使ってわかったAWSのAI ~まるごと試せば視界は良好 さあPythonではじめよう!|Tech Book Zone Manatee

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使ってわかったAWSのAI ~まるごと試せば視界は良好 さあPythonではじめよう!

リックテレコム

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AWS AIの世界を1冊に凝縮!

本書は、5つの章で構成されています。
まず第1章でAIの基礎知識、第2章で機械学習のワークフローなどについて説明します。
次章以降、Pythonで実際に操作していきます。第3章では、画像認識(Rekognition)、音声認識(Transcribe)、チャットボット作成(Lex)、予測モデル作成(Forecast)などを見てみます。AWS AIの世界はさらに広がります。第4章では、モデルの作成、トレーニング、デプロイといった、機械学習の一連のプロセスを実現する完全マネージド型サービス「SageMaker」にチャレンジします。
そして最終章で、深層学習フレームワーク「AWS Deep Learning AMI」を紹介。より一層柔軟に環境を構築したいケースに便利なサービスです。

AWS AIのサービスは多岐にわたっており、全貌をつかむのも一苦労です。本書のナビゲートに沿って操作し、何ができるのか、どのように進めればよいのかを体感しましょう!

発売日:2020-07-13

目次

第1章 人工知能とは何か
1.1 第3次人工知能ブーム
1.2 機械学習
1.3 機械学習の代表的な手法

第2章 AWSの機械学習サービス
2.1 機械学習をどう使うか
2.2 AWSで機械学習を使うには
2.3 機械学習をシステムで使うには
2.4 AWSで機械学習のワークフローを作る
2.5 AWSのアカウントを作る

第3章 AIサービス
3.1 AIサービスとは
3.2 SDKの使用準備
3.3 Amazon Rekognition
3.4 Amazon Comprehend
3.5 Amazon Textract
3.6 Amazon Translate
3.7 Amazon Transcribe
3.8 Amazon Polly
3.9 Amazon Lex
3.10 Amazon Forecast
3.11 Amazon Personalize

第4章 Amazon SageMaker
4.1 SageMakerとは何か
4.2 SageMakerのノートブックを使う
4.3 SageMakerの組み込みアルゴリズムでモデルを作る
4.4 SageMakerのさまざまな組み込みアルゴリズム
4.5 SageMaker StudioとSageMaker Autopilot

第5章 AWS DeepLearning AMI
5.1 EC2環境でのディープラーニング
5.2 DLAMIを使う

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