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画像処理シリーズのサポートページはこちら
［画像処理シリーズの概要］を見る
本画像処理シリーズは、画像処理の初学者の方や、挫折した経験のある方などが、画像処理に（もう一度）入門するためのチュートリアルです。
• 画像処理を学びたい
• 画像処理にもう１度チャレンジしたい
• 画像処理を仕事に活かしたい
と思われる方も多いかと思います。
しかし、
• どこから手をつけたらいいのかわからない・・・
• とりあえずやってみたけど、よくわからなかった
• 本屋で立ち読みしたけど、難しそうだった
といった初学者の方も多いのではないでしょうか。
そこで本シリーズでは、画像処理の初学者の方が、
• 最低限知っておくとよい
• 入門書を理解でき、専門書への足がかりを作れる
• 画像処理の基礎を身につけれる
といった内容をまとめています。
★本シリーズの第１巻「画像処理１番最初の入門書」では、
• 画像処理をやってみたいけど、まったく知識がゼロ
といった方を対象として、
• 画像ってこんなデータだったんだ
• 画像処理ってこういう感じなのね！
• PythonとOpenCVを使うと、画像をサクッと扱えるんだね
といった感覚をもってもらえる内容を目指しました。
• 独学だけど、ほんとに身につけれるかな
• 画像処理をやりたいんだけど、できるか不安
• やってみたけど、うまくいかなかった
といった方も、第１巻を読むことで、
画像処理の入門のハードルを下げれていれば、著者存外の喜びです。
★2冊目：環境構築の説明をより詳しく丁寧に、そして網羅的に行った書籍も出版しました。
環境構築を通じて、
• コンピュータを使って活躍できる基礎体力もつけてほしい
• エラー・失敗・困難にひるまず、
• その原因を考え、必要そうな知識を学び、
• 対策を考え、試行錯誤し、
• 正常終了・成功・成果に結びつける、
といった貴重な体験をしてほしいと考えたからです。
あなたが他の場面でエラーに出会ったときに、
• あの時こうだったから、今回こうすればいいんじゃないか？
という自分で推測する力を育んでもらえるように心がけて書いています。
★画像処理シリーズの第３巻では、「二値化」についての書籍も出版しました。
二値化は地味な処理ですが、多くの応用技術の前処理として活用される、縁の下の力持ち的な重要な技術です。
二値化処理は、実は人工知能と深い関係のある技術です。
画像分野のAIの発展は目覚ましいものがありますが、画像AIのデータを用意したり、学習精度を上げたいときなども、二値化処理が役立ちます。
• 二値化ってなに？
• どんな処理なの？何に役立つの？
• 二値化を実行するにはどうやればいいの？
といった初学者の方向けに、OpenCV（おーぷんしーぶい）を使った実装を含めて、
わかりやすく解説しました（OpenCVは、無料で使える高機能な画像処理ライブラリです）。
★画像処理シリーズの第４巻では、「画像補正」について取り上げました。
画像補正は身近に使われている処理でありながら、あまり意識されてない技術です。
そして医療や人工知能など多くの応用技術の前処理としても活用されている重要な技術です。
• 画像補正ってなに？
• 画像補正ってどんな処理なの？何に役立つの？
• 画像補正を実行するにはどうやればいいの？
といった初学者の方向けに、OpenCV（おーぷんしーぶい）を使った実装を含めて、わかりやすく解説しました（OpenCVは、無料で使える高機能な画像処理ライブラリです）。
画像補正を、”サクッと”実行できるようになりたい方向けに、画像補正の代表的なやり方について、PythonとOpenCVで実行する方法を解説しています。
画像補正処理は、アルゴリズムやパラメータを変えると様々な興味深い画像が生成されます。
できた画像を見てるだけでも楽しいはずです。
本書の手順を見ながらでも、あなたのお気に入りの画像を補正して遊んでみてください。
★画像処理シリーズの第５巻では、「画像の色表現」について取り上げました。
- そもそも、画像データの「色の表現方法」って？
といった素朴な疑問に答えるために書きました。
これまでは画像データはすでにあるものとして、
「二値化」したり、「補正」したりしました。
でも、
- 画像データの色って、どうやって表現されてるんだろう？
と考えたときに、”きちんと”答えられる解説はありませんでした。
「色」の表現自体は、わたしたちの暮らしやビジネスと密接に関わっています。
服のカラーコーディネートで印象はガラッと変わりますし、
仕事でのプレゼンテーションでは、色使いを工夫することで、
重要なポイントを言葉を使わずに伝えることも可能です。
加えて、現在では、静止画や動画はより身近に大量に生成されています。
静止画や動画を適切な希望に沿った形で加工する技術が重宝されます。
画像処理や動画編集など、副業をしてみたい方などにも必須の知識と言えます。
というわけで、本書では、
- 画像の色表現がどうなっているのか？
について、わかりやすく、手を動かしながら学べるようにまとめました。
人工知能シリーズのサポートページはこちら
［人工知能シリーズの概要］を見る
本シリーズは、人工知能の最初の１歩を踏み出すための基礎知識について、サクッと概要をわかりやすく説明したシリーズです。
・人工知能をこれからはじめてみたい
・人工知能の入門書を読んだけど難しかった
・人工知能に挫折したことがある
といった初学者の方が、人工知能の最初の一歩をつまづかずにサクッと身につけれる１冊です。
本シリーズを読むことで、
(1), 人工知能への正しいイメージが湧く
(2), 人工知能がどんなものかザックリとつかめる
(3), 人工知能の入門書を読んで理解する基礎力をつけれる
といったメリットがあり、人工知能の理解の最初のハードルを下げてくれます。
人工知能を扱えれば、アイデア次第で、あなたの仕事に「付加価値を加える」ことができます。
人工知能は、「画像・音声・自然言語などを使ったアプリケーション」を使いこなす・開発するための第一歩になります。
人工知能技術でライバルと差別化をして、「より良い未来」をつかむことができます。
本シリーズでは、Pythonを使った実装も丁寧に解説していますので、もしプログラミングが可能なら、手を動かしてみることでより理解が深まるはずです。
・忙しいのにプログラミングする時間がないよ～
といった方も、実装部分を通勤電車の空き時間などにもサッと読み飛ばすだけでも概要がつかめるよう書いています。
ぜひ一度目を通してみてください。
人工知能に興味のあるあなたにまず読んでほしいシリーズとなっています。
★シリーズ１冊目：
「人工知能 最初の入門書：ディープラーニングの祖先を理解する」では、
現在もっとも活用されているAI技術の１つ「ディープラーニング」の祖先にあたるアルゴリズムについて、わかりやすくご紹介しました。
• コンピュータが学習するってこういう感じなんだ～
というのを肌感覚で感じていただけるのではないでしょうか。
★シリーズ２冊目：
では、１冊目のアルゴリズムを拡張するアイデアをご紹介しています。
この改良により、原始的な人工知能が、ニューラルネットワーク、そしてディープラーニングへと進化していくステップを垣間見ることができます。
より高度な人工知能技術の理解への基礎にもなる内容となっています。
★シリーズ3冊目：
人工知能分野の中でも、近年もっとも発展著しい「機械学習」の分野から、
その1番基礎となる「線形回帰分析」について取り上げました。
線形回帰分析は、機械学習の文脈では、教師あり学習の基礎であり、統計解析の観点からも、重要な基礎技術になっています。
本書では、これらの２つの観点基づいて、Pythonによる実装を交えながらわかりやすく解説しています。
線形回帰分析はあなたの手元にあるデータを使って、業務や日常生活に、すぐにでも活かせる技術です。
本書で使用したサンプルデータやプログラムなどは、読者サポートページからダウンロード可能です。
ぜひ様々なデータで線形回帰モデルを作って遊んでみてください。
Pythonプログラミングシリーズのサポートページはこちら
［Pythonプログラミングシリーズの概要］を見る
「Python（パイソン）」は、プログラムを書くための言葉の１つです。
「プログラミング」を学ぶことで、いろいろなことが、割と簡単にでき、
そのメリットは計り知れません。
とはいえ、
• プログラミングって難しいよ
と思われる方も多いのではないでしょうか。
本プログラミング学習シリーズでは、
• プログラミングの初学者の方
• プログラミングに不慣れな方
• プログラミングをやってみたけど挫折したことがある方
を対象として、
現在もっとも学びやすいプログラミング言語の１つである
「Python（パイソン）」について、
• 基礎の基礎からから
• 具体例を交えながら
• できるだけ丁寧に
わかりやすく解説しています。
★本シリーズの第1巻
• まったくプログラミングをしたことない方、
• ほんとの初心者方でも、
示した手順について１つずつ実行していけば、
パイソンプログラミングの基礎が身につく内容をまとめました。
• Python とは？Python のメリットは？
• Python の環境構築
• Python の基本的な使い方
について、ていねいに解説しました。
★そして続く、本シリーズの第２巻
• 比較や論理の書き方、データの表現（データ構造）
• 条件による分岐の書き方
• くり返し処理の書き方
などについて、ていねいに解説しました。
★第3巻では
• 関数
• クラス
• （オブジェクト指向）
などについて、ていねいに解説しました。
★続く4冊目では、
Pythonでよく使われるライブラリ（Numpy, Matplotlib, Pandas）について、
それらの使い方の概要をサクッと解説しました。
ライブラリはどのように使えばいいの？
という疑問を解決できる内容となっています。
★シリーズの５冊目として、
Pythonでさらにスキルアップしたいあなたのために、
特に良く使われているライブラリ
• Pandas（パンダス）
について、より詳しく解説しています。
上の４冊に加えて、Pandasを詳しく学ぶ・身につけることで、
あなたがプログラムを通じて実現したいことが実現しやすくなります。
他にもプログラミングを学ぶ上でのポイントやコツなど、
• プログラミングを学ぶ理由（第1巻）
• プログラミングの効率的で、挫折しない「学び方」と「注意点」（第1巻）
• プログラムには書かれない、なぜそう書いたかの”意図”（第1巻・第２巻）
• 仕事をラクにできないか空想する（第２巻）
• ラクできそうだなぁ～さぼれそうだなぁ～をリスト化する（第２巻）
• コンピュータ世界の大谷選手に（第3巻）
• そもそも、プログラミング能力って？（第3巻）
• 空想駆動型プログラム活用能力で無双する方法（第3巻）
• あなたの「生活をよりよくしたいなぁ～」を実現するには？（第3巻）
• 日常で得する、プログラミング的な「考え方」とは？（第3巻）
• パイソンの世界へ旅立とう！（第４巻）
• 基本を終えたあなたは、次に、どうするとよさそうか？（第４巻）
• これからの学びを加速する3つの方法（第４巻）
なども解説しています。
入門書をより深く理解し、
より高度な内容を学んでいくための基礎力作りに役立つ内容となっています。
もしまだ読んでおられない場合や、
本書を読む前にご一読されることをおすすめします。
プログラムを学ぶやり方の１つに、
• 「わからなくても、とりあえず打ち込んで、やってみる」
といったやり方があります。
• 「わからないからよく考えてみよう」
というのも正しい学び方の１つですが、
やってみることで、理解があとから追いついてくることがあり、
そういった場合には、考えすぎるのはよくありません。
本シリーズでは、
• とにかく手を動かしてみよう
• やってみながら、理解していこう
といった考えのもとに作成しています。
本書にかかれた手順にしたがって、実際に手を動かし、
プログラムを実行してみることで、
プログラムの感覚を体得できるようにしています。
自転車にのれるようになるのが理屈じゃないように、
本書がプログラミングという乗り物を乗りこなす道しるべとなれれば、著者存外の喜びです。