【総力特集　絶対安定多数は吉か凶か】 ◎高市政権　お友達ゼロの参謀名鑑　似顔絵イラスト付き 軍師、黒幕、拡声器、信者、喫煙所つながり…… 26人をプロファイリング ◎高市総理の秘密は「文体」にあり　三宅香帆 ◎戦争を知らない高市に後藤田が語った言葉　保阪正康 【首相肝いり「重点17分野投資」にモノ申す】 ◎MADE IN JAPAN　復活の道 ・量子コンピュータ 量子は自動車を超える産業になる 森本典繁 ・先端半導体 ラピダス参入は絶好のタイミング　Ｃ・ミラー ・アニメ ＭＡＰＰＡは創作とライツの両立を目指す　大塚学 ・音楽 Ａｄｏと学んだ欧米流ビジネスモデル　千木良卓也 ・エネルギー 日米韓は次世代原発で勝負しろ　田中伸男 ・レアアース・海洋探査 南鳥島で商業化の課題が見えた　石井正一 ◎エプスタイン「性犯罪者の実像」　英「エコノミスト」誌編集部 ◎日独カナダは核武装すべきだ　Ｍ・グレーフラス　Ｍ・レイモンド 「フォーリン・アフェアーズ」誌で大反響 【短期集中連載　前編】 ◎がんで生まれ変わった10人　稲泉連 原口文仁（元阪神タイガース） 梅宮アンナ（タレント） 鈴木宗男（参議院議員） 御厨貴（政治学者） 垣添忠生（日本対がん協会会長） 【追悼　落合信彦】 ◎狼の父と、猫の私　落合陽一 【気鋭の評論家による待望の連載スタート】 ◎「戦後」の正体　辻田真佐憲 ◎安青錦「師弟対談」　綱取り場所直前、熱く語り合った 安治川竜児「世界の人に応援してもらえる力士になってほしい」 安青錦新大「安治川部屋に入ることができて本当に幸せです」 ◎２０２６ＷＢＣ　連覇のための緊急会議 吉井理人　里崎智也　五十嵐亮太　司会・鷲田康 ◎日本に戦略的思考はあるか３　垂秀夫 毛沢東の「時間を操る」知恵 ◎大成建設の天皇、大いに語る【最終回】　森功 いるだけムダな社外取締役の罪と罰 ◎クマ退治　根本的な３つの解決策　浅尾慶一郎 ◎日本の伝統　町火消　江戸の華として生きる 高柳博一　山口新次郎 ◎日本の顔　インタビュー　新垣幸子 八重山上布に色彩を甦らせるまで 【連載】 ◎飲食バカ一代！ ６　松浦達也 鳥貴族　大倉忠司　 ◎古風堂々83　藤原正彦 ◎日本人へ270　塩野七生 ◎ベストセラーで読む日本の近現代史151　佐藤優 ◎言霊のもちぐされ18　山田詠美　 ◎ディープな地経学10　マット・ポッティンジャー ◎ゴルフ春秋14 ◎地図を持たない旅人24　大栗博司 ◎有働由美子対談87　秋元康（作詞家）……ほか

うつけ（ばか者）とよばれた少年・信長は、わくにはまらない革新的な考えの持ち主だった。桶狭間の戦いや長篠の戦いなど、新しい戦法で混乱の戦国時代にめきめきと頭角を現していく。はたして信長は天下統一することはできるのか…!? ■『織田信長』監修 山本博文先生のポイント紹介 尾張（愛知県）・美濃（岐阜県）を支配下に入れた織田信長は、足利義昭を奉じて京都に上り、周囲の戦国大名を打ち破り、義昭も追放してほぼ天下を手中にします。その生涯は戦いの連続で、今回の人物伝では、駿河の今川義元を討った桶狭間の戦い、鉄砲を有効に使って武田勝頼を撃退した長篠の戦いなど、信長の多くの戦いを、確かな史料で再現しています。なぜ信長が強かったのかを考えながら読んでください。 ■目次 第１章　大うつけとよばれた男 第２章　「天下布武」のはじまり 第３章　信長包囲網 第４章　宿敵・武田との戦い 第５章　本能寺の変

AI時代の必携試験、G検定の「公式テキスト」第3版！ 【本書の特徴】 ・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。 ・新シラバスに完全準拠。 ・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。 ・章末問題を一新！分かりやすい解説付き。 ・ディープラーニングに関する入門書としても最適。 【対象読者】 ・G検定を受験しようと思っている人 ・ディープラーニングについて概要を学びたい人 ・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人 ・ChatGPT等生成AIの理解・活用のための知識習得したい人 【G検定とは】 ・内容：ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験。 ・試験方式：知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） ・試験時間：120分、出題数：200問程度 ・日程：年6回（2024年の場合。詳細は公式サイトにて公表） 試験の概要 第1章 人工知能（AI）とは 第2章 人工知能をめぐる動向 第3章 機械学習の具体的手法 第4章 ディープラーニングの概要 第5章 ディープラーニングの要素技術 第6章 ディープラーニングの応用例 第7章 AIの社会実装に向けて 第8章 AIの法律と倫理 Appendix 事例集 産業への応用 ※本電子書籍は同名出版物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。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

【岡野原大輔氏 推薦!!】 これまでのロボットには困難だったタスクにどう挑むのか。 「フィジカルAI時代」の中核技術を理解するための指針となる一冊。 ★★生成AIによる大変革、次の主役はロボット！★★ ■ロボットを知らなくても読める！ この大変革の流れを知らずして、AI・情報科学の未来は語れません。 AIに関心のある研究者、エンジニア、マネージャー、起業家―― 技術の潮目をつかみたいすべての人に贈ります。 ■AIが“世界に接する”時代へ！ 生成AIは、いまや言語や画像にとどまりません。 LLMを超え、より大規模でマルチモーダルなモデルが「基盤モデル」です。 それがロボットと結びつき、世界に接するAIが生まれています。 ・「あれ取ってきて」という指示に応答するロボット ・みずからコードを書いて自分を制御するロボット ・未知の環境でも、試行錯誤して成果を出すロボット かつてできなかったことが、基盤モデルの力で実現しています。 ■語り尽くすのは、最前線を走る若きツートップの研究者！ 「そもそも、基盤モデルとは何なのか？」 「基盤モデルでロボットの何が変わるのか？」 「基盤モデルをロボットにどう使うのか？」 技術の本質を捉えたい人に向けて、深く・わかりやすく語り尽くします。 【目次】 第1章　基盤モデルとロボット 第2章　基盤モデルでロボットの何が変わるのか 第3章　これまでのロボット 第4章　基盤モデルができること 第5章　基盤モデルをロボットにどう使うか 第6章　ロボット基盤モデル 第7章　今後の展開

話題の生成AI、どこまでなにができる？ AIって結局、どんなしくみで動いているの？ 最新テクノロジーで私たちの仕事は奪われる？ AIで働き方や生活がどう変わるのか知りたい… ChatGPT、Bing、Claude、Midjourney、Stable Diffusion、Adobe Firefly、Google Bard…今世紀最大ともいえる変革を全世界にもたらした、生成AI。 この時代を生きるわたしたちにとって、人工知能をはじめとする最新テクノロジー、そしてそれに伴う技術革新は、ビジネス、社会生活、娯楽など、多様な側面で個々人の人生に影響を及ぼす存在となっています。 ただでさえ変化スピードが速く、情報のキャッチアップに苦戦するテクノロジー領域。数か月後には今の状況ががらりと変わってる可能性が非常に高い…そのような状況下で、今私たちは生きています。 ホットな話題でいえば、「クリエイターはみなAIに取って代わられるのでは？」「人間にしかできない価値創造ってなに？」など、これまで当たり前だと信じて疑わなかった「労働」「お金」「日常生活」などのパラダイムシフトが起こっています。 そんな今、まさにみなさんに手に取っていただきたいのがこの1冊です。 この時代を生きる多くの方が抱いているであろう不安や疑問、そして未来への興味関心に、本書はお応えします。 本書では、AI研究の第一人者である東京大学教授・内閣府AI戦略会議座長を務める松尾豊氏の研究室所属の今井翔太氏が、生成AIで激変する世界を大予測！ 激動の時代を生きるすべての人にとって、これから到来する未来を生き抜くヒントと正しい技術的知識を提供します。 ※カバー画像が異なる場合があります。

AIを使って、会社を爆速成長させる方法 AIでいかに稼ぎ儲けるか？　日本の「勝ち筋」はどこにある？ 「経営」と「AI」の第一人者が徹底指南！「AIビジネス書」の決定版。 「この本が、日本を変えていく力になればと思う」 　　　──松尾豊（人工知能学者・東大大学院教授）　 ・「問う力」を発揮し、“AIのボス”になれ ・熾烈を極める米中AI開発バトルの最前線 ・世界に出遅れた日本ゆえ、“リープフロッグ”戦略を ・内需＆地方×AIが、巨大デジタル赤字を解消する ・人手不足なのに移民が進まない日本こそ、AI導入を ・AI武装したブルーワーカーが新しい中間層になる未来 ・AIで社会課題を解決──日本型モデルとして輸出せよ ・日本の中小企業300万社がAI革命を起こす時 ・あなたの会社、業界、キャリアはどうなる？ 【目次】 序章　「DX幻想」の終焉 第１章　なぜDXで失敗したのか 第２章　AX──AIが意思決定のOSを変える 第３章　ホワイトカラーの消滅と“ボス力”の時代 第４章　ホワイトカラー生き残りの鍵はローカル×中堅・中小企業にあり 第５章　アドバンスト・エッセンシャルワーカー産業の時代 第６章　グローバル構造転換と日本の優位性 第７章　国家、企業、個人はどのようにAXを進めるか 第８章　日本型AXモデルとJPiXの挑戦 終章　１億総ボスの時代への希望と展望 巻末特別対談 （松尾豊×冨山和彦）

※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。 LLM (大規模言語モデル) をつくりながら学ぼう！ 本書はGPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。最後まで読めばLLMの仕組みがしっかりと理解でき、独自のモデルを構築するためのスキルを身につけることができます。作成するモデルは大規模な基礎モデルと比べると規模は小さいものの概念は同じであり、最先端のLLMの構築に使われているメカニズムやテクニックを理解するための強力なツールとなるでしょう。 1章　大規模言語モデルを理解する 2章　テキストデータの準備 3章　Attentionメカニズムのコーディング 4章　テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する 5章　ラベルなしデータでの事前学習 6章　分類のためのファインチューニング 7章　指示に従うためのファインチューニング 付録A　PyTorch 入門 付録B　参考資料 付録C　練習問題の解答 付録D　訓練ループに高度なテクニックを追加する 付録E　LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング Sebastian Raschka（セバスチャン・ラシュカ）： Lightning AI社でAIとLLM の研究開発に注力。以前はウィスコンシン大学マディソン校統計学部助教授。著書に『Python機械学習プログラミング［第3版］ 達人データサイエンティストによる理論と実践』（インプレス）がある。 ［監訳］巣籠 悠輔（すごもり ゆうすけ）： 株式会社MIRA代表取締役、日本ディープラーニング協会有識者会員。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング』、監訳書に『Pythonによるディープラーニング』(マイナビ出版) 等がある。 ［翻訳］株式会社クイープ： 1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『Python機械学習プログラミング［第3版］』『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム』（インプレス）、『なっとく！ AIアルゴリズム』（翔泳社）、『Pythonによるディープラーニング』（マイナビ出版）などがある。 http://www.quipu.co.jp ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

キャリアの成功とは何だろうか。 キャリア形成コンサルタントの著者は、 次の3つが達成された状態だという。 すなわち、 （１）自分が職業人生で達成したい使命が明確になる、 （２）その使命の達成を自分の職業とできる、 （３）職業人生におけるコントロールを自分で握る、である。 そのために最も必要なのが、実はリーダーシップであると説く。

グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。

おお!もう第2版! 深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の｢章｣が新たに加わり、ツールの最新事情も反映された。50ページ以上増強されたお得な一冊!

「人工知能の巨人」が放つ「なぜ？の科学」の革命的な入門書！ 「私自身、この本の解説を書くことが憚られるくらいの凄い内容」 ――松尾豊氏（人工知能学者・東大大学院教授）絶賛！ 米Amazonでは1256レビュー、4.5★。ポピュラーサイエンスの世界的ベストセラー！ ・今までの統計学では答えられなかった「なぜ？の科学」とは？ ・それは３段の「因果のはしご」を使って説明できる ・著者は人工知能界のノーベル賞にあたるチューリング賞受賞！ ・現在のデータ主義には限界がある。それを乗り越える「因果推論」とは？ ・その商品が売れた理由をどう分析し、新たな儲けにつなげるか？ ・公衆衛生におけるベストな選択肢の考え方とは？ ・人間のように考えられる人工知能＝強いAIはつくれるか？ ・そもそも私たち人間はどのように「因果関係」を考えているのか？ 統計学とデータ分析を超えた新たな学問の誕生！ 人工知能と人類の未来を知るために、なくてはならない一冊。 データ分析、マーケティング、意思決定に携わるビジネスパーソンも必読！

※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。 社会のさまざまな場面で使われるようになった人工知能（AI）。AIは，気づかないうちに私たちの社会や生活に深く入り込んでいて，多くの恩恵がもたらされるとともに，さまざまな課題も発生しています。本書は，社会を映す「鏡」でもあるAIについて，深層学習など技術の基本から，公平性や不平等，監視と安全のトレードオフ，分断やフェイクニュースといった社会の問題に対する影響と課題までをマンガとイラストでわかりやすく解説しました。AIというレンズを通して，今の私たちの社会を見つめなおし，技術とのかかわり方を考える1冊です。

【松尾豊氏推薦！】人工知能が社会に浸透するとき、どのような変化が起こるのか。汎用人工知能、自動運転車、仕事が奪われる、自律型兵器などをめぐる議論のほかにも、考えておくべきポイントはないだろうか。本書では人工知能に関わる論点を、技術開発者、政策立案者、ユーザ、法・倫理関係者などの立場に分けて、具体的な事例とともに整理。そのうえで、多様なステークホルダーをつなぐための対話を経て見えてきた、人工知能と社会の関係の地図を描き出す。楽観論にも悲観論にも流されない、人工知能との付き合い方を考える。

※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。 AIはいまや，さまざまな研究の根幹をなしており，関わる分野も多岐にわたる。本書は，人工知能（AI）研究を牽引する代表的な研究者が編・著を務め，各研究カテゴリーの最前線で活躍する100余名の気鋭の研究者が執筆を手掛けた事典である。 　コンセプトは「執筆者の主観を軸に，読者が興味を持って面白く読める内容にすること」。従来の主要テーマのほか，ディープラーニング，AIにおける論争，汎用人工知能など，いま外せないトピックスを幅広く解説する。 　AI研究者はもちろん，工学，理学，脳科学，医学，薬学，農学，社会学，哲学など，すべての分野の学生・研究者の未来に影響を与える，ターニングポイントとなる書!!

星新一、小林一茶、手塚治虫、そして美空ひばり。近年、ＡＩの技術を活用した死者の再現を見聞きするようになった。しかし、ＡＩを使って亡くなった人を再現する科学技術や、その技術を利用することに対して抱く、この「もやもや感」はなんだろうか？　この技術が社会に投げかける問題を最先端の研究に携わる３名の研究者とともに考える。本作品は、2020年８月23日にニコニコ生放送で配信された日本科学未来館のイベントを電子書籍化したものです。※本電子書籍は期間限定価格で配信しております。価格は予告なく変更する場合がありますのでご了承ください。

もはや「AI（人工知能）を試験的に導入してみよう」という時代は過ぎ、様々な企業が、現実のビジネスにAIやディープラーニング技術を活かした事業展開を行っている。 そうした動きは決して製造業やハイテク企業に限ったことではなく、小売・流通業や物流などなど、業界や業種を問わず急速に広がっている。 本書は、設立わずか6年で、国内企業数社でのAI導入支援の実績をもち、ディープラーニングが成果を出し始めた2012年から、いち早く同技術に注目してきたITベンチャーであるABEJA（アベジャ）の経営トップが自ら語る「AIのビジネスへの実装の具体的方法」。 AI・ディープラーニングをどう現実のビジネスに活かせばいいのか？　基本的なしくみから、実装・運用の成功要件、最新事例までを、文系ビジネスマンでも理解できるように、わかりやすく解説する。

情報が双方向化し、爆発的に増大する現代において、何がどのように変化したのかを解説し、将来に向けての指針となる新しい知識を発信してきた角川Epub選書シリーズ。 シリーズ中、好評を博した9タイトルを1冊に集約してお届けします。 インターネット情報の3分の1を運用する知られざる超大企業・アカマイの実態、人工知能研究の第一人者・松尾氏による人工知能の核を担うディープラーニングとその未来、IoTの最前線となるGoogleとトヨタの自動車業界をめぐる攻防、Google、Amazonとは全く異なる路線でドワンゴを1部上場企業に育てた経営者・川上量生――各界の第一人者による珠玉のテーマが満載！ ※本作品は『人工知能は人間を超えるか』『アカマイ』『Ｇｏｏｇｌｅ ｖｓ トヨタ』『ルールを変える思考法』『デジタル教育宣言』『元素変換』『情報汚染の時代』『デジタルの作法』『ネトウヨ化する日本』の合本版です。

人間に代わって高度な知的労働をこなす「人工知能（ＡＩ）」の活用に、世界中の企業が乗り出している。ＡＩ研究で先行するグーグルなど巨大ＩＴ企業に負けじと、トヨタが米国に人工知能研究所を設置し、次世代カーやロボットの研究を開始した。すでに産業の現場に入り込んだＡＩは、世界をどう変えるのか。 本書は週刊エコノミスト２０１５年10月６日号で掲載された特集「これだ！人工知能自動運転」の記事を電子書籍にしたものです。 目　次： はじめに ・日本のＡＩが切り開く90兆円の巨大市場 　　　米国の底力　ワトソン、バイカリアス ・国内ビッグ４も負けられない　ワトソンに対抗、ビッグデータ解析 ・ＡＩって何だ！？　Ｑ＆Ａでとことん理解する人工知能の仕組みと将来 ・ものづくりが変わる　日本の製造業に勝機あり ・ＡＩは人類の脅威か　英米の著名人が相次いで懸念　 ・ここまで来た！自動運転 　　　ＡＩに舵切る自動車メーカー　深層学習の威力 　　　「ＺＭＰ」　２０１９年にロボットタクシー量産 ・注目業界はこれだ！　金融／法律／広告／マーケティング／教育／人材 　　　金融　データセクション 　　　法律　ＵＢＩＣ 　　　広告　リクルートホールディングス 　　　マーケティング　メタップス 　　　教育　ＣＯＭＰＡＳＳ 　　　人材　ｇｒｏｏｖｅｓ ・人工知能で戦う上場企業24社一覧 ・部品産業　センサーと動力機器がカギ ・主導権を握る米国　主流はディープラーニング　 ・大失業時代の到来　30年後に働けるのは人口の１割 ・「ＡＩ経済学者」が生まれる ・サイエンス最前線　特別編　スパース・コーディング

※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。 ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説。実装には、Python(3.x)を用い、ディープラーニング向けライブラリKeras（2.x）、TensorFlow（2.x）、PyTorch（1.x）を用います。 本書では、自然言語処理をはじめとした時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも大きな特徴の1つです。本書の［第1版］（2017年）以降に次々と登場している新しい手法やモデルを丁寧に説明、記事も大幅にボリュームアップしました。

AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。

大好評！デジタル時代の必携リテラシー、G検定の「公式テキスト」の改訂版！ 【本書の特徴】 ・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。 ・改訂された新シラバスに完全準拠。 ・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。 ・章末問題を大増量。分かりやすい解説付き。 ・ディープラーニングに関する入門書としても最適。 【対象読者】 ・ G検定を受験しようと思っている人 ・ディープラーニングについて概要を学びたい人 ・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人・DX推進を検討している人 【G検定とは】 ・内容：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する ・試験方式：知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） ・日程：年3回（詳細は公式サイトにて公表） 【目次】 試験の概要 第1章 人工知能（AI）とは 第2章 人工知能をめぐる動向 第3章 人工知能分野の問題 第4章 機械学習の具体的手法 第5章 ディープラーニングの概要 第6章 ディープラーニングの手法 第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて Appendix　事例集 産業への応用 ※本電子書籍は同名出版物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。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

ディープラーニングの知識を測る検定試験（G検定）の「公式テキスト」登場！ 【本書の特徴】 1）試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が執筆。 2）各章末には、練習問題つき。試験勉強に最適。 3）最新シラバス「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に完全準拠。 4）ディープラーニングについて最新事情も踏まえ学ぶことができる。 【対象読者】 ・「ディープラーニング G検定（ジェネラリスト検定）」を受験しようと思っている人 ・ディープラーニングについてこれから広く学びたい人 ・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人 【G検定とは】 ・目的：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する ・受験資格制限：なし ・試験概要：120分、知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） ・出題問題：シラバスより出題 ・日程：公式サイトにて公表 ※本電子書籍は同名出版物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。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

わが国トップランナー研究陣が贈る入門書。 人工知能（ＡＩ）の発展が人類社会にもたらす変化とは何か――。1960年代、80年代に次いで、現在は3度目の人工知能ブームといわれています。そんな中、日本の第一線のＡＩ研究者らが、仮説や空想ではないＡＩの真実と、私たちの近未来の暮らしを綴りました。「ＡＩが人類を凌駕するシンギュラリティはやってくるのか？」、「ＡＩの進化によってなくなる仕事、残る仕事とは？」、「ＡＩで医療分野はどう変わる？」。そんな期待や不安、疑問に答える22テーマの書き下ろし記事を掲載。さらに、図解の「ビジュアル」ページや「小事典」で深い理解が得られる、新時代のＡＩ入門書です。

※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。 人工知能って、いったい何ですか? 人工知能学会の歴代会長を含む人工知能研究の権威が答えます! ! 今話題の深層学習(ディープラーニング)で注目されている機械学習など、人工知能分野で最先端の研究を行う研究者13人が、人工知能学会誌に連載したものを大幅に加筆修正した。研究者として自ら「人工知能とは何か」の再定義を行い、それをふまえて、各研究について一般読者に伝わるようにシッカリと解説を行っている。人工知能に興味のある読者はもちろん、知能、認知、脳科学、人間、哲学などに関心のある読者は必読必携である。13人の紙面上でのキャッチボールが示唆に富んでおり、読んでいてとにかく面白い! !大変好評を得ている『深層学習 Deep Learning 』に続く、人工知能学会監修企画!

「人工知能」の急激な進歩により、私たちの生活はこれから劇的に変化していく。人工知能が人間を超えたとき、起こりうる未来とは!?　東大・松尾准教授と、ビジネス戦略家・塩野氏による、未来の可能性を語る対談。 ※本書は、２０１４年１０月に小社より刊行された『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか？」』を改題の上、加筆・再編集したものが底本です。

偏差値でもない、知名度でもない、 新しい時代の進路選びに。 超豪華研究者9名が伝えたい、 子どもたちへのメッセージ 最先端で活躍する研究者たちの生きざまを、 『人間を究める』 『社会を究める』 『生命を究める』 の3テーマで収録。 教育改革真っただ中の今だからこそ、 これからの進路について、 親子で読みたいシリーズの登場です。 変化の激しい時代の中でも、 子供たち自身が自分らしい 進路選択を描いていくためのヒントが、 きっと見つかります。 -------------- 進みたい道を、探究しながら、自分で創りだす。 子どもたちだけではなく、 新しい時代を迎えるすべての人たちへ。 生き抜くための本質が、この本には詰まっている。 コルク代表 佐渡島庸平 (ドラゴン桜/宇宙兄弟プロデューサー) -------------- ◆本書「はじめに」より すべての始まりは、小さな気づきだった。 私たち「スタディサプリ進路」は、 高校生に向けて、 自分らしい進路選択を 応援するための情報を編集し、届けています。 多くの研究者や仕事人に取材をする中で、 ひとつ気づいたことがありました。 どんなにすごいと言われる研究や、 社会のあり方を変えてしまうような 取り組みであっても、 そのはじまりは意外にも、 身近な出来事や気づきであることが 多いという事実です。 このシリーズに出てくる賢人たちのはじまりも、 そうです。 昆虫の色の不思議。 教室での違和感。 親戚からもらった生き物図鑑を開いたこと。 きっかけは、誰にでも起こりうる、 身近な出来事です。 しかし、 その小さなきっかけを 「面白い!」と感じたからこそ、 熱中への扉が開かれ、 結果として「人間」「社会」「生命」といった 壮大なテーマへとつながっていきました。 賢人たちの熱中のストーリーは、 あなたにどんな気づきを与えてくれるでしょうか。 このシリーズが、あなたなりの熱中と出会い、 そして未来へとつながっていく、 ひとつのきっかけとなりますように。 ◆スタディサプリ 進路とは 「学びたい」「学んでよかった」が もっと増えていく世界を目指して、 高校生の皆さんが進路を選ぶために必要な情報を、 テキストやWEBサービスを通して届けています。 働くこと、学ぶこと、そして学校について、 さまざまな観点で紹介することで、 自分らしい進路選択を応援します。 ※当シリーズは、スタディサプリ進路が 高校生向け進路教材(非売品)としてリリースした 「学問探究BOOK」を起点に誕生しました。 学校内外からの好評をいただき、 書籍化の要望を多くいただいたため、 再編集の上で3冊の書籍として新たに出版します。

※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。 ●ChatGPTとどう向き合うか 全国42大学学長アンケート ●アンケートから見えてきたリスクと期待 小林哲夫 ●〔ルポ〕学生のホンネ、教員の困惑 ――「バレたらどうなる？」「授業では取り上げない」 花岡正樹 ●〔対談〕理系も文系も必須のツール 生成系AIは対話力を鍛えるバディ 坂村 健×松尾 豊 ●いま、外国語を学ぶということ 黒田龍之助 ●〔対談〕精読と身体 AIには教えられない知 小川さやか×古田徹也

AIもかなわない、赤ちゃんの学習プロセスとは？　 AIが感情を獲得できない本当の理由とは？　 AIと脳の根本的な違いとは？　 人間のパターン認識をもとに開発されたディープラーニングは、現在、どこまで進化しているのか。AIの仕組みや可能性についてやさしく解説しながら、人間の認知の本質、そして「人間とは何か」という問いに迫る。 ジェフリー・ヒントン（Google）、ヤン・ルカン（Facebook人工知能研究所）、2人のトップ研究者のインタビューも収載。大きな反響を集めたEテレ人気シリーズ「人間ってナンだ？ 超AI入門」のエッセンスをこの1冊で！

※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。 TVアニメ『転生したらスライムだった件』初の学習漫画シリーズ第３弾「ロボット」。全編総ルビ入り。小学校中学年から、自主課題にもぴったり！ 目次＆あらすじ　キャラクター紹介 第１章　ロボットってなんだ？ 「ロボット」にはどんな種類がある？ ロボットの３要素 暮くらしを助ける　サービスロボット 工場で活躍する 産業用ロボット 治療に役立つ 医療用ロボット 人命を救う 災害対応ロボット 工事現場を効率化 建設ロボット 空と水中で活躍 ドローン 宇宙・深海のなぞに挑む 探査ロボット 第２章　ロボットの体の中を見てみよう ロボットが動くしくみ ロボットの感覚機能 ロボットのエネルギー源 第３章　ロボットの頭脳 プログラムで動くロボット AI（人工知能）ってなに？ AIの学習方法 ディープラーニング AIロボットができること 第4章　ロボットと暮らす未来 ロボットのこれまでとこれから ロボットって危なくないの？ ロボットが当たり前になる世界 ※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。

フランスで10万部発行！　2018年度チューリング賞受賞、ヤン・ルカン氏（Facebook副社長）の「ベストセラー」がいち早く日本上陸！ AIとその中核をなす「ディープラーニング」の過去と現在、そして未来像とは？ ディープラーニングの父であるヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る。 ・ヤン・ルカンは、なぜあきらめなかったのか？ ・AI革命の恩恵を受けるのは、誰か？ ・ディープラーニングは、論理的思考ができない？ ・AIが、人間の「常識」を持つ日はくるのか？ 【成毛 眞氏　絶賛！！】 一気に読める面白さ！　AI時代の基本図書になるだろう。 【本書「監訳者あとがき」より抜粋】 本書は、ディープラーニングに関する書籍のなかでも、最も俯瞰的な視点で書かれた本のひとつであろう。技術に忠実であり、平易でありながら難解な説明を避けることなく、また、歴史や未来、社会的なインパクトにも言及している。 【本書「序章」より抜粋】 本書では、コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を、安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。 人工知能の本質に迫るべく、本書は2通りの読み方ができるようにしてある。ひとつ目は一般読者向けに、一読して理解できる平易な文章で、物語り、説明し、分析している。2つ目は詳しく知りたい人向けに、ところどころ数式やプログラムを使って、高度な数学的考察を行っている。 【主な内容】 序 章 第1章　AI革命 第2章　AIならびに私の小史 第3章　単純な学習機械 第4章　最小化学習、学習理論 第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法 第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク 第7章　ディープラーニングの現在 第8章　Facebook時代 第9章　そして明日は？　AIの今後と課題 第10章　AIの問題点 終 章

※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。 本書は日本ディープラーニング協会が実施する「ディープラーニングG検定」の法律・倫理分野に対象を絞ったテキストです。演習問題にはディープラーニングG検定の過去問題を収録しています。 AI関連の開発をする際に，そしてビジネスでAI活用する上で，どうしても最低限知っておかねばならない法律や倫理項目があります。しかし，AIに関する法律や倫理を学べる書籍は難解な法律家向けの書籍以外はほぼありません。 本書は，AIに関する法律・倫理の重要事項を，基礎から平易に解説しています。 ディープラーニングG検定の試験対策だけではなく，AI開発者やAIを活用してビジネスを行っている方，DX推進をされている方などにも幅広く活用していただけます。

※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。 東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化！ 本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された講座で使われた教材がベースになっています。約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。 本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。 この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。 本書には、さらに以下の3つの特徴があります。 ・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる ・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている ・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある ◆目次 Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎 Chapter 2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎 Chapter 3 記述統計と単回帰分析 Chapter 4 確率と統計の基礎 Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy） Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理 Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化 Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習） Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習） Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法 Chapter 11 総合演習問題 Appendix　本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL

※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。 ナノ・テクノロジーは日本を救う！！ 　本シリーズは，これからの技術立国日本を背負って立つ学部生・新人技術者以上を対象とし、彼らに次世代の技術基盤となる本物のナノテクノロジー(true nano)を正しく理解・活用してもらうことを目指して、ナノ学会と小社が共同企画した。 　第１巻は、ナノカーボンの五つの状態について、基礎から応用まで丁寧に説明する。五つの状態について網羅している書は他にはなく、ナノ材料・ナノ化学を学ぶ読者にとって必携の書である。

世の中で氾濫している「人工知能・AI」という言葉に惑わされないようにするため、人工知能についての正しい知識を身につけ、理解することが必要です。 人工知能分野の発展に貢献しているのが 機械学習・深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術で「人工知能（AI）を使ってなにかプロジェクトをやってほしい」と言われたとき「ビジネス課題を機械学習・深層学習でどのように解決すればよいか」と置き換えて考えればよいケースがほとんどです。 本書では、あいまいな状態になっているビジネス上の課題を機械学習を試すことのできるような形に課題を書き換えたり、人工知能の代表的な手法である推論・探索、知識表現、機械学習、深層学習の各手法をフレームワークとして考え、実際のビジネスで活用できるといった“AI的思考力”を高める方法を解説していきます。 また人工知能は万能ではなく、ビジネス上における課題は千差万別です。本書の目指すところは「人工知能で解決できるものなのか」を自ら判断し、「人工知能のどの技術を使えばよいのか」が分かるようになることです。 人工知能技術の大部分は数学によって支えられていますが、本書はあくまでも「ビジネスで人工知能を活用するために知っておくべきこと」をまとめたものですので“難しい数式”は一切出てきません（もちろん、プログラミングも）。 『機械学習・深層学習という言葉は聞いたことはあるけれど、よく分からない』『ビジネス課題に適用できる自信がない』『どのように評価すればよいのか検討がつかない』といった方にとって、本書は役に立つはずです。

分身ロボットを遠隔操作して別な場所にいる相手とコミュニケーションをとることができます．操作するのは障がいや病気など様々な理由で外出できない人たち．不登校などの子もいます．分身ロボットＯｒｉＨｉｍｅを使って働いている人にインタビューをして分身ロボットの可能性と，そして未来の社会を考えていきます．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

　静岡県、修善寺温泉。その外れにある『願いの湯』を訪れていた一條ゆのかは少女と出会う。その少女の名はサピ――記憶を失った異世界の魔女だった。 「そもそも、『温泉』とはなんじゃ？」 「温泉は、自分に『お疲れ様』っていう場所なんだよ」 　温泉を知らないサピと、温泉が大好きなゆのか。二人の出会いをきっかけに始まったほのぼの異世界交流。ゆのかの所属する温泉同好会も巻き込み、気づけば少女たちは温泉巡りをすることに。 　サピの記憶の手がかりを探しながら、温泉でほっこり至福の時。癒しの先に見える景色は、いつもより少し優しくて……。 　これは、マイペースで元気なゆのかと、異世界の魔女サピによる、お風呂と癒しの物語。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 人工知能とは何か？　機械学習・ディープラーニングとは何かを、高クオリティなマンガとともに、くわしく・やさしく解説していきます。 人工知能がどのように発展してきたのか、私たちの未来をどのように変えていくのか、そして人工知能とどのように向き合っていくのかをテーマにストーリーを構成。人工知能という難しそうなテーマを、より身近に感じられるようになる一冊です。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 「DXとはデジタル技術を使って新しい価値を生み出すことです。」 「今までビジネスは“利益を最大化”することが求められてきました。 これからはデジタルで“速さを最大化”する時代がやってきているのです。」 DXっていまいち分からない…… そんなあなたへ「今からDX始めるにはどうすればいいのか」をマンガでやさしく解説。 ・“デジタル”はなぜ重要なのか？ ・DXの目的である「新しい価値を生み出す」とはどういうことか？ ・まず自分たちは何からはじめればいいのか？ ・プロジェクトを成功させるために必要なことは？ ・どうやって活動を拡大していけばいいのか よくある疑問やDXを実践するために必要なノウハウまで1冊でしっかりわかる。 あなたもDXの実態を正しく知って実務に生かしましょう。 ※カバー画像が異なる場合があります。

メタバースは個人で稼げる世界に変貌しつつある！ 遅れるな！先行者利益をゲットしろ！ メタバース業界を知りつくすカリスマ、元エピック今井、ついに降臨！ 2022年、ネット業界の話題はメタバース一色だった。 しかしいま、その主役は生成AIに取って代わられた感がある。 メタバースはどこに行ったのだろうか？ メタバースは死んだのだろうか？ いや、死んでいない。 メタバースはその本質に向かって着実に進化しているのである。 ■VRやNFTはおまけ ■個人が稼げるメタバースとは？ ■ロブロックスのUGCが熱い！ ■過疎バースの残念な共通点 ■ゲームは子供にとって毒か？ ■フォートナイトの試練 「10年間にわたりエピックゲームズで培った経験と、業界の最前線で得た知見をこの１冊に詰め込みました。3DCGIアーティスト、アンリアルエンジンの開発者コミュニティマネージャー、そしてフォートナイトの日本マーケット展開まで。私の異色の経歴がメタバースの未来を読み解く鍵となります。メタバースはみなさんのビジネスやプロジェクトにどう活かせるのか。その希望に満ちた旅にお誘いします」（著者） ■目次 Chapter１ メタバースって結局なに？ ・メタバースは世界を変えるのか ・ＶＲやＮＦＴはおまけ ・肝は安全なコミュニケーション機能 ・メタバースは「心が満たされる空間」 Chapter２ 暮らしに溶け込むメタバース ・スマホ代わりのフォートナイト ・人気ゲーマーの実態 ・ゲームは子どもにとって毒なのか ・フォートナイトで井戸端会議 ・フォートナイトは「出会い系」？ Chapter３ メタバースの稼ぎ方・歩き方 ・ユーザー数はすでに億超え ・「セカンドライフ」に足りなかったもの ・稼げるメタバース ・狙いは「ＵＧＣ」 ・いま、メタバースは個人の時代 ・過疎バースを生み出す企業 ・勝ち馬に乗ろう ほか

※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。 ◆基本＋知っておきたい「LLMモデル」「MCP」「AIセキュリティ」を1冊で◆ LLMアプリ開発を基礎から学ぶならこの1冊！ 『Software Design』に掲載された人気のLLM特集を厳選して書籍化。LangChainを使ったLLMアプリ開発の基礎から、LLMモデルの選び方、MCPの活用、AIセキュリティまで実践的に解説します。 ■本書で学べること ・LangChainを使ったLLMアプリ開発の基本 ・LLMの仕組みとモデル選定の考え方 ・MCPを活用したLLMアプリ開発 ・AI特有の脆弱性とAIセキュリティ対策 ■こんな方におすすめ ・LLMアプリ開発を始めたいエンジニア ・LangChainを使ったAIアプリを作りたい人 ・LLMモデル選定の考え方を知りたい人 ・AIセキュリティの基礎を学びたい人 ■目次 第1章 LLMアプリ開発入門 ……松本 和高 ・1-1 LLMの基本 ・1-2 入門LangChain ・1-3 LangChain＋Streamlitを使った翻訳アプリの実装 ・1-4 LangChain＋Next.jsを使った検索アプリの実装 ・1-5 LCELと高度なLangChainコンポーネント 第2章 LLMのしくみ ……藤本 敬介、大田 竹蔵、藤原 知樹、大谷 真也、服部 響 ・2-1 LLMの基本構造を理解しよう ・2-2 学習プロセスを知ろう ・2-3 小さく実装してみよう ・2-4 モデルの違いを学ぼう ・発展編 大規模化するLLMの学習・開発を支える技術 第3章 MCPでどう変わる？ LLMアプリ開発 ……江頭 貴史、御田 稔、岩本 隆史、江崎 広太、大久保 諒 ・3-1 LLMアプリ開発の現在地 ・3-2 MCPのしくみ ・3-3 MCPを使ったLLMアプリ開発 ・3-4 MCPを自社で活用する 第4章 AIセキュリティ入門 ……川喜田 将之 ・4-1 AIエージェントにおけるプロンプトをめぐる攻防 ・4-2 AIエージェントに対する攻撃手法 ・4-3 AIを安全に活用するために押さえたい防御策

※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時代のエンジニア必須知識を Keras開発者が"コードファースト" で解説！ ベストセラーとなったManning刊 "Deep Learning with Python" が全面的に書き直され、Transformer、GPTライクなLLMの構築、拡散モデルを用いた画像生成などの新章も追加されました。ディープラーニングを段階的に理解できる実践的なプロジェクトとコード例が各章で紹介されます。 ●目次 1章 ディープラーニングとは何か 2章 ニューラルネットワークの数学的要素 3章 Tensorflow、PyTorch、JAX、Keras 4章 分類と回帰 5章 機械学習の基礎 6章 機械学習の普遍的なワークフロー 7章 Kerasを深く理解する 8章 画像分類 9章 ConvNetアーキテクチャパターン 10章 ConvNetが何を学習するのかを解釈する 11章 画像セグメンテーション 12章 物体検出 13章 時系列予測 14章 テキスト分類 15章 言語モデルとTransformer 16章 テキスト生成 LLM（大規模言語モデル） 17章 画像生成 18章 実務におけるベストプラクティス 19章 AIの未来 20章 本書のまとめ ●著者 Francois Chollet（フランソワ・ショレ）：2012 年に学術界でディープラーニングが注目を集めるようになって以来、ディープラーニングに取り組んでいる。最も広く使われているディープラーニングフレームワークの1 つであるKeras の作成者。Keras は、大学の授業、Google、Netflix、Spotify などの企業、そしてCERN やNASA などの科学機関で使われている。最先端AI システムを研究するNdea 研究所の共同設立者であり、機械知能を測定するARC-AGI チャレンジを創設した。 Matthew Watson（マシュー・ワトソン）：2018 年以降、Gemini モデルやGoogle のオープンソースディープラーニングエコシステムの開発を含め、Google 全体で機械学習に携わっている。Keras のコアメンテナーであり、自然言語処理のためのKeras ツールの開発に注力している。スタンフォード大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得し、Stanford Graphics Lab で手続き型モデリング技術の研究を行った。 ［監訳］巣籠 悠輔（すごもり ゆうすけ）：株式会社MIRA代表取締役、株式会社マルイユナイトCTO。医療AIベンチャーを創業・CTOを務め、同社エグジット後は生成AI活用やDX等の技術支援を大手企業・ベンチャー問わず行う。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング』、監訳書に『つくりながら学ぶ！LLM 自作入門』（マイナビ出版刊）等がある。 ［翻訳］株式会社クイープ： コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。最近の主な訳書に『つくりながら学ぶ！ LLM 自作入門』『Python による時系列予測』（マイナビ出版）、『Python ではじめるクリーンアーキテクチャ』『LLM 本番システム構築ノウハウ』『グランドマスター三冠のKaggle ノートブック開発術』（インプレス）、『Exercise Go プログラマ脳を鍛える至高の問題集』『Exercise Python プログラマ脳を鍛える至高の問題集』『Exercise JavaScript プログラマ脳を鍛える至高の問題集』『Exercise C++ プログラマ脳を鍛える至高の問題集』『なっとく！アルゴリズム第2 版』『爆速Python』（翔泳社）、『Python クイックリファレンス　第4 版』（オライリー・ジャパン）、『犯罪捜査技術を活用したソフトウェア開発手法』（秀和システム）、などがある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします