「機械学習・ＡＩ」のためのデータ処理入門　「数値」「文字」「画像」「音声」…さまざまなデータが扱える！

ＡＩという用語はすでに社会の中に浸透し、さまざまなサービスとして提供されていますが、「数値の処理」と「画像の処理」が、「同じデータの処理」であることはあまり知られていません。本書では、「画像」や「数値」をデータ処理する流れを、分かりやすく解説。画像処理の仕組みを理解し、自分でも市販のパソコンで画像処理をできるように説明しています。

AIという用語はすでに社会の中に浸透し、様々なサービスとして提供されています。
その中で多くの人が、「数値の処理」と「画像の処理」が、「同じデータの処理」であることは、そう簡単に理解していません。
しかし、数値処理、文字処理、画像処理、音声処理、言語処理は、まったく同じ流れでデータは処理されているのです。

本書では、「画像」や「数値」をデータ処理する流れを、分かりやすく解説します。
画像処理の仕組みを理解し、自分でも市販のパソコンで画像処理をできるようにすることを目的として構成しています。

目次

■データから機械学習・AIの流れを知る
連立方程式からデータを捉えてみる
数値データと画像処理のデータ
画像処理で初期に学ぶデータセット
■不連続面の境界検出
ImageJを使った境界検出
Python（OpenCVとCanny関数）を使ったエッジ検出
Wordを使った輪郭検出
Pythonで決定木数値データを可視化する
■物体検出（Object Detection）
画像処理と物体検出
自前データを学習データにして物体検出
■ヒートマップ（HeatMap）
物体検出と「HeatMap」「Segmentation」
ヒートマップ
■セグメンテーション（Segmentation）
セグメンテーションのひとつのSegNetの仕組み
セグメンテーション
セマンティック・セグメンテーション
■応用できるソースコード
微細な境界検出
自己組織化マップ
自己組織化臨界状態理論から機械学習への拡張
■AIはどこまで進化するのか
ChatGPT（対話型大型言語処理AI）
AIが分かる人が1人いればプログラマーは不要の時代に！？
AIの基本モデル「Neural Network」を生成

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