はじめての「SonyNNC」改訂版

発売日 : 2021年02月22日

著者／編集 : 柴田　良一

出版社 : 工学社

発行形態 : 単行本

ページ数 : 272p

「Neural Network Console」(NNC)は、誰でも無料で利用できるAIツール。2019年に発売した、開発元の監修付きガイドブックを、現在のアップデートに合わせて改訂。

■「SonyNNC」を活用するための諸準備
・本書で想定する「人工知能」の学び方
・本書での「NN」の考え方と利用法
・「SonyNNC」の入手と導入

■「SonyNNC」の説明と、「画像データ」の分類判断
・「SonyNNC」を活用するために学ぶこと
・「例題画像データ」の「分類実行」での動作確認
・「SonyNNC」での「学習の調整」と「結果の確認」

■独自画像データの分類判断の実践
・「SonyNNC」より提供された例題画像の説明
・独自画像からのデータセットの作成手順
・2種類画像の「各種NN」による分類判断
・「3種類以上の画像」の「NN」による判断
・データ数増加と構造自動探索の検証

■＜例題＞「数値データ」の「分類判断」の確認
・「SonyNNC」を有効活用するためのツールの準備
・「数値データ」の「分類判断」の実施と評価―アヤメの花の種類
・「SonyNNC」の実行結果などのレポート機能
・「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報①

■「独自数値データ」の「分類判断」の実践
・「独自の数値形式」の「学習用データ」の作成
・「3層NN」による体格データの学習と評価
・「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報②

■「独自数値データ」の「異常検知」の実践
・「異常検知」で用いる「RNN」（LSTM）の概要
・「異常気象」を検証するためのデータの準備
・「LSTM」を用いた「異常気象の分析」の実行と評価
・「SonyNNC」の高度な活用に向けての情報③

■「独自画像データ」の「異常検知」の実践
・「ものづくり」での「異常検知」の状況設定
・「NN」で取り組む「画像の異常検知」
・実践的な「異常検知」の準備と検証
・「NN」での「精度比較」と「学習範囲外の異常検知」

柴田　良一

2011年～岐阜工業高等専門学校　建築学科　教授 建設系機械系を含めた広いものづくりにおける構造解析や破壊解析、流体解析、さらにこれらの連成解析を研究分野として、並列処理やクラウドの基盤構築技術の研究を進めている。さらに、これらの解析技術と人工知能との融合による高度なものづくりの研究開発に展開している。 また、アプリケーションとして、オープンCAE学会やCAE懇談会などで講演や講習の活動を進めている。 オープンCAE学会理事、前オープンCAE学会会長、博士(工学)