画像処理は，それ自体の学問的体系がないため，その教育，研究，開発，利用でしばしば混乱があった．本書はこれらの混乱をさけるため初めてアルゴリズムを体系化した書である．体系化にあたっては手法，機能，利用を中心に編集した．基礎編ではアルゴリズム共通の関連知識として初心者にも十分理解できるように詳述し，また，機能編では現在ほぼ確立されていると思われるディジタル画像処理アルゴリズムを網羅した． [基礎編] 第1部 画像処理 1 画像処理の歴史 2 ディジタル画像と処理 3 画像のモデル 4 画像の幾何学 5 パターン認識とニュートラルネットワーク 6 画像処理とコンピュータビジョン 7 画像処理と弛緩法 第2部　関連知識 1 視覚 2 光と色 3 波動光学 4 放射伝達理論 5 画像と統計・確立 6 画像の線形変換 7 計算幾何学とモルフォロジー 8 ファジイ理論と画像処理 [機能編] 第1部　射影 1 画像再生 2 画像復元 3 補正 4 濃淡・色情報の変換 5 空間的情報の変換 6 幾何学的情報の変換 7 画像のデータ圧縮 8 2値画像処理 第2部　認識 1 分類 2 領域分割 3 マッチング 第3部　トピックス 1 画像の特殊効果 2 レンダリング 3 画像系列の処理 4 文書画像解析 5 3次元画像処理

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 Streamlitで手軽にAI技術を活用！あなたはＡＩを使えているのか？生成AI“ChatGPT”や画像生成AI“DALL・E”などの最近話題のＡＩを扱うスキルを体験学習!!データサイエンティスト・マーケッター 必須のスキル!!---本書は、急速に使えるようになってきたAI技術を使用するテクニックを学ぶ書籍です。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。昨今は便利なオープンソースや機能が誰でも使えるように公開されています。それらを活用してAIプログラミングを学び、AIプログラミングのスキルを獲得しましょう。 ■ 0　序　章 0-1　AIを活用するとは何か 0-2　プログラミング環境を整えよう 0-3　ウォーミングアップ：streamlitを使って計算アプリをつくってみよう！ streamlitを起動してみよう 簡単な掛け算アプリを作成してみよう 掛け算/足し算を選択できるようにアプリを拡張しよう コラム①：教育者という立場から見た本書の魅力 ■ 1　人やモノを検知するAIでアプリを作ってみよう 1-1　物体検知アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 物体検知を実装しよう 人数を計測して出力しよう 動画から人数計測結果をグラフとして出力しよう 1-2　物体検知AIを紐解こう 画像データを扱ってみよう 動画データを扱ってみよう 画像の物体検知を行って物体検知AIの中身を知ろう 物体検知のパラメータを変えて出力させてみよう 写っている人の数を数えてみよう ■ 2　骨格や顔の部位を推定するAIでアプリを作ってみよう 2-1　骨格推定アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 骨格推定機能を実装しよう 骨格推定を活用してどちらの手を挙げているか検知してみよう 顔の部位を推定するアプリを作ってみよう 顔の部位を推定して目線を判定するアプリを作ってみよう 2-2　骨格顔推定AIを紐解こう 骨格推定AIの中身を知ろう 複数のデータを骨格推定してAIの予測結果を理解しよう 顔の部位推定AIの中身を知ろう ■ 3　写真の画風を変えるAIでアプリを作ってみよう 3-1　写真の画風を変えるアプリを作成しよう 2つの画像読み込み機能を作成しよう 画風変換機能を実装しよう アニメ風画像に変換するアプリを作ってみよう アニメ風画像に変換するアプリを改良してみよう 3-2　画風変換AIを紐解こう 画風変換AIへの入力データを知ろう 画風変換AIを実行しよう アニメ風変換AIを見てみよう コラム②：対談「教育現場でどう役に立つのか？」 ■ 4　テキストを単語に分割するAIでアプリを作ってみよう 4-1　どんな単語が含まれているか可視化するアプリを作成しよう 文字を入力できるようにしよう 単語を分割してみよう 単語に関する情報を抽出してアプリを拡張しよう CSVに書かれている文章の中身を可視化するアプリに拡張しよう 4-2　形態素解析を紐解こう 形態素解析をやってみよう 係り受け/固有表現抽出をやってみよう 形態素解析をつかいこなそう ■ 5　類似文章を検索するAIでアプリを作ってみよう 5-1　類似文章を検索するアプリを作成しよう 2つの文章の類似度を測定するアプリを作成しよう 類似文章を検索するアプリに拡張しよう 5-2　言語系AIによる文章の特徴量化と類似度計算を紐解こう 単語集計で文章を特徴量化してみよう 単語分散表現による特徴量化を体験しよう コラム③：対談「子どもたちに向けて」 ■ 6　OpenAIのGPTを活用したアプリを作ってみよう 6-1　GPTを活用したアプリを作成してみよう GPTの基本知識を押さえよう OpenAIのAPIを使用する準備を整えよう プログラムを生成してくれるアプリを作成しよう 6-2　GPTの利用方法について深堀りしてみよう GPT3.5モデルの特徴を確認しよう パラメータによる違いを確認しよう 様々な利用用途を試してみる API単体で利用する場合の留意点を押さえよう ■ 7　OpenAIの画像生成AIを活用したアプリを作ってみよう 7-1　画像を生成するアプリを作成しよう OpenAIの画像生成に関する基本知識を押さえよう 画像を生成してくれるアプリを作成しよう GPTと組み合わせたアプリに拡張しよう 7-2　画像生成（DALL・E）の利用方法について深堀りしてみよう 画像生成の基本的な使い方を押さえよう 画像生成のやり方を変えてみよう 言語の入れ方や種類を工夫してみよう コラム④：対談「プログラミングを他業種の人が習得する」

The fourth edition of Gene H. Golub and Charles F. Van Loan's classic is an essential reference for computational scientists and engineers in addition to researchers in the numerical linear algebra community. Anyone whose work requires the solution to a matrix problem and an appreciation of its mathematical properties will find this book to be an indispensible tool. This revision is a cover-to-cover expansion and renovation of the third edition. It now includes an introduction to tensor computations and brand new sections on: fast transforms; parallel LU; discrete Poisson solvers; pseudospectra; structured linear equation problems; structured eigenvalue problems; large-scale SVD methods; and, polynomial eigenvalue problems. Matrix Computations is packed with challenging problems, insightful derivations, and pointers to the literature-everything needed to become a matrix-savvy developer of numerical methods and software.

話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」はじめての入門書！ 図解入り解説！ 話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」 はじめての入門書！ わかりやすい図解入り解説！ 話題の画像生成AI「Stable Diffusion（ステイブル ディフュージョン）」 はじめての入門書！ わかりやすい図解入り解説！

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

コンピュータビジョンの代表的な計算手順（アルゴリズム）について，詳細に解説． OpenCVやWeb上のプログラムなど，コンピュータビジョンを行ううえでのツールは充実していますが，これらを改良したり，自分の問題のために書き換えるのは，一筋縄ではいきません． 本書では，コンピュータビジョン，とくに画像からの3次元解析の代表的な手法について，それらの計算手順（アルゴリズム）を詳細に解説することで，こうした問題を解決するヒントを提供します． 〈本書の特徴〉 ・「計算手順」→「解説」という順序で解説 →理論の詳細を追わなくても学べる． ・アルゴリズムの適用例を示し，それぞれの精度と処理速度を評価 →高精度・高速な処理を行うために，アルゴリズムの何をどのように工夫すればよいかがわかる． ・この分野の第一人者である著者らが，各手法について，歴史的概観を交えて参考文献を紹介 →今後の学習の指針，分野の概観が得られる． なお，実装を容易にするために，代表的な手順のサンプルコードと，行列・ベクトル演算ライブラリEigenの解説を森北出版のWeb サイトで公開しています． 第1章　序　論 第I部　コンピュータビジョンの基礎技術 第2章　楕円当てはめ 第3章　基礎行列の計算 第4章　三角測量 第5章　2画像からの3次元復元 第6章　射影変換の計算 第7章　平面三角測量 第8章　平面の3次元復元 第9章　楕円の解析と円の3次元計算 第II部　多画像からの3次元復元 第10章　多視点三角測量 第11章　バンドル調整 第12章　アフィンカメラの自己校正 第13章　透視投影カメラの自己校正

注目のコンピュータービジョンライブラリ。高度な映像処理、解析がPythonでさらに簡単に! 第1章 OpenCVについて(OpenCVとは OpenCVの機能と構成 ほか) 第2章 画像・映像入出力(画像ファイルの表示 画像ファイルの処理と保存 ほか) 第3章 映像処理(カラーチャンネルの分離と合成 移動物体の抽出(浮動小数点数型画像) ほか) 第4章 基本操作(テキストとグラフィックスの描画 ピクセルの直接操作(映像処理) ほか) 第5章 映像解析(テンプレートマッチング オプティカルフロー検出 ほか) 付録

ディープラーニングを活用した各社の様々な事例やサービスをまとめた、まさに次世代の産業界の指標となる1冊です。 自動化や効率化が進むこれからの時代にますます注目を集めているディープラーニング。 本書では、ディープラーニングを活用した様々な事例やディープラーニングを用いたサービスを 提供する企業の取り組みをまとめた、まさに次世代の産業界の指標となる1冊です。 【序論】 ・ディープラーニングとはなにか? 　日本大学 生産工学部/杉沼浩司 ほか ・深層学習がもたらした画像認識技術の飛躍的向上 　株式会社センスタイムジャパン ・ディープラーニングへの取り組み 　~異常検知エンジン「gLupe」の紹介~ 　株式会社システム計画研究所/久野祐輔 ・従来の概念を変えるディープラーニングを 　用いた画像解析ソフトウェア「SuaKIT」 　株式会社アプロリンク/塚田大和 ・Deep Learning を活用した 　外観検査システム「WiseImaging」 　株式会社シーイーシー/久保田進也 【特別インタビュー】 ・“データを価値に変える" 　人工知能でビジネスをサポートするブレインパッドの取り組み 　株式会社ブレインパッド ・産業用画像処理におけるディープラーニングの真価 　─ HALCON が提供する機械学習機能とディープラーニング活用機能 ─ 　株式会社リンクス/島 輝行 ・トンネル切羽 AI 自動評価システム ̶　Deep Learning 活用による取り組み̶ 　日本システムウエア株式会社/野村貴律 　株式会社 安藤・間/宇津木慎司 ・エッジコンピューティング向け組込み特化の 　ディープラーニングフレームワーク「KAIBER」の活用法 　ディープインサイト株式会社/久保田良則 【画像センシング展̶特別招待講演より】 ・画像診断におけるAI 活用推進について 　東京慈恵会医科大学 放射線医学講座/准教授 中田典生 ・個体差がある物体でも瞬時に識別 　画像識別技術「AI-Scan」 　株式会社ブレイン/多鹿一良 ・人間の感覚をもった画像検査システム 　「Deep Inspection」 　株式会社 Rist/遠野宏季 ・画像認識および Deep Learning 開発サービス 　「TrustSense」 　株式会社トラスト・テクノロジー/山本隆一郎 ■製品紹介 ●株式会社スカイロジック ●丸紅無線通信株式会社 ●アースアイズ株式会社 ●HPCシステムズ株式会社 ●株式会社エンルートラボ ●キヤノン IT ソリューションズ株式会社 ●クリスタルメソッド株式会社 ●コグネックス株式会社 ●株式会社システムズナカシマ ●株式会社タイテック ●ビットブリッジ株式会社 ●株式会社マイクロテクニカ ●株式会社ミラック光学

ラズパイを使ってさまざまな機械学習の演習を行い、体験を重ねながら理解する入門書。専門知識がなくても読み通せます。 ラズパイを使ってさまざまな機械学習の演習を行い、体験を重ねながら理解する入門書。専門知識がなくても読み通せます。 第1章　機械学習と人工知能、ニューラルネットワークとの関係 第2章　機械学習入門 第3章　Raspberry Piで機械学習を体験するための準備（※） 第4章　サポートベクトルマシンによるアヤメの分類 第5章　多層ニューラルネットワークによるアヤメの分類 第6章　手書き数字の分類 第7章　コンピュータとじゃんけん勝負をしよう 第8章　画像処理でグー・チョキ・パーを読み取ろう 第9章　じゃんけんシステムの完成 第10章　ディープラーニング ※Raspberry Pi用OSのインストールと環境設定の解説は、本書のサポートページに掲載されます。 【付録A】matplotlibを用いたプログラムの解説 【付録B】OpenCVを用いたプログラムの解説 【付録C】自分の手の画像を学習用データとする方法 （注：【付録】はサポートページにてPDF形式で配布します。電子版では、末尾に収録されます）

自然言語処理編

自ら問いを発見し、解決する――科学の現場だけではなく、実際の社会においても求められる基礎的なスキルを身につけ、アカデミックの世界を体験してみよう。アクティブラーニングの実践例も紹介。東京大学の必修講義「初年次ゼミナール理科」の好評テキストの改訂版。 はじめに 基礎編　サイエンティフィック・スキルを身につける 特別編　初年次ゼミナール理科の授業を受けるにあたって知ってほしいこと（若杉桂輔） １．アカデミックな知の現場へ――大学での学びとは ２．研究のプロセス ３．研究倫理 ４．学術論文の種類と構成 ５．文献検索 6．文献の引用 7．レポート 8．ピアレビュー 9．グループワーク 10．プレゼンテーション 実践編　実録！　初年次ゼミナール理科 1．老化のメカニズムに迫る――アンチエイジングは可能か？（江頭正人） 2．建築の可能性（川添善行） 3．体験的ものづくり学――3Dプリンタによるコマづくり（三村秀和ほか） 4．機械学習入門（杉山　将・佐藤一誠） 5．数学・物理をプログラミングで考える（田浦健次朗） 6．知能ロボット入門（鳴海拓志・中嶋浩平) 7．私たちの身近にあるタンパク質を科学する（片岡直行ほか） 8．身近な物理でサイエンス（松本　悠） 9．薬学における生物学の役割と貢献（中嶋悠一朗ほか) 10．分子の形を知り，物質をデザインする（宮島　謙） 11. モーションコントロール入門――ロボットや車両を上手に動かす科学（古関隆章） 12．駒場キャンパスやその周辺のまちを歩き、その空間について考える（中島直人・廣井　悠） 13．電子回路で学ぶモデリング手法（三田吉郎） 14．工学×デザイン――ワークショップで学ぶ理系のためのデザイン（村上　存・泉　聡志） 研究の世界へ　研究におけるセレンディピティ的発見の紹介（若杉桂輔） 講義一覧 あとがき 図の出典

プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。 プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。 Neural Network Console（ソニー社）と、DIGITS（NVIDIA社）を使って、深層学習と医用画像処理を行う手順とノウハウを詳しく解説。

医療関係者が人工知能をはじめて本格的に学ぶことができる一冊。 医療関係者が人工知能をはじめて本格的に学ぶことができる一冊。人工知能と医療（主に画像）とのかかわりを詳しく解説。後半の事例編では、具体的な応用例、研究例を掲載し、医療AIの今が理解できる内容となっている。