内容紹介（出版社より）

本書は、AWSが提供するAIのサービスについて、その全体像を
まるごと、ざっくりつかんで頂くことを目的としています。
Pythonを使って、まずは画像認識の「Rekognition」や音声認識の
「Transcribe」など、比較的身近なサービスを見てみます。
次に、トレーニングデータを準備して予測モデルを作成する
「Forecast」や、レコメンデーション（推薦）機能を提供する
「Personalize」を操作してみます。
AWS AIの世界はさらに広がります。本書の後半では、より一層高度な
サービス、すなわち完全マネージド型の機械学習サービス「SageMaker」、
深層学習フレームワーク「Deep LearningAMI」にチャレンジします。
それでは、早速はじめましょう！
＜B＞第1章 人工知能とは何か＜/B＞
1.1 第3次人工知能ブーム
1.2 機械学習
1.3 機械学習の代表的な手法

＜B＞第2章 AWSの機械学習サービス＜/B＞
2.1 機械学習をどう使うか
2.2 AWSで機械学習を使うには
2.3 機械学習をシステムで使うには
2.4 AWSで機械学習のワークフローを作る
2.5 AWSのアカウントを作る

＜B＞第3章 AIサービス＜/B＞
3.1 AIサービスとは
3.2 SDKの使用準備
3.3 Amazon Rekognition
3.4 Amazon Comprehend
3.5 Amazon Textract
3.6 Amazon Translate
3.7 Amazon Transcribe
3.8 Amazon Polly
3.9 Amazon Lex
3.10 Amazon Forecast
3.11 Amazon Personalize

＜B＞第4章 Amazon SageMaker＜/B＞
4.1 SageMakerとは何か
4.2 SageMakerのノートブックを使う
4.3 SageMakerの組み込みアルゴリズムでモデルを作る
4.4 SageMakerのさまざまな組み込みアルゴリズム
4.5 SageMaker StudioとSageMaker Autopilot

＜B＞第5章 AWS DeepLearning AMI＜/B＞
5.1 EC2環境でのディープラーニング
5.2 DLAMIを使う

内容紹介（「BOOK」データベースより）

本書は、ＡＷＳが提供するＡＩのサービスについて、その全体像をまるごと、ざっくりつかんで頂くことを目的としています。ＳａｇｅＭａｋｅｒ、Ｆｏｒｅｃａｓｔ、Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ＡＭＩ、Ｒｅｋｏｇｎｉｔｉｏｎ等々、さまざまなサービスがあり、全貌をつかむのも一苦労です。だからこそ、本書のナビゲートに沿って皆さん自身が操作し、サービスの内容を確認していくことが大切なのです。体感してこそ身に付きます。それでは、さっそくはじめましょう！

目次（「BOOK」データベースより）

第１章　人工知能とは何か（第３次人工知能ブーム／機械学習　ほか）／第２章　ＡＷＳの機械学習サービス（機械学習をどう使うか／ＡＷＳで機械学習を使うには　ほか）／第３章　ＡＩサービス（ＡＩサービスとは／ＳＤＫの使用準備　ほか）／第４章　Ａｍａｚｏｎ　ＳａｇｅＭａｋｅｒ（ＳａｇｅＭａｋｅｒとは何か／ＳａｇｅＭａｋｅｒのノートブックを使う　ほか）／第５章　ＡＷＳ　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ＡＭＩ（ＥＣ２環境でのディープラーニング／ＤＬＡＭＩを使う）

著者情報（「BOOK」データベースより）

井上研一（イノウエケンイチ）
ＩＴエンジニア／経済産業省推進資格ＩＴコーディネータ。株式会社ビビンコ代表取締役、Ｔｅｃｈ　Ｇａｒｄｅｎ　Ｓｃｈｏｏｌ講師。福岡県北九州市出身。２０年を超える業務システムの開発経験の中で、コールセンターへのＡＩ導入プロジェクトに参画したことをきっかけに、２０１６年に初の著書『初めてのＷａｔｓｏｎ〜ＡＰＩの用例と実践プログラミング』（リックテレコム）を執筆。ＡＩ・ＩｏＴに強いＩＴコーディネータとして活動するようになる。２０１７年には、北九州市主催のビジネスコンテスト「北九州でＩｏＴ」に応募したアイディアが入選。そのメンバーと株式会社ビビンコを北九州市小倉北区に創業し、ＩｏＴソリューションの開発・導入や、画像認識モデルを活用したアプリの開発などを行っている。日本全国でセミナー・研修講師としての登壇も多数（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）