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書籍『iPhone／Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門』刊行のお知らせ
[18/12/19]
提供元：DreamNews
提供元：DreamNews
株式会社ボーンデジタル（東京都千代田区、代表取締役 村上 徹）は、書籍『iPhone／Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門』を全国の書店を通じて刊行します。モバイル端末でも人工知能（AI）を活用したアプリを手軽に利用できるようになりました。これから機械学習をはじめたい「iPhone/Androidアプリ開発者」に最適な1冊です。
【概要】
書籍名：iPhone／Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門
刊行予定日：2019年1月下旬
著者：布留川 英一
定価：本体4,200円 + 税
ISBN：978-4-86246-438-5
サイズ：B5変形（182 × 235 mm）
ページ数：480ページ
発行：株式会社ボーンデジタル
【画像 http://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000186951&id=bodyimage1】
【画像 http://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000186951&id=bodyimage2】
【本書の特徴】
iPhone/Androidのアプリ開発の経験者を対象に、これから機械学習をはじめる方から読めるように構成しています。
本書では、Appleが提供するフレームワーク「Core ML」「Create ML」「Turi Create」、Googleが提供するフレームワーク「ML Kit」「Cloud AutoML」「TensorFlow」を取り上げています。これらのフレームワークには、すでに学習済みの推論モデルが準備され、データを用意すれば画像分類などが手軽に行えるものから、簡単なステップで自身で活用したい推論モデルを作成できるものまで、それぞれに特徴があります。
それらを踏まえ、フレームワークごとにサンプルプログラムを作りながら、それぞれの詳細を解説しています。
【著者について】
布留川 英一（ふるかわ ひでかず）
1975年生まれ。群馬県出身。会津大学コンピュータ理工学部コンピュータソフトウェア学科卒。2000年より株式会社ドワンゴにて、携帯アプリの研究開発に携わる。2005年より株式会社UEIにて、スマートフォン、二足歩行ロボット向けのアプリを開発。2013年、ハイパーテキストタブレット端末「enchantMOON」の開発に参加。2017年よりGHELIAにて、人工知能、VR、ARの研究開発に従事。
「Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング」（ボーンデジタル／2018年刊）「Unity ゲーム プログラミング・バイブル」（ボーンデジタル／2018年刊）、「Androidプログラミングバイブル」（ソシム／2017年刊）など、プログラミング関連を中心に著書多数。
【目次】
第1章 機械学習とフレームワーク
1-1 機械学習の概要
1-2 Core ML
1-3 Create ML
1-4 Turi Create
1-5 ML Kit
1-6 Cloud AutoML
1-7 TensorFlow
第2章 Core ML − 基本
2-1 画像分類（画像）
2-2 画像分類（カメラ映像）
2-3 類似画像検索
2-4 物体検出
2-5 画風変換
2-6 活動分類
2-7 テキスト分類
第3章 Core ML − Vision・Natural Language
3-1 顔検出
3-2 バーコード検出
3-3 テキスト検出
3-4 水平線検出
3-5 物体移動トラッキング
3-6 自然言語処理
第4章 Create ML
4-1 画像分類
4-2 テキスト分類
4-3 分類
4-4 回帰
第5章 Turi Create − タスクベース
5-1 Pythonの開発環境
5-2 Jupyter Notebook
5-3 画像分類
5-4 類似画像検索
5-5 物体検出
5-6 画風変換
5-7 活動分類
5-8 テキスト分類
5-9 レコメンド
第6章 Turi Create − アルゴリズムベース
6-1 分類
6-2 回帰
6-3 クラスタリング
6-4 グラフ分析
6-5 テキスト分析
第7章 ML Kit
7-1 ML Kitの準備
7-2 画像分類（画像）
7-3 画像分類（カメラ映像）
7-4 顔検出
7-5 バーコード検出
7-6 ランドマーク認識
7-7 テキスト認識
7-8 カスタムモデル
第8章 Cloud AutoML
8-1 画像分類（Vision）
8-2 テキスト分類（Natural Language）
8-3 翻訳（Translation）
8-4 AutoML API
第9章 TensorFlow
9-1 画像分類
9-2 テキスト分類
9-3 過学習と未学習
9-4 FrozenGraphDefへの変換
9-5 mlmodelファイルへの変換
9-6 tfliteファイルへの変換
【こんな方におススメ】
iPhone/Androidのアプリ開発の経験者で、「機械学習」「深層学習」を活用したアプリ開発に興味のある方
書籍紹介ページ URL：
https://www.borndigital.co.jp/book/12218.html
Amazon URL：
https://www.amazon.co.jp/dp/4862464386/
【本件に関するお問い合わせはこちら】
会社名：株式会社ボーンデジタル
http://www.borndigital.co.jp/
担当者：野村 享広
TEL : 03-5215-8664
FAX : 03-5215-8667
E-mail:yukihiro-n@borndigital.jp
【概要】
書籍名：iPhone／Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門
刊行予定日：2019年1月下旬
著者：布留川 英一
定価：本体4,200円 + 税
ISBN：978-4-86246-438-5
サイズ：B5変形（182 × 235 mm）
ページ数：480ページ
発行：株式会社ボーンデジタル
【画像 http://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000186951&id=bodyimage1】
【画像 http://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000186951&id=bodyimage2】
【本書の特徴】
iPhone/Androidのアプリ開発の経験者を対象に、これから機械学習をはじめる方から読めるように構成しています。
本書では、Appleが提供するフレームワーク「Core ML」「Create ML」「Turi Create」、Googleが提供するフレームワーク「ML Kit」「Cloud AutoML」「TensorFlow」を取り上げています。これらのフレームワークには、すでに学習済みの推論モデルが準備され、データを用意すれば画像分類などが手軽に行えるものから、簡単なステップで自身で活用したい推論モデルを作成できるものまで、それぞれに特徴があります。
それらを踏まえ、フレームワークごとにサンプルプログラムを作りながら、それぞれの詳細を解説しています。
【著者について】
布留川 英一（ふるかわ ひでかず）
1975年生まれ。群馬県出身。会津大学コンピュータ理工学部コンピュータソフトウェア学科卒。2000年より株式会社ドワンゴにて、携帯アプリの研究開発に携わる。2005年より株式会社UEIにて、スマートフォン、二足歩行ロボット向けのアプリを開発。2013年、ハイパーテキストタブレット端末「enchantMOON」の開発に参加。2017年よりGHELIAにて、人工知能、VR、ARの研究開発に従事。
「Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング」（ボーンデジタル／2018年刊）「Unity ゲーム プログラミング・バイブル」（ボーンデジタル／2018年刊）、「Androidプログラミングバイブル」（ソシム／2017年刊）など、プログラミング関連を中心に著書多数。
【目次】
第1章 機械学習とフレームワーク
1-1 機械学習の概要
1-2 Core ML
1-3 Create ML
1-4 Turi Create
1-5 ML Kit
1-6 Cloud AutoML
1-7 TensorFlow
第2章 Core ML − 基本
2-1 画像分類（画像）
2-2 画像分類（カメラ映像）
2-3 類似画像検索
2-4 物体検出
2-5 画風変換
2-6 活動分類
2-7 テキスト分類
第3章 Core ML − Vision・Natural Language
3-1 顔検出
3-2 バーコード検出
3-3 テキスト検出
3-4 水平線検出
3-5 物体移動トラッキング
3-6 自然言語処理
第4章 Create ML
4-1 画像分類
4-2 テキスト分類
4-3 分類
4-4 回帰
第5章 Turi Create − タスクベース
5-1 Pythonの開発環境
5-2 Jupyter Notebook
5-3 画像分類
5-4 類似画像検索
5-5 物体検出
5-6 画風変換
5-7 活動分類
5-8 テキスト分類
5-9 レコメンド
第6章 Turi Create − アルゴリズムベース
6-1 分類
6-2 回帰
6-3 クラスタリング
6-4 グラフ分析
6-5 テキスト分析
第7章 ML Kit
7-1 ML Kitの準備
7-2 画像分類（画像）
7-3 画像分類（カメラ映像）
7-4 顔検出
7-5 バーコード検出
7-6 ランドマーク認識
7-7 テキスト認識
7-8 カスタムモデル
第8章 Cloud AutoML
8-1 画像分類（Vision）
8-2 テキスト分類（Natural Language）
8-3 翻訳（Translation）
8-4 AutoML API
第9章 TensorFlow
9-1 画像分類
9-2 テキスト分類
9-3 過学習と未学習
9-4 FrozenGraphDefへの変換
9-5 mlmodelファイルへの変換
9-6 tfliteファイルへの変換
【こんな方におススメ】
iPhone/Androidのアプリ開発の経験者で、「機械学習」「深層学習」を活用したアプリ開発に興味のある方
書籍紹介ページ URL：
https://www.borndigital.co.jp/book/12218.html
Amazon URL：
https://www.amazon.co.jp/dp/4862464386/
【本件に関するお問い合わせはこちら】
会社名：株式会社ボーンデジタル
http://www.borndigital.co.jp/
担当者：野村 享広
TEL : 03-5215-8664
FAX : 03-5215-8667
E-mail:yukihiro-n@borndigital.jp
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