初めてのiOSアプリ開発プロジェクトにアサインされた半年前、それまでなんとなくでコードを書いていた自分を改めるべく、アーキテクチャの勉強を始めました。ググれば多くのアーキテクチャパターンの解説やサンプルを見つけることができますが、実際の開発ではそれらの情報だけでは足りず、自分なりの解釈が必要になってきます。
このトークでは、アーキテクチャ初心者だった自分がどのようにアーキテクチャを勉強し、実際にMVVMを使って開発したかをお話します。
初めてのiOSアプリ開発プロジェクトにアサインされた半年前、それまでなんとなくでコードを書いていた自分を改めるべく、アーキテクチャの勉強を始めました。ググれば多くのアーキテクチャパターンの解説やサンプルを見つけることができますが、実際の開発ではそれらの情報だけでは足りず、自分なりの解釈が必要になってきます。
このトークでは、アーキテクチャ初心者だった自分がどのようにアーキテクチャを勉強し、実際にMVVMを使って開発したかをお話します。
gRPCはGoogleが開発したハイパフォーマンスなRPC(Remote Procedure Call)プロトコルです。
Firebase SDKにも組み込まれていて、間接的に使った方も多いと思います。
トークでは、アプリからの通信の選択肢として、RESTやGraphQLに加えてgRPCも選べるように、
gRPC自体の解説、grpc-swiftの開発状況や現状の課題をデモを交えお伝えします。
gRPCはGoogleが開発したハイパフォーマンスなRPC(Remote Procedure Call)プロトコルです。
Firebase SDKにも組み込まれていて、間接的に使った方も多いと思います。
トークでは、アプリからの通信の選択肢として、RESTやGraphQLに加えてgRPCも選べるように、
gRPC自体の解説、grpc-swiftの開発状況や現状の課題をデモを交えお伝えします。
アプリ開発と言うとほとんどがAndroid・iOS両OS開発するシーンがほとんどかと思われます。
その中でiOSでは容易に実装できるけどAndroidではキツイ!と言う実装やその逆のパターンも数多くあります。
本セッションではAndroid実装を考慮するとiOSでやってはいけないアンチパターンを両0S開発の経験を基にお話しします。
アプリ開発と言うとほとんどがAndroid・iOS両OS開発するシーンがほとんどかと思われます。
その中でiOSでは容易に実装できるけどAndroidではキツイ!と言う実装やその逆のパターンも数多くあります。
本セッションではAndroid実装を考慮するとiOSでやってはいけないアンチパターンを両0S開発の経験を基にお話しします。
ノンデザイナーのエンジニアが0からデザインをして仮想通貨系のチャートアプリを開発しました。
今回はその使った技術やデザインの仕方など紹介したいと思います。
ARKit2.0では3Dの物体認識や空間の共有など、従来のARKitでは実現できなかった機能が追加されました。
「ARって何?」とか「面白そうだからやってみようかな?」とか思っている方向けに、ARKitの各機能の紹介と
簡単な実装方法について話せればと思います。
Swift for TensorFlow を実際に Xcode Playground で動かし簡単なテンソル積などを実行するところもデモします。
それを通して Swift for TensorFlow の技術的なコンセプトや、TensorFlow にとどまらない Swift 自体の技術的な拡張などについて分かりやすく説明できればと思います。
iOS の dynamic framework 開発のイントロダクションになります。
framework 開発で得た以下の地検などを説明さ背てもらおうと思っています。
iOS の dynamic framework 開発のイントロダクションになります。
framework 開発で得た以下の地検などを説明さ背てもらおうと思っています。
iOSエンジニアの方なら、Androidやってくれないか?というキラーパスを、一度は向けられたことがありませんか?
このトークでは
・Androidキラーパスを突然受けて、あたふたされている方
・Android開発にスポット参戦する必要に迫られているが若干不安な方
に向けて、iOSエンジニアがAndroidアプリを開発した体験談から、Androidを開発するにあたり知っておくと良いと思えた基礎知識を中心にお話しします。
「ギガが足りない?メガが足りないんだ!」
昨年、日本で公開してきたアプリをインドにも公開しました!
日本では問題なく動いているのに、インドでは問題多発。。。
実際にインドに2週間赴いて調査をしてみると、通信環境が日本とは全然違うことが発覚。
そんな環境でもちゃんと動いているアプリは多々あります。
他アプリの挙動からも学んだ、インドの通信環境の攻略法についてお話しします。
全てのエンジニアがAIを利用できる時代です。機械学習の知識ナシでも、例えばAzure Cognitive ServicesのCustom Visionで最低5枚の画像から画像識別エンジンを作成、CoreMLでiPhoneアプリに組み込んで利用できます。このトークでは、準備ナシで利用できる"既製品"、または前述のような"セミオーダー"のAI/Cognitive(認知)サービスを用いて、アプリにAIを取り入れる方法をご紹介します。
FlutterとはiOS/Androidアプリが作れるマルチプラットフォームフレームワークです。Flutterで初めてiOSアプリを作る方向けに環境構築からリリースまで話します。
・Flutter概要
・Flutterアプリ開発の始め方
・Flutterアプリを作る(ライブコーディングするかも)
・Flutterアプリのリリース
Create ML, Core ML, Vision Frameworkなどのフレームワークが登場し,専門家でなくても機械学習をアプリケーションに取り入れることができるようになってきました.しかし,実装が簡単になっても,機能を評価,検証する必要性はなくなりません.この発表では,機械学習において評価を議論するにあたって重要な概念である学習性能と汎化性能の違い,学習および評価に必要なデータの数などについて解説します.
FlutterとはiOS/Androidアプリが作れるマルチプラットフォームフレームワークです。iOSエンジニア向けにFlutter入門の話します。
・Flutter概要
・FlutterでiOSアプリを作る方法
テストを書くのって面倒ですよね?理由は様々ですが、ひとつは入力値と期待値を用意する手間だと思います。ベタに用意すると再利用性が低く、また構造変化に弱いというデメリットがあります。その解決策としてFactoryがあります。
ただ、実際はFactoryを用意するのも手間でコストがかかってしまいます。今回はFactoryを自動生成することで、再利用性が高く構造変化に強いツールを作りました。そのツールの特徴とコード生成についてお話します。
テストを書くのって面倒ですよね?理由は様々ですが、ひとつは入力値と期待値を用意する手間だと思います。ベタに用意すると再利用性が低く、また構造変化に弱いというデメリットがあります。その解決策としてFactoryがあります。
ただ、実際はFactoryを用意するのも手間でコストがかかってしまいます。今回はFactoryを自動生成することで、再利用性が高く構造変化に強いツールを作りました。そのツールの特徴とコード生成についてお話します。
「機械学習を知らなくても機械学習を利用した画像分類をする方法」について伝授します!機械学習するために必要な「学習済みモデル」をAzure Cognitive Services の Custom Vision Services を利用して 教師ありの画像分類モデルを作成し、iOS 端末で画像分類を行います。 機械学習に興味はあるけど自分で勉強する時間はない!といった方へのトークです。