動画プレゼンテーション

AWS 次のステップの紹介Amazon Rekognition Video でメディア分析

メディアおよび動画の AI/機械学習プリンシパルソリューションアーキテクトである Liam Morrison が、機械学習を使用して品質管理、広告挿入、コンテンツ制作を効率化する、メディア分析のための Amazon Rekognition Video のデモを行います。(38:23)

AWS re:Invent 2019: Adding computer vision to your applications

企業のお客様はコンピュータービジョンを使用しており、大規模環境での画像、動画のコンテンツやコンテキストを理解しています。このブレークアウトセッションでは、独自のアプリケーションを開発する際に考慮すべき微妙な違いの概要について説明します。コンピュータービジョンのビジネスニーズに対応するための複数のアプローチと、特定のユースケースのモデルを開発するための次のステップについて説明します。(57:15)

Amazon Rekognition Video のユースケースと機能を学ぶ

このオンラインセミナーでは Amazon Rekognition Video の概要をご紹介します。この深層学習を用いたビデオ分析サービスでは、人を追跡し、アクティビティを検出し、物体や有名人、不適切なコンテンツを認識できます。(41:40)

AWS re:Invent 2017 Amazon Rekognition の新機能アップデート

このプレゼンテーションは AWS re:Invent 2017 で発表した Amazon Rekognition の最新の特徴を取り扱い、リアルタイムでの顔認識、イメージ中のテキスト認識、顔検出の改善などを解説します。(46:34)

ML サービスを活用してコンテンツレコメンデーションを強化する

このオンラインセミナーでは Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend を使用して、抽出されたメタデータを使って関連性の高いコンテンツを配信する方法を詳しく説明します。(48:38)

チュートリアル

Amazon Rekognition リソースに関する詳細

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