書籍情報―はじめての「SonyNNC」改訂版

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スクリプト、プログラム不要で「AI」を手軽に体験！

はじめての「SonyNNC」改訂版

柴田　良一著、ソニー（株）・ソニーネットワークコミュニケーションズ（株）監修
2021年 2月22日発売　　 A5判　 272ページ定価　\2,750（本体　\2,500）

　　　ISBN978-4-7775-2139-5 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。

　日本語バージョン（Ver.2.0.0）対応した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　■

■「SonyNNC」を活用するための諸準備

・本書で想定する「人工知能」の学び方

・本書での「NN」の考え方と利用法

・「SonyNNC」の入手と導入

■「SonyNNC」の説明と、「画像データ」の分類判断

・「SonyNNC」を活用するために学ぶこと

・「例題画像データ」の「分類実行」での動作確認

・「SonyNNC」での「学習の調整」と「結果の確認」

■独自画像データの分類判断の実践

・「SonyNNC」より提供された例題画像の説明

・独自画像からのデータセットの作成手順

・2種類画像の「各種NN」による分類判断

・「3種類以上の画像」の「NN」による判断

・データ数増加と構造自動探索の検証

■＜例題＞「数値データ」の「分類判断」の確認

・「SonyNNC」を有効活用するためのツールの準備

・「数値データ」の「分類判断」の実施と評価―アヤメの花の種類

・「SonyNNC」の実行結果などのレポート機能

・「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報①

■「独自数値データ」の「分類判断」の実践

・「独自の数値形式」の「学習用データ」の作成

・「3層NN」による体格データの学習と評価

・「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報②

■「独自数値データ」の「異常検知」の実践

・「異常検知」で用いる「RNN」（LSTM）の概要

・「異常気象」を検証するためのデータの準備

・「LSTM」を用いた「異常気象の分析」の実行と評価

・「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報③

■「独自画像データ」の「異常検知」の実践

・「ものづくり」での「異常検知」の状況設定

・「NN」で取り組む「画像の異常検知」

・実践的な「異常検知」の準備と検証

・「NN」での「精度比較」と「学習範囲外の異常検知」

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