GCPの教科書III【Cloud AIプロダクト編】
機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platformを詳解
機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platformを詳解
クラウドで使えるAIをレベル別に詳解！
クラウドエース株式会社・吉積礼敏・神谷乗治・高鳥智正・宮城望・伊藤翼・阿部真哉・河野隆洋・大島涼・江文遠・本雄太朗 著
B5変型版 464ページ
定価：4,620円（税込）
ISBN：978-4-86594-316-0
2021年11月中旬刊行
現在では「AI（人工知能）」は、完全に社会に溶け込むまで普及してきました。スマホでのテキスト入力時の変換予測、さらにカメラ撮影時の顔認識など、生活のあらゆる場面で出てきます。
このようなAI技術は、機械学習のアルゴリズムや数学、統計学などの高度な知識で構成されており、それは開発者にとって高いハードルになっていました。それを「ヒョイと」乗り越えられるのが、Google Cloud のAIプロダクトです。
本書では様々なAIプロダクトをレベル別に紹介し、すぐに利用できるように詳細に解説しました。
内容詳細
■本書の主な内容
第1章 GCPのAIについて
1.1 GCPとは
1.2 機械学習とは
1.3 GCPのAIとは
1.4 GCPの機械学習APIとは
1.5 AutoMLとは
1.6 BigQuery MLとは
1.7 AI Platformとは
1.8 各プロダクトの選び方
1.2 機械学習とは
1.3 GCPのAIとは
1.4 GCPの機械学習APIとは
1.5 AutoMLとは
1.6 BigQuery MLとは
1.7 AI Platformとは
1.8 各プロダクトの選び方
第2章 機械学習API
2.1 機械学習系APIを利用するために
2.2 Cloud Vision API
2.3 Cloud Video Intelligence API
2.4 Cloud Speech-to-Text API
2.5 Cloud Text-to-Speech API
2.6 Cloud Natural Language API
2.7 Cloud Translation API
2.2 Cloud Vision API
2.3 Cloud Video Intelligence API
2.4 Cloud Speech-to-Text API
2.5 Cloud Text-to-Speech API
2.6 Cloud Natural Language API
2.7 Cloud Translation API
第3章 AutoML概要
3.1 AutoMLの概要
3.2 AutoMLの種類
3.3 AutoMLモデルのエクスポート
3.2 AutoMLの種類
3.3 AutoMLモデルのエクスポート
第4章 AutoML（視覚系）
4.1 Cloud AutoML Vision
4.2 Cloud AutoML Vision Object Detection
4.3 Cloud AutoML Video Intelligence
4.2 Cloud AutoML Vision Object Detection
4.3 Cloud AutoML Video Intelligence
第5章 AutoML（言語系）
5.1 Cloud AutoML Natural Language（テキスト分類）
5.2 Cloud AutoML Natural Language（感情分析）
5.3 Cloud AutoML Translation
5.2 Cloud AutoML Natural Language（感情分析）
5.3 Cloud AutoML Translation
第6章 AutoML（テーブルデータ・Edge）
6.1 Cloud AutoML Tables
6.2 Cloud AutoML Vision Edge
6.2 Cloud AutoML Vision Edge
第7章 BigQuery ML
7.1 BigQuery MLとは
7.2 BigQueryMLでできること
7.3 BigQueryMLの始め方
7.4 MLのモデルを実際に作ってみる
7.2 BigQueryMLでできること
7.3 BigQueryMLの始め方
7.4 MLのモデルを実際に作ってみる
第8章 AI Platform I
8.1 AI Platform の概要
8.2 AI Platformでデータ探索（AI Platform Notebooks）
8.3 画像ラベリングの依頼（AI Platform Data Labeling Service）
8.4 AI Platformにおける機械学習モデル開発
8.2 AI Platformでデータ探索（AI Platform Notebooks）
8.3 画像ラベリングの依頼（AI Platform Data Labeling Service）
8.4 AI Platformにおける機械学習モデル開発
第9章 AI Platform II
9.1 エンドツーエンドの機械学習パイプラインの作成
9.2 エンドツーエンドの機械学習パイプラインの作成（実践）
9.2 エンドツーエンドの機械学習パイプラインの作成（実践）