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  • 現場で使える!Python自然言語処理入門
    4.0
    第一線のAIエンジニアによる 実プロジェクトの経験に裏打ちされた 「自然言語処理」のツボをここに集約! 【本書の目的】 本書は、Pythonを利用して、人工知能分野で注目されている 自然言語の分析手法を解説した書籍です。 従来技術と新技術を比較しつつ、 「インデックス化」「エンティティ抽出」「関係抽出」 「構文解析」「評価・感情・概念分析」を網羅。 Pythonによるプログラムや、APIの利用、 商用サービス(IBM Watson)や OSS(Mecab/Elasticsearch/Word2Vec)の利用など、 実践的な手法を解説します。 また最終章で話題のBERTについて解説します。 【本書の特徴】 本書は全体で5章構成になっています。 第1章:テキスト分析の概要をユーザ―目線、エンジニア目線の両方から丁寧に解説します。 第2章:テキスト分析のタスクを上げ、実際の分析までの具体的な方法を解説します。 第3章:AIの発達する前から利用されていたテキスト分析の手法について、 MecabやElasticsearchといったOSSを利用して解説します。 第4章:IBM社のWatson APIのAI技術を利用したテキスト分析手法を解説します。 第5章:Word2VecというOSSを利用した分析手法や、話題のBERTについて解説します。 【対象読者】 自然言語処理を学びたい理工学生・エンジニア ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • 現場で使える!Watson開発入門 Watson API、Watson StudioによるAI開発手法
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    進化したWatsonでAIアプリを開発しよう! AIサービスの先駆けでもある「Watson(ワトソン)」。 近年急激な進化を遂げています。 機械学習や深層学習を利用したアプリケーション開発において 利用する開発者の方も増加してきています。 本書は、そうしたWatson の主力サービスである、 ・Watson Assistant ・Watson Discovery ・Watson Studio を軸にした開発手法を紹介する書籍です。 第1部では、Watson、Watson APIとIBM Cloudを利用した AIサービス開発の基本を紹介します。 第2部では、「Watson Assistant」「Watson Discovery」「Watson Studio」を利用した AIサービスの開発手法を紹介。 最終章では、ハタプロ社のロボット「ZUKKU(ズック)」の事例なども紹介します。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • スマートフォン就活術 内定をつかむ人のデジタル&ソーシャルスキル
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    就活セミナーのカリスマ人気講師が伝える 本当に使えて成果が出るノウハウ。近年の就職活動は学生にとって悲惨なくらい過酷だ。何十社受けても内定を取れない学生が続出……。そのような中、スマートフォンが普及するにつれ「スマホが就活に有利」という噂がながれ、乗り換える学生が多い。首都圏では約6割の就活生がスマホに乗り換えているという。スマートフォンに乗り換えて、SNS×twitter×アプリを使いこなせば、情報収集からエントリーシート(ES)、セミナー申込から企業研究まで、移動中もバイト先でもどこでも就活ができる。クラウドによるスケジュール管理、Facebookによる情報発信や、収集した企業情報をESや面接に反映させる方法などの、就活に有益なスマホ活用のノウハウを、日本最大級のキャリア支援組織「しゅうかつついったー」代表を務める就活セミナーのカリスマ人気講師がわかりやすく解説する。

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  • 使ってわかったAWSのAI ~まるごと試せば視界は良好 さあPythonではじめよう!
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    1巻2,640円 (税込)
    本書は、5つの章で構成されています。 まず第1章でAIの基礎知識、第2章で機械学習のワークフローなどについて説明します。 次章以降、Pythonで実際に操作していきます。第3章では、画像認識(Rekognition)、音声認識(Transcribe)、チャットボット作成(Lex)、予測モデル作成(Forecast)などを見てみます。AWS AIの世界はさらに広がります。第4章では、モデルの作成、トレーニング、デプロイといった、機械学習の一連のプロセスを実現する完全マネージド型サービス「SageMaker」にチャレンジします。 そして最終章で、深層学習フレームワーク「AWS Deep Learning AMI」を紹介。より一層柔軟に環境を構築したいケースに便利なサービスです。 AWS AIのサービスは多岐にわたっており、全貌をつかむのも一苦労です。本書のナビゲートに沿って操作し、何ができるのか、どのように進めればよいのかを体感しましょう!

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