business leaders.

The people at Venture Beat, really nails the idea behind this AI Business School

… the AI Business School advises companies to celebrate cross-sectional teamwork and make sure employees in every layer of their organization feel empowered to speak up about ways AI can be used in their own jobs. It’s something CFO Amy Hood came to learn when AI was brought into her company’s finance department.

“Her role was to build confidence, excitement, rewards, and a system for people who would feel comfortable enough to, quite frankly, volunteer their own business processes to be reinvented,” Azizirad said. …

From Microsoft launches AI Business School

And as usual, a video is the best way to introduce this:

Bonus: read between the lines!

Greetings @ Toronto

El Bruno

Resources

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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

[VS4Mac] Git History integrado como addin

Javier Suárez | Blog

Introducción

A la hora de trabajar con un proyecto en Git, Visual Studio para macOS cuenta con soporte integrado. Sin embargo, recientemente probé git-history. Sin duda, una forma intuitiva y muy interesante para ver le historial de cambios en un archivo. Así que, ¿por qué no tenerlo integrado en Visual Studio para macOS?.

Git History

Git History llega como addin para Visual Studio para macOS como una forma alternativa sencilla y rápida de ver el historial de cambios de un fichero.

¿Cómo instalar?

Para instalar el addin, en Visual Studio para macOS, accedemos al menu principal y seleccionamos Extensions…

Buscamos por “Git History”.

Instalar…

Y pulsamos Install…

¿Qué aporta?

Haciendo clic derecho sobre cualquier archivo de un proyecto que use Git tendremos una nueva opción:

Show Git History

Lo que nos abrirá una nueva vista con el historial del archivo:

Viendo el historial del archivo

Veamos como…

View original post 33 more words

#CustomVision – Es el momento de mover los proyectos de Custom Vision a #Azure!

Buenas !

Durante las ultimas semanas he escrito mucho sobre Custom Vision, ejemplos sobre como exportar modelos a formato ONNX o a imágenes para Docker; y luego utilizar estos modelos en apps de Consola, o en UWP Apps, inclusive con Docker en una Raspberry Pi. A este post lo tengo en borrador desde hace un tiempo, por lo que lo mejor sera que lo publique lo antes posible.

Si eres usuario de CustomVision.ai, seguramente has visto el siguiente mensaje cuando accedes al portal. El mismo nos avisa que el servicio dejara de estar disponible en modo preview / test el día 2019-03-19. Esto implica que si quieres seguir utilizando CV, debes mover tus proyectos a Azure.

Custom Vision moved to Azure

Una opción puede ser crear nuevamente los proyectos de CV, cargar las imágenes y hacer todo el proceso de etiquetado y entrenamiento desde cero. Esa opción es valida. Sin embargo, los nuevos proyectos tendrán nuevos IDs y también nuevas URLs para acceder a los HTTP EndPoints de los mismos. La otra opción es [mover a Azure] los proyectos de CV.

Lo primero que debemos hacer es crear un Custom Vision resource en una suscripción de Azure. Si conoces Azure estos son 2 clics, y muy fáciles.

azure custom vision resource

Podemos seguir utilizando un plan Free, con los siguientes parámetros:

  • Up to 2 projects
  • Limit of 5000 training images
  • 2 transactions per seconds
  • Limit of 10000 predictions per month

Custom Vision Azure Prices

Una vez creado el resource en Azure, debemos volver al portal de CustomVision.ai, seleccionar el proyecto que queremos migrar y en la sección Settings veremos una opcion [Move to Azure] en la esquina izquierda inferior.

Custom Vision move to Azure button

Teniendo en cuenta que solo podemos usar Proyectos de CV en una única región, por ahora, tendremos que completar los datos para mover el proyecto. Y listo! El proyecto de CV esta migrado a Azure 😀

Custom Vision move to Azure only in South Central

Happy Coding!

Greetings @ Toronto

El Bruno

Resources

  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

 

#CustomVision – It’s time to move your Custom Vision projects to #Azure!

Hi !

I’ve been writing a lot about Custom Vision, and how use and export CV models to ONNX or docker images to be used later in different types of scenarios. I got this post in draft mode, so it’s time to publish it.

If you are using CustomVision.ai, you probably notice the warning message about the service being moved from a preview / test stage on 2019-03-19. That’s mean that you need to move your CV projects to a valid Azure account if you want to use them.

Custom Vision moved to Azure

You may want to create and train again some cv projects, however you will get new project ids, new urls and you need to tag again all the images.

The 1st action here, is to create a Custom Vision resource in a valid Azure account. That’s a 2 click tutorial and it’s also very easy.

azure custom vision resource

There is also the option to continue working in a free mode scenario with the following parameters in the Free Instance:

  • Up to 2 projects
  • Limit of 5000 training images
  • 2 transactions per seconds
  • Limit of 10000 predictions per month

Custom Vision Azure Prices

Now we can go back to the Custom Vision.ai portal and select the project we want to migrate to Azure. In the Settings section, at the bottom left corner we have the [Move to Azure] option.

Custom Vision move to Azure button

Here we need to select the specific values of the resource we created before and that’s it! The Custom Vision project now is fully migrated to Azure 😀

Custom Vision move to Azure only in South Central

Happy Coding!

Greetings @ Toronto

El Bruno

Resources

  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

 

#OpenSource – Microsoft anuncia que ofrece la calculadora de Windows en modo Open Sources, y el source code es lo menos importante del anuncio

Buenas !

Hace un par de días, Microsoft anunció que ofrecería el código fuente de la calculadora de Windows en modo Open Source.

Official Blog Post, Announcing the Open Sourcing of Windows Calculator

Como era de esperar, hubo muchas opiniones diferentes. Hay que incluir a los [haters tiempo completo] que empezaron a soltar argumentos como: “esto es una vergüenza, no es suficiente“,  o “esto es una broma, liberar el código fuente de una app tan simple como la calculadora“.

calculator W10

Dejando de lado, esas opiniones haters sin fundamento, hay que leer entre lineas para darse cuenta que hay varios puntos muy importantes detrás de este anuncio.

Comencemos por el código fuente, disponible en Github bajo la licencia MIT, esto de por si es genial. Sin embargo, si has estudiado o aprendido a programar, es muy probable que en algún momento de tu carrera, hayas creado una calculadora. Es casi el 2do paso obligatorio después del Hello World, en mi caso la programé en Pascal, hace muchos pero muchos años.

Lo que seguramente no has hecho, cuando programaste tu calculadora, fue agregar telemetría de uso a la misma. Y, aunque no lo parezca, detrás de la calculadora de Windows, hay mucha información de telemetría. Este es un excelente ejemplo para comenzar a comprender como agregar telemetría a una aplicación. Inclusive si tomamos como referencia a una aplicación simple como la calculadora de Windows (sin ofender). Si además te aburres, puedes invertir un par de minutos en leer Microsoft Privacy Statement, un documento muy divertido para comprender como Microsoft maneja tu información personal.

Otro punto a importante a tener en cuenta en este anuncio, es la posibilidad de comenzar a comprender como se maneja un producto. Una vez más, inclusive uno tan “simple” como la calculadora de Windows. Tener acceso a los pasos necesarios para gestionar las Features por cada Release (Feature Process steps), o inclusive ver como el tablero Kanban de features es publico para los colaboradores del grupo, es un excelente recurso de aprendizaje.

calculator github feature tracking

Y sin olvidar, que la Calculadora es una Universal Windows Platform App, así que también esta la oportunidad de aprender un poco de desarrollo de Apps para Windows 10, Xaml, y conceptos de Fluent App Design !

Happy coding!

Saludos @ Burlington

El Bruno

References

#OpenSource – Microsoft open sources the Calculator, and the app is the less important part of this

Hi !

A couple of days ago Microsoft announced that they open sourced the Windows Calculator.

Official Blog Post, Announcing the Open Sourcing of Windows Calculator

And there were a lot of mixed opinions (as usual) about this. Of course, we have the [full time haters] with some arguments like, this is not enough or this is a joke, a so simple app.

calculator W10

However if you read between the lines, there are a couple of very important topics here, which are not related to the calculator at all.

Let’s start with the source code. It’s all available in Github under the MIT licence, and that’s great. If you ever studying CS, you probably already code a calculator, so there is nothing new here. Mine was in Pascal, a long time ago.

But, and this is a bit [But], I don’t think you never added Telemetry to your calculator. And this is the Windows Calculator, there is a lot of telemetry here. You can start to understand how to add Telemetry in a “simple App” (no offense here, please). So, as a bonus, you get access to this information. And if you are very bored, you may want to read the Microsoft Privacy Statement. A nice document around how Microsoft manage personal data.

The 2nd topic which you may learn from the Calculator, is how to manage a product. Again, the source code here is the less important part. But have access to the Feature Process steps, or even to the Feature Tracking Kanban, will give you a sense on how to work with product features, understand releases, and more.

calculator github feature tracking

And finally, this is a Universal Windows Platform App, so there is a huge opportunity here to learn Xaml, and it seems that there is some Fluent App Design concept around here. I’m assuming the conversation behind the app, should be amazing!

Happy coding!

Greetings @ Burlington

El Bruno

References

#AI – My posts on CustomVision.ai, running on ONNX, Docker, on PC, RaspberryPi, MacOS and more !

Hi !

After the events in Canada and USA, and several posts, I think it’s time to make a recap of the posts I’ve wrote about CustomVision.ai and how I created a custom object recognition project. And later used this as a web HTTP Endpoint in a Console application. And also in Windows 10 with ONNX using Windows ML; and finally running the Object Recognition project inside a Container in Docker on PC, Mac and 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

#MacOs – Where is my Total Commander? fman es una gran alternativa a TC en Mac

Buenas !

En mis posts anteriores escribi sobre las alternativas que he encontrado en MacOS para aplicaciones como Paint y Putty. Si bien, ambas herramientas son muy importantes, no las uso tan a menudo como la del post de hoy: Total Commander.

Total Commander es una herramienta genial. Yo he utilizado TC desde que soy usuario de Windows, y eso son muchos años. La idea de tener 2 paneles con los archivos en una carpeta, y que desde los mismos se pueda copiar, mover, eliminar y mas con un solo clic, es genial. Además, he dejado de utilizar FileZilla como cliente FTP, ya que con TC tengo las mismas opciones directamente en la herramienta.

Nota: Soy consciente que la idea de 2 paneles de vista de archivos es anterior a Windows. Algunos compañeros del metal me mostraron demos de Norton Commander, que parece que era una herramienta imprescindible en esos días.

Norton Commander 5.51

Pues bien, llega el momento de buscar alternativas y para eso lo mejor es https://alternativeto.net/, La búsqueda de alternativas para Total Commander se puede ver en este link (incluyendo las de MacOS) https://alternativeto.net/software/total-commander/

He utilizado algunas durante las últimas semanas y la que más me ha gustado ha sido fman. He aquí algunas razones

  • La app es simple. No tiene nada que no deba estar allí, con una UI simple y minimalista.

01 fman simple view

  • Utiliza las mismas teclas que Total Commander para copiar, mover, eliminar, etc. Esto es un plus importante ya que la memoria en los dedos ayuda y mucho. (siend que no hay tecla Fn en MacOS)

03 fman keyboard

  • Lo mismo con las teclas de dirección y la tecla BackSpace (Delete) para navegar al folder anterior.
  • Cmd & P abre una ventana de búsqueda muy útil.

02 fman quick search

  • Soporta plugins. Hay una lista interesante de plugins aquí: https://fman.io/docs/plugins y esto también me da la oportunidad de mejorar mis conocimientos de python.

Y por último, es barata! Le voy a dar un mes de prueba (todo Marzo) y luego adquiriré una licencia.

Kudos para Michael Hermann (@m_herrmann) el creador de la App, que parece que como yo, al venir de Windows con TC se encontró con la necesidad de algo similar en MacOS y lo creo!

Happy coding!

Saludos @ Toronto

El Bruno

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My posts on experiences in Mac from a Windows user