IoTプラットフォーム「SORACOM」の使い方ガイドです。初めて使う方を想定し、AndroidスマートフォンでSORACOM Airを使ったり、Raspberry PiでIoTらしく使ったりする方法を丁寧に解説しています。2015年9月に発表された「SORACOM Air」「SORACOM Beam」に加え、2016年1月に発表された「SORACOM Canal」「SORACOM Direct」「SORACOM Endorse」「SORACOM Funnel」の解説も含まれています。 ＜目次＞ １章　SORACOM概要 ２章　SORACOM Air －プログラマブルなモバイル通信－ ３章　SORACOM Beam －データ転送支援サービス－ ４章　SORACOMとクラウドの連携 ５章　新サービス ６章　AndroidでAir SIMを使う ７章　Raspberry PiでSORACOM Airを使う Appendix AWSアカウントの作成

AWSの基本操作からサイト構築まで 本書の手順に沿うだけで実践できる! クラウドサービス「Amazon Web Services(AWS)」を活用してWebサイトやシステムを構築するための実践書です。 AWSでアカウントを作成して仮想サーバーを立てるところから始め、Webサーバーをインストールしたり、 IPアドレスを割り当てたり、操作画面を付けて丁寧に説明します。 さらに、定型的な設計パターンを使って、画像動画配信サイトやEコマースサイトなどの構築まで実践します。 手順に沿って進むだけで、インターネットストレージ、データベースサービス、DNSサービス、 仮想ロードバランサーなど、AWSの各種サービスを使いこなせるようになります。 初めてAWSを利用する人から、AWSのサービスを使いこなせるようになりたい人まで必見の書です。 目次 【1章】 Amazon EC2の基本操作 【2章】 基本クラウドデザインパターン 【3章】 画像動画配信サイトの構築 【4章】 Eコマースサイトの構築 【5章】 キャンペーンサイトの構築

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

画像マッチング技術を用いた新しい自動化ツール インストールから実践方法までを解説！ PCを使っていると、同じような操作を何度も繰り返さなければならないことが、しばしばあります。 たとえば、「業務アプリへの大量のデータ入力」「開発中のアプリケーションの動作テスト」などは、 その典型的な例です。そのような作業が多いのなら、スクリプトなどを作って、自動操縦を検討すべきです。 そうすれば、大きな時間の節約になります。しかし作るのに時間がかかるようでは、その効果は薄れます。 自動化スクリプトは、短いコードとして、短時間にさっと書けなければ、意味がありません。 本書で説明する「Sikuli（シクリ）」は、まさにそれを実現します。 ＜目次＞ 第1章　眼を持つ自動化ツール「Sikuli」 第2章　Sikuliのインストール 第3章　Sikuli操作の基本 第4章　文字入力と画面遷移を伴う自動操作 第5章　画像マッチングを理解する 第6章　イベント処理で監視する 第7章　Sikuliプログラムの実例