■「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」
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