実験で得た数値データを表すグラフは、誤解なく読み取れるように仕上げることが重要。これをExcelで実現するために必要なデータを正しく伝える技術について丁寧に解説する。軸ラベルや凡例、線の種類などの基本設定から対数グラフやヒストグラムなどの描き方まで、卒論やレポートなどに用いるグラフの質を飛躍的に向上させる知識が自然と身につく。※本書は以下の環境を使い、機能を確認して執筆しています。｢Excel 2010、Excel 2013(共にWindows 7)｣｢Excel 2007(Windows Vista)｣｢Excel 2003(Windows XP)｣※本書で掲載している画面はExcel 2010で使用したときのものです(Excel 2013、Excel 2007、Excel 2003でも操作できるように、紙面の許す限り補足を入れています) (ブルーバックス･2013年10月刊)※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、ディープラーニングを支え、ベースとなっている数学に焦点をあて、どのような仕組みで、どのように効いて、なぜ機能するのかの解説をしていきます。「ブラックボックス」と思われがちなディープラーニングの中身を理解していきます。 高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。 「ディープラーニングという言葉は聞くが、どんなものなのか分からないので理解したい」「ブラックボックスと言われるディープラーニングの仕組みを知りたい」「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった読者の興味に応える一冊です。 数学を学びながら、それがディープラーニングにどのように効いているのか分かることが重要です。その点を実感として理解することができれば、ディープラーニングの仕組みの本質が理解できたことにつながっていきます。そのためのディープラーニングの主要な概念の解説もしていきます。 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

定番の作品づくりで電子工作への理解を深めつつ、Raspberry Piのさまざまな特徴を学べます。演習用プログラムと配線図PDFをダウンロード可能。経験の浅い人の上達に最適の一冊です(電子版にはサポートページで配布の追加情報PDF付)。本書はNOOBS1.4.1、1.4.2、1.5.0向けの記述ですが、最新のNOOBSでの動作をhttp://raspibb2.blogspot.comにて随時更新。(ブルーバックス･2015年12月刊)※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。