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3.0※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。 従来の保育実践にICTを取り入れ、より豊かな保育を実現した28の事例をまとめた一冊。表現、探究、対話など様々な活動の事例から、昨今注目されるICTを活用した保育の可能性を示す。自園で活かせる身近な方法ばかりで、ICT活用の第一歩が踏み出せる。 ※本電子書籍は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※本電子書籍は同名出版物(紙版)を底本として作成しました。記載内容は、印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため、電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
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-子ども自身の関心をきっかけにして遊び・学びを深めていくプロジェクト保育。本書は、子どもと保育者がともに主体となり、対話しながらプロジェクトを進めていく「協働探究」の面白さを、事例を通して伝える。保育者の観察の仕方や働きかけなどを丁寧に解説した。 ※本電子書籍は同名出版物(紙版)を底本として作成しました。記載内容は、印刷出版当時のものです。 ※紙版とは異なる表記・表現の場合があります。また、電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
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-園内研修を360度学び尽くす! 本書は研修プロセスを分解し、保育者の学びの過程を可視化。組織としての研修の進め方、面白くするための工夫、園を超えたネットワークづくりなど、事例も多数収載し解説した。園長から新人まで、園内研修に携わるすべての職員の参考になる。 ※本電子書籍は同名出版物(紙版)を底本として作成しました。記載内容は、印刷出版当時のものです。 ※紙版とは異なる表記・表現の場合があります。また、電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
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-※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。 実績豊富な研修アドバイザー12名へのインタビューや、研修方法の事例紹介などから、園の内と外をつないで園全体の保育の質をアップさせるための「園内研修」の秘訣を紹介。 はじめに 第1章 園内研修とは何か? 第2章 研修アドバイザーが語る園内研修の秘訣 ~12名へのインタビューから~ 第3章 園内研修からの広がり~他園から互恵的に学び合うコミュニティの形成~ ① 保育参観を通して園同士が研修でつながる「連鎖型研修」(静岡市の事例から) ② 園と園の園内研修をつなげる「ネットワーク型研修」(ソニー教育財団の事例から) 第4章 学び上手になるための園長の知恵 ~紹介事例を俯瞰しながら~ 大竹節子先生の視点/大豆生田啓友先生の視点 第5章 新しい園内研修のかたちとは おわりに
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3.0※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。 西東社読み聞かせシリーズ最新刊。夢をかなえ、世界を変えた人々の「でんきえほん」。対象年齢は4才~8才。親子での読み聞かせにも、自分で読む本としてもおすすめです。科学、教育、芸術など、男女問わず様々な分野で功績を残した人々の物語を、22話載しています。何をした人物か、今の生活にどのような影響を与えた人かがわかる図解ページで将来や職業について考えるきっかけにも。 ●ラインナップ 野口英世 エイダ・ラブレス マザー・テレサ 島 秀雄 アンネ・フランク 嘉納治五郎 ファーブル ベートーベン ジャンヌ・ダルク マリー・キュリー 手塚治虫 ココ・シャネル ナイチンゲール 津田梅子 ヘレン・ケラー マイヤ・プリセツカヤ エジソン レオナルド・ダ・ビンチ 紫式部 徳川家康 福澤諭吉 スティーブ・ジョブズ <電子書籍について> ※本電子書籍は同じ書名の出版物を紙版とし電子書籍化したものです。 ※本電子書籍は固定型レイアウトタイプの電子書籍です。 ※本文に記載されている内容は、印刷出版当時の情報に基づき作成されたものです。 ※印刷出版を電子書籍化するにあたり、電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。また、印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。 株式会社西東社/seitosha
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-※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。 子どもたちは、なぜ幼稚園・保育所に行くのか/子どもが育つとは/幼児期にふさわしい生活/生きる力を育てる-子どもの日常的な現象世界からの検討/「思いやりの心」を育てる/子どもが創り出す遊び-遊びの楽しさの背景を考える/幼児教育と小学校教育の連続性-古くて新しい課題としての再考/幼稚園・保育所と小学校との段差と連携/今、求められる保育者の役割-幼児の主体性と保育者の意図性との狭間から/幼児が育ち合う場の工夫としてのティーム保育/「指導すること」と「援助すること」との狭間/幼児教育の中の人間関係-開かれた集団、保育室をめざして/保育におけるパラダイムの転換/保育の楽しさと難しさ/教育課程の基準の改善-新しい幼稚園教育要領をどう読むか
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-【桜子先生の保育士シリーズは3冊マスターするだけで合格に導く→たくさん買いそろえなくてOK】 ★同時発売の問題集→令和6(2024)年後期試験からの出題形式一部変更(正答を複数選ぶ)対応の模擬試験を収録!★ ★すきま時間は桜子先生が提供するWebテスト「ぷりてぃテスト」で効率良く学習しよう!★ ●SNSで人気の桜子先生が合格をナビゲート!● 【下巻は福祉・教育系科目として、子ども家庭福祉、社会福祉、社会的養護、教育原理を収録】 本書は、講師歴15年で7万人以上の受講者実績を誇るトップ講師の桜子先生が執筆しています。 これまで多くの受講者を合格に導いてきた合格メソッドをこの1冊にまとめました。 直接講義を受けているかのような紙面構成で、初学者や独学者でも合格レベルの知識がわかりやすく着実に身につきます! ●合格に導く4大ポイント● 1 プロ講師が必修ポイントを公開 「これで合格できた」と受験者から高い評価を得ている対策サイト「桜子先生の保育士試験合格メソッド」のノウハウをベースに、必修ポイントを徹底解説しています。 2 合格レベルの知識を凝縮 保育士試験は合格率が20%前後の難しい試験です。これまで市販されているテキストは論点をカバーしきれておらず、なかなか合格できないという声がありました。そこで、本書は合格レベルの知識を惜しげもなく掲載することにこだわりました。 3 人気講義を誌面で再現 人気講義をテキスト上で再現するよう、桜子先生のコメントを多数配置しています。直接講義を受けている感覚で、スラスラ読み進めることができます。 4 豊富な問題で確実に実力アップ 各テーマごとの一問一答を豊富に掲載しています。そのため、知識の定着を着実に図ることができます。
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-【桜子先生の保育士シリーズは3冊マスターするだけで合格に導く→たくさん買いそろえなくてOK】 ★同時発売の問題集→令和6(2024)年後期試験からの出題形式一部変更(正答を複数選ぶ)対応の模擬試験を収録★ ★すきま時間は桜子先生が提供するWebテスト「ぷりてぃテスト」で効率良く学習しよう★ ●SNSで人気の桜子先生が合格をナビゲート!● 【上巻は保育系科目の保育原理、子どもの保健、保育の心理学、子どもの食と栄養、保育実習理論を収録】 本書は、講師歴15年で7万人以上の受講者実績を誇るトップ講師の桜子先生が執筆しています。 これまで多くの受講者を合格に導いてきた合格メソッドをこの1冊にまとめました。 直接講義を受けているかのような誌面構成で、初学者・独学者でも合格レベルの知識がわかりやすく着実に身につきます! ●合格に導く4大ポイント● 1 プロ講師の必修ポイントを公開 「これで合格できた」と受験者から高い評価を得ている受験対策サイト「桜子先生の保育士試験合格メソッド」のノウハウをベースに必修ポイントを徹底解説しています。 2 合格レベルの知識をカバー 保育士試験は合格率が20%前後の難しい試験です。これまで市販されているテキストは論点をカバーしきれておらず、なかなか合格できないという声がありました。そこで、本書は合格レベルの知識を惜しげもなく掲載することにこだわりました。 3 人気講義を誌面で再現 人気講義をテキスト上で再現するよう、桜子先生のコメントを多数配置しており、直接講義を受けている感覚で、スラスラ読み進めることができます。 4 豊富な問題で確実に実力アップ テーマごとに一問一答を豊富に掲載しています。そのため、知識の定着を着実に図ることができます。
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5.0【コンピュータが言語を理解するしくみ】 ChatGPTに代表される大規模言語モデルの解説書が発売!! ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっています。大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワークです。 Hugging Face社の"transformers"というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習がかんたんにできます。モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきました。 本書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書です。大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指しています。以下のような構成によって、理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供します。 ■目次 第1章 はじめに 1.1 transformersを使って自然言語処理を解いてみよう 1.2 transformersの基本的な使い方 1.3 単語埋め込みとニューラルネットワークの基礎 1.4 大規模言語モデルとは 第2章 Transformer 2.1 概要 2.2 エンコーダ 2.3 エンコーダ・デコーダ 2.4 デコーダ 第3章 大規模言語モデルの基礎 3.1 単語の予測から学習できること 3.2 GPT(デコーダ) 3.3 BERT・RoBERTa(エンコーダ) 3.4 T5(エンコーダ・デコーダ) 3.5 多言語モデル 3.6 トークナイゼーション 第4章 大規模言語モデルの進展 4.1 モデルの大規模化とその効果 4.2 プロンプトによる言語モデルの制御 4.3 アライメントの必要性 4.4 指示チューニング 4.5 人間のフィードバックからの強化学習 4.6 ChatGPT 第5章 大規模言語モデルのファインチューニング 5.1 日本語ベンチマーク:JGLUE 5.2 感情分析モデルの実装 5.3 感情分析モデルのエラー分析 5.4 自然言語推論・意味的類似度計算・多肢選択式質問応答モデルの実装 5.5 メモリ効率の良いファインチューニング 5.6 日本語大規模言語モデルの比較 第6章 固有表現認識 6.1 固有表現認識とは 6.2 データセット・前処理・評価指標 6.3 固有表現認識モデルの実装 6.4 アノテーションツールを用いたデータセット構築 第7章 要約生成 7.1 要約生成とは 7.2 データセット 7.3 評価指標 7.4 見出し生成モデルの実装 第8章 文埋め込み 8.1 文埋め込みとは. 8.2 文埋め込みモデルSimCSE 8.3 文埋め込みモデルの実装 8.4 最近傍探索ライブラリFaissを使った検索 第9章 質問応答 9.1 質問応答システムのしくみ 9.2 データセットと評価指標 9.3 ChatGPTにクイズを答えさせる 9.4 文書検索モデルの実装 9.5 文書検索モデルとChatGPTを組み合わせる 参考文献 ■著者プロフィール 山田 育矢(やまだ いくや):株式会社Studio Ousia代表取締役チーフサイエンティスト・理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2007年にStudio Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。大規模言語モデルLUKEの開発者。 鈴木 正敏(すずき まさとし):株式会社Studio Ousiaソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員。日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。東北大学が公開している日本語BERTの開発者。 山田 康輔(やまだ こうすけ):株式会社Studio Ousiaリサーチエンジニア・名古屋大学大学院情報学研究科博士後期課程3年。2022年4月より日本学術振興会特別研究員 (DC2)。自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事。 李 凌寒(り りょうかん):LINE株式会社自然言語処理エンジニア。大規模言語モデルmLUKEの開発者。
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4.0※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。 ◆コンピュータが言語を理解するしくみ◆ 「大規模言語モデル入門」の続編です。「大規模言語モデル入門」は理論と実装のバランスをとって構成しましたが、本書では実装部分で扱い切れなかった話題を取り上げ、特に大規模言語モデルの評価と生成LLMに関連する解説を充実させます。「大規模言語モデル入門」の9章に続き、10章から始まります。 10章では、後続する章で行う言語モデルの評価方法について解説します。自動評価と人手評価の2つの側面から、ベンチマーク、評価指標、具体的な評価ツールやデータセットなどを取り上げます。11~13章では、主に大規模言語モデルの性能を上げるためのトピックとして、指示チューニング、人間のフィードバックからの学習、RAGに焦点を当て、それぞれの実装方法、利用するデータセット、評価の方法について解説します。14章では大規模言語モデルの学習における並列・分散処理について詳しく解説します。大規模なデータを限られた計算資源で学習させるノウハウは多くのエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。 大規模言語モデルの性能を高めるための各トピックの実装とともに、それぞれの評価について理解できる一冊です。 ■目次 ※第1章~第9章は前巻「大規模言語モデル入門」掲載。 ●第10章 性能評価 ・10.1 モデルの性能評価とは ・10.2 評価指標を用いた自動評価 ・10.3 LLM を用いた自動評価 ●第11章 指示チューニング ・11.1 指示チューニングとは ・11.2 指示チューニングの実装 ・11.3 指示チューニングしたモデルの評価 ●第12章 選好チューニング ・12.1 選好チューニングとは ・12.2 選好チューニングの実装 ・12.3 選好チューニングの評価 ●第13章 RAG ・13.1 RAGとは ・13.2 基本的なRAGのシステムの実装 ・13.3 RAG向けにLLMを指示チューニングする ・13.4 RAGの性能評価 ●第14章 分散並列学習 ・14.1 分散並列学習とは ・14.2 さまざまな分散並列学習手法 ・14.3 LLMの分散並列学習 ■著者プロフィール 山田 育矢(やまだ いくや):株式会社Studio Ousia チーフサイエンティスト・名古屋大学 客員教授・理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2007年にStudio Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。2016年3月に慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士後期課程を修了し、博士(学術)を取得。大規模言語モデルLUKEの開発者。全体の監修と12章の一部の執筆を担当。 鈴木 正敏(すずき まさとし):株式会社Studio Ousia ソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員。2021年3月に東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程を修了し、博士(情報科学)を取得。博士課程では質問応答の研究に従事。日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。東北大学が公開している日本語BERTの開発者。第13章の執筆を担当。 西川 荘介(にしかわ そうすけ):LINEヤフー株式会社 自然言語処理エンジニア。2022年3月に東京大学大学院情報理工学研究科修士課程を修了。現在は情報検索分野での言語処理に取り組む。第12章の執筆を担当。 藤井 一喜(ふじい かずき):東京工業大学 情報工学系 修士1年・Turing株式会社嘱託研究員。学士、修士課程では大規模モデルの分散並列学習に従事。llm-jp、Swallow Projectにて日本語大規模言語モデルの事前学習を担当。第14章の執筆を担当。 山田 康輔(やまだ こうすけ):株式会社サイバーエージェント AI Lab リサーチサイエンティスト・名古屋大学大学院情報学研究科協力研究員。2024年3月名古屋大学情報学研究科博士後期課程を修了し、博士(情報学)を取得。2024年4月より現職。博士後期課程では自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事。第10章の執筆を担当。 李 凌寒(り りょうかん):SB Intuitions株式会社 リサーチエンジニア。2023年3月に東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程を修了し、博士(情報理工学)を取得。博士課程では言語モデルの解析や多言語応用の研究に従事。現在は日本語大規模言語モデルの開発に取り組む。第11章の執筆を担当。
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4.0※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。 写真や動画を使った保育の記録手法であるドキュメンテーション。本書では、ドキュメンテーション作成のコツと作成時間削減のポイント、活用のコツを紹介する。ドキュメンテーションを媒介として、保育者、子ども、保護者、地域が織りなす園の物語りを探求する。 ※本電子書籍は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※本電子書籍は同名出版物(紙版)を底本として作成しました。記載内容は、印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため、電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
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