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プログラム不要で「AI」を手軽に体験!
はじめての「SonyNNC」
柴田 良一 著
2019年 8月30日発売   A5判  272ページ 定価 \2,700(本体 \2,500)
   ISBN978-4-7775-2086-2 C3004 \2500E
 「人工知能」(AI)や「機械学習」「ニューラルネットワーク」(NN)などの言葉を聞くことが多くなり、ものづくりにおいても、新しい可能性を切り開くことが期待されています。

 「Neural Network Console」(NNC)は、「ソニーネットワークコミュニケーションズ(株)」が、開発公開し、誰でも無料で利用できるAIツール(※)です。
※クラウド版の一部は除く

 本書をガイドブックにして、NNCを活用したAIの新しい可能性を体験する第一歩を踏み出しましょう。
■ 主な内容 ■

 

はじめに

第1章 「SonyNNC」を活用するための諸準備

[1-1] 本書で想定する「人工知能」の学び方

[1-2] 本書での「NN」の考え方と利用法

[1-3] 「SonyNNC」の入手と導入

 

第2章 「SonyNNC」の説明と、「画像データ」の分類判断

[2-1] 「SonyNNC」を活用するために学ぶこと

[2-2] 「例題画像データ」の「分類実行」での動作確認

[2-3] 「SonyNNC」での「学習の調整」と「結果の確認」

 

第3章 「独自 画像データ」の「分類 判断」

[3-1] 「NNC」の「Pythonツール」を用いた画像収集の手順

[3-2] 独自画像からの「DATASET」の作成手順

[3-3] 「2層NN」での「独自画像」の「画像判断」

[3-4] 「3層」に改良した「NN」での「画像判断」

[3-5] 「畳み込みNN」(CNN)での「画像判断」

[3-6] 「独自画像」の「アイドル」の「画像判断」

[3-7] 「NN構造の自動探索機能」による性能向上

 

第4章 <例題>「数値データ」の「分類判断」の確認

[4-1] 「SonyNNC」を有効活用するためのツールの準備

[4-2] 「数値データ」の「分類判断」の実施と評価―アヤメの花の種類

[4-3] 「SonyNNC」の実行結果などのレポート機能

[4-4] 「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報

第5章 「独自数値データ」の「分類判断」の実践

[5-1] 「独自の数値形式」の「学習用データ」の作成

[5-2] 「3層NN」による体格データの学習と評価

[5-3] 「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報

 

第6章 「独自数値データ」の「異常検知」の実践

[6-1] 「異常検知」で用いる「RNN」(LSTM)の概要

[6-2] 「異常気象」を検証するためのデータの準備

[6-3] 「LSTM」を用いた「異常気象の分析」の実行と評価

[6-4] 「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報

 

第7章 「独自画像データ」の「異常検知」の実践

[7-1] 「ものづくり」での「異常検知」の状況設定

[7-2] 「NN」で取り組む「画像の異常検知」

[7-3] 実践的な「異常検知」の準備と検証

[7-4] 「NN」での「精度比較」と「学習範囲外の異常検知」

 

SonyNNCを効果的に学ぶための[参考図書]

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