Aws コンピュータービジョン開発の教科書

コンピュータービジョン（ＣＶ：Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ）で視覚情報を分析すればビジネス上の多くの課題を解決できます。Ａｍａｚｏｎ　Ｗｅｂ　Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）のＡＩ・機械学習サービスを活用したコンピュータービジョン・システムを構築し、本番環境に実装しよう！

目次 : １　ＡＷＳとＡｍａｚｏｎ　Ｒｅｋｏｇｎｉｔｉｏｎでのコンピュータービジョンの紹介（コンピュータービジョン・アプリケーションとＡＷＳのＡＩ・機械学習サービスの概要/ Ａｍａｚｏｎ　Ｒｅｋｏｇｎｉｔｉｏｎの利用/ Ａｍａｚｏｎ　Ｒｅｋｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｃｕｓｔｏｍ　Ｌａｂｅｌｓを使用したカスタムモデルの作成）/ ２　実世界のユースケースへのコンピュータービジョンの適用（本人確認を使用した非接触型ホテルチェックインシステムの構築/ 動画解析パイプラインの自動化/ ＡＷＳ　ＡＩサービスによるコンテンツの検閲）/ ３　エッジでのコンピュータービジョン（Ａｍａｚｏｎ　Ｌｏｏｋｏｕｔ　ｆｏｒ　Ｖｉｓｉｏｎの紹介/ エッジでのコンピュータービジョンを使用した製造不良の検出）/ ４　Ａｍａｚｏｎ　ＳａｇｅＭａｋｅｒを使用したコンピュータービジョン・ソリューションの構築（Ａｍａｚｏｎ　ＳａｇｅＭａｋｅｒ　Ｇｒｏｕｎｄ　Ｔｒｕｔｈを使用したデータのラベル付け/ コンピュータービジョンでのＡｍａｚｏｎ　ＳａｇｅＭａｋｅｒの使用）/ ５　コンピュータービジョン・アプリケーションの運用環境ワークロードのベストプラクティス（Ａｍａｚｏｎ　Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ　ＡＩ（Ａ２１）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合/ エンドツーエンドのコンピュータービジョン・パイプライン設計のベストプラクティス/ コンピュータービジョンへのＡＩガバナンスの適用）

【著者紹介】
ローレン・マレネックス : ＡＷＳのシニアＡＩ・機械学習スペシャリスト・ソリューションアーキテクト。幅広い経験を持ちコンピュータービジョンとＭＬＰｐｓを使用したソリューションの開発に注力している

ネイト・バークマイアー : ＡＷＳのプリンシパル・ソリューションアーキテクト（ＰｈＤ．ＣＳ、ＭＢＡ）。金融サービス業界に焦点をあて、世界中のクラウド統合に取り組んでいる

ジェイ・ラオ : ＡＷＳのプリンシパル・ソリューションアーキテクト。顧客に技術的および戦略的なガイダンスを提供し、ソリューションの設計と実装を喜んで支援している（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）