iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門

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モバイル端末でも人工知能(AI)が活用できる! これから機械学習をはじめたい「iPhone/Androidアプリ開発者」に最適な1冊
書籍名:iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門 刊行予定日:2019年1月下旬 著者:布留川 英一 定価:本体4,200円 + 税 ISBN:978-4-86246-438-5 サイズ:B5変形(182 × 235 mm) ページ数:480ページ 発行:株式会社ボーンデジタル 【本書の特徴】  iPhone/Androidのアプリ開発の経験者を対象に、これから機械学習をはじめる方から読めるように構成しています。  本書では、Appleが提供するフレームワーク「Core ML」「Create ML」「Turi Create」、Googleが提供するフレームワーク「ML Kit」「Cloud AutoML」「TensorFlow」を取り上げています。これらのフレームワークには、すでに学習済みの推論モデルが準備され、データを用意すれば画像分類などが手軽に行えるものから、簡単なステップで自身で活用したい推論モデルを作成できるものまで、それぞれに特徴があります。  それらを踏まえ、フレームワークごとにサンプルプログラムを作りながら、それぞれの詳細を解説しています。 【著者について】 布留川 英一(ふるかわ ひでかず) 1975年生まれ。群馬県出身。会津大学コンピュータ理工学部コンピュータソフトウェア学科卒。2000年より株式会社ドワンゴにて、携帯アプリの研究開発に携わる。2005年より株式会社UEIにて、スマートフォン、二足歩行ロボット向けのアプリを開発。2013年、ハイパーテキストタブレット端末「enchantMOON」の開発に参加。2017年よりGHELIAにて、人工知能、VR、ARの研究開発に従事。 「Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング」(ボーンデジタル/2018年刊)「Unity ゲーム プログラミング・バイブル」(ボーンデジタル/2018年刊)、「Androidプログラミングバイブル」(ソシム/2017年刊)など、プログラミング関連を中心に著書多数。 【目次】 第1章 機械学習とフレームワーク  1-1 機械学習の概要  1-2 Core ML  1-3 Create ML  1-4 Turi Create  1-5 ML Kit  1-6 Cloud AutoML  1-7 TensorFlow 第2章 Core ML - 基本  2-1 画像分類(画像)  2-2 画像分類(カメラ映像)  2-3 類似画像検索  2-4 物体検出  2-5 画風変換  2-6 活動分類  2-7 テキスト分類 第3章 Core ML - Vision・Natural Language  3-1 顔検出  3-2 バーコード検出  3-3 テキスト検出  3-4 水平線検出  3-5 物体移動トラッキング  3-6 自然言語処理 第4章 Create ML  4-1 画像分類  4-2 テキスト分類  4-3 分類  4-4 回帰 第5章 Turi Create - タスクベース  5-1 Pythonの開発環境  5-2 Jupyter Notebook  5-3 画像分類  5-4 類似画像検索  5-5 物体検出  5-6 画風変換  5-7 活動分類  5-8 テキスト分類  5-9 レコメンド 第6章 Turi Create - アルゴリズムベース  6-1 分類  6-2 回帰  6-3 クラスタリング  6-4 グラフ分析  6-5 テキスト分析 第7章 ML Kit  7-1 ML Kitの準備  7-2 画像分類(画像)  7-3 画像分類(カメラ映像)  7-4 顔検出  7-5 バーコード検出  7-6 ランドマーク認識  7-7 テキスト認識  7-8 カスタムモデル 第8章 Cloud AutoML  8-1 画像分類(Vision)  8-2 テキスト分類(Natural Language)  8-3 翻訳(Translation)  8-4 AutoML API 第9章 TensorFlow  9-1 画像分類  9-2 テキスト分類  9-3 過学習と未学習  9-4 FrozenGraphDefへの変換  9-5 mlmodelファイルへの変換  9-6 tfliteファイルへの変換
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