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Pythonで学ぶAI開発入門 ライブラリを活用したAIの作り方

飯尾 淳 著
定価 3,300円
(本体 3,000円+税10%)
※電子書籍の価格は各販売ストアにてご確認ください。
発売日 2025-03-24
仕様 B5変形判/288P
ISBN 978-4-295-20669-9
現在では、さまざまな領域でAIを利用した技術革新がうたわれています。エキスパートシステムなど、ルールベースの判断を組み合わせて作られていた従来のAIと違い、データを学習して統計的推論を行う近年のAIは応用範囲が大きく広がり、AIエンジニアへのニーズも高まりました。
本書はPythonの基本的な文法等を習得した次のステップとして、「AIを動かしてみたい」という方のためのAI開発入門書です。scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、Ollamaといったさまざまなライブラリを活用しながら、機械学習、画像認識、テキスト分析、言語生成AIの開発を体験していくことができます。AIの動作の仕組みもしっかりと解説しており、ほとんどのプログラムはGoogle Colab上で実行するので、学習にあたってGPUなどを用意する必要もありません。
ぜひ、本書で手を動かしながら、AIプログラミングの楽しさに触れてみてください。



■ページ見本






目次

■CHAPTER1 AIプログラミングを始めよう
01 AIとは
02 AI開発の概要
03 Pythonの実行環境
04 Google Colaboratoryの利用
05 ライブラリの利用
CHAPTER1のまとめ

■CHAPTER2 scikit-learnで学ぶ機械学習の基礎
01 scikit-learnでできること
02 どのアルゴリズムを選ぶべきか
03 scikit-learnはじめの一歩
04 scikit-learnの応用例
CHAPTER2のまとめ

■CHAPTER3 PyTorchを使った画像認識
01 PyTorch入門
02 画像認識と画像識別、その応用
03 PyTorchによる文字認識プログラム
04 TorchVisionによるセグメンテーション
CHAPTER3のまとめ

■CHAPTER4 TensorFlowによる画像認識&テキスト解析
01 TensorFlow入門
02 テキストデータの処理
03 RNNの利用
CHAPTER4のまとめ

■CHAPTER5 LLMを活用した言語生成AI
01 Retrieval Augmented Generation(RAG)
02 RAG実装の準備
03 RAGの実装
CHAPTER5のまとめ

■CHAPTER6 さまざまなライブラリ
01 MediaPipeを用いた顔認識
02 YOLOを用いた物体認識
03 Py-Featによる表情の推定
CHPATER6のまとめ

AI関連用語集
参考文献
INDEX

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お詫びと訂正

アップデート情報・正誤情報
●P242
リスト6.18でインポートしているDetectorの不具合により、2025年3/14時点でリスト6.18を実行時にエラーが出る状況です。
じきに修正されると想定されますので、しばらくお待ちください。

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