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AWSでつくる AIプログラミング入門

松浦 健一郎/司 ゆき 著
B5変形判、1色、438ページ
価格 3,400円+税、出版日 2019/12/12、ISBN 978-4-7980-5905-1
対応環境 Python 3が動作するWindows、macOS、Linux等の環境(Windows 10 Home 64bitにて動作確認)
出版社 秀和システム
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表紙イメージ

書誌情報  はじめに  本書の使い方  目次  Q&A 


はじめに

話題のAIを使ったソフトウェアを、手軽に開発してみませんか。本書ではAWS(Amazon Web Services)AIサービスを使って、ビジネスにもホビーにも役立ちそうな、色々なプログラムを作ります。例えば、こんなことができます。

本書で紹介するAIサービスの特徴は、近年のAI研究が達成した成果を、簡単に利用できることです。機械学習やディープラーニングなどの理論を学んだり、高性能なパソコンを購入したり、膨大なデータと長い時間を使ってAIに学習させたりしなくても大丈夫です。すぐに使える、学習済みのAIが提供されています。利用料金についても、試しに使ってみる程度ならば、ほとんどかかりません。

どのAIサービスに関心をお持ちかは、本書をお読みいただく方によって異なるでしょう。そこで本書では、執筆時点でAWSが提供している全てのAIサービス(Comprehend/Forecast/Lex/Personalize/Polly/Rekognition/Textract/Transcribe/Translate)を扱うことにしました。さらに、各AIサービスを扱う2章以降は、どこでも興味をお持ちの章からお読みいただける構成にしました。

言語はPythonを使います。Pythonを選んだのは、AIサービスにアクセスするための使いやすい開発環境(Boto3)があることと、サンプルプログラムを短く簡潔に書くことができるからです。本書のプログラムは、Python 3が動作する環境(Windows、macOS、Linuxなど)に対応しています。プログラムの開発と動作確認には、Windows 10 Home 64bitを使いました。

Pythonを知らない方でも、何らかのプログラミング言語を知っている方ならば、本書をお読みいただけるようにしました。プログラム例には、一行から数行の単位で細かくコメントを入れて、どんな処理をしているのかを説明しました。また、Pythonのどの文法やライブラリを使っているのかを示して、さらに詳しく知りたい方には、書籍やWebなどで調べていただきやすいようにしました。

本書を読むと「AIはどんなことができるのか」を体験することができます。ビジネスにAIを活用したい方は、「AIを使ったビジネス」を考える材料として、本書をお使いください。また本書のプログラム例を、顧客に新しいAIビジネスを提案する際のプロトタイプ開発のために、ぜひお役立てください。

本書が「AIを業務に導入したい」「AIを使ったアプリやサービスを展開したい」「最近のAIがどこまでできるのかを知りたい」「AIで何か面白いものを作ってみたい」といったご要望に応えられることを、強く願っています。本書を読んだ皆さんが、どんなことにAIを使ったか、AIを使ってどんなソフトウェアを作ったか、書籍レビューなどを通じてお知らせいただけたら、とても嬉しいです。

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本書の使い方

まずは1章を読んで、環境を構築してください。2章以降は、興味をお持ちの章からお読みください。どの章からでも読めるように、よく使われる技術や概念については、切り口を変えながら繰り返し解説しています。全てのAIサービスを使ってみたい方は、2章から順番にお読みいただくのがおすすめです。

各項目は、まずプログラムを実行して、次に処理の内容を解説する流れになっています。パソコンが手元にある場合には、ぜひプログラムを実行しながら読み進めてください。もし短時間で読みたい場合には、処理の解説は後で必要になったときに読んでも、特に興味があるプログラムだけを読んでも構いません。なお、本書のプログラムはPythonの標準コーディングスタイル(PEP8)に沿って記述しました。

トラブル時につまづかないように、本書には起こりがちなエラーへの対処法を記載しています。それでもプログラムが上手く動かなかったら、Q&Aもご覧ください。質問もお送りいただけるようになっています。

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目次

Chapter1 AIを始めよう
1.1 AIとは
1.2 AWS のAIサービス
1.3 AWSアカウントの作成
1.4 IAMユーザの作成
1.5 Python のインストール
1.6 AWS CLIのインストール
1.7 Boto3のインストール

Chapter2 Translate:翻訳
2.1 Translateとは
2.2 テキストを翻訳する
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
2.5 用語を登録して翻訳に使う
2.6 登録された用語を管理する
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

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
3.3 音声IDを指定する
3.4 synthesize_speechメソッドの詳細
3.5 標準音声とニューラル音声の違いを比較する
3.6 レキシコンを使って略語を処理する
3.7 スピーチマークを出力する
3.8 テキストを翻訳して音声合成する

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
4.3 Transcribe の後片付けをする
4.4 S3の後片付けをする
4.5 語彙に関する機能

Chapter5 Rekognition:画像の分析
5.1 Rekognitionとは
5.2 画像に含まれる顔を検出する
5.3 指定した顔を探す
5.4 コレクションの作成
5.5 画像内の顔をコレクションから探す
5.6 コレクションの削除
5.7 画像内の物を検出する
5.8 画像内の文字列を検出する
5.9 その他の機能
5.10 エラー対処法

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
6.3 画像内の表を検出する
6.4 表から値を取得する
6.5 文字を検出する機能を検証する

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
7.3 CSVファイルの言語を検出する
7.4 感情を分析する
7.5 CSVファイルの感情を分析する
7.6 キーフレーズを抽出する
7.7 テキストファイルのキーフレーズを抽出する
7.8 エンティティを認識する
7.9 構文を解析する
7.10 その他の機能
7.11 エラー対処法

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
8.4 ロールを作成する
8.5 データを取り込む
8.6 ソリューションを構築する
8.7 キャンペーンを作成する
8.8 レコメンデーションを取得する
8.9 不要になったリソースを削除する

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
9.4 ロールを作成する
9.5 データを取り込む
9.6 予測子と予測を作成する
9.7 予測を取得する
9.8 不要になったリソースを削除する

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
10.3 ボットと文字で会話する
10.4 ボットと音声で会話する
10.5 ボットを削除する
10.6 エラー対処法

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最終更新 2019/12/15
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