ひぐぺん工房トップへ おかげさまで28周年!

ひぐぺん工房(松浦健一郎・司ゆき) - HigPen Works
Follow @higpenworks
・今までの仕事 ・書籍 ・最近の業務 ・対応可能言語 ・お見積

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
ダウンロードファイルはこちらから

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。

書誌情報  はじめに  本書の使い方  目次  Q&A 


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。

書誌情報  はじめに  本書の使い方  目次  Q&A 


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

書誌情報  はじめに  本書の使い方  目次  Q&A 


最終更新 2022/08/02
トップページへ
©ひぐぺん工房 禁無断転載
最新刊『Java[完全]入門』 
このサイトはリンクフリーです。
このサイトはChromeで動作検証しています。ブラウザにかかわらず表示に乱れがありましたらどうぞお知らせ下さい。メールを送る