AI時代のスポーツアナリティクス

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  • サイズ A5判
  • 商品コード 9784130527095
  • Cコード C3075

出版社内容情報

AIを駆使したスポーツ分析を体系的に学べるテキスト。映像からのデータ抽出、データ分析から戦術生成までを一貫して扱う手法を学び、解析ソフトOpenSTARLabを用いて実践することによって、初学者でも理論と実践をバランスよく身につけられる一冊。



【目次】

はじめに

第1章 AIを用いたスポーツアナリティクスとは
1.1 AIを用いたスポーツアナリティクスで何を目指すか/1.2 スポーツデータ分析の目的/1.3 本書で扱うデータ/1.4 スポーツデータ分析で使われるモデルの種類/1.5 AIを用いたスポーツアナリティクス研究へのアクセス/1.6 AIで変わるスポーツアナリティクス研究/1.7 データ分析における課題と本書の構成

第2章 映像からデータを作る
2.1 映像から何を取り出すか/2.2 コンピュータビジョンの主な要素技術/2.3 コンピュータビジョン技術の応用例/2.4 今後の方向性とスポーツアナリティクスへの接続

第3章 予測分析とプレー評価
3.1 どんな目的で、何を予測し、どう評価するか/3.2 予測・評価に使うデータセット/3.3 試合やプレーの結果の分析/3.4 予測分析とプレー評価の具体例/3.5 反実仮想の考え方/3.6 今後の課題と発展の方向性

第4章 エージェントモデルによるプレー評価
4.1 エージェントモデルを使うとスポーツ分析で何ができるか/4.2 スポーツ分析のためのエージェントモデルの基本概念/4.3 データを用いた選手やチームの評価/4.4 シミュレーションを用いた戦術の生成/4.5 今後の方向性とまとめ

第5章 OpenSTARLabによるAI分析の実践
5.1 OpenSTARLabの導入と本章の構成/5.2 映像からのトラッキングデータの作り方/5.3 Preprocessing Packageを用いた前処理/5.4 Event Modeling Packageを用いたイベント予測/5.5 コンペティションの例を用いた軌道予測/5.6 RLearn Packageを用いたデータからの強化学習/5.7 まとめと今後の展望

第6章 将来の展望
6.1 導入:将来に向けて何を整備すべきか/6.2 実世界データとデジタルモデルの統合/6.3 実運用に向けた主要課題と原則/6.4 エコシステムのつくり方/6.5 誰もが使えるスポーツAIへ

参考文献
索引

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