■ 1行でわかるこの本の趣旨 『まずは遊び感覚で機械学習に触れてみようよ!!』 ■ このキーワードにピンときたらサークルチェック！ 機械学習 / AI / アート / クリエイティブコーディング / JavaScript / Webゲーム / p5.js / ml5.js / Processing / 画像認識 / 姿勢推定 ■目次 1章 はじめに 1.1 機械学習とは 1.2 p5.js 1.3 ml5.js 1.4 実行環境の構築 1.5 サンプルを動かしてみよう 1.6 筆者の動作確認環境 2章 ImageClassifier: 画像分類器 3章 poseNet: リアルタイム姿勢推定 ■ できるようになること - Webフロントエンドで様々な機械学習を使う方法がわかる - 画像認識を使ったコンテンツが作れるようになる - 姿勢推定を使ったコンテンツが作れるようになる ■ 想定読者の例 - 「機械学習、勉強しようと思ってはいるんだけどまだ始めてないんだよねえ」という人 - 機械学習の理論はよくわからないがとにかく使ってみたい人 - Webコンテンツに機械学習を取り入れて、一味違ったコンテンツを作ってみたいという人
本書の概要
「機械学習ってなんだか難しそう…でも興味があって使ってみたい…」 「機械学習を使ったWebコンテンツを作ってみたい」 そんな人のために本を書きました。 ml5.jsはアーティスト、クリエイティブコーダー、学生など幅広い人に機械学習を身近に使ってもらうことを目的としたtensorflow.jsのラッパーとして動くJavaScriptライブラリです。p5.jsは同じくデザイナー、アーティスト、プログラミングの初心者にも使いやすいように多様なグラフィクスなどのAPIを持ったライブラリです。これらのライブラリを駆使してWebで機械学習コンテンツを作ることができるようになります。 ml5.jsには多様なクラスがあり、画像分類、姿勢推定、画像スタイル変換、音程の推定、物体検出など様々なことができます。本書ではその中から「画像分類」と「姿勢推定」をピックアップして使い方を習得していきます。 JavaScript上級者の方はもちろん初心者の方でもわかりやすいように書いてみたつもりです。機械学習のことがよくわからなくても使ってみるとどんなものか概略がつかめると思いますのでぜひチャレンジしてみてください！