Mullen [PC・システム開発]
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| 商品 | 説明 | 価格 |
|---|---|---|
 【中古】 マスタリングBlender / Tony Mullen, 小口 博朗 / アスキー・メディアワークス [大型本]【メール便送料無料】 古本倶楽部 楽天市場店 | 著者：Tony Mullen, 小口 博朗出版社：アスキー・メディアワークスサイズ：大型本ISBN-10：404868373XISBN-13：9784048683739■通常24時間以内に出荷可能です。※繁忙期やセール等、ご注文数が多い日につきましては 出荷まで48時間かかる場合があります。あらかじめご了承ください。 ■1冊から送料無料です。■中古品ではございますが、良好なコンディションです。決済は、クレジットカード、代引き等、各種決済方法がご利用可能です。■万が一品質に不備が有った場合は、返金対応。■クリーニング済み。■商品状態の表記につきまして・非常に良い： 使用されてはいますが、 非常にきれいな状態です。 書き込みや線引きはありません。・良い： 比較的綺麗な状態の商品です。 ページやカバーに欠品はありません。 文章を読むのに支障はありません。・可： 文章が問題なく読める状態の商品です。 マーカーやペンで書込があることがあります。 商品の傷みがある場合があります。基本的に付録・付属品等付いていない状態です。 | 534円 |
 AWS コンピュータービジョン開発の教科書【電子書籍】[ Lauren Mullennex ] 楽天Kobo電子書籍ストア | ＜p＞＜strong＞視覚情報を分析してビジネス課題を解決！AWSのAI・機械学習サービスを活用しよう＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞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。＜br /＞ Amazon Web Services（AWS）のAI・機械学習サービスを活用し、コンピュータービジョン・システム構築。実際の本番環境でも展開できるよう、具体的な実装方法を紹介します。＜br /＞ Packt Publishing「Computer Vision on AWS」の翻訳書。＜/p＞ ＜p＞［対象読者］＜br /＞ ・AWSでコンピュータービジョン・システムを構築する方法を理解したい＜br /＞ ・AWS活用に関する基本的な知識のある方＜br /＞ ・機械学習の概念とPythonプログラミング言語を理解しているエンジニア・データサイエンティスト＜/p＞ ＜p＞［目次］＜br /＞ Part 1：AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介＜br /＞ 1章 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＜br /＞ 2章 Amazon Rekognitionの利用＜br /＞ 3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成＜/p＞ ＜p＞Part 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＜br /＞ 4章 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＜br /＞ 5章 動画解析パイプラインの自動化＜br /＞ 6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲＜/p＞ ＜p＞Part 3：エッジでのコンピュータービジョン＜br /＞ 7章 Amazon Lookout for Visionの紹介＜br /＞ 8章 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＜/p＞ ＜p＞Part 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＜br /＞ 9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け＜br /＞ 10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用＜/p＞ ＜p＞Part 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＜br /＞ 11章 Amazon Augmented AI（A2I）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合＜br /＞ 12章 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＜br /＞ 13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用＜/p＞ ＜p＞Part 1：AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介＜br /＞ 1章 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＜br /＞ 2章 Amazon Rekognitionの利用＜br /＞ 3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成＜/p＞ ＜p＞Part 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＜br /＞ 4章 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＜br /＞ 5章 動画解析パイプラインの自動化＜br /＞ 6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲＜/p＞ ＜p＞Part 3：エッジでのコンピュータービジョン＜br /＞ 7章 Amazon Lookout for Visionの紹介＜br /＞ 8章 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＜/p＞ ＜p＞Part 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＜br /＞ 9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け＜br /＞ 10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用＜/p＞ ＜p＞Part 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＜br /＞ 11章 Amazon Augmented AI（A2I）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合＜br /＞ 12章 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＜br /＞ 13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用＜/p＞ ＜p＞Lauren Mullennex：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。複数の業界にわたるインフラストラクチャ、DevOps、クラウドアーキテクチャの幅広い経験を持っている＜br /＞ Nate Bachmeier：AWSのプリンシパル・ソリューションアーキテクト。金融サービス業界に焦点を当て世界中のクラウド統合に取り組んでいる＜br /＞ Jay Rao：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支援している＜br /＞ ［翻訳者］＜br /＞ 鈴木貴典：アクロクエストテクノロジー株式会社にて、シニア・テクニカルアーキテクトとしてクラウドシステムの開発やコンサルティングに従事。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Lookout for Vision＜br /＞ 山本大輝：東京大学大学院情報理工学系研究科を修了後、アクロクエストテクノロジー株式会社でシニア・データサイエンティストとして機械学習プロジェクトを推進。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon SageMaker＜br /＞ 宮島拓也：AWSを利用した多くのクラウドサービスの開発・構築経験を持ち、モバイルとクラウドを連携したAIサービスの開発に取り組む。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Rekognition＜br /＞ 吉岡駿：機械学習／AIを利用したクラウドサービスの開発や画像処理を用いた研究開発に従事。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Bedrock＜/p＞ ＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。＜br /＞ ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜br /＞ ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞＜strong＞※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします＜/strong＞＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。 | 3,828円 |
 AWS コンピュータービジョン開発の教科書 （Compass） [ Lauren Mullennex ] 楽天ブックス | Compass Lauren Mullennex Nate Bachmeier マイナビ出版エーダリューエスコンピュータービジョンカイハツノキョウカショ ローレンマレネックス ネイトバークマイアー 発行年月：2024年03月19日 予約締切日：2024年01月25日 ページ数：376p サイズ：単行本 ISBN：9784839984663 マレネックス，ローレン（Mullennex,Lauren） 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 バークマイアー，ネイト（Bachmeier,Nate） 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 ラオ，ジェイ（Rao,Jay）（＃ラオ，ジェイ） 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） 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） 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！ 本 パソコン・システム開発 その他 | 3,828円 |
 【3980円以上送料無料】AWSコンピュータービジョン開発の教科書／Lauren Mullennex／著 Nate Bachmeier／著 Jay Rao／著 鈴木貴典／〔ほか〕訳 トップカルチャーBOOKSTORE | Compass Data Science マイナビ出版 画像認識 機械学習 359P 24cm エ−ダブリユ−エス コンピユ−タ− ビジヨン カイハツ ノ キヨウカシヨ AWS／コンピユ−タ−／ビジヨン／カイハツ／ノ／キヨウカシヨ コンパス デ−タ サイエンス COMPASS DATA SCIENCE マレネツクス，ロ−レン MULLENNEX，LAUREN バ−クマイア−，ネイト BACHMEIER，NATE ラオ，ジエイ RAO，JAY スズキ，タカノリ | 3,828円 |
 AWSコンピュータービジョン開発の教科書／LaurenMullennex／NateBachmeier／JayRao【3000円以上送料無料】 bookfan 1号店 楽天市場店 | 著者LaurenMullennex(著) NateBachmeier(著) JayRao(著)出版社マイナビ出版発売日2024年03月ISBN9784839984663ページ数359Pキーワードえーだぶりゆーえすこんぴゆーたーびじよんかいはつの エーダブリユーエスコンピユータービジヨンカイハツノ まれねつくす ろ−れん MUL マレネツクス ロ−レン MUL9784839984663内容紹介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、コンピュータービジョン・システム構築。実際の本番環境でも展開できるよう、具体的な実装方法を紹介します。Packt Publishing「Computer Vision on AWS」の翻訳書。［対象読者］・AWSでコンピュータービジョン・システムを構築する方法を理解したい・AWS活用に関する基本的な知識のある方・機械学習の概念とPythonプログラミング言語を理解しているエンジニア・データサイエンティスト［目次］Part 1：AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介1章 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2章 Amazon Rekognitionの利用3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成Part 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4章 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5章 動画解析パイプラインの自動化6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲Part 3：エッジでのコンピュータービジョン7章 Amazon Lookout for Visionの紹介8章 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Part 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9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用Part 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11章 Amazon Augmented AI（A2I）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合12章 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13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用※本データはこの商品が発売された時点の情報です。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） | 3,828円 |
 AWSコンピュータービジョン開発の教科書 Lauren Mullennex/著 Nate Bachmeier/著 Jay Rao/著 鈴木貴典/〔ほか〕訳 ドラマ×プリンセスカフェ | ■ISBN:9784839984663★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルAWSコンピュータービジョン開発の教科書 Lauren Mullennex/著 Nate Bachmeier/著 Jay Rao/著 鈴木貴典/〔ほか〕訳ふりがなえ−だぶりゆ−えすこんぴゆ−た−びじよんかいはつのきようかしよAWS/こんぴゆ−た−/びじよん/かいはつ/の/きようかしよこんぱすで−たさいえんすCOMPASSDATASCIENCE発売日202403出版社マイナビ出版ISBN9784839984663大きさ359P 24cm著者名Lauren Mullennex/著 Nate Bachmeier/著 Jay Rao/著 鈴木貴典/〔ほか〕訳 | 3,828円 |
 AWSコンピュータービジョン開発の教科書／LaurenMullennex／NateBachmeier／JayRao【1000円以上送料無料】 bookfan 2号店 楽天市場店 | 著者LaurenMullennex(著) NateBachmeier(著) JayRao(著)出版社マイナビ出版発売日2024年03月ISBN9784839984663ページ数359Pキーワードえーだぶりゆーえすこんぴゆーたーびじよんかいはつの エーダブリユーエスコンピユータービジヨンカイハツノ まれねつくす ろ−れん MUL マレネツクス ロ−レン MUL9784839984663内容紹介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、コンピュータービジョン・システム構築。実際の本番環境でも展開できるよう、具体的な実装方法を紹介します。Packt Publishing「Computer Vision on AWS」の翻訳書。［対象読者］・AWSでコンピュータービジョン・システムを構築する方法を理解したい・AWS活用に関する基本的な知識のある方・機械学習の概念とPythonプログラミング言語を理解しているエンジニア・データサイエンティスト［目次］Part 1：AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介1章 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2章 Amazon Rekognitionの利用3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成Part 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4章 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5章 動画解析パイプラインの自動化6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲Part 3：エッジでのコンピュータービジョン7章 Amazon Lookout for Visionの紹介8章 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Part 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9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用Part 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11章 Amazon Augmented AI（A2I）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合12章 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13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用※本データはこの商品が発売された時点の情報です。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） | 3,828円 |