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2019年12月12日発売

秀和システム

AWSでつくるAIプログラミング入門

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内容紹介
Amazonのクラウド AIサービス
を利用した実用的なAI構築。

最新技術「ディープラーニング」「人工知能」
「ニューラルネットワーク」「機械学習」を手軽に活用。

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「Amazon AIサービス」を使った数々のAIのプロトタイププログラミング
●Translate:翻訳 ●Polly:音声合成 ●Transcribe:音声をテキストに変換 ●Rekognition:画像の分析 ●Textract:画像からテキストを抽出 ●Comprehend:文章から話題や感情を抽出 ●Personalize:レコメンデーション ●Forecast:予測 ●Lex:対話型エージェント
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『AI技術を手軽に体験!!』
目次
はじめに
本書の使い方

Chapter1 AIを始めよう
1.1 AIとは
機械学習
ニューラルネットワーク
ディープラーニング
AIブーム
手軽にAI技術を体験するには
1.2 AWSのAIサービス
1.3 AWSアカウントの作成
AWSコンソールへのログイン
AWS利用料金の確認
1.4 IAMユーザの作成
ポリシーの詳細な設定
1.5 Pythonのインストール
Windowsへのインストール
Pythonの動作確認
1.6 AWS CLIのインストール
アクセスキーの設定
AWS CLIの動作確認
1.7 Boto3のインストール
Boto3の動作確認
まとめ

Chapter2 Translate:翻訳
2.1 Translateとは
2.2 テキストを翻訳する
エラー対処法
2.3 翻訳元や翻訳先の言語を指定する
2.4 translate_textメソッドの詳細
translate_textメソッドの対応言語
translate_textメソッドの引数
translate_textメソッドの戻り値
2.5 用語を登録して翻訳に使う
用語のCSVファイル
用語を登録する
エラー対処法
import_terminologyメソッドの引数
用語を翻訳に使う
用語を使う際の注意
2.6 登録された用語を管理する
登録名の一覧を取得する
用語データを取得する
用語を削除する
2.7 テキストファイルを翻訳する
2.8 CSVファイルを翻訳する
2.9 JSONファイルを翻訳する
2.10 その他の機能
まとめ

Chapter3 Polly:音声合成
3.1 Pollyとは
3.2 テキストから音声ファイルを作成する
テキストから音声ファイルを作成するプログラム
3.3 音声IDを指定する
音声IDの一覧を取得する
3.4 synthesize_speechメソッドの詳細
synthesize_speechメソッドの引数
synthesize_speechメソッドの戻り値
3.5 標準音声とニューラル音声の違いを比較する
標準音声
ニューラル音声
ニュースキャスタースタイル
3.6 レキシコンを使って略語を処理する
レキシコンのファイル
レキシコンを登録する
エラー対処法
レキシコンを使って音声を合成する
レキシコンを削除する
レキシコンに関する他の機能
3.7 スピーチマークを出力する
スピーチマークを出力するプログラム
ビゼーム
3.8 テキストを翻訳して音声合成する
テキストを翻訳して音声合成するプログラム
まとめ

Chapter4 Transcribe:音声をテキストに変換
4.1 Transcribeとは
4.2 音声ファイルからテキストを作成する
エラー対処法
プログラムの全体
(A)インポート
(B)バケットの作成
(C)ファイルのアップロード
(D)Transcribeの処理を開始
(E)Transcribeの処理が終わるのを待つ
(F)結果のダウンロード
(G)テキストの表示
(H)ファイルとバケットの削除
4.3 Transcribeの後片付けをする
Transcribeの後片付けをするプログラム
4.4 S3の後片付けをする
4.5 語彙に関する機能
まとめ

Chapter5 Rekognition:画像の分析
5.1 Rekognitionとは
5. 画像に含まれる顔を検出する
画像に含まれる顔を検出するプログラム
detect_facesメソッドの引数
検出した顔の位置を画像で示す
検出した顔の位置を画像で示すプログラム
5.3 指定した顔を探す
顔を探し出す性能を検証する
指定した顔を探すプログラム
5.4 コレクションの作成
コレクションを作成するプログラム
5.5 画像内の顔をコレクションから探す
顔を照合する性能を検証する
画像内の顔をコレクションから探すプログラム
5.6 コレクションの削除
5.7 画像内の物を検出する
画像内の物を検出するプログラム
5.8 画像内の文字列を検出する
画像内の文字列を検出するプログラム
5.9 その他の機能
5.10 エラー対処法
まとめ

Chapter6 Textract:画像からテキストを抽出
6.1 Textractとは
6.2 画像内の文字列を検出する
検出した文字列に関する情報の詳細
画像内の文字列を検出するプログラム
6.3 画像内の表を検出する
画像内の表を検出するプログラム
6.4 表から値を取得する
表から値を取得するプログラム
6.5 文字を検出する機能を検証する
まとめ

Chapter7 Comprehend:文章から話題や感情を抽出
7.1 Comprehendとは
7.2 言語を検出する
文字列の言語を検出するプログラム
7.3 CSVファイルの言語を検出する
CSVファイルの言語を検出するプログラム
7.4 感情を分析する
文字列の感情を分析するプログラム
7.5 CSVファイルの感情を分析する
CSVファイルの感情を分析するプログラム
7.6 キーフレーズを抽出する
文字列のキーフレーズを抽出するプログラム
7.7 テキストファイルのキーフレーズを抽出する
テキストファイルのキーフレーズを抽出するプログラム
7.8 エンティティを認識する
文字列内のエンティティを認識するプログラム
文字列内のエンティティを整理して表示するプログラム
7.9 構文を解析する
文字列の構文を解析するプログラム
構文解析の結果を整理して表示するプログラム
7.10 その他の機能
7.11 エラー対処法
まとめ

Chapter8 Personalize:レコメンデーション
8.1 Personalizeとは
8.2 使用するデータ
8.3 データを登録する
データを登録するプログラム
8.4 ロールを作成する
ロールを作成するプログラム
8.5 データを取り込む
データを取り込むプログラム
8.6 ソリューションを構築する
ソリューションを構築するプログラム
8.7 キャンペーンを作成する
キャンペーンを作成するプログラム
8.8 レコメンデーションを取得する
レコメンデーションを取得するプログラム
8.9 不要になったリソースを削除する
キャンペーンを削除するプログラム
ソリューションを削除するプログラム
ロールを削除するプログラム
データを削除するプログラム
バケットとオブジェクトを削除する
まとめ

Chapter9 Forecast:予測
9.1 Forecastとは
9.2 使用するデータ
9.3 データを登録する
データを登録するプログラム
9.4 ロールを作成する
ロールを作成するプログラム
9.5 データを取り込む
データを取り込むプログラム
9.6 予測子と予測を作成する
予測子と予測を作成するプログラム
9.7 予測を取得する
予測を取得するプログラム
9.8 不要になったリソースを削除する
予測子を削除するプログラム
ロールを削除するプログラム
データを削除するプログラム
バケットやオブジェクトを削除する
まとめ

Chapter10 Lex:対話型エージェント
10.1 Lexとは
10.2 ボットを作成する
ロールの作成
スロットタイプの作成
インテントの作成
ボットの作成
10.3 ボットと文字で会話する
ボットと文字で会話するプログラム
10.4 ボットと音声で会話する
ボットと音声で会話するプログラム
10.5 ボットを削除する
ボットを削除するプログラム
10.6 エラー対処法
まとめ
著者略歴
松浦 健一郎(マツウラケンイチロウ matsuurakenichirou)
東京大学工学系研究科電子工学専攻修士課程修了。研究所において並列コンピューティングの研究に従事した後、フリーのプログラマ&ライター&講師として活動中。企業や研究機関向けのソフトウェア、ゲーム、ライブラリ等を受注開発している。司 ゆきと共著でプログラミングやゲームに関する著書多数(本書で31 冊目)。
司 ゆき(ツカサユキ tsukasayuki)
東京大学理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。大学で人工知能(自然言語処理)を学び、フリーランスとなる。研究機関や企業向けのソフトウェア開発や研究支援、ゲーム開発、書籍や研修用テキストの執筆、論文や技術記事の翻訳、学校におけるプログラミングの講師を行う。
タイトルヨミ
カナ:エー ダブリュ エス デ ツクル エーアイ プログラミング ニュウモン
ローマ字:ee daburyu esu de tsukuru eeai puroguramingu nyuumon

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