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AWS コンピュータービジョン開発の教科書 /Lauren Mul Nate Bachm Jay Rao
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- 商品情報
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≪商品情報≫
著者名:Lauren Mullennex、Nate Bachmeier、Jay Rao
出版社名:マイナビ出版
発行年月:2024年03月
判型:B5
ISBN:9784839984663
≪内容情報≫
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
著者名:Lauren Mullennex、Nate Bachmeier、Jay Rao
出版社名:マイナビ出版
発行年月:2024年03月
判型:B5
ISBN:9784839984663
≪内容情報≫
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