早朝のラスベガス。
歩道脇には鳥サンが。
メイン会場 ベネチアンリゾート。
朝食バイキングに並ぶ。
味は美味しい。
会場へは大行列。（再入場の時の写真）
ボイスレシーバーをゲット これがあるとPriority Seatに座れるという特典も ただし数に限りがあるので早くから会場へ行く必要が。
会場広すぎ。これいうのx回目？
あまりの新規サービスに多さに追いつけず、後からクラメソさんの記事を読んで理解するという残念な結果に。
Deep Composerロゴ入りのイヤホンをゲット
Deep Composerに特化したキーボードで、キー数は３２などハードの説明。
全部は理解できなかったですが、Deep Composerrを語る上で大事なGANについて
機械学習は大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の３つのタイプに分類されますが、GANは「教師なし学習」の１手法です。
GANの特徴として、データから特徴を学習することで、実在しないデータの生成や、存在するデータの特徴に沿って変換してデータを生成することができます。
Deep Composerでは、存在するデータ（MIDIの音楽データ）の特徴に沿って、モデルを用いて音楽データを生成することができます。
GANは「Generator」と「Discriminator」 と呼ばれる２つのネットワークを利用し、「Generator」が生成した音楽を「Discriminator」が評価し、その評価を何度も繰り返すことで、品質が向上するとのこと。
AWSの狙いは、とにかく機械学習を開発者にとって身近になってもらうことであり、音楽はまた１つの面白い切り口だなと思いました。Deep Racerと違って、絶対的な勝ち負けがなく競争はできないのがちょっと残念なところでありましたが。
靴下とバッチとシールをゲット。
参加証にもaws certifiedが。
ワークショップルーム。備え付けのマシンにて各種のワークショップを受けることができる。
人をダメにするクッションルーム。 この日は朝からKeynoteで早くて、眠かったのでここで１時間くらい昼寝してました。持って帰りたかった。
卓球スペース。ぼっちにつき参加できず。
ランチボックス。
ホテルAriaのお菓子の家の模型。
このワークショップについては、そもそもSageMakerを触ったこともないレベルで、ほとんど理解できずなので、詳細割愛。
Aria内の絵画
Expoにあったレゴ
Expoではお酒も飲み放題。
IoTのデータの中には重大なデータが含まれるので気をつけましょうと、手段として「AWS IoT Device Defender」を利用するとIoTデバイスの権限が適切か、ID証明書が失効していないかを監視してくれ魔書と。
IoTのサービスについてはこれまでAWS IoTボタンで会社の受付ボタンを作るということをしたのですが、それも気づけば物理ボタンに追い寄られ、つまりほとんど経験なかったのですが、IoTにはIoTでセキュリティ周り意識する必要があるということを気づいただけでも良かったかなと思いました。
アメリカの家電量販店と言えばのベストバイにUberに行って、Amazon Echo Show 5を２台（１台はお土産用）とApple pencil立てを自分に購入して、この日は終了。
