エンタープライズ領域でのクラウドコンピューティングの可能性とその実装技術を紹介します。実装技術として、米Microsoftのクラウドサービス「Windows Azure」の各種サービスを取り上げます。業務システムはもちろんのこと、Webサイト、ビッグデータ、HPC、メディア、ゲーミングなどの領域でクラウドは有効であり、Windows Azure上でそれらを設計・開発するための実践ノウハウを解説します。

Windows Azureがホストするクラウドアプリケーションの24のデザインパターンを、「可用性」「パフォーマンスとスケーラビリティ」「セキュリティ」などの8つのカテゴリで提供します。加えて、2つの「入門」(前提となる基礎知識の解説)と、8つの「ガイダンス」(実践テクニックの解説)も提供します。内容の多くはクラウドアプリケーションの開発時に遭遇する一般的な問題の解決に役立ち、Amazon Web Service(AWS)などAzure以外のクラウドプラットフォームにも適用可能です。サンプルアプリケーションはダウンロードできます。

SEに使ってほしい機械学習サービス 「Azure Machine Learning」 これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。とはいえ、機械学習ならではのコツがありますので、本書では基本的なことから解説しています。本書の狙いは、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習をあなたのスキルにすることです。 第1章　とにかく機械学習が何かを知る 第2章　実践:データを集めよう 第3章　Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう 第4章　実践編１　回帰分析を使ってデータを予測する 第5章　実践編２　作った回帰分析モデルを使ってみる 第6章　実践編３　予測精度を向上する 第7章　実践編４　統計分類で判定する 第8章　実践編５　クラスタリングで似たものを判定する 第9章　実践:実験結果を活用しよう 第10章　実践:どんどん賢くさせよう Appendix A　Azure Machine Learningを利用する方法

AIアプリ開発は簡単だ！ Azureでの実践法を基本から徹底ガイド ディープラーニング（深層学習）という技術が登場したことにより、見る・聞く・理解する・考える・話すといった人のような認知機能を備えるAI（人工知能）がコンピュータで実現できるようになりました。ディープラーニングは機械学習と呼ばれる技術の一種で、認知機能の精度・性能を向上させるには、正解とみなせる入出力データのセットである教師データを用意して学習させることが必要です。 そこで有用なのが、Microsoft Cognitive Services。学習済みのAI部品が29種類、クラウドサービスとして提供されており、自前で教師データを用意したり学習させたりする手間が最小限で済みます。Microsoft Cognitive Servicesを使えば、認知機能を備えるAIを簡単に開発できます。 本書では、AIの基礎知識やMicrosoft Cognitive Servicesのサービス内容について解説したうえで、ピザ注文受付ボットやFAQ（よくある質問）回答ボットを題材として具体的な開発方法をステップバイステップで示します。 システムエンジニアやプログラマにとって、認知機能を備えるAIの開発を経験するうえで最適な1冊です。本書でAI開発の第一歩を踏み出してください。