人工知能チャットボット「ChatGPT」の知られざる仕組みと基礎技術について、自らも質問応答システムの開発に携わる理論物理学者が詳細に解説。今も進化し続けるChatGPTが、将来的に人間の脳に匹敵する「思考の本質」を身につける可能性が鮮やかに示される

翻訳と聞いて、何を想像しますか？ 　本書では、翻訳の本質から訳し方のハウツーまで、幅広いジャンルを取り上げて論じます。守備範囲が異なる執筆者４人が口をそろえて言うこと、それは、翻訳とは「原文（英語）を読んで見えた絵と、訳文（日本語）を読んで見えた絵が同じようにすること」なのです。同じようにするために、書き手の頭の中に入っていくプロセスが必要であり、原文の行間を読み、伝えたい内容を適切な日本語にして読み手に届ける必要があります。この作業は、原文が技術系であろうと文学であろうと、変わりません。 　本書ではこのプロセスの一つ一つを丁寧に追い、具体例をふんだんに交えながら、翻訳の本質について説明します。翻訳者を目指して勉強中の人はもちろん、すでにプロになった人も、翻訳の世界に興味を抱いている人も、必読の一冊です。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。 日々進化し続ける深層学習技術の基礎をなす知識や考え方を体系的に，応用を俯瞰的にまとめた教科書。 　本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。 　SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。 　本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。 第1章　序論：深層学習登場の前と後 1.1　パターン認識とは 1.2　パターン認識の困難さと深層学習による成功 1.3　深層学習と従来のパターン認識手法の違い 第2章　深層学習以前のパターン認識手法 2.1　深層学習以前のパターン認識の概略 2.2　特徴抽出 2.3　機械学習・パターン認識手法 2.4　クラスタリング 2.5　評価指標 演習問題 第3章　深層学習ネットワーク 3.1　深層学習のアイディア 3.2　パーセプトロン 3.3　多層パーセプトロン 3.4　深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群 3.5　基本ネットワーク構造 演習問題 第4章　ネットワークの学習 4.1　深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア 4.2　誤差関数 4.3　確率的勾配降下法 4.4　誤差逆伝播法 4.5　畳込み層の学習 4.6　学習の実際 4.7　学習した畳込みフィルタの例 演習問題 第5章　学習のための技術 5.1　学習パラメータの初期値 5.2　学習率の設定 5.3　データ拡張 5.4　ドロップアウト 5.5　入力データの正規化 5.6　モデルアンサンブル 5.7　事前学習とファインチューニング 5.8　中間信号の画像特徴量としての利用 5.9　距離学習 5.10　マルチタスク学習 5.11　自己教師学習 5.12　ネットワークを小さくする工夫 演習問題 第6章　系列データへの対応 6.1　再帰型ネットワーク 6.2　1次元畳込み 6.3　Transformer 演習問題 第7章　画像認識への適用 7.1　主な画像認識ネットワーク 7.2　画像認識ネットワーク内部の可視化 7.3　物体検出 7.4　領域分割 7.5　人物姿勢推定 7.6　動画認識 演習問題 第8章　画像生成・変換への適用 8.1　エンコーダ・デコーダ型ネットワーク 8.2　オートエンコーダ 8.3　深層生成モデル 8.4　画像変換 8.5　画像最適化による画像変換 演習問題 第9章　音声処理への適用 9.1　音声認識ネットワーク 9.2　音声合成ネットワーク 演習問題 第10章　自然言語処理への適用 10.1　単語ベクトル 10.2　系列変換モデル 10.3　事前学習モデル 演習問題 第11章　マルチモーダル学習 11.1　マルチモーダル・クロスモーダル 11.2　画像と言語ル 11.3　画像・映像と音声 演習問題 演習問題略解 参考文献

効率化を極め、もっと正確に、もっとうまく訳す！ CHAPTER 01　パソコンをどう使うか CHAPTER 02　ハードウェアをどう選ぶか CHAPTER 03　Windowsをどう使うか CHAPTER 04　Office をどう使うか CHAPTER 05　Wordをどう使うか CHAPTER 06　Excelをどう使うか CHAPTER 07　テキストファイルとテキストエディター CHAPTER 08　翻訳支援ツールをどう使うか CHAPTER 09　翻訳メモリーツールの概要 CHAPTER 10　Tradosをどう使うか CHAPTER 11　memoQ をどう使うか CHAPTER 12　その他の翻訳メモリーツール CHAPTER 13　辞書の話 CHAPTER 14　翻訳者にとっての辞書環境

暗号資産イーサリアムを弱冠19歳にして創案し「若き天才」と称されるヴィタリック・ブテリンによる"Proof of Stake: The Making of Ethereum and the Philosophy of Blockchains"の邦訳です。ブテリンがイーサリアム誕生以前からブログやフォーラムなどで発表してきた暗号資産（イーサリアム）の構想、目的、役割、機能、有用性、可能性についての書き物を1冊にまとめたものです。暗号資産のあり方を理解したり考えるうえで大いに示唆に富むのはもちろんのこと、思索家、活動家としての一面も伺えます。 巻末に「イーサリアムホワイトペーパー」および「用語集」も収録。

「ネットでＭ＆Ａができる！！」事業の譲渡を希望する方（売り手）が「事業の買取り希望の方（買い手）を無料で募る」ことができるオンラインサービス「ＴＲＡＮＢＩ(トランビ)」。「廃業するなら、売りなさい！」――ただし、「伝統」「技術」は遺したい！　トランビがどのような思いで、誕生したのか。そして、トランビの目指す社会貢献の真意について紹介！【内容】2025年までに、127万社が廃業の危機／　会社を第三者に譲る選択肢もある／息子が「会社を継ぎたくない」と言ったらどうするか？／会社を廃業するくらいなら、売ってみよう！／日本初！　インターネットで会社を売れるすごい仕組み／会社を売るか、決める前にすべきこと／なぜ、地方の赤字会社が1億200万円で売れたのか？／60歳になる前に事業承継の準備を開始しよう!?／Ｍ＆Ａ専門家をお得に上手に活用する方法 など

ベストセラー『サラリーマンは３００万円で小さな会社を買いなさい』でも取り上げられたネットでＭ＆Ａを仲介するサイト・トランビ。すでに会員数１万件を超え、続々と成約案件が増えている。自営業者やリタイヤしたサラリーマンだけでなく、現役のサラリーマンが副業として「会社を買う」ケースもある。大手企業での勤務経験や人脈は、中小企業の業態を伸ばすのにもプラス。政府も、新たな人材流動化、中小企業活性化策として後押ししている。銀行もいまや個人によるＭ＆Ａを後押しし、融資にも積極的だ。実例満載、読むと元気になる「新しい仕事の本」。

社会で役立つ「暗号のしくみ」と、いま知るべき「応用暗号学」を 暗号学＆暗号通貨の専門家がやさしく教えます。 暗号の基本から、暗号通貨、ハードウェア暗号、耐量子暗号、次世代技術までをこの１冊でカバー。 仮想通貨、Web3が注目される今だからこそ、それらを支える暗号技術の真髄を伝えます。 【本書の対象読者】 ・現実世界で使われている暗号のしくみに興味があって、その基本を知りたい― ・各製品で実装されたり利用されている暗号学に関する実用的な本がほしい― ・暗号通貨やハードウェア暗号、耐量子暗号など、最新の応用暗号学を押さえたい― こうした学生、ビジネスパーソン、開発者、コンサルタント、セキュリティエンジニアの方々。

富裕層、権力者、急成長企業はシステムをハッキングして成功した。 AI時代にルールを味方につけるには、「正しいハッキングの考え方」が必要だ。 あらゆるシステム（コンピュータ／金融／法律／政治／認知……）はハッキングでき、それは大きな成果を生む。 ・ピーター・ティールは10億ドルの資本利得税を支払わずに済んだ。 ・グーグルやアップルは税制の抜け穴を利用して多額の税金を逃れた。 ・ゴールドマンはアルミニウムを買い占め供給を操作、膨大な利益を得た。 ハッキングとは、システムが新たな環境・展開・技術に適応していく過程である。 強者と弱者では、ハッキングのしかたに違いがある。 強者は、権力を行使する方法のひとつとして使う。 弱者は、権力構造をくつがえすために使う。 規則は破るためにある、とよく言われる。だがそれ以上に、規則は出し抜かれ、悪用され、回避され、裏をかかれる――つまり「ハッキング」される。人間の独創性をとかくゆがんだ意図に利用し、文明社会のよって立つ制度を損ねるこのハッキングという現象を説明するのに、ブルース・シュナイアーほどの適任者はいない。『ハッキング思考』は、現代社会の活力と健全性を奪いかねないこの力について新たな発見をもたらす重要な一冊だ。 ――スティーブン・ピンカー（ハーバード大学心理学教授、近著『人はどこまで合理的か』） 本書は、 情報セキュリティの第一人者Bruce Schneier著、A Hacker's Mind: How the Powerful Bend Society's Rules, and How to Bend them Back の邦訳です。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで対話型のシステムをつくろう！ 　近年、しゃべってコンシェル（NTTドコモ）やSiri（Apple）、Alexa（Amazon）などの音声対話アプリケーションや対話型のデジタルサイネージ、Sota（ヴイストン、NTT、NTTデータ）などのコミュニケーションロボット、電話自動応答など、人工知能技術を活用した知的対話型のアプリケーションが広く世の中に浸透しつつあります。 　本書は、このような人と自然言語で対話するシステム（対話システム）の作り方をハンズオン的に解説するものです。プログラミングしながら、ツールを使いながら、対話システムの開発を体験します。 第1章　対話システムをつくるにあたって 第2章　タスク指向型対話システム 第3章　非タスク指向型対話システム 第4章　Amazon alexa/Google homeへの実装 第5章　発展的な話題