※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。 手順どおり作法どおりのガチガチな教科書は大嫌い。もっと楽しくアプリを作りながらコードや文法を学びたい。そんな方のための入門書ができました。本書は、プログラム経験「ゼロ」でもしっかりわかる、やさしく楽しいVisual C++の入門書です。無料の学習用環境をつかっているので初心者でも気軽にはじめられます。学習の進め方がわかる、学習のロードマップも掲載しています。

※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、Visual C# 2019を使って、アプリを作りながら楽しく、自然にコードや文法を学ぶ入門書です。新入社員のトレーニングを担当していた著者の経験をもとに、難しい用語は極力避け、イラストをつかって理解しやすいよう工夫しながら「初心者がつまずきやすいポイント」を丁寧に解説しました。また、全体の構成と難易度を俯瞰できるロードマップを掲載しているので、初心者の方でも迷子にならず、一歩一歩着実に学習を進められます。

※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。 プログラミング経験がない超初⼼者でも、無料の開発ソフトを使ってVisual Basic 2022の基本的なプログラミング⽅法が「楽しみながら」学習できる⼊⾨書。.NET 6対応。

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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。 生成AIを使って組織で実際の成果を上げるための次の一歩として、AIエージェント技術に注目が集まっています。それを実現するためにマイクロソフトは2024年11月、Agentic Worldを発表しました。その仕組みと、支える開発ツールの詳細、実際の開発方法まで詳しく解説します。AIエージェントの機能を持つようになった、OpenAIの最新の大規模言語モデルを最大限活用できます。 　AIエージェントは、AIが自律的に、ユーザーの代わりに仕事をなし遂げてくれる仕組みです。課題を与えられれば、それを実現するためのプランを立てます。プランは複数ステップに渡り、さらに異なる役割を持った「エージェント」が自らの作業を分担して、検証しながら進めたりします。間違い（ハルシネーション）を最大限防ぐための仕組みも持ちます。導入が始まっている「RAG」もうまく組み合わせることで、成果はさらに上がります。 　本書は、Azure Open AI ServiceをはじめとするマイクロソフトのAI技術を軸に、次世代AIアプリケーションの実践的な構築方法や考え方について解説しています。特にニーズが急増している、RAG、AIエージェント、エッジAIについて焦点を当て、Agentic RAG、マルチエージェント、MCP（Model Context Protocol）といった最新技術動向も踏まえながら、実際の開発現場で培った知見やノウハウを紹介します。

※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。 専門家のノウハウを凝縮！ 大規模言語モデル「GPT」のシステム実装法 　ChatGPTを支える大規模言語モデル（LLM）「GPT」などをシステムに組み込むための「Azure OpenAI Service」（Azure OpenAI）を実際に活用するための実践ガイドです。Azure OpenAIを使えば、企業がLLMを活用する際に懸念となる社内データの漏洩を防ぎながら、社内の独自データに基づく受け答えも可能なシステムを容易に構築できるようになります。 　本書ではAzure OpenAIとその周辺AIサービスが備える次のような機能をサンプルコードを使いながら、詳しく解説します。 ・GPT-3やGPT-4に多様なパラメータを設定してチャットの受け答えを確認できる「Azure OpenAI Studio」 ・自然言語による検索（Embedding）も得意な「Cognitive Search」 ・LLM用ライブラリの「LangChain」と「Semantic Kernel」 ・AIの処理フローをGUI上で容易に構築できる「プロンプトフロー」 ・Meta（Facebook）のLlama 2などオープンソースのLLMも活用できる「モデルカタログ」 ・LLM自体に独自のデータを学ばせる「ファインチューニング」