APIではじめるディープラーニング・アプリケーション開発 Google Cloud API活用入門

ディープラーニング・アプリケーション開発をAPIを活用してはじめるための入門書。

このような方におすすめ

システム開発者
ベンチャー企業および中小企業の企画開発担当者
  • 著者キャッツ株式会社 編/渡辺政彦・坂本伸・森嶋晃介・柳澤伸紘・李乃駒 共著
  • 定価3,520 (本体3,200 円+税)
  • B5変 192頁 2020/01発行
  • ISBN978-4-274-22400-3
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  • 概要
  • 主要目次
  • 詳細目次

本書は、API(Application Programming Interface、Web

サービスの機能を外部から利用するためのインターフェース)を活用してディープラーニング・アプリケーション開発をはじめるための入門書です。

第1部でAPIおよびディープラーニングの原理と全体像を解説した後、第2部でAPIの実装について、そして第3部では、Google Cloud APIの基本的な活用シーンを解説します。

これからのエンジニアにとって必須の知識を、自ら手を動かして気軽に学べます。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274224003/
第1部 APIとは? ディープラーニングとは?
1章 APIの原理
2章 ディープラーニングの原理
3章 ディープラーニングのしくみ・基礎

第2部 API呼び出しのポイント
1章 APIを呼び出す環境を構築しよう
2章 いますぐ使えるAPI:利用可能なクラウドサービス

第3部 いますぐできる2つの活用シーン
シーン1 テスト採点の自動化:分析情報抽出APIの活用
シーン2 会話による健康管理サポート:音声操作アプリケーションの活用
第1部 APIとは? ディープラーニングとは?
1章 APIの原理
1-1 インタフェース
1-2 アプリケーション
1-3 プログラミング
1-4 APIのまとめ
2章 ディープラーニングの原理
2-1 グーグル猫
2-2 論文「大規模な教師なし学習を用いた高水準な機能の構築」の概要
2-3 特徴検出器をラベルなしのデータのみから構築する
2-4 基本をおさえる
2-5 ニューラルネットワークモデル
2-6 9層の10億接続されたモデル
2-7 プーリングと局所コントラスト正規化
2-8 スパースオートエンコーダ
2-9 誤差関数
2-10 正則化項を加えたオートエンコーダ
2-11 過学習
2-12 確率的勾配降下法
2-13 学習フェーズと認識フェーズ
2-14 ディープラーニングのまとめ
3章 ディープラーニングのしくみ・基礎
3-1 ディープラーニング開発ワークフロー
3-2 学習データの収集
3-3 ニューラルネットワークモデル設計・育成
3-4 APIによるディープラーニングのまとめ

第2部 API呼び出しのポイント
1章 APIを呼び出す環境を構築しよう
1-1 インターネット上に公開されているAPIとは
1-2 Python を用いたAPIの呼び出し
1-3 Java を用いたAPIの呼び出し
1-4 JavaScriptを用いたAPIの呼び出し
2章 いますぐ使えるAPI:利用可能なクラウドサービス
2-1 APIの種類
2-2 画像・動画解析のAPIでできること
2-3 テキスト解析のAPIでできること
2-4 音声解析のAPIでできること

第3部 いますぐできる2つの活用シーン
シーン1 テスト採点の自動化:分析情報抽出APIの活用
Step 1 プログラム(答案用紙画像取り込み)
Step 2 プログラム(分析情報抽出APIの呼び出し)
Step 3 プログラム(API実行結果の解析)
Step 4 プログラム(Excelファイルに書き込み)
Step 5 実行用のJARファイルをつくって実行
シーン2 会話による健康管理サポート:音声操作アプリケーションの活用
Step 1 Actionsプロジェクトの作成
Step 2 Dialogflowエージェントの作成
Step 3 会話設計
Step 4 会話の実装(1)(起動時のメッセージ)
Step 5 会話の実装(2)(聞き取る内容の登録)
Step 6 会話の実装(3)(聞き取った内容からの情報抽出)
Step 7 会話の実装(4)(聞き取った内容への応答)
Step 8 会話の実装(5)(聞き取る内容パターンの追加)
Step 9 会話の実装(6)(Entityのカスタマイズ)
Step 10 会話の実装(7)(終了時のメッセージ)
Step 11 Firebaseプロジェクトの作成
Step 12 Node.js設定ファイルの作成
Step 13 会話パラメータの取得
Step 14 データベースの作成
Step 15 食事内容のデータベースへの保存
Step 16 プログラムのアップロード
Step 17 Fulfillment処理の登録
Step 18 テスト実行

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