GCPの教科書3 Cloud AIプロダクト編―機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platformを詳解 [単行本]
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GCPの教科書3 Cloud AIプロダクト編―機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platformを詳解 [単行本]

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出版社:リックテレコム
販売開始日: 2021/11/20
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GCPの教科書3 Cloud AIプロダクト編―機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platformを詳解 の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    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。そのような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プロダクトを紹介し、すぐに利用できるように詳細に解説しました。
  • 目次

    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
    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
    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
    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
    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
    第6章 AutoML(テーブルデータ・Edge)
     6.1 Cloud AutoML Tables
     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
    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
    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)
  • 内容紹介

    クラウドのAIをレベル別に詳解!

    現在ではAI(人工知能)は、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、あるいはカメラ撮影時の顔認
    識など、生活のあらゆる場面に出てきます。
    このようなAI技術は、機械学習のアルゴリズムや統計学などの高度な
    技術で構成されており、開発者にとって高いハードルでした。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詳しく解説しました。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    吉積 礼敏(ヨシズミ アヤトシ)
    クラウドエース株式会社取締役会長。大規模システム開発のインフラからアプリ開発まで幅広く経験。アクセンチュア退職後2005年に吉積情報株式会社を創業。Google Cloudの認定トレーナーであり、9個の資格を持つ

    神谷 乗治(カミヤ ジョウジ)
    クラウドエース株式会社技術本部DataML Division所属。データMLエンジニア。3児の育児奮闘中@沖縄。SI業務のプリセールス、コンサル、設計、開発、マネジメントまで手広く担当

    高鳥 智正(タカトリ トモマサ)
    クラウドエース株式会社技術本部DataML Division所属

    宮城 望(ミヤギ ノゾム)
    クラウドエース株式会社技術本部DataML Division所属。データエンジニアとして主にBigQuery案件に従事

    伊藤 翼(イトウ タスク)
    クラウドエース株式会社技術本部DataML Division所属。好きなGCPプロダクトはPub/SubとDataflow。データ系プロダクト、MLプロダクトを中心に業務に携り、処理パイプラインの構築やGCP導入支援を行う。Google Clo ud認定トレーナー

    阿部 真哉(アベ シンヤ)
    クラウドエース株式会社技術本部Backend Division所属。酒と麺類と粉モンとGAEをこよなく愛するおっちゃんエンジニア

    河野 隆洋(カワノ タカヒロ)
    技術本部SRE Division所属

    大島 涼(オオシマ リョウ)
    技術本部DataML Division所属

    江 文遠(コウ ブンエン)
    APIエンジニア。クラウドエース中国支社代表

    本 雄太朗(モト ユウタロウ)
    技術本部Backend Division所属
  • 著者について

    クラウドエース株式会社 (クラウドエースカブシキガイシャ)
    クラウドエース株式会社はGoogle Cloudを専門としたクラウドインテグレーターであり、
    マネージドサービスプロバイダ(MSP)の認定を受けている。Google Cloudのコンサル
    ティングをはじめ、システム開発、技術サポート、Google Cloud認定トレーニングを提
    供している。
    そして一方で、Google Maps Platformのパートナーでもある。クラウドの導入設計から
    運用・保守までをワンストップでサポートし、AI関連含め、Google Cloud を用いた実績
    を多数保持している。
    国内4都市と海外7ヶ国で拠点を持ち、120社を超えるパートナー企業と共にDXへの多様な
    ニーズに応える。
    https://www.cloud-ace.jp

    吉積 礼敏 (ヨシヅミ アヤトシ)
    クラウドエース株式会社 取締役会長。大規模システム開発のインフラからアプリ開発ま
    で幅広く経験。アクセンチュア退職後2005年に吉積情報株式会社を創業。Google Cloudの認定トレーナーであり、9個の資格を持つ。

    神谷 乗治 (カミヤ ジョウジ)
    技術本部DataML Division所属。データML エンジニア。3児の育児奮闘中@沖縄。SI業務
    のプリセールス、コンサル、設計、開発、マネジメントまで手広く担当。最近は特にDWHや
    MLのインフラ構築部分に面白みを感じている。1、3、4、6、8 章の執筆を担当。

    高鳥 智正 (タカトリ トモマサ)
    技術本部DataML Division 所属。趣味は外食。Google Cloud が、MLOpsプラットフォームとしてさらに発展していくだろうと1 ユーザとして期待している。3、8、9章の執筆を担当。

    宮城 望 (ミヤギ ノゾム)
    技術本部DataML Division所属。データエンジニアとして主にBigQuery 案件に従事。以前
    は機械学習モデルを実装したこともあるが、AutoMLで簡単に機械学習モデルが利用可能に
    なってからは時代の変化の速さを感じている。1、5章の執筆を担当。

    伊藤 翼 (イトウ タスク)
    技術本部DataML Division所属。好きなGCP プロダクトはPub/SubとDataflow。データ系
    プロダクト、MLプロダクトを中心に業務に携り、処理パイプラインの構築やGCP導入支援
    を行う。Google Cloud認定トレーナー。1、4、5章の執筆を担当。

    阿部 真哉 (アベ シンヤ)
    技術本部Backend Division所属。酒と麺類と粉モンとGAEをこよなく愛するおっちゃん
    エンジニア。1、2 章の執筆を担当。

    河野 隆洋 (カワノ タカヒロ)
    技術本部SRE Division所属。主にDBの運用管理を仕事にしていたが、クラウド環境に魅
    力を感じクラウドエースに入社。SQLの知識だけで機械学習が手軽に行えるBigQuery ML
    はまさに未来! 7章の執筆を担当。

    大島 涼 (オオシマ リョウ)
    技術本部DataML Division所属。データの仕事をしたいと一念発起し、40代で前職の地方
    公務員からクラウドエースにジョイン。若きエンジニアたちと共に日々奮闘中。3章の執筆を
    担当。

    江文遠 (コウブンエン)
    API エンジニア。クラウドエース中国支社代表。GCP とCAT 好き。2 章の執筆を担当。

    本 雄太朗 (モト ユウタロウ)
    技術本部Backend Division所属。映画好きエンジニア。GAE とかGKE やってます!
    Go が好きです! 2章の執筆を担当。

GCPの教科書3 Cloud AIプロダクト編―機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platformを詳解 の商品スペック

商品仕様
出版社名:リックテレコム
著者名:吉積 礼敏(著)/神谷 乗治(著)/高鳥 智正(著)/宮城 望(著)/伊藤 翼(著)/阿部 真哉(著)/河野 隆洋(著)/大島 涼(著)/江 文遠(著)/本 雄太朗(著)
発行年月日:2021/11/24
ISBN-10:4865943161
ISBN-13:9784865943160
判型:B5
発売社名:リックテレコム
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:451ページ
縦:24cm
横:19cm
その他:機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platf
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