AWS コンピュータービジョン開発の教科書 | マイナビブックス

AWS コンピュータービジョン開発の教科書

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内容紹介

視覚情報を分析してビジネス課題を解決!AWSのAI・機械学習サービスを活用しよう

コンピュータービジョン(CV:Computer Vision)で視覚情報を分析すればビジネス上の多くの課題を解決できます。
Amazon Web Services(AWS)のAI・機械学習サービスを活用し、コンピュータービジョン・システム構築。実際の本番環境でも展開できるよう、具体的な実装方法を紹介します。
Packt Publishing「Computer Vision on AWS」の翻訳書。

[対象読者]
・AWSでコンピュータービジョン・システムを構築する方法を理解したい
・AWS活用に関する基本的な知識のある方
・機械学習の概念とPythonプログラミング言語を理解しているエンジニア・データサイエンティスト

[目次]
Part 1:AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介
1章 コンピュータービジョン・アプリケーションとAWSのAI・機械学習サービスの概要
2章 Amazon Rekognitionの利用
3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成

Part 2:実世界のユースケースへのコンピュータービジョンの適用
4章 本人確認を使用した非接触型ホテルチェックインシステムの構築
5章 動画解析パイプラインの自動化
6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲

Part 3:エッジでのコンピュータービジョン
7章 Amazon Lookout for Visionの紹介
8章 エッジでのコンピュータービジョンを使用した製造不良の検出

Part 4:Amazon SageMakerを使用したコンピュータービジョン・ソリューションの構築
9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け
10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用

Part 5:コンピュータービジョン・アプリケーションの運用環境ワークロードのベストプラクティス
11章 Amazon Augmented AI(A2I)によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合
12章 エンドツーエンドのコンピュータービジョン・パイプライン設計のベストプラクティス
13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用

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フォーマット 価格 備考
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備考

Lauren Mullennex:AWSのシニアAI・機械学習スペシャリスト・ソリューションアーキテクト。複数の業界にわたるインフラストラクチャ、DevOps、クラウドアーキテクチャの幅広い経験を持っている
Nate Bachmeier:AWSのプリンシパル・ソリューションアーキテクト。金融サービス業界に焦点を当て世界中のクラウド統合に取り組んでいる
Jay Rao:AWSのプリンシパル・ソリューションアーキテクト。顧客に技術的および戦略的なガイダンスを提供しソリューションの設計と実装を支援している

[翻訳者]
鈴木貴典:アクロクエストテクノロジー株式会社にて、シニア・テクニカルアーキテクトとしてクラウドシステムの開発やコンサルティングに従事。好きなAWS AI/MLサービスはAmazon Lookout for Vision
山本大輝:東京大学大学院情報理工学系研究科を修了後、アクロクエストテクノロジー株式会社でシニア・データサイエンティストとして機械学習プロジェクトを推進。好きなAWS AI/MLサービスはAmazon SageMaker
宮島拓也:AWSを利用した多くのクラウドサービスの開発・構築経験を持ち、モバイルとクラウドを連携したAIサービスの開発に取り組む。好きなAWS AI/MLサービスはAmazon Rekognition
吉岡駿:機械学習/AIを利用したクラウドサービスの開発や画像処理を用いた研究開発に従事。好きなAWS AI/MLサービスはAmazon Bedrock

目次

Part 1:AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介
1章 コンピュータービジョン・アプリケーションとAWSのAI・機械学習サービスの概要
2章 Amazon Rekognitionの利用
3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成

Part 2:実世界のユースケースへのコンピュータービジョンの適用
4章 本人確認を使用した非接触型ホテルチェックインシステムの構築
5章 動画解析パイプラインの自動化
6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲

Part 3:エッジでのコンピュータービジョン
7章 Amazon Lookout for Visionの紹介
8章 エッジでのコンピュータービジョンを使用した製造不良の検出

Part 4:Amazon SageMakerを使用したコンピュータービジョン・ソリューションの構築
9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け
10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用

Part 5:コンピュータービジョン・アプリケーションの運用環境ワークロードのベストプラクティス
11章 Amazon Augmented AI(A2I)によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合
12章 エンドツーエンドのコンピュータービジョン・パイプライン設計のベストプラクティス
13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用

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