コンピュータービジョン（CV：Computer Vision）で視覚情報を分析すればビジネス上の多くの課題を解決できます。
Amazon Web Services（AWS）のAI・機械学習サービスを活用し、コンピュータービジョン・システム構築。実際の本番環境でも展開できるよう、具体的な実装方法を紹介します。
Packt Publishing「Computer Vision on AWS」の翻訳書。

［対象読者］
・AWSでコンピュータービジョン・システムを構築する方法を理解したい
・AWS活用に関する基本的な知識のある方
・機械学習の概念とPythonプログラミング言語を理解しているエンジニア・データサイエンティスト

［目次］
Part 1：AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介
1章 コンピュータービジョン・アプリケーションとAWSのAI・機械学習サービスの概要
2章 Amazon Rekognitionの利用
3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成

Part 2：実世界のユースケースへのコンピュータービジョンの適用
4章 本人確認を使用した非接触型ホテルチェックインシステムの構築
5章 動画解析パイプラインの自動化
6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲

Part 3：エッジでのコンピュータービジョン
7章 Amazon Lookout for Visionの紹介
8章 エッジでのコンピュータービジョンを使用した製造不良の検出

Part 4：Amazon SageMakerを使用したコンピュータービジョン・ソリューションの構築
9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け
10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用

Part 5：コンピュータービジョン・アプリケーションの運用環境ワークロードのベストプラクティス
11章 Amazon Augmented AI（A2I）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合
12章 エンドツーエンドのコンピュータービジョン・パイプライン設計のベストプラクティス
13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用
Part 1：AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介
1章 コンピュータービジョン・アプリケーションとAWSのAI・機械学習サービスの概要
2章 Amazon Rekognitionの利用
3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成

Part 2：実世界のユースケースへのコンピュータービジョンの適用
4章 本人確認を使用した非接触型ホテルチェックインシステムの構築
5章 動画解析パイプラインの自動化
6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲

Part 3：エッジでのコンピュータービジョン
7章 Amazon Lookout for Visionの紹介
8章 エッジでのコンピュータービジョンを使用した製造不良の検出

Part 4：Amazon SageMakerを使用したコンピュータービジョン・ソリューションの構築
9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け
10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用

Part 5：コンピュータービジョン・アプリケーションの運用環境ワークロードのベストプラクティス
11章 Amazon Augmented AI（A2I）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合
12章 エンドツーエンドのコンピュータービジョン・パイプライン設計のベストプラクティス
13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用