Code Europe – dzień po

Trochę impresji po ostatniej konferencji Code Europe w Krakowie.

Mimo pewnych niedomagań organizacyjnych jak długa rejestracja czy istnienie kateringu na zasadzie widma, całość pod względem merytorycznym można uznać za udaną jak na koniec roku 2017. Zgodnie z duchem czasu były wystąpienia z data science, technologii chmurowych, IoT czy rzeczywistości mieszanej (HoloLens). Można było odnaleźć nawet całkiem nowe rzeczy do inspiracji. Prezenterzy w większości bardziej ukierunkowani na świat poza Microsoft, choć z kilkoma wyjątkami. Z drugiej strony granice między różnymi światami są dziś bardzo nieostre. Mając w głowie pogląd na rozwój całej branży IT, ułożyłem sobie odpowiadającą temu „setlistę”.

Practical Machine Learning For Programmers [Vladimir Alekseichenko, Data Science]

Wbiłem się 20 minut po rozpoczęciu z powodu przedłużającej się rejestracji. Natrafiłem na slajdy pokazujące ogólne duże zmiany światowe jak choćby telefon Motoroli 20 czy 30 lat temu. Potem było trochę podstaw typowych dla omawianej dziedziny. Czasami podstawy podstaw, a czasami dość wyrwane kawałki kodu czy rzucenie czymś znacznie grubszego kalibru jak choćby gradient boost. A na koniec trochę o deep learning. Sesja jeszcze trwała koło 10-tej, ale już zaczynała się kolejna i podobnie jak większość musiałem wyjść. Myślę, że OK jak na początek dnia, choć nic mnie specjalnie nie zaskoczyło.

Deep Learning for Developers [Julien Simon, Data Science]

Dobry, aczkolwiek dość klasyczny wykład na temat sieci neuronowych. W dalszej kolejności pokaz możliwości frameworka Apache MXNet, który oferuje zarówno możliwość budowania i uczenia sieci, jak i korzystanie z predefiniowanych modeli. Dość długi przykład w Pythonie i oczywiście, jakże by inaczej przy użyciu Jupyter Notebook. Prezentację oceniam lepiej niż pierwszą, chociaż również mnie jakoś specjalnie nie zaskoczyła. In plus za pokazanie ze strony przedstawiciela Amazona kolejnego frameworka po TensorFlow (Google) czy Cognitive Toolkit (Microsoft).

Boost your app with Machine Learning APIs [Laurent Picard, Cloud Computing]

Ten pokaz oceniam jako jeden z lepszych. Generalnie mowa o usługach chmurowych Google w zakresie ML i AI. Jako wywodzącemu się ze świata Microsoft było mi dane poznać wcześniej możliwości Cognitive Services. Miałem więc jakiś punkt odniesienia. Prezentowane usługi niczym specjalnie mnie nie zaskoczyły, chociaż widziałem je po raz pierwszy. Duże brawa dla prowadzącego za pomysł interatywnego udziału publiczności z aplikacją-przykładem. Generalnie AI działa dobrze, choć silnie negatywny komentarz został oceniony aż na 0.5 w skali od 0 do 1, a Wawel został opatrzony tagiem Chateau z całkiem dużym prawdopodobieństwem -:)

How to Deploy Enterprise Analytics Applications Using the Native Hadoop Gateway [Scott Rigney, Data Science]

Koło południa przyszła pora na coś cięższego. Nazwa Hadoop mówiła mi, że to będzie coś o wysoce skalowalnych, wydajnych i niezawodnych środowiskach równoległych. Nie myliłem się, aczkolwiek liczyłem że ten Hadoop zostanie mi jakoś bardziej przybliżony. Dobrze, że pewna orientacja w środowisku Spark pozwoliła mi spojrzeć nieco bardziej świadomie. Przy czym autorzy postawili na Scalę (i Javę), a ja na Spark patrzyłem wcześniej przez pryzmat Pythona. Generalnie wykład dotyczył zbudowania znacznie szybszej dystrybucji danych na węzły niż za pomocą klasycznej bazy danych.

Building a Serverless State Service for the Cloud [Edward Burns, Cloud Computing]

Na tym wykładzie trochę mnie zmuliło, zważywszy że byłem od rana po jednej małej bardzo kawie. Dopiero wypicie butelki Pepsi przywróciło mnie do życia. O czym mówił prezenter? Serverless to jedno z najmodniejszych ostatnio pojęć odmienianych przez wiele osób przez wszystkie przypadki. Chciałem więc dowiedzieć się więcej o tym podejściu, ale nie przekroczyłem intuicyjnego pojęcia, że jakaś funkcja niezależna od języka aktywuje się na żądanie. Tutaj było demo aplikacji JavaScript i Java FX, które synchronizowały między sobą kolekcję typu klucz-wartość.

NeuroJavaScript: Interacting with Brain-Computer Interfaces [Alex Castillo, Future & Inspire]

Najlepsza prezentacja, którą wczoraj obejrzałem. Nie wiedziałem, że są już dostępne płytki z hełmem na głowę do bezinwazyjnego odczytywania fal mózgowych, a teraz już wiem! Z takim gadżetem pogadamy przez Bluetooth. Prezenter, który sam rozwija dość przełomowe rzeczy na github, wyświetlił fale mózgowe osoby z sali w przeglądarce webowej. Samo urządzenie spiął z serwisem node.js. Potem była jeszcze próba napełnienia wirtualnego kubka piwem przez drugą osobę, ale to napełnianie wyglądało moim zdaniem bardziej na przypadek. A może faktycznie akurat ta osoba nie była spragniona piwa?

How to build your IoT device and drive it with cloud services [Laurent Picard, Everything Hardware]

Jako posiadacz Raspberry Pi eksperymentowałem kiedyś z poziomu Windows 10 IoT Core. Czytałem też o alternatywie w postaci Raspbiana i programików w Pythonie. Wiedziałem o możliwości łączenia Windows 10 IoT z chmurą Azure. To wszystko sprawiło, że byłem ciekaw, jak taki temat zostanie przedstawiony przez kogoś ze strony Google. Jak należało się spodziewać, autor postawił na Linuxa i Pythona. Omawiając języki programowania dla Raspberry nie wymienił jawnie C# czy Windows 10 IoT. Ale mu to wybaczyłem, bo używał Visual Studio Code z całkiem nowo wprowadzonym rozszerzeniem dla języka Python -:) Podłączył do Raspberry Pi 3 płytkę z wyświetlaczami siedmiosegmentowymi, kolorowymi diodami, czujnikiem temperatury i brzęczykiem. Podłączył też kamerę. Robienie zdjęć zostało powiązane z usługami Google w chmurze. Z jednej strony z chmury mogły przychodzić polecenia, z drugiej uzyskane dane były do niej wysyłane i przetwarzane przez ML (w tym przypadku zdjęcie publiczności zostało rozbite na pojedyncze osoby). Bardzo dobra prezentacja.

Mixed Reality: Merging the Virtual and the physical [Dennis Vroegop, Future & Inspire] 

Mając za sobą tegoroczną edycję Daj się poznać wiążącą się z poznaniem Unity i  HoloLens oraz adaptacją przykładowej gry Unity do HoloLens (niestety bez fizycznego urządzenia) byłem ciekaw, co zostanie tutaj pokazane. Niestety prezentacja okazała się wykładem od zera, począwszy od budowy urządzenia, zakończona dość typowym przykładem w Unity i Visual Studio, a na sali nie było praktycznie osób piszących w C#. Jednak na plus zaliczam dobre wyjaśnienie terminu „mixed reality” jako „augmented reality” plus „virtual reality” oraz sprawny pokaz z użyciem prawdziwych okularów HoloLens kilku istotnych funkcjonalności (jak gaze, tap, voice command, mesh renderer).

Bot Of The United States [Asim Hussain, Tomorrow Web]

Nie ukrywam, że musiałem zaliczyć jakiegoś bota do kompletu. Prezentacja przedstawiciela Microsoft nie dotyczyła jednak Bot Studio, a analizy tweetów (też ostatnio dość modnej) i przekładania tej wiedzy na ruchy giełdowe. Styl prezentowania taki bardziej amerykański, na luzie, z mocniejszymi dawkami ekspresji. Czy nie zabawne są tweety Donalda Trumpa? A to je weźmy i może w porę wycofamy akcje -:) Podczas wystąpienia omówiono m.in typowe etapy analizy tekstu oraz po raz kolejny nawiązano do modnego pojęcia serverless. Tutaj nastąpiła pewna polemika z tym słowem. Skądinąd całkiem słuszna. Dlaczego bez serwera, jak teraz wszystko stoi dziś na jakimś serwerze? Wtedy nastąpiło ładne ujęcie terminu w kontekście modelu płatności, że płacimy za korzystanie z czegoś jedynie przy faktycznym korzystaniu, a nie za przewidywane wykorzystanie. Za bazę danych posłużył Redis… To jedna z najlepszych prezentacji, choć nieco mniej przełomowa niż podłączanie mózgu do przeglądarki.

Na zakończenie podkreślę na plus pełną swobodę kluczenia między różnymi ścieżkami bez jakichś ścisłych limitów czy zapisów. Zresztą chyba nie każda ze ścieżek miała taką samą ilość sesji, więc było to poniekąd konieczne.