※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。 これからのSTEAM教育におすすめの一冊！ 　欧米ではSTEM（またはSTEAM）教育が盛んに行われている中で，日本でも2020年からの小学校プログラミング教育の必修化に伴い，現場の先生方からは「時間がとれない」「どのように始めたらよいのか分からない」といった声が多く上がってきています．本書では，「図画工作＋実験（算数・理科）＋プログラミング」「図画工作＋音楽＋プログラミング」など，今までそれぞれの教科で独立して教えていた内容を，横に横断させ，「つくる→試す（実験）→応用する」の一連の流れで，教科書上の理論だけではなく，実体験ができる授業展開が可能となります． 　また，小学校の先生向けのやさしくコンパクトな内容（必要最低限の内容）ですので，手軽に始めたい一般の方や個人塾などでも活用できます． 第I編　プログラミング教育を成功させるための教育メソッド 1．シンギュラリティ2045年2．AI時代の教育 3．いろいろな教育メソッドとAI時代の教育 4．世界各国でのAI時代の教育 第II編　デジタルマシンのセットアップ 1．インターネットへの接続 2．Scratch3について 3．Scratch3の使い方 4．micro:bitについて 5．MakeCodeの使い方 第III編　工作＆実験とプログラミング 1．発電 2．モーター 3．音波・音楽 4．三角形の公式 （面積を求める公式） 5．三角すいの公式 6．円の公式 7．光の三原色と色の三原色 8．Scratchでアルゴリズム入門 付録 1．Officeアプリを使いこなそう

・倍速で仕事をこなせる ・家事の無駄がなくなる ・コンピュータと情報処理の基礎がわかる 「インターネットの父」ヴィントン・サーフ博士が絶賛 「コンピュータサイエンスのエッセンスを初学者向けに平易に解説した傑作！」 コンピュータと情報処理に必須のアルゴリズムの考え方が日常の事例を通じて学べる。著者は、マサチューセッツ工科大学（MIT）でエンジニアリング、カーネギーメロン大学でコンピュータサイエンスを修め、アップルやMozillaでも活躍した人物。本書では、著者自身によるユニークなイラストを通じて12のストーリーが展開されます。バラバラの靴下の洗濯物の山を早く処理する、スーパーマーケットの中をいかに効率的に回るか、ツイッターをいかに140文字で圧縮するか、といったどれもが身近でわかりやすい事例です。こうしたストーリーを楽しみながら、難解であるはずのアルゴリズムの思考法をわかりやすく解説していきます。巻末には、日本語版付録として、「用語解説」（執筆：高橋与志、中田稔）を収録。

･さまざまな方策(探索戦略)が、定量的かつ直感的に理解できる。･最適腕識別や連続腕バンディットなどの発展的な内容も解説。･モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。※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。

●本書の特徴 本書の著者陣は、自然言語処理のビジネス適用に豊富な経験を有しています。特にBERT については、多くのビジネス検証を行い、かつ、独自の応用技術の研究開発も進めている専門家集団です。技術面だけでなく、実務課題の解決に役立つ情報を提供できます。本書ではそうしたプロフェッショナル集団が、Attention 機構・Transformer アルゴリズム・BERT モデルの仕組みの詳解から、現場で使えるコードとノウハウを手引きします。この1冊で、自然言語処理とBERT の基礎を網羅するよう努めましたので、是非とも実践に直結する力を身に付けてください。 ●想定読者 本書は主に以下のような方々を対象としています。 ・ AIや機械学習、自然言語処理に興味があり、自分で勉強している技術者 ・ 自然言語処理技術の業務適用を検討しているビジネス担当者 ・ 自然言語処理についてサンプル実装を必要としている技術担当者 【前提とする知識やスキル】 ・ 機械学習について、入門書を読むなどして概要を理解している ・ Pythonまたは他のプログラム言語の実装経験があり、プログラムの基礎を理解している ・ 助言やWebページを参考にすれば、機械学習のコードを実装できる ●本書のゴール 本書では、以下のような知識とスキルの獲得を目標に設定しています。 【知識面】 ・ 近年の自然言語処理技術の動向を把握できる ・ BERT の仕組みや特性を理解できる ・ BERT のビジネス適用で頻出するいくつかの課題と、解決例が解る 【技量・スキル面】 ・ BERT の実行環境を構築できるようになる ・ BERT を用いる代表的タスクの実装・検証ができるようになる ・ データの偏りや根拠の抽出など、BERT ビジネス適用の課題に、技術面から解決案を策定し実装できるようになる （以上、本書まえがきより） ◆「AI/Data Science実務選書」とは… 機械学習やAIの計算モデルは、システム開発のパラダイムを覆しつつあります。「AI/Data Science実務選書」は、AI開発とデータサイエンスのプラクティスを集め、実務家のスキル獲得／向上を力強く支援します。

※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。 【本書の概要】 Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。 最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたPython初心者の方に向けて、 簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。 【対象読者】 Pythonのついて、何も知らない超初心者 【1年生シリーズ・3つのポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易でサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。 【本書のポイント】 ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に 基本的なプログラムから、面白い人工知能アプリの作成まで 体験して、プログラミングのしくみを学ぶことができます。 【著者】 森巧尚（もり・よしなお） iPhoneアプリや、HTML5ゲーム制作、執筆活動などを行っている。 近著に『アルゴリズムの図鑑』がある。 ※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。

※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。 ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に 機械学習のしくみを学ぼう！ 【機械学習をいちから学んでみよう！】 「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」 「機械学習ってどのようなことをするの？」 と思っている方は多いと思います。 本書はそうした方に向けて「機械学習」について いちからやさしく解説します。 【Python3年生について】 「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 （※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています） 【読者対象】 機械学習の初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、 機械学習のしくみについて、 サンプルを動かしながら、 楽しく学ぶことができます。 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。 関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、 成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、 プログラミングに関する幅広い活動を行っている。 近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、 『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、 『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。 ※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。

※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプル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】 ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に ディープラーニングのしくみを学ぼう！ 【ディープラーニングをいちから学んでみよう！】 「ディープラーニングって何？」 「ディープラーニングってどのようなことをするの？」 という方に向けて「ディープラーニング」のしくみについていちからやさしく解説します。 【Python3年生について】 「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 （※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています） 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、ディープラーニングのしくみについて、サンプルを動かしながら、楽しく学ぶことができます。 【読者対象】 ディープラーニングを知りたい初心者 【目次】 第1章　ディープラーニングってなに？ 第2章　パーセプトロンを作ってみよう 第3章　TensorFlow Playgroundで学習の動きを見よう 第4章　ニューラルネットワークでいろいろ作ろう 第5章　CNNで画像を認識しよう 第6章　もっといろいろ分類してみよう 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、プログラミングに関する幅広い活動を行っている。近著に『Python1年生 第2版』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。 ※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。

※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。 15の課題でアルゴリズムとデータ構造を学ぶ。各章の前半で具体的な事例から原理を理解する。確実に身につけるために各章に練習問題とその解答を配置。また後半ではPythonを使ってアルゴリズムのプログラムを組み、実際にどのように動くかを体験できる。 原理部分の理解と、プログラミング部分が分かれているので、原理が理解できていないのか、プログラムが理解できていないのかが、明確に区別できる。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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。 本書はPythonというプログラミング言語を用いて、ゲームを制作しながらアルゴリズムを学ぶ入門書です。 Pythonはソフトウェア開発や学術研究の分野で広く用いられるようになり、企業や教育機関で使われる主要なプログラミング言語の1つになりました。 また基本情報技術者試験にPythonが加わるなど、情報処理を学ぶ人たちにとっても触れる機会の多い言語になっています。 Pythonの人気が高まったのは、 ・記述の仕方がシンプルで、他のプログラミング言語より短い行数でプログラムを組める ・記述したプログラムを即座に実行でき、開発効率に優れている ・ライブラリが豊富で、それらの多くが使いやすい などの理由からです。 Pythonはプログラミング言語の中で特に学びやすく、誰もが習得できる言語であることも、広く普及した理由として挙げられるでしょう。 本書はアルゴリズムの学習に力を入れています。初学者が理解できるようにプログラミングの基礎からスタートし、やさしいアルゴリズムから段階を踏んで高度な内容を学ぶ構成になっていますので、どなたにも安心して手に取っていただけます。 ここで言うアルゴリズムとは、問題を解決するための手順や手法のことです。アルゴリズムを学ぶとさまざまな問題を解決する力が伸びるといわれており、しばらく前からアルゴリズムを学ぶ大切さが、色々なところで説かれるようになりました。 アルゴリズムと聞くと難しそうと考えてしまう方もいるかもしれませんが、心配は無用です。本書はゲームを制作していく過程で色々なアルゴリズムを習得できるようになっています。 みなさん、ゲームを作りながら、プログラミングとアルゴリズムを楽しく学んでいきましょう! (本書「まえがき」より)

※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。 みんな知ってるスマホゲームやレトロゲームの“あの動き”は、実際にどのようなプログラミングでできているのか？ 本書は、実際に「あのゲームの」「あの動き」を作りながらPythonアルゴリズムを学ぶゲームプログラミング入門書です。撃つ・当たる・爆発するシューティングゲーム、逃げる・追いかける・先回りする迷路ゲーム、ジャンプ・ダッシュ・スクロールできるアクションゲームなど、様々なゲームの動きをまずは作ってみましょう！

時代が変わっても 変わらないアルゴリズムから考え方を学ぼう 本書は、初心者にも扱いやすいプログラミング言語「Python」を使用して、 アルゴリズムの基礎・考え方を学ぶ入門書です。特にPythonがはじめてという方の ために、第1章ではPythonの基本とデータ構造について解説しています。 本書では、プログラミング入門者が最低限知っておきたいアルゴリズムの 基礎と考え方に加えて、アルゴリズムの定石とその計算量について、具体的 なサンプルコードと動作イメージを交えて丁寧に解説していきます。 【こんな方におすすめ】 ・アルゴリズムをゼロから学びたい ・Pythonでプログラミングを学んでいるけれど何から手をつけていいのかわからない ・過去にアルゴリズムを学ぼうと思ったけれどPythonの資料が少なかった ・基本情報技術者試験でPythonが取り入れられるので勉強したい 【扱うアルゴリズム】 FizzBuzz｜フィボナッチ数列｜線形探索｜二分探索｜幅優先探索｜ 深さ優先探索｜番兵｜8クイーン問題｜n-クイーン問題｜ハノイの塔｜ ミニマックス法｜選択ソート｜挿入ソート｜バブルソート｜ヒープソート｜ マージソート｜クイックソート｜最短経路問題｜ベルマン・フォード法｜ ダイクストラ法｜A*アルゴリズム｜文字列探索の力任せ法｜Boyer-Moore法｜ 逆ポーランド記法｜ユークリッドの互除法 ※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。

※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。 ●知識ゼロから始められるゲーム制作＆プログラミングの入門書 本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作＆プログラミングの入門書です。 ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック（当たり判定）などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。 【本書のサンプルゲーム】 モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。 「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。

※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。 Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！ ▼この本の特徴 　本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。 　この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。 ▼この本の構成 本書は二部構成です。 第Ⅰ部はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。 第Ⅱ部はケーススタディです。 実際に社会で起こりうる、さまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。 学校のクラス編成やサークル活動における学生の乗車グループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、キャンペーンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。 ▼第1版からの変更箇所 ・5章（車両の配送計画） 問題の理解を助けるために挿絵・最適化結果の可視化を増やし、実装プログラムの解説を充実させました。また、最適化に登場する部品の列挙アルゴリズムについては、計算速度よりも理解しやすさを優先したものに差し替えました。 ・6章（数理最適化APIとWebアプリケーションの開発）にFastAPIやStreamlitの記述を追加 PythonのWebアプリケーション開発のフレームワークであるFlaskに加え、人気のFastAPIやデータサイエンティストでも簡単にWebアプリケーションが開発できるStreamlitについて追記しました。 ・7章（商品推薦のための興味のスコアリング）行列表現に関する説明の調整 簡単な数理最適化問題の行列表現から解説を行い、段階を踏んで理解できるようにしました。さらに、ソースコードの解説を追記することで、プログラムにおける行列の扱い方を理解しやすくなりました。 ▼このような方におすすめ ◎ 数理最適化の実務応用について知りたい方 ◎ 施策の効果最大化や効率化に取り組むビジネスマン（エンジニア・マーケター・リサーチャーなど） ◎ 情報・経済・経営系などの学部や学科の学生 ◎ データサイエンティストを志す方 第Ⅰ部　数理最適化チュートリアル 　第1章　数理モデルとは 　第2章　Python数理最適化チュートリアル 第Ⅱ部　数理最適化のケーススタディ 　第3章　学校のクラス編成 　第4章　割引クーポンキャンペーンの効果最大化 　第5章　最小コストで行う輸送車両の配送計画 　第6章　数理最適化APIとWebアプリケーションの開発 　第7章　商品推薦のための興味のスコアリング Appendix　メソッド・関数早見表

★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★ ・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。 ・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。 【主な内容】 第1章　ベイジアンモデリングとは 1.1 データ解析とコンピュータ 1.2 ベイジアンモデリングの基礎 1.3 代表的な確率分布 1.4 近似推論手法 第2章　確率的プログラミング言語（PPL） 2.1 ベイジアンモデリングとPPL 2.2 自動微分・最適化アルゴリズム 2.3 PyMC3の概要 2.4 Pyroの概要 2.5 NumPyroの概要 2.6 TensorFlow Probabilityの概要 2.7 GPyTorchの概要 第3章　回帰モデル 3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル 3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル 3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル 3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル 3.5 階層ベイズモデル 3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度 3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化 第4章　潜在変数モデル 4.1 混合ガウスモデル 4.2 行列分解モデル 4.3 状態空間モデル 4.4 隠れマルコフモデル 4.5 トピックモデル 4.6 ガウス過程潜在変数モデル 第5章　深層学習モデル 5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル 5.2 変分自己符号化器 5.3 PixelCNN 5.4 深層ガウス過程 5.5 正規化流

※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Pythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1．scikit-learnの使い方を学ぶ、2．プログラミングによるデータ解析手法を知る、3．帰納法の考え方に慣れる、という三つの目的から構成されています。データ解析学で用いるアルゴリズムは各データを記述する変数の数が等しい（等長説明変数）と仮定しているため、マテリアルズインフォマティクスの世界では苦戦する場面が少なくありません。そこで物質ごとに収集できる変数の数が異なる（非等長説明変数）場合のデータ解析の仕方を紹介しており、基礎から実践までをじっくりと理解できる内容となっています。

※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。 Pythonで機械学習のアルゴリズムを理解しよう！ Pythonでは機械学習のプログラムは様々なライブラリ・モジュールを使うことで簡単に試すことができる。その反面、単にモジュールを使用するだけでは機械学習の中のアルゴリズムがブラックボックス化してしまい、計算結果の意味を正しく捉えることも難しくなってくる。 本書ではまず「機械学習」のアルゴリズムを解説し、機械学習の動きをPythonで実際にプログラミングすることで、アルゴリズムの流れが理解できるよう構成している。まずは黎明期からの機械学習アルゴリズムを理解し、それを実装することが目標となる。 さらにPython用の機械学習モジュールの使用法も解説し、これらを使用したプログラムの作成も行う。機械学習を使いこなすためのイントロダクションとなる1冊。

※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。 プログラマが最初に学ぶべきアルゴリズムを解説。 処理を効率化するテクニックが身につく！ 　本書は、プログラミング言語のPythonを使ったアルゴリズムの入門書です。アルゴリズムの処理の流れや論理構造を根本から理解できるように、図と文章で丁寧に解説しています。 　さらに、本書では、アルゴリズムを改良するテクニックを紹介しています。 　アルゴリズムを改良すると、処理を効率化できたり、別のプログラムで応用できたり、コードが読みやすくなったりします。 　自分で手を動かしてプログラムを改良することで、アルゴリズムの使い方や改良方法を実践的に学べます。 　本書の1章～10章では、ソートや探索など、様々な場面で使われている基本的なアルゴリズムとその改良テクニックを解説しています。 　補章では、初学者でも本書の内容を理解できるように、Pythonの基本的な文法を解説しています。 　いろいろなプログラムの書き方を学びたい方、プログラミングの力を伸ばしたい方におすすめです。

現代社会を支える根幹技術をPythonで！　 Pythonプログラミングのスキルアップにも最適！ 名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書！　ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開（ https://github.com/tsjshg/pyalgdata）。 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編） 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編） 【「巻頭言」より抜粋】 　文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 　本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 　データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

※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。 エンジニアの基礎体力を身につける 本書はPythonを用い、ITエンジニアが身につけておくべき王道のアルゴリズムを手を動かしながら学べる入門書です。 教育機関で16年教鞭をとり、公式アプリ2000万DL超の開発実績を持つ廣瀬豪氏が、教育者・プログラマーとしての経験を生かし、データ構造とアルゴリズムの学習が「一生モノの財産になる」という視点で解説します。スタック、キュー、リスト、木、グラフなどデータ構造の基本から、サーチ、ソート、ハッシュといった王道アルゴリズムを厳選しつつ、ユークリッドの互除法、文字列探索、最短経路問題、フラクタル図形の描画、マンデルブロー集合などワンランク上の知識・技術まで網羅します。 サンプルプログラムは手入力しやすい短めのコードを108個用意し、すべての行に1行ずつコメントを付けて読解しやすいように工夫しています。また、ゲームクリエイターという肩書を持つ著者ならではの教材として、「アルゴリズムの見える化」という類書にはない楽しい要素を盛り込んでいる点もポイントです。 資格試験、就職試験に挑む方、大学や専門学校で情報処理を学ぶ方など、プログラミングの力を伸ばしたいすべての方におすすめです。

※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。 一冊に、AIと数学とアルゴリズムの基本を濃縮！ Pythonの深層学習フレームワークを自作！ 社会の中で日々存在感を増している「AI」と「数学」と「アルゴリズム」。その基本を180ページに詰め込んだのが本ムックです。 バブルソートのような基本的なアルゴリズムから、手書き数字認識もできる深層学習フレームワークの自作、AIで使われる数学の基礎である線形代数、そして経済学のアルゴリズムであるゲーム理論まで、様々な話題を扱っています。 もちろん、単に解説するだけではなく、Pythonで動くコード付き！動かしながら、深く学ぶことができます。 ≪目次≫ 第1章　絶対に知っておきたいアルゴリズム10選　その１ 　基礎から機械学習まで厳選した10個のアルゴリズムを 　Pythonによる実装とともに解説！ 第2章　絶対に知っておきたいアルゴリズム10選　その２ 　3つのテーマで厳選した10個のアルゴリズムを 　Pythonによる実装とともに解説！ 第3章　自分で作るPython深層学習フレームワーク 　Python＋NumPyでフレームワークを完全自作！ 　深層学習の原理がよくわかる！ 第4章　Pythonで線形代数を学ぼう 　AI＆データサイエンスで使う数学の基礎！ 第5章 Pythonで学ぶ「ゲーム理論」 　人間関係をプログラミングできる！ 第6章　プログラミング時代の数学との付き合い方

※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。 中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

※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。 「音声合成」とは、人間の音声を人工的に作り出す、音声情報処理の一分野です。深層学習の発展に従い、画像認識・音声認識などの分野と同様に、音声合成においてもパラダイムシフトが起きています。本書では、従来の統計的音声合成システムの基礎について解説した上で、深層学習技術による近年の音声合成の発展について詳説しています。また、実際に公開されているデータセットを用いて、深層学習を用いた音声合成システムを作るための実装の解説も行っています。本書は、2020年8月24日刊の『Pythonで学ぶ音源分離』、2021年5月20日刊の『Pythonで学ぶ音声認識』に続く、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の3冊目です。中級者以上向け。

※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。 「音声認識」とは、音声信号から発話内容を認識することで、AIスピーカなどに利用されている技術です。本書は、現在までの音声認識技術の発展経緯を学びながら、深層学習を用いた最新の音声認識システムを実装できるようになることを目的としています。まず手法の目的やアルゴリズムの概要を解説し、続いて数式レベルでの詳説、最後にソースコード付きで実装という流れで解説しています。特に手法の概要については「そもそもその手法は何を目的として生み出されたのか」という経緯と、「なぜその手法は前述の目的を達成できるのか」について直感的に理解できるよう工夫しています。本書は中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、それを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」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。 AIの基本を、Pythonでやさしく学んで楽しもう！ 本書は、AI（人工知能）技術の基本を、自然言語処理と音声処理をとおしてわかりやすく解説した入門書です。アルゴリズムを平易に解説し、Pythonによるプログラミング例を紹介。さらに、自然言語処理や音声処理への応用例を取り上げ、実践しながらAI技術の基本が理解できるようになります。 第1章　人工無脳から人工知能へ 第2章　文字を処理する　テキスト処理の技術 第3章　自然言語処理の技術 第4章　音声処理の技術 第5章　知識表現 第6章　学習 第7章　深層学習 第8章　対話エージェントの構成 第9章　人工無脳から人工人格へ 付録

※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。 見込み客、土日の需要、商品リコメンド… 営業、マーケティングが劇的に変わる 業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る！ 業務に本当に役立つ“儲かるAI”を作るには、「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは従来システムと同じですが、AIの構築ではさらに業務の課題が本当に AIで解決できるのか、AIのどの処理方式なら適用できそうかという「技術目線」が不可欠なのです。 本書のPython実習で学ぶことで、「AIの目利きができる技術目線」を獲得し、自分でもAIを作れるようになります。 ◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる ◆現場目線でAIの最適化までできる ◆ブラウザだけで試せるPython実習（Google Colab） ◆XGBoost、Prophetなど話題のAI技術を活用 ◆全PythonコードをGoogle Colab用のNotebook形式で用意 ＜機械学習のための　Python入門講座＞つき！ 1章　業務と機械学習プロジェクト 2章　機械学習モデルの処理パターン 3章　機械学習モデルの開発手順 4章　機械学習モデル開発の重要ポイント 5章　業務要件と処理パターン 6章　AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ

データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く ビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。 デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、 それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。 この書籍では、データ分析において、 デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、 データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。 書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。 ・データの入手や加工などのハンドリング ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 本書で学べること ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装 対象読者 データ分析エンジニアを目指す方 目次（抜粋） 第1章 データ分析とは 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ツールの基礎 第5章 応用：データ収集と加工 ※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。

※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。 どう考えれば、よいプログラムを作れるのかの解 　データサイエンス時代の今、データ構造とアルゴリズムのセオリーを身に付けるのはデータ処理を行う多数のエンジニアにとって大切なことです。本書は、データ構造とアルゴリズムの普遍的な基礎を、Pythonによるプログラミングの実践を通して丁寧に解説するものです。 ※プログラム開発やデータサイエンスを視野に、主要なアルゴリズムをPythonで実装し、データの動きと該当コードを対比させ、しっかりと解説をしています。 ※例題で使用したサンプルプログラムをオーム社ホームページよりダウンロードできます。アルゴリズムの実際をすぐに体感できます。。 第1章　アルゴリズムをはじめる前に 第2章　準備 第3章　データ構造 第4章　ソートアルゴリズム 第5章　探索アルゴリズム 第6章　木構造 第7章　グラフアルゴリズム 第8章　その他の有用なアルゴリズム

※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。 機械学習による異常検知の基本と応用がわかる！ 本書では、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説します。読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説していきます。 機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。そういった基礎から入りつつ、時系列データを分析する際の手法と注意点（第3章）や、深層学習を用いた応用例（第4章）といった内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。 機械学習の各アルゴリズムの説明や例題などには、Pythonのコードが付いています。 自分でプログラムを実行しながら学べる入門書です。 ＜本書の特徴＞ ・誤差関数を中心に機械学習の原理を理解することで、異常検知の基本が自然と理解できます。 ・基本だけでなく、時系列データに対する異常検知の考えかた（第3章）や、深層学習による応用（第4章）を学ぶことができます。 ・Pythonのコード付きなので、手を動かしながら学習することができます。 第0章　機械学習と異常検知 第1章　機械学習と統計解析の基本モデル 第2章　非時系列データにおける異常検知 第3章　時系列データにおける異常検知 第4章　深層学習による異常検知

※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。 『C による数値計算とシミュレーション』のPython版登場!! 　本書は、シミュレーションプログラミングの基礎と、それを支える数値計算の技術について解説します。数値計算の技術から、先端的なマルチエージェントシミュレーションの基礎までをPythonのプログラムを示しながら具体的に解説します。 　アルゴリズムの原理を丁寧に説明するとともに、Pythonの便利な機能を応用する方法も随所で示すものです。 まえがき 第1章　Pythonにおける数値計算 1.1　Pythonによる数値計算プログラムの構成 1.1.1　Pythonによる数値計算プログラム 1.1.2　Pythonモジュールの活用 1.2　数値計算と誤差 1.2.1　数値計算における誤差 1.2.2　数値計算における誤差の実際 1.2.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第2章　常微分方程式に基づく物理シミュレーション 2.1　質点の1次元運動シミュレーション 2.1.1　自由落下のシミュレーション 2.1.2　着陸船のシミュレーション 2.2　 ポテンシャルに基づく2次元運動シミュレーション 2.2.1　ポテンシャルに基づく2次元運動 2.2.2　2次元運動シミュレーション 2.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第3章　偏微分方程式に基づく物理シミュレーション 3.1　偏微分方程式の境界値問題 3.1.1　ラプラスの方程式 3.1.2　ラプラスの方程式の境界値問題 3.1.3　境界値問題の数値解法 3.1.4　ガウスの消去法による境界値問題の計算 3.1.5　逐次近似による境界値問題の計算 3.1.6　その他の二階偏微分方程式 3.2　ラプラスの方程式による場のシミュレーション 3.2.1　ラプラスの方程式の反復解法プログラム 3.2.2　より複雑な形状の領域の場合 3.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 4.1　セルオートマトンの原理 4.1.1　セルオートマトンとは 4.1.2　セルオートマトンの計算プログラム 4.2　ライフゲーム 4.2.1　ライフゲームとは 4.2.2　ライフゲームのプログラム 4.3　交通流シミュレーション 4.3.1　1次元セルオートマトンによる交通流のシミュレーション 4.3.2　交通流シミュレーションのプログラム 章末問題 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 5.1　擬似乱数 5.1.1　乱数と擬似乱数 5.1.2　乱数生成アルゴリズム 5.1.3　Pythonの乱数生成モジュール 5.2　乱数と数値計算 5.2.1　数値積分と乱数 5.2.2　乱数と最適化 5.3　乱数を使ったシミュレーション 5.3.1　ランダムウォーク 5.3.2　ランダムウォークシミュレーション 5.4　Pythonモジュールの活用 章末問題 第6章　エージェントベースのシミュレーション 6.1　エージェントとは 6.1.1　エージェントの考え方 6.1.2　Pythonによるエージェントシミュレーションの実現 6.1.3　マルチエージェントへの拡張 6.1.4　相互作用するマルチエージェント 6.2　マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション 6.2.1　マルチエージェントによるシミュレーション 6.2.2　マルチエージェントシミュレーションプログラム 章末問題 付録 A.1　4次のルンゲ=クッタ法の公式 A.2　ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明 A.3　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.py A.4　シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索　　引

※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。 【アルゴリズムの事例が盛り沢山!】 本書は、Pythonを使用してアルゴリズムを習得するための入門書です。ソート、サーチ、再帰、リスト、木、グラフといったアルゴリズムの基本から、連立方程式の解法、逆ポーランド記法、最短路問題、タートルグラフィックス、グラフ描画、パズルやゲームといった実用的な応用まで、豊富な例題を通してアルゴリズムを効率的に学ぶことができます。例題や練習問題は「Google Colaboratory」で動作するので、Webブラウザーがあればすぐに動作が確認可能です。 ■目次 ■第1章 ウォーミング・アップ 　　1-0 アルゴリズムとは 　　1-1 漸化式 　　1-2 写像 　　1-3 順位付け 　　1-4 ランダムな順列 　　1-5 モンテカルロ法 　　1-6 ユークリッドの互除法 　　1-7 エラトステネスのふるい ■第2章 数値計算 　　2-0 数値計算とは 　　2-1 乱数 　　2-2 数値積分 　　2-3 テイラー展開 　　2-4 非線形方程式の解法 　　2-5 補間 　　2-6 多桁計算 　　2-7 長いπ 　　2-8 連立方程式の解法 　　2-9 線形計画法 　　2-10 最小2乗法 ■第3章 ソートとサーチ 　　3-0 ソートとサーチとは 　　3-1 基本ソート 　　3-2 シェル・ソート 　　3-3 線形検索（リニアサーチ）と番兵 　　3-4 2分探索（バイナリサーチ） 　　3-5 マージ（併合） 　　3-6 文字列の照合（パターンマッチング） 　　3-7 文字列の置き換え（リプレイス） 　　3-8 ハッシュ ■第4章 再帰 　　4-0 再帰とは 　　4-1 再帰の簡単な例 　　4-2 再帰解と非再帰解 　　4-3 順列の生成 　　4-4 ハノイの塔 　　4-5 迷路 　　4-6 クイック・ソート ■第5章 データ構造 　　5-0 データ構造とは 　　5-1 スタック 　　5-2 キュー 　　5-3 データ構造としてのリスト 　　5-4 Pythonの言語仕様のリスト 　　5-5 双方向リスト 　　5-6 逆ポーランド記法 　　5-7 パージング 　　5-8 自己再編成探索 　　5-9 リストを用いたハッシュ ■第6章 木（tree） 　　6-0 木とは 　　6-1 2分探索木のリスト表現 　　6-2 2分探索木の作成 　　6-3 2分探索木の再帰的表現 　　6-4 2分探索木のトラバーサル 　　6-5 レベルごとのトラバーサル 　　6-6 ヒープ 　　6-7 ヒープ・ソート 　　6-8 式の木 　　6-9 知的データベース ■第7章 グラフ（graph） 　　7-0 グラフとは 　　7-1 グラフの探索（深さ優先探索） 　　7-2 グラフの探索（幅優先探索） 　　7-3 トポロジカル・ソート 　　7-4 Eulerの一筆書き 　　7-5 最短路問題 ■第8章 グラフィックス 　　8-0 ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ） 　　8-1 forwardとleft 　　8-2 2次元座標変換 　　8-3 ジオメトリック・グラフィックス 　　8-4 3次元座標変換 　　8-5 立体モデル 　　8-6 3次元関数と隠線処理 　　8-7 リカーシブ・グラフィックスⅠ 　　8-8 リカーシブ・グラフィックスⅡ 　　8-9 いろいろなリカーシブ・グラフィックス 　　8-10 グラフィックス・ライブラリ（glib.py） 　　8-11 Matplotlibを使ったグラフの作成 　　8-12 Matplotlibを使った3D表示 ■第9章 パズル・ゲーム 　　9-1 魔方陣 　　9-2 戦略を持つじゃんけん 　　9-3 バックトラッキング 　　9-4 ダイナミック・プログラミング 　　9-5 万年暦で作るカレンダー 　　9-6 21を言ったら負けゲーム 　　9-7 迷路の作成と探索 ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。

※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プログラミングの基礎が学べる!! 　Pythonの基礎、オブジェクト指向の考え方を学びながら、簡単なゲームプログラミングの作成まで行います。全15章でPythonプログラミングを一通り学ぶことができ、章ごとに段階を踏んで学んでいけるものです。まずはPythonの独習書として、プログラミングを学びたい方むけにおすすめです。 はじめに 第0章 プログラミングとは 第1部　アクションゲームの作成演習 第1章　Python の実行環境 第2章　アニメーションの導入 第3章　イベントによる対話的処理 第4章　プログラムの拡張 第2部　オブジェクト指向プログラミング演習 第5章　クラスとモデリング 第6章　集約とポリモーフィズム 第7章　継承、オーバーライド 第8章　リファクタリング 第3部　パズルゲームの作成演習 第9章　MVC による機能の分離 第10章　モジュール化 第11章　探索アルゴリズム 第4部　ライブラリを利用したゲーム作成演習 第12章　ライブラリの利用 第13章　スコープ、実体と参照 第14章　Sprite とGroup 第15章　風船割りゲーム 付録A　エラー図鑑 関連資料

本書（原題：Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language）はアルゴリズムの分析と設計方法について、Pythonを使って説明します。古典的なアルゴリズムに焦点を絞って解説していますが、基本的なアルゴリズムによる問題解決の方法もしっかり理解できます。 本書はプログラミングとコンピュータサイエンスの最も重要で難しい分野を非常に読みやすい形で解説しています。アルゴリズムの理論とプログラミングの実践の両方をカバーし、理論が実際のPythonプログラムにどのように反映されているかを説明します。また、Pythonに組み込まれている有名なアルゴリズムとデータ構造について説明し、実装と評価について学ぶことができます。 本書で学べること 新しい問題を効率的なアルゴリズムで解ける問題に変換する方法。もしくは、効率的に解けない問題であると示す方法 数学と基本的な実験やベンチマークを使ってアルゴリズムとPythonのプログラムを分析する方法 古典的なアルゴリズムとデータ構造を深く理解し、Pythonでこれらを効率的に実装する方法 新しい問題を解くために新しいアルゴリズムを設計し、実績のある設計原理・設計技法を使って実装する方法 Pythonのハイパフォーマンスコンピューティングを実現する豊富なツールを使って実装を高速化する方法

※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、工学系基礎教育としてのコンピュータ教育およびプログラミング教育を実現するための教科書です。工学的問題の解決に対するコンピュータやプログラムの利用に抵抗感をなくし、スムーズにコンピュータを使う素養を養うことを目的としています。 プログラミングの基礎は扱いますが、特定のプログラム言語全般を深く学ぶことは目標としません。そのかわり、後で必要となった時に、どのような言語でも容易に学ぶことのできる下地を作ります。 コンピュータは、単純な手続きの積み重ねで処理を実現します。この事実、つまり手続き的処理の理解が本書の第一の目標です。これによりコンピュータとは何なのかが理解でき、コンピュータを道具として利用するための能力が身につきます。 続いて、手続き的記述能力の獲得を目指します。これは平たく言えば、プログラムを書いて利用するための初歩的な能力です。具体的には、プログラム言語の基礎を学ぶと共に、シミュレーションや解析、統計処理等のためのソフトウェアツールを使いこなすための素養を養います。 各章末には演習問題を掲載し、略解を示すことで理解の助けとなるよう配慮しました。 ※本書は、近代科学社より2015年に刊行された『コンピュータ科学とプログラミング入門 ―コンピュータとアルゴリズムの基礎―』のPython版です。

※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。 “脱Excel”で実務力アップ！ Pythonは、データ分析にぴったりのプログラミング言語です。なぜなら、Pythonには、数値計算やデータ集計、グラフ描画などの様々なライブラリが用意されているからです。 まずは、「Anaconda」というPythonプログラミング環境を構築します。Anacondaに同梱されている様々なPythonライブラリの中から、数値計算ライブラリの「NumPy」、データの加工・集計を効率化するライブラリの「pandas」、グラフ描画ライブラリの「Matplotlib」を使ってみます。 データ分析を行うには、統計学の基礎を知っておく必要があります。統計学の概念を理解し、記述統計や推測統計のプログラムをPythonで実装します。 さらに、データ分析の手法として、機械学習のアルゴリズムを知っておくとよいでしょう。大量のデータを扱うには、SQLの知識も必要です。 基礎知識を身につけたら、実践的なデータ分析プログラミングに挑戦します。企業の財務情報を分析するプログラムや、検索エンジンのプログラムを作ります。 本ムックを活用して、Pythonでのデータ分析プログラミングを習得し、実務力を向上させましょう！ ≪目次≫ 第1章　「Anaconda」開発環境構築ガイド 第2章　Python数値計算ライブラリ「NumPy」入門 第3章　Pythonライブラリ徹底攻略 第4章　11個のキーワードで学ぶ統計学入門 第5章　Pythonで学ぶ統計 記述統計編／推測統計編 第6章　機械学習アルゴリズム事始め 第7章　データサイエンス時代のSQL 第8章　Pythonで理解する財務分析 第9章　「Elasticsearch」と「kibana」で検索エンジン開発とデータ分析

PyTorchは、世界で主流の深層学習ライブラリのひとつ「Torch」（松明の意）のPython対応版です。Facebookが開発を主導したオープンソースとして非常に注目されています。本書はこのライブラリを初めて触るところから手ほどきし、Pythonによる異常検知や画像認識の実装までを体験。機械学習・深層学習を初めて学ぶITエンジニア向けに、数式なしで丁寧に解説します。 ◆本書の特徴 機械学習・深層学習のアルゴリズムを数式なしで理解できる。 Pythonを使って少ないコードで簡単に実装できる。 異常検知や画像認識など、様々なケースの実装を体験できる。 ◆本書の構成 ・第I部 AI技術の最新動向やPyTorchライブラリの概要、実装環境の構築方法 ・第II部 機械学習の全体像、ニューラルネットワーク・アルゴリズムを使った学習の実装方法 ・第III部 深層学習のアルゴリズム(DNN、CNN、Deep Q Network)を使った学習の実装方法

※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。 PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう！ 本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。 ・ PyTorch（パイトーチ）とは？ 2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世界的にユーザーが多く、GitHubで公開されるディープラーニングのプログラムもPyTorchで作られたものが多数存在します。 ・ 物体検出とは？ 画像認識の一分野で、画像から特定の物体の位置と、その物体のカテゴリ（クラスタ）を検出する技術です。 ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました（例：2012年の画像認識コンテストILSVRC）。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。 本書は、PyTorchの使いかたを習得することと、物体検出の各種アルゴリズムを理解して自力でプログラムを作れるようになることを目的とします。前半はPyTorchについて解説し、後半は物体検出の代表的なアルゴリズムを解説しながら、PyTorchでの実装例を示します。 ＜本書の特徴＞ ・PyTorchを使って物体検出アルゴリズムを実装できるようになります。 ・Pythonによるサンプルコードを例示＆配布し、自分で手を動かしながら理解を深められます。 第1章　PyTorch によるプログラミング 第2章　物体検出アルゴリズムSSDの実装 第3章　SSDに関連した話題

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12680-3)も合わせてご覧ください。 さまざまな問題を解決するためには，適切なアルゴリズムを判断したり，ときには自分で生み出したりできる力が必要です。そして，自在に使いこなせるようになるためには，知識をためるだけではなく実践してみることも大切です。 本書では，「テンパズル」「数独」「4×4オセロ」といったさまざまなパズルのソルバーを実装することで，楽しく効率的にアルゴリズムの設計力が磨けます。各アルゴリズムの概要は，図解でしっかり解説。数学的解法といった発展的な内容も盛り込みました。競技プログラミングに挑戦したい方の第一歩としてもお勧めの1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。 本書は、『必要な数学だけでわかる ニューラルネットワークの理論と実装』に続く姉妹書です。「必要な数学だけでわかる」という書名どおり、ディープラーニングに必要な数学だけに光を当て、できるだけ短時間でディープラーニングのアルゴリズムを理解することを目的としました。前著であつかった機械学習の基礎部分は飛ばして、ニューラルネットワークの構築から解説。手書き文字の認識や高難度のイヌとネコの認識にも挑戦します。

※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。 この本はニューラルネットワークに必要な数学だけを解説するのではなく、必要な数学の知識をもとに作り上げたアルゴリズムをそのままプログラムに置き換えることを目的としています。いわばニューラルネットワークを含む機械学習全般で使われている数学的な考え方を身に付けることで、プログラム上の「ブラックボックス」をなくし、機械学習のためのアルゴリズムをそのままソースコードに落とし込む力を習得することが最大の目標です。

製造、サプライチェーン、会計、R&D、営業、マーケティング　 ヒトと人工知能との「協働」が始まる GE、マイクロソフト、BMW、グーグル、アマゾン…… 先進企業に学ぶ「これまでと違う仕事」と「これまでと違う仕事のやり方」 AI革命とは「人間の能力を拡張する」ために業務プロセスを根本的に変えることである。 本書はこの新しい時代を理解し、勝ち抜くためのガイドとなる。 【主要目次】 イントロダクション　ＡＩ時代における人間の役割とは パート１　「人間＋マシン」の未来を現在から考える 　第１章　自己認識する工場―製造・サプライチェーン・流通におけるＡＩ 　第２章　会計業務をするロボット―コーポレートファンクションにおけるＡＩ 　第３章　究極のイノベーション・マシン―Ｒ＆Ｄとビジネス・イノベーションにおけるＡＩ 　第４章　フロントオフィスにボットがやってくる―カスタマーサービス、営業、マーケティングにおけるＡＩ パート２　ミッシング・ミドル―ＡＩで業務プロセスを再考する　 　第５章　アルゴリズムを正しく設計する―「責任あるＡＩ」を実現する上で人間が演じる３つの役割 　第６章　普通の人々が素晴らしい結果を生み出す―ＡＩが新しいレベルの生産性を実現する３つの方法 　第７章　業務プロセスを再設計する―リーダーのための５つのステップ　 　第８章　人間とマシンのコラボレーションを発展させる―ＡＩが働く職場のための８つの新しい融合スキル 　結論　人間＋マシン時代を生き残るために 　解説　日本語版監修によせて、日本と日本企業が取り組むべきこと

こんな時代をサバイブするためには何が必要になるのか？ 「ITスキルは最強の戦闘力になる」 アルゴリズム、統計学、プラットフォーム型ビジネス、プログラミング……道具として使いこなすための１９のポイント ビジネスパーソンの新・必修教養が５時間ですっきりわかる 【本書のポイント】 （1）最先端の技術については、その原理まで知る必要はない （2）どのような影響があり、活用分野があるかに意識を向けることがビジネスパーソンには有効 【こんなことを学べます】 SKILL02 簡単なプログラムを書く SKILL05 最強の学問、統計学の基本を知る SKILL08 業務の生産性をあげる SKILL10 プラットフォーム型ビジネスを作る SKILL13 身近なところからマーケティングに使う

※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。 ■マット・タディはビッグデータ活用の基礎を成す統計学について完璧かつ配慮の行き届いた本を書き上げた。この素晴らしい教材には実例、技術、洞察がぎっしりと詰まっている。多くの機械学習の教材とは異なり、本書は相関関係が因果関係ではないという問題に取り組み、データから信頼に足る解釈を得るための手法を提供している。 ———プレストン・マカフィー［元マイクロソフト チーフエコノミスト兼バイスプレジデント　ヤフー バイスプレジデント・チーフエコノミスト　グーグル研究責任者　カリフォルニア工科大学教授兼役員］ ■シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスの人気教授を務め、マイクロソフトとアマゾンでデータサイエンスチームを率いた経験から、マット・タディは最先端の企業でデータに基づいた意思決定を行なうことを志すMBAや技術者に向けた見事な本を書き上げた。最新の統計学、機械学習アルゴリズム、社会科学の因果モデルから得られる重要な概念を巧みに織り上げ、精彩を放つタペストリーに仕上げている。本書を読めば流行りの専門語の意味が誰にでもわかるようになっている。この分野の標準的な教材となるだろう。 ———グイド・インベンス［スタンフォード大学経営大学院教授（経済学）　『Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences』共著者］ ビッグデータを構造的に理解、近未来の手がかり、ビジネスチャンスを洗い出し、次の一手につなげる 巨大IT企業アマゾン・ドット・コムのバイスプレジデントが教える、ビジネスにおける意思決定の最適化・自動化・加速化

※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。 micro:bitは、イギリスの小学生に配布された小型の教育用マイコンボードです。日本でも2017年8月に発売され、現在では全世界40ヵ国で利用されています。micro:bitは、コンピュータを理解するためにシンプルな構造になっています。一方で、最新技術を備えた高度なIT機器でもあります。本書はこのmicro:bitを用いたデジタル技術の入門書です。micro:bitに搭載されたハードウェア（LED、端子、各種センサ、チップなど）を内部まで掘り下げて解説しています。そして、プログラミングでは、ブロック、JavaScript、TypeScript、Pythonを使い、アルゴリズムやゲームプログラミング、センサの制御などを解説しています。さらに応用として、拡張ボードの利用や回路の組み立て、LEDやセンサによる科学実験などにも触れ、STEM教育のサポートとしても役立つ内容です。説明には多くの図やイラストを用いて、機能やしくみをビジュアルでわかりやすく理解できるように工夫されています。

〈電子書籍版について〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なります。 【AI時代、さらに重要度を増す統計学、その概念のキホンを知る！】 最近は、統計学よりも広い概念を表す言葉として「データサイエンス」という用語が用いられるようになってきています。また、膨大なデータを用いて、様々な予測や判断を行うアルゴリズムに焦点を当てた「機械学習」や、これを応用し、より発展した手法や技術を用いる「人工知能（AI）」の分野にも関心が大いに集まり、企画・開発、マーケティング、経営戦略といったビジネス分野での活用が当たり前になってきています。 これらの基本となる統計学は、その重要性は広く認識されているものの、なかなか理解しにくいものでもあります。本書は、統計学やデータを扱う関連分野に関心はあるものの、全く予備知識のない方々を対象としています。そのために、本来は数学や数式を用いて説明した方がすっきりとわかりやすく説明できる部分に関しても、可能な限り数式を使わずに、その概念・イメージをイラストや図表で示しているので、統計学の基礎的な考え方が理解できる一冊になっています。 〈本書の内容〉 ■Chapter 1 統計学の基本 ■Chapter 2 記述統計学 ■Chapter 3 データの発生：確率と分布 ■Chapter 4 推測統計学とベイズ統計学 ■Chapter 5 統計的仮説検定 ■Chapter 6 機械学習とモデリング：教師あり学習 ■Chapter 7 発見的手法：教師なし学習 ■Chapter 8 ディープラーニング 〈プロフィール〉 高部 勲 平成14年に総務省入省（統計局、大臣官房、統計研究研修所等）、内閣府（統計委員会担当室、経済社会総合研究所）、独立行政法人統計センター等を経て、令和3年4月に立正大学データサイエンス学部教授に就任。平成31年に博士（統計科学）を取得。統計検定（1～4級、準1級、専門統計調査士、国際資格等）、専門社会調査士、ディープラーニングG検定などデータサイエンス関連の資格多数取得。ISO/TC69国内本委員会委員、和歌山県データ利活用アドバイザリーボード委員、日本統計学会代議員、孤独・孤立の実態把握に関する研究会委員（内閣官房）等を歴任。日本統計学会、経済統計学会、社会調査協会、日本分類学会、日本金融・証券計量・工学学会(JAFEE)、人工知能学会に所属。

アメリカを震撼させたベストセラー登場！ 　ビッグテック５社（マイクロソフト、アップル、アマゾン、グーグル、ファイスブック）の株式時価総額は６００兆円を超え、 すでに日本を超えて世界３位の経済規模の大国と同様の存在になりつつある。 彼らこそがジョージ・オーウェルの１９８４のビッグブラザーとして、 個人の生活データを収集し、世論を誘導して、政治的な支配を世界に及ぼそうとしている―― 副島隆彦氏推薦・解説――「ビッグテックがあなたを監視している」 ビッグテック解体の準備が着々と進んでいる。特にフェイスブックのマーク・ザッカーバーグに対する攻撃は厳しい。 プラットフォーム（巨大窓口）を利用者に無料で使わせて、個人情報を集め、集めた膨大なデータを利用者に断りなくアルゴリズム（コンピュータの計算方法）に当てはめて、個人の嗜好や性格まで分析する。 それを広告収入に結び付けて大きな利益を出す。 世の中のために何も作らない虚業（ルビ：きょぎょう）に対する怒りが高まっている。 ジョージ・オーウェルのディストピア（絶望郷）小説『１９８４年』に出てくる「ビッグ・ブラザーがあなたを見張っている」をもじった「ビッグテックがあなたを監視している」 ‘Big Tech Is Watching You!’である。 （「副島隆彦氏推薦文」より）

数値計算に最適なソフトウェアFortran 95の基礎から実践までの知識がこの1冊で身に付く！本書はFortran文法とプログラムの書き方を解説した基礎編，さまざまな数値計算法を解説した実践編の2部構成になっています。「第I部 Fortran 基礎編」では，Fortranプログラミングの基本から，汎用性の高い便利な文法や配列計算式など，幅広く解説してあります。「第II部 Fortran 実践編」では，さまざまな数値計算法を題材にした例題を豊富に収録。例題にはそれぞれ解答プログラム例を示し，数値計算アルゴリズムについて詳細に解説してあります。初歩的なものから実用的なものまで，数多くの数値計算アルゴリズムが本書1冊に収録されています。

【変革に必要なのはIT人材ではなく、経営者がDX人材になることだ】 トヨタの教えを実践で叩き上げた経営の仕組みを全公開！！ 「収益性が低く、事業を将来も継続していけるか不安だ」 「新しい取り組みに着手しようにも社内の抵抗が大きい」 「環境への配慮が必要だが、コストを掛ける余裕がない」 そんな会社を経営経験ゼロから変えていき、収益を10億円改善しつつ、CO2排出量を21%削減できた秘密とは？ ・変革に必要なのはIT人材ではなく、経営者がDX人材になること ・「見ザル」「言わザル」「使わザル」改善を阻む“三ザル”をなくす ・ChatGPTとカイゼンの上位概念「イマドキフキソカチ」でカイゼンを民主化 ・売上が増えても利益は増えない、限られた売上高でも生き残るようにする ・社長自らSlackで発信、挑戦や情報共有がしやすい風土をつくる ・利益を増やしてCO2を減らす“儲かるカーボンニュートラル”を実現 ・自社のDXの成果をサービス化、会社の枠を越えてノウハウを共有 トヨタ自動車での18年間にわたる車両開発で培われたエンジニアリングセンス、トヨタ生産方式の知識、現地現物を大事にする姿勢の3つを融合させ、実践で叩き上げた斬新な経営ノウハウを全公開。 ■こんな方におすすめ ・企業変革の活きたノウハウを知りたい方 ・DXを実現したい方 ・改善の回し方を知りたい方 ・カーボンニュートラル推進の方法を知りたい方 ■目次 第1章 会社の変革にあたり持つべき3つの視点 　　付加価値ファースト 　　困難を突破する覚悟を持つ 　　とにかくやってみる 第2章 見える化すべきは数値ではなく問題 　　問題がないのではなく、見えてないだけ 　　24時間365日データを自動収集し、問題を見える化する仕組みをつくる 　　データ収集にあたっての考え方 第3章 儲かるカイゼンの仕組み 　　経営と現場のカイゼンをつなげる 　　データでカイゼンの切り口を探す 第4章 挑戦する風土への変革 　　風土を改革するのは仕組みではなく行動 　　付加価値ファースト 　　失敗を恐れずやってみる 　　ほめる・楽しくやる 　　情報・ノウハウを共有する 第5章 カイゼンの民主化 　　カイゼンのナレッジマネジメント 　　カイゼン人材を育成する組織をつくる 　　ChatGPTでカイゼンの民主化を推し進める 第6章 限量経営のための原価管理と利益管理 　　生き残りをかけた限量経営 　　原価を正確に把握し低減をおこなう 　　適切な売価を設定する 　　さらなる付加価値の見える化と追求 　　コストをかけずムダの排除でCO2排出量を低減 　　ムダを見える化する 　　待機電力の削減 　　停止電力の削減 　　正味電力の削減 　　その他電力の削減 　　電力削減を進める仕組みと成果 第8章 自社のツールとノウハウの外販 　　DXサービスをつくる 　　カイゼンをKaaSとしてサービス化 第9章 さらなる付加価値の追求と創造 　　経営指標から社会インフラへと広がるIoTデータの可能性 　　製造IoTデータの他領域での活用の可能性 　　経営のアルゴリズム化 ■著者プロフィール 木村哲也（きむら てつや）：旭鉄工株式会社 代表取締役社長。i Smart Technologies株式会社 代表取締役社長 CEO。1992年東京大学大学院工学系修士修了、トヨタ自動車に21年勤務。おもに車両運動性能の開発に従事後、生産調査室でトヨタ生産方式を学び2013年旭鉄工に転籍。製造現場はもちろん、経理、営業でもIoTデータを活用する体制を構築し、労務費を年4億節減するなどで損益分岐点を29億円下げ、同じ売上高で利益を10億円上乗せ。電力分CO2排出量もすでに26％低減など大きな成果を上げる。 「旭鉄工の成功ノウハウを他社でも役立てたい」と「i Smart Technologies株式会社」を設立し、IoTモニタリング、データ分析、改善指導までトータルで生産性向上を実現するKaaS（Kaizen as a Service）を全国展開。その実績が評価され、2018年に経済産業省主催「第7回 ものづくり日本大賞 特別賞」を受賞するなど受賞歴多数。これまで数百回の講演、100社以上の改善指導実績あり。著書に『Small Factory 4.0　～第四次「町工場」革命を目指せ！』（三恵社）がある。日本デジタルトランスフォーメーション推進協会アドバイザー。

※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。 最先端！ネットワークの理論がここにある！ 人間関係、経済、インターネット、交通網、生態系、システム生物学…すべての事象における「つながりを科学する」複雑ネットワーク。本書には最新の理論、定着した手法をもとにした基礎と応用、実データの解説、プログラムによるアルゴリズム集、解説付きの膨大な参考資料集が含まれている。まさに最新の複雑ネットワーク・バイブルだ！ 　また、本書の内容を補足するため補遺（PDF版)を近代科学社のサポートページに用意いたしました。ご活用ください。 特徴 ・実社会のデータを基に応用面を解説 ・プログラムが組めるよう、アルゴリズムを掲載 ・理解に不要不急のところを読み飛ばせるようマークを付加 ・豊富な参考文献紹介

「不登校」という現象は，子どもの表れの多様化と，その変化に柔軟に対応できない教育システム，家庭の支持機能の低下などを背景にして，近年さらに複雑になっている。 不登校の診たてに操作的診断（ICD, DSM）が役に立つことは稀であり，支援についても，有用なガイドラインやアルゴリズムが存在しているとは言い難い状況にある。したがって，個々のケースを適切に診たて，支援していく際には，治療者がこれまで培ってきた臨床力が問われることになる。筆者は，「先人の教えや自らの経験を積み重ねて，『常識的な診たてや支援方法』を身につけ，それを骨格にしながら，個々のケースは『応用問題』として柔軟に対応していくことを心掛けている」と述べている。 本書は，児童精神科臨床を主なフィールドとし，子どもの支援を実践してきた筆者が，自身の臨床経験をベースに，子どもや保護者への具体的な言葉のかけ方などをふんだんに盛り込んだ，不登校支援の集大成とも言える一冊である。医療現場のみならず，相談機関や学校など，さまざまな場で不登校の子どもたちを支援する方たちの役に立ってくれるであろう。 付章として，児童精神科臨床における初回面接の要点がまとめられている。言うまでもなく，初回面接は，その後の治療の展開を大きく左右する極めて重要なセッションである。多くの臨床家に参考にしていただきたい。

■マーケティングの落とし穴 ネット、SNS全盛の時代、 お客様の集客も商品の購買も大きく変化しました。 多くの会社が日夜、知恵を絞り、 めまぐるしく変わるアルゴリズムに対応しようと頭を悩ませています。 実はそこに“大きな落とし穴”があります。 集客が上がらない、商品が売れないのだとしたら、 その原因は「根本的なお客様集め」の仕組みにあるからです。 それさえ解消できれば、目の前にいるお客様に確実にリーチできます。 その方法とは、実は“アナログ”のマーケティングにあったのです。 ■実践者2万人以上、3000億円以上の実績 今から10年以上前、4000社超、延べ2万人以上が実践し、 売上増3000億円以上を叩き出した、伝説の集団がいます。 その名も「顧客獲得実践会」。 彼らは体だけではなく、頭にも汗をかき、 実際に広告費を投入しながら、爆発的な成果を生み出しました。 約6年にわたり、成功事例として発行された「顧客獲得実践ニュースレター」は、 全66号、電話帳6冊分に相当する量。 ■この本は「顧客獲得実践会ニュースレター」の中から、 マーケティングに関する選りすぐりの解説＆事例を抽出。 「不変」の原則をまとめたもの。 時が経てば経つほど、効果を発揮するノウハウの塊。 記憶喪失になっても覚えていたいマーケティングの原則。 これらがドンと詰まった1冊です。

いま幅広い分野で人工知能やディープラーニングなどに代表される「機械学習」の重要性が高まっています。しかし、機械学習に興味があっても、理論や実装が難しく、一般のユーザーはなかなか手が出せません。本書は、初心者向けに人工知能やAI、評判分析、画像認識など、初歩的な機械学習のアルゴリズムや使い方を実際に体験しながら学ぶ入門書です。著者の人気勉強会の講義内容を書籍化しました。サンプルコードのDLサービス付き。

分散アプリ（dapp）の基本を学び、 実装したい人のための本格入門書 人工知能（AI）や機械学習に並び、現在注目されている技術の一つが ブロックチェーンであり、dapp（分散アプリ）です。 ICOやSTOといったトークンの基盤となる暗号通貨として FinTech分野で期待されるのみならず、 非中央集権的なWebであるWeb3.0時代における 世界的規模のコンピューティングプラットフォームとしても ブロックチェーンは注目されています。 そのため、現代のソフトウェアエンジニアにとって、 ブロックチェーンやブロックチェーン上で動作する dapps開発の知識は、避けて通れないものになってきています。 本書は、プログラマのためのブロックチェーンアプリ開発の入門書として、 ・ブロックチェーンの概念 ・開発環境 ・スマートコントラクト（仮想マシンで自動実行される 　ブロックチェーン上のプログラム） などの基礎を学びつつ、ゲームを中心に 現実的なアプリケーションを実装していきます。 具体的には、ビットコイン（Bitcoin）以降に登場し、 ユーザーが多く、dapps開発基盤のデファクトスタンダードとなっている イーサリアム（Ethereum）で、スマートコントラクト実装用の言語 「Solidity」を用いて、ゲームやアプリの開発を学んでいきます。 決して多すぎないページ数に凝縮された解説を読めば、 あなたもブロックチェーンアプリ開発の概観を掴むことができます。 本書を読むことで、ブロックチェーン上でできること、 できないことについて、現実的な、地に足の付いたセンスが得られるはずです。 また、特にゲーム開発者にとっては、乱数生成アルゴリズム、 データ隠蔽、ゲーム内経済やゲーム理論など、示唆に富む内容で 満ちており、他にはないユニークな一冊になっています。 さらに、実際にアプリを構築する段階で、 特に問題となりやすいのがセキュリティです。 さまざまな事件の原因となった脆弱性を取り上げながら、 気をつけなければならないポイントを複数の章にわたって解説しています。 ※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。

※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。 会員登録数25000人（2019年２月時点）を超える、日本最大級の先端技術のラーニングサービス「Aidemy」 ディープラーニング、自然言語処理、ブロックチェーンなど、いま話題の技術を学べる「Aidemy」から、 ブロックチェーンを理解するための参考書が登場！ ■本書の特長 ・ブロックチェーンの理解に必要とされるコンピュータサイエンスの基礎知識を、体系立てて復習できる ・BitcoinやEthereumの基礎となっている技術を学び、どういう仕組みで動いているかを理解できる ■本書の対象読者 ・これからブロックチェーンを使った開発を行いたいが、コンピュータの基礎（低レイヤー）や、コンピュータの仕組みを改めて復習したい方。 ・Bitcoin（BTC）やEther（ETH）などの暗号通貨に興味があり、その仕組みと技術をしっかり理解したい方。 ■本書の内容 ●CHAPTER１　コンピュータ基礎 データ構造とアルゴリズム、CPUの仕組みなどを扱う。 ●CHAPTER２　暗号とセキュリティ 共通鍵暗号、公開鍵暗号、ハッシュ関数、デジタル署名などを扱う。 ●CHAPTER３　ネットワーク プロトコル、HTTP通信、Websocket、P2P通信などを学ぶ。 ●CHAPTER４　ブロックチェーン応用（Bitcoin編） Bitcoinを題材に、ブロックチェーンの仕組みを学ぶ。 ●CHAPTER５　ブロックチェーン応用（Ethereum編） Ethereumを活用したアプリケーションの開発を学ぶ。スマートコントラクトを用いたアプリの仕組みを理解する。

※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。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13029-9)も合わせてご覧ください。 ITパスポートは受かった。さて次は基本情報技術者を受けてみようかと思い，参考書を開いたり，問題集を買ってみたりしたが，あまりのわからなさに悶絶… そんな方のために，基本情報技術者試験のために必要になる，2進数や論理回路，アルゴリズムなどの基礎知識を，専門学校の講師としての経験を生かし，身近な例や語り掛け口調，うんちくを駆使して親しみやすくまとめ，かみ砕いた説明でわかりやすくする本です。まずはこの1冊でスタートを切りましょう。

※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。 本書は原子・分子から構成された凝縮系のシミュレーションの理論的基礎と方法について、アルゴリズムも含め古典系の手法から量子系の手法まで、一冊にまとめたものであって、大学の物理系・化学系はもちろん、ひろく材料科学・工学関係の学部3年生から大学院生向けの参考書、自習書として書かれている。

※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。 テクノロジー好きな“ナード”へ贈る「自分たちの仕事の文化的背景」を理解する1冊。 本書では、テクノロジーが生み出される“工学”と呼ばれるプロセスが非常に創造的であること、そしてこのことから工学がもてはやされ競争が激しくなってしまい、聡明な若者がナードと呼ばれるようになっていることを説明します。 エンジニアはモデルと抽象を用い独創的な人工の世界をどのように築いているのか、そして現在では人間がこれまでに公開してきたものすべてをポケットに入れて持ち運べるようになるなどの驚くべき能力をどのようにして提供しているのかについて解説します。 しかしだからといってテクノロジーに限界がないわけではありません。陰と陽のバランスを保つため本書の後半では、一部で暴走ぎみのデジタルテクノロジーとコンピューテーション（計算）＆人工知能に対する熱狂への反論を試みます。 本書のタイトル“プラトンとナード”は2つの考え「知識・テクノロジーが人間とは無関係に存在し発見される」「人間は知識やテクノロジーを発見するのではなく作り出す」を対立させるものです。そして「ナード」とは主観的で斬新な作り手であって既存の真実を採掘する者ではありません。 本書からコンピューターサイエンスと歴史、その哲学・論理、そして数学についてなど多くのことを学ぶことができます、若者が工学の道に進むことを検討したくなる一助となれば幸いです。 MIT Press『Plato and the Nerd:The Creative Partnership of Humans and Technology』の日本語版。 ●著者 エドワード・アシュフォード・リー（Edward Ashford Lee） カリフォルニア大学バークレー校EECS（電気工学およびコンピュータサイエンス）の名誉教授、大学院教授。エール大学卒、MITで修士号、カリフォルニア大学バークレー校でEECSに関する博士号を取得。同大学で30年以上教え続け300以上の学術論文とデジタル通信、組み込み、ソフトウェアモデリングに関する教科書の共著がある。サイバーシステム、ロボティクス・自転車システムなどソフトウェア開発に携わる研究を活発に行っている。この本は一般向けに書かれた彼の最初の著作となる。 ●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。コンピューターシステムの開発、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『サイバーセキュリティ レッドチーム実践ガイド』、『PythonとKerasによるディープラーニング』（マイナビ出版）、『Python機械学習ライブラリ　scikit-learn活用レシピ80+』、『AIアルゴリズムマーケティング』（インプレス）、『入門JavaScriptプログラミング』、『テスト駆動Python』（翔泳社）、『プログラミングASP.NET Core』（日経BP社）などがある。

最初から最後まで、遊びっぱなし。 でも、「使えるコード」が書けるようになります。 【本書の特長】 <<遊び感覚でプログラミングとアルゴリズムをおぼえよう！>> ・イチからPythonのプログラミングとアルゴリズムがわかる ・ゲームをつくりながら基本を理解できる ・パズル問題で実践的なコードの書き方が身につく ・環境構築不要のGoogle Colaboratoryですぐ始められる ・パズル問題の解答はPythonに加え、JavaScriptとRubyのコードも提供 【内容紹介】 楽しくなきゃ、プログラミングじゃない！ プログラミングを学ぶとき、 言語の文法などを勉強するのは退屈なものです。 何かつくりたいものがあり、 それを自分の手でつくることが 達成感となり、楽しさにつながります。 本書でも一般的なプログラミングで 必要な要素がひと通り登場しますが、 簡単なゲームをつくりながら基本をおぼえます。 そして、だんだん難しくなるパズル問題を通じて、 アルゴリズムを考慮した「使えるコード」が 身につくようになっています。 プログラミングの楽しさを見つけるきっかけになる、 そんな本を目指しました。 アタマをやわらかくして、ぜひ挑戦してみてください。 ★付属データ★ ・本書に登場するソースコード例 ・パズル問題の解答ソースコード（Python） ・○×ゲームでコンピュータ対戦をできるようにする追加解説 ★読者特典★ ・パズル問題の解答ソースコード（Ruby／JavaScript） ※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。

※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。 さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。 問題解決力、データ活用力をレベルアップ！ ソートや検索といった基本的なアルゴリズムから、 大規模処理・暗号化、機械学習・説明可能性の手法など最新系もカバー。 本書は、アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。 より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズム を説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。 ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンを取り上げ、 さらには大規模処理・並列処理・暗号化のアルゴリズムも紹介します。 本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなる 格好のガイドブックです。

※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。 プログラミングコンテストで勝つための必須テクニック「アルゴリズム」と「データ構造」の基礎をマスター！ 本書はプログラミングコンテストの問題を攻略するための「アルゴリズムとデータ構造」を体得するための参考書です。初級者が体系的にアルゴリズムとデータ構造の基礎を学ぶことができる入門書となっています。プログラミングコンテストでは、高い数理的能力で上位ランクを得ることができますが、多くの入門者においては基礎アルゴリズムの応用が目の前の問題の攻略に繋がります。つまり、基礎対策をすることでランクを上げ（問題が解けて）コンテストを楽しむことができます。 基礎対策と言っても辛い勉強ではありません。そこには、体得したスキルで問題を解いていく楽しみ、応用する楽しみ、アルゴリズムとデータ構造を網羅的に「コレクション」していく楽しみがあります。このような楽しみを体感しながら学習・対策できるように、本書ではコンテストの競技システムに類似した、オンラインジャッジと呼ばれるプログラムの自動採点システムを通してアルゴリズムとデータ構造を獲得していきます。本書の内容はAIZU ONLINE JUDGEでチャレンジすることが可能です！

※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。 [本当の力がつくアルゴリズムの本] プログラミングコンテストの問題を通してアルゴリズムのしくみや考え方を楽しく習得。 プログラミングコンテストにて世界トップレベルの成績を誇る著者たちが、コンテストで得た知識やノウハウを難易度別にまとめました。初心者が取り組めるアルゴリズムの基本問題から、世界中のプログラマを悩ませた難問まで。“プログラミング脳”を活性化するための問題を厳選して紹介します。 「プログラミングコンテスト」は上級者だけのものではありません。多くの場合は初級者向けの問題も用意され、幅広い参加者が楽しめるよう配慮されています。良い成績を収められなくてもプログラミング能力を向上させることにつながり、何より、楽しく充実した時間を過ごせます！ 本書を読むにあたって必要なものは「基礎的なプログラミング能力」だけです。掲載したソースコードはC++ですが基本的な機能のみで記述しており、C++での開発経験がなくても読みやすいように配慮しました。 難易度別に分けて構成し、内容の多いトピックは難易度ごとに何度か扱っています。各トピックは説明と例題からなっています。 第2版となる本書では、４つの新しいトピック「平面・空間を扱う“計算幾何”」「工夫を凝らして賢く“探索”」「分けて解いてまとめる！“分割統治法”」「“文字列”を華麗に扱う」を追加した他、より理解を深めるための練習問題の紹介や、さらなる高みを目指す読者のために発展的内容の紹介を行い、より一層充実した内容になっています。 現役プログラマだけでなくプログラマを目指している方にもぜひ読んでいただきたい1冊です！

プログラミングとロジカルシンキングは同時にマスターできる プログラミングとロジカルシンキングの類似性を理解することで、 一石二鳥でプログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられます。 ●プログラミングとロジカルシンキングの類似性 プログラミングは最適な手順を作り、自分の意図した通りシステムを動かせること。 ロジカルシンキングは目的を達成するために物事の筋道を考えて、計画的に実行することと、両者の親和性は強いです。 論理的思考は、「なぜそうなるのか」→「どうしたらできるのか」→「どうやってやるのか」→ 「実施」→「結果どうだったか」というプロセスをたどりますが、 プログラミングもこの流れで動いていきます。 ●プログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられる たった1つのポイントがわかればプログラミングは簡単に取り組むことができます。 それは、「機械（パソコン）にもわかるような言葉で命令する」ことです。 その際、「誰が聞いても意味を取り違えない」表現にする必要があります。 なぜならば、パソコンは相手の意向を忖度してくれないからです。 この、「誰が聞いても意味を取り違えない」表現こそがロジカルシンキングです。 これを身に付けることで、日常の人間同士のコミュニケーションもよくすることができます。 本書では、こうしたプログラミングとロジカルシンキングの類似性を理解することで、 一石二鳥でプログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられます。 ※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。

※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。 人気声優・山口勝平氏のボイスデータも収録！ 100を超える3D・2D・音声データ付き！ ゲーム作りを通じてプログラミングを体験する、画期的な実践書！ 小学校におけるプログラミングの必修化が議論されています。 人工知能やロボットがプログラミング技術を土台に急速な発展を続ける昨今、 もうプログラミングを知らずに過ごすわけにはいかないでしょう。 プログラミングを身につける上で、はじめに何をすべきなのでしょうか。プログラミング言語の文法を覚えることでしょうか。それとも、たくさんのアルゴリズムを知ることでしょうか。プログラミングを身につける上で重要なのは、まず体験してみることです。そのために最適な方法はゲームを作ることです。ほとんどのゲームの動きは視覚的なグラフィックスで表現されています。自分の指示どおりにキャラクターが動くかどうか、カンタンに試せるのです。 本書は、ゲーム作りを通してプログラミングを理解するという、単純明快なプログラミング本。難しい理論は放置して、まずは体験してみよう！　それが動作原理を科学的に理解できるようになる一番の近道です。

※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。 IT系資格の登竜門となる，基本情報技術者をめざす方のための参考書です。最新の傾向を分析し，出題頻度の高い分野を中心に，イラストや豊富な図解・例え話を駆使して理解しやすく・記憶に残りやすいように説明し,「〇〇とくれば××」方式で重要ポイントを再確認。さらに関連の本試験問題をすぐ解くことで，知識が定着し応用力もつきます。平成31/01年版では章構成を変更し，未経験の方が苦手意識をもちがちな2進数やアルゴリズムの項などに記述を増やすなど，さらにわかりやすくなりました。無駄なく効率よく短時間で合格レベルに到達することができる，受験者必携の1冊です。

基本情報技術者試験の午後試験に的を絞ったテーマ別頻出問題集です。多くの過去問題・詳細な解説を掲載し、午後試験対策には最適の1冊です。時間配分が重要になってくる午後試験攻略のため、速読テクニックとアルゴリズム問題を解くコツも掲載！実践的なテクニックが身に付きます。

※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。 科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。 　本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。

※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。 2020年春より、基本情報技術者試験の午後試験にプログラミング言語試験、Python言語が導入されました。本書は、午後試験に新たに導入されたPython言語および、苦手な受験者の多いアルゴリズムに焦点をあてた試験対策テキストです。これまでの出題傾向を分類・分析し、重要度がわかるよう印をつけました。はじめてのPythonでも基礎から学べるので、試験対策はもちろん今後Pythonを使っていくうえでも役立つ情報が満載です！

世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。 囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？　観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？　蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？ アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。 マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。 ペドロ・ドミンゴス（著者） ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。 神嶌敏弘（訳者） 1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。 携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。 2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。

ビットコインが今すべてを変えようとしている．．．３歩先の世界を見通すスリリングなトークセッション！！ ビットコインを切り口に、新しいテクノロジーがもたらす未来社会を展望するトークセッション。 中心的な発行主体がなくアルゴリズムで動くビットコインは、ごく一部の人間の恣意的な金融操作が働かないという意味では、国家が発行権を握る既存の通貨よりも民主的とすらいえる。通貨以外にも、教員などの免許制度、就活、さらには領土や国家という枠組みそのものにいたるまで、実は既存のシステムが、最大多数の最大幸福の実現を妨げている面は少なくない。 では、テクノロジーを駆使して既存システムを解体し、アルゴリズムに任せればフェアな世界は実現するのか。それともアルゴリズムだけでは掬いきれないものがあるのか……。 新しいテクノロジーへの感度が低い日本社会に警鐘を鳴らし、テクノロジーを味方につける術を探る。 第１章　多数決のマネー △お金は誰でも自由に作れる　堀江貴文 △アルゴリズムに任せよう 第２章　ビットコイン革命 △未来をイマジンできる脳とは　茂木健一郎 △お墨付きなんかいらない 第３章　所有からシェアへ △好きなことして稼ごう　金杉肇 △消える仕事、生まれる仕事

【プログラミングは暗記じゃない！】 プログラミング言語を学ぶ前に押さえておきたい、コンピュータとソフトウェア、プログラミングの仕組みを楽しく学べる入門書です。 コミカルなマンガとイラスト図解で、「プログラムは難しい」という先入観にとらわれることなく、すんなり理解が進みます。プログラムの勉強中にはついついおろそかになりがちなコンピュータとソフトウェアのモヤモヤを、スッキリ解消してくれる一冊です。 【本書の内容】 ■CHAPTER 1　プログラムとコンピューター コンピューターとプログラムってどんな関係？／プログラムがコンピューターを動かす流れ／CPUの仕組みを見てみよう／メモリは数値を記憶する／コンピューターが画像や音楽を扱う仕組み etc. ■CHAPTER 2　プログラミング言語って何？ プログラミング言語はいろいろある／プログラミング言語の歴史／実行方式で2つに分類できる／コンパイラとインタプリタの発展 etc. ■CHAPTER 3　メモリの管理とデータ型 データには「型」がある／数値はこうやって記憶する／文字はこうやって記憶する／画像はこうやって記憶する／データを記憶するときは「変数」を使う／変数に記憶してみよう／複合的な変数／配列を試してみよう etc. ■CHAPTER 4　プログラミング言語の文法 「演算子」を使って「式」を書く／演算子には優先順位がある／式を書いて計算してみよう／3種類の構文だけでプログラムを書く／分岐構文で「判断」させる／同じ仕事を繰り返させる／繰り返し処理をしてみよう／自分で命令を作る「関数」etc. ■CHAPTER 5　オブジェクト指向プログラミング オブジェクト指向プログラミングとは？／なぜオブジェクト指向が生まれたのか／インスタンスを作ってから使う／標準で付いてくるオブジェクトを利用してみよう／新しいクラスを作る／データを隠蔽する「カプセル化」／既存のものから機能を「継承」する／違うものを同じように操作する「多態性」 etc. ■CHAPTER 6　データ構造とアルゴリズム データ構造ってどんなもの？／リンクリストを自作しよう／アルゴリズムってどんなもの？／バブルソートに挑戦してみよう

※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。 「これからSEOをどのように考え、実行していけばいいだろう？」 「スマートフォンサイトに対応しないと、と言われているが、どうすれば？」 「検索結果の上位に表示されたい！」 「検索流入を増やし、集客したい！」 このような、サイト運用に関する悩みは、Webを担当している方であれば誰しも持っているのではないでしょうか。本書は、そのような方に向けて、コンサルタントも利用しているGoogle Search Console：サーチコンソール（以前はGoogleウェブマスターツールという名称でした）を活用して、検索エンジンにヒットしやすいサイト運用をするためのノウハウをまとめたものです。 サーチコンソールはあくまでツールで、これだけでは問題解決には結びつきません。よって本書では「サーチコンソール」の解説だけでなく、それに関連して必要となるその他のツールや検索エンジンの仕組み、Googleのアルゴリズム、スマートフォンサイトの問題など、自社サイトの上位表示に必要な知識とテクニックをまとめています。 Googleは上位表示のためのアルゴリズムについて公開していませんが、上位表示やヒットしやすいサイトの作り方などをブログで公開しています。本書の前半は、Googleの出している情報を元に、Googleの仕組みやアルゴリズム、スパムの概念などを体系的にわかりやすく解説しています。そして、「サーチコンソール」でできることを解説した後、上位表示に必要なHTML5の知識やスマートフォンサイト対応、パフォーマンスアップの問題、流入を増やすためのGoogleマイビジネスやGoogle+の活用など実践的な内容を解説していきます。「サーチコンソール」を使ってサイトを改善していけば、検索エンジンでの上位表示はもちろん、ユーザーにとっても使いやすいサイトになっていきます。 ■ご注意 本書は『頼られるWeb担当者になる! Googleウェブマスターツールの教科書』（2015/3刊、ISBN978-4-8399-5065-1）の改訂版です。「Googleウェブマスターツール」が「Google Search Console」と名称変更されたのにともない、内容を増補改訂していますが、基本的な解説内容は『頼られるWeb担当者になる! Googleウェブマスターツールの教科書』と同じですので、ご了承ください。

※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。 日常生活の中にだって、知っておくべきアルゴリズムはたくさんある 「あなたの100歳の誕生日は何曜日？」 「どうしてエレベータが通過しちゃうの？」 「お釣りの硬貨の枚数を最小にするには？」 本書では、このような“身近な疑問”を解く、有名なアルゴリズムを解説します。 1～9章では、日常生活の中にある“身近な疑問”を問題として取り上げ、それらの問題を解くためのアルゴリズムをわかりやすく説明しています。 コイン問題を解く「動的計画法」、最短経路を求める「ダイクストラ法」や「ベルマン＝フォード法」、クラスタリングを行う「k-means法」など、知っておくべき“必修アルゴリズム”を学べます。 プログラミング言語はPythonを使います。 補章では、Pythonを学び始めたばかりの人でも1～9章の内容を理解できるように、基本的な構文や組み込み関数、標準モジュールなどを説明しています。 これからアルゴリズムを学ぶ人、 有名なアルゴリズムの理解を深めたい人、 いろいろなアルゴリズムを知りたい人に、おすすめです。

※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。 機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！ 「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いながら解説をした機械学習の入門書です。 いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムが図を通してわかりやすく解説をしています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。 これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。 【本書の特徴】 ・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる ・オールカラーで機械学習の図をたくさん掲載 ・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる ・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる 【本書で紹介するアルゴリズム】 01 線形回帰 02 正則化 03 ロジスティック回帰 04 サポートベクトルマシン 05 サポートベクトルマシン（カーネル法） 06 ナイーブベイズ 07 ランダムフォレスト 08 ニューラルネットワーク 09 kNN 10 PCA 11 LSA 12 NMF 13 LDA 14 k-means 15 混合ガウス 16 LLE 17 t-SNE ※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。

【すべてのビジネスパーソン、必読！ やさしい文章と豊富な図解で「ディープラーニング」がよくわかる！】 今、第3次人工知能ブームが到来しています。その一因を担っているのが「ディープラーニング」です。「ディープラーニング」は、これからの時代にとても重要となる技術と考えられていますが、一方でとても複雑なものであり、専門家にしか理解できないと捉えられています。その大きな原因は、「ディープラーニング」のしくみをわかりやすく説明することが困難であることにあります。 第1に、「ディープラーニング」を理解するためには、まず「ディープラーニング」登場以前に行われてきた研究もふまえないといけないという点。「ディープラーニング」を一足飛びに理解するのはなかなか難しく、前提として「ニューラルネットワーク」などのアルゴリズムを理解しないといけません。「ディープラーニング」を理解するための要素としては、必要な知識が多く、調べるだけで大量の時間を費やしてしまいます。 第2に、「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」などのアルゴリズムを説明する際には数式を使うのが一般的になっており、技術的・数学的バックグラウンドがなければ、理解するためのハードルがとても高い点。数式が出てきた時点で、そっと本を閉じる方は多いのではないでしょうか。 しかし「ディープラーニング」は、これからあらゆる業界・業種が関わっていくことになります。だから専門家ではなくても、「どんなものなのか」「何ができるのか」は誰でも知っておく必要があるのです。 本書では、これらの課題を解決するために「ディープラーニング」を最短で理解するための情報を提供しています。PART1でAIの歴史と変遷をたどりながら「ディープラーニング」についてを説明。PART2でユースケースを解説し、具体的にどのように使われているかを理解していただきます。PART3では未来を予測し、どのようなことが起こっていくのかをまとめました。また、全編を通じて、イラストを多用することで、「ディープラーニング」をできるだけ直感的にわかりやすく理解できるようになっています。 〈本書のおもな内容〉 ■PART1 ディープラーニングとは ■PART2 実用化されるディープラーニング ■PART3 ディープラーニングがもたらす未来

コンピュータに対するコンパクトな知識地図 【本書の内容】 もはやコンピュータなしには生活が立ち行かなくなるレベルにまで到達しつつある現代社会。その圧倒的なパワーを問題解決に援用するためには小手先の知識だけでは追いつきません。かといって行き当たりばったりで、全方位に知識を求めるには、その世界は広大にすぎますし、効率が悪すぎます。 本書はコンピュータサイエンスが扱う「基礎」「効率」「戦略」「データ」「アルゴリズム」「データベース」「コンピュータ」「プログラミング」という8つのジャンルにしぼり、そのエッセンスと背景となる考え方を紹介します。 どのジャンルであれ、トップクラスのエンジニアを目指すにはコンピュータサイエンスが不可欠ですが、「どこから手を付ければいいのかわからない」「砂を噛むような分厚い理論書は敬遠したい」というステップアップしたいエンジニアやその予備軍、あるいは現役だけれどももう少しライトに全体像を俯瞰したい学生にも最適な1冊です。 【本書のポイント】 ・コンピュータサイエンスの全体像を俯瞰できる ・自身が手がける問題領域の解決の方向が定まる ・理論と実践の橋渡しが強固になる ・問題の抽出とその解決策が見出しやすくなる 【対象読者】 ・技術に対する選球眼を磨きたい開発者 ・計算機科学というコトバにアレルギー反応を起こす方 【目次】 第1章：基礎 第2章：効率 第3章：戦略 第4章：データ 第5章：アルゴリズム 第6章：データベース 第7章：コンピュータ 第8章：プログラミング ※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。

量子コンピューティングに関する基礎理論の全体像 【本書の内容】 本書は、量子ビットを使用したコンピューティングの数学的構造をわかりやすく紹介しています。 解説を単純化すると、量子状態に実際の係数のみを使用することで、位相の複雑さを軽減し、 初学者にもイメージしやすくしています。 一読すれば、すぐにでも量子コンピュータのエキスパートに近づけるという書籍ではありませんが、 量子コンピュータを形作る数学・物理学、アルゴリズム、論理回路など、多方面のアイデアと、 その源泉に触れることができます。 そのため、読者が直感的に理解している分野に関しては、その厳密なバックボーンを提供し、 理解の促進（あるいは取っ掛かり）が得られるはずです。 本書は、「なんとなく」や「話のタネ的に」ではなく、 量子コンピュータをベースに世界を構築したい人たちのための、最初の一冊です。 本書は "Quantum Computing for Everyone" Chris Bernhardt The MIT Press Cambridge の翻訳です。 【本書のポイント】 ・スピンやキュービット、スイッチなどの厳密な解説 ・もつれ状態の構築実際の係数を使用して説明 ・論理回路とユニバーサルゲートの構築法 ・NP問題に適応する量子アルゴリズムの構築 【読者が得られること】 ・量子コンピュータに必要な数学的背景 ・80年代から続くアイデアの整理と展望 ・高次コンピュータサイエンスの理解 【対象読者】 ・理工学部学生 ・量子コンピュータをターゲットとするエンジニア ・量子コンピュータ科学者 ※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。

GAFAが台頭する中、無形投資の増大は生産性や格差にどのような影響をもたらすのか？ 企業・投資家・銀行・政府はどのように対応すべきか？ 有形資産とは異なる無形資産の４つの特徴とは何か？ これまで計測できなかった無形資産の全貌を、初めて包括的に分析した画期的名著 『フィナンシャル・タイムズ』ベスト経済書 【推薦の言葉】 「世界経済最大のトレンド『無形資産』を理解したければ、本書を読むべきだ」――ビル・ゲイツ 【無形資産の一例】 ・スターバックスの店舗マニュアル ・アップルのデザインとソフトウェア ・コカ・コーラの製法とブランド ・マイクロソフトの研究開発と研修 ・グーグルのアルゴリズム ・ウーバーの運転手ネットワーク

※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。 メタヒューリスティクスとは、難度の高い最適化問題を解くための経験的手法（ヒューリスティクス）を有機的に結合させたものであり、最近では、実務的な問題を楽に解くためのフレームワークとして、実務家の間でよく用いられる最適化アルゴリズムとなっている。実際問題を解くとき、ある程度のプログラミングの腕と、メタヒューリスティクスの選択眼と、設計のコツさえつかんでいれば、比較的短時間でロバスト（頑強）な解法を設計できる。本書では、メタヒューリスティクスを単なるアイディアの羅列ではなく、なぜそのアイディアがうまく働くのかを、数理的に説明することを試みる。また、数理計画とよばれる最適化の一分野とメタヒューリスティクスの融合についても解説する。一般的なアルゴリズムの記述だけでなく、種々の具体的な応用への適用を通して、自分で一から効率的なメタヒューリスティクスを設計できるようなコツを伝授する。

全国のプログラマを悩ませたパズル集、待望の新作！ 問題を解きながら、楽しくアルゴリズムを身につけよう 【本書の特徴】 ・パズル問題をソースコードで解く ・楽しみながらプログラミングが上達 ・4人のキャラクターによるやさしい解説 ・アルゴリズムを深く理解できる ※初歩的なアルゴリズムの知識があることを前提としています 【本書で使用する言語】 Ruby／JavaScript ※すべての問題で、上記2つの言語の解答を掲載しています ※どの言語でも活用できるような解説の仕方をしていますが、上記のどちらかを習得していると、より理解しやすくなります 【内容紹介】 コンピュータを取り巻く環境は日々、大きく変化しています。 そんな時代の変化の中でも、変わらずに 重要とされているのが「アルゴリズム」です。 効率よく処理するプログラムを作成するには、 アルゴリズムを工夫することが求められています。 本書は、さまざまな数学パズルを解くことにより、 「よいアルゴリズム」を身につけることを目的としています。 一筆書きや組み合わせなどの定番問題から、 「サンタクロースが効率よく家を回るには？」 「カップルを隣同士に並ばせない席順は？」といったものまで、 楽しみながら思考が広がる問題を70問用意しました。 ※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。

バフェット、リンチ、ソロス、ダリオを 凌ぐ脅威のリターン！ ３２年間平均６６％の収益率、運用収益は１０兆７０００億円超！ 個人の推定資産は２兆５０００億円 投資の世界でこれほど稼いだ者は誰もいない ウォール街で桁外れの利益を出し続ける謎のヘッジファンド「ルネサンス・テクノロジーズ」。創始者のジム・シモンズは、４０歳で数学者からトレーダーに転身した。なぜ、素人集団のルネサンスが市場で勝ち続けてきたのか。人間の感情を一切排除したアルゴリズム投資の裏で繰り広げられる、科学者たちの喜怒哀楽のドラマ。

『最も賢い億万長者』の上下合本版。ウォール街で桁外れの利益を出し続ける謎のヘッジファンド「ルネサンス・テクノロジーズ」。創始者のジェームズ・シモンズは、40歳で数学者からトレーダーに転身した。なぜ、素人集団のルネサンスが市場で勝ち続けてきたのか。人間の感情を一切排除したアルゴリズム投資の裏で繰り広げられる、科学者たちの喜怒哀楽のドラマ。

★この本を買わずして何を買う！！★ 競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。 【推薦の言葉】 プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？　すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？　という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。 また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。 ――河原林健一（国立情報学研究所副所長） 【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】 まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。 その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。 そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。 最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。

※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。 ※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。 サポートベクトルマシンの理論と実践の基礎・基本が，この1冊で学べる！ サポートベクトルマシンは、データの分類、回帰、はずれ値検知など、機械学習のさまざまな場面で強力かつ柔軟性の高いモデルとして知られています。そのアルゴリズムは直観的であり数学的な曖昧さがないことから、昨今注目されている「機械学習の解釈可能性」というモデルの評価基準に照らしても有力な手法といえます。そのため、自然科学や経済学等の研究成果や経験則的な業務知識をモデルに生かすことも容易です。 本書は、サポートベクトルマシンの理論的枠組みを高校レベルの数学からやさしく展開するとともに、Pythonによるわかりやすい実装例を紹介します。また、応用上重要な非線形サポートベクトルマシンで用いられるカーネル法も、図解や具体例を通してわかりやすく解説します。 第1章　はじめに 1.1　人工知能と機械学習 　1.1.1　人工知能による推論 　1.1.2　人工知能による学習 　1.1.3　機械学習 1.2　機械学習モデル 　1.2.1　モデル 　1.2.2　機械学習モデル 1.3　機械学習分類モデルの作りかた 1.4　サポートベクトルマシンの概要 1.5　サポートベクトルマシンの特徴 1.6　本書の読みかた 第2章　数学の基礎 2.1　ベクトル 　2.1.1　ベクトルとは何か 　2.1.2　位置ベクトル 　2.1.3　三角比と余弦定理 　2.1.4　ベクトルの内積 　2.1.5　点と直線の距離 　2.1.6　Pythonでベクトル 2.2　行列 　2.2.1　行列とは何か 　2.2.2　行列の演算 　2.2.3　転置行列 　2.2.4　半正定値行列 　2.2.5　Pythonで行列 2.3　関数 　2.3.1　関数とは何か 　2.3.2　指数関数 　2.3.3　対数関数 　2.3.4　Pythonで指数関数・対数関数 2.4　微分 　2.4.1　平均変化率 　2.4.2　微分 　2.4.3　合成関数の微分 　2.4.4　指数関数・対数関数の微分 　2.4.5　偏微分 　2.4.6　級数展開 第3章　線形サポートベクトルマシン（線形SVM） 3.1　線形SVM 　3.1.1　線形ハードマージンSVM 　3.1.2　線形ソフトマージンSVM 3.2　線形SVMの最適化 　3.2.1　ラグランジュの未定乗数法 　3.2.2　KKT条件 　3.2.3　線形SVM最適化の方法 3.3　線形SVMによる分類問題の解法 　3.3.1　ペンギン分類モデル 　3.3.2　Pythonでペンギンの分類 　3.3.3　2値分類モデルの評価 　3.3.4　ペンギン分類モデルの評価 第4章　非線形サポートベクトルマシン（非線形SVM） 4.1　非線形SVM 　4.1.1　カーネル法 　4.1.2　カーネル関数の具体例 　4.1.3　カーネル化SVMの定式化 4.2　非線形SVMの最適化 　4.2.1　逐次最小最適化アルゴリズム（SMO） 　4.2.2　非線形SVM最適化の方法 4.3　非線形SVMによる分類問題の解法 　4.3.1　カーネル化SVMによる非線形分類モデル 　4.3.2　カーネル化SVMによる分類問題の解法 　4.3.3　Pythonでアヤメ分類 付録　Pythonの基礎 A.1　開発環境Colab A.2　Python文法の要点 　A.2.1　データ型 　A.2.2　演算子 　A.2.3　条件分岐 　A.2.4　繰返し 　A.2.5　組込み関数 　A.2.6　関数定義 　A.2.7　クラス 　A.2.8　変数のスコープ A.3　Pythonライブラリ群 　A.3.1　NumPy 　A.3.2　pandas 　A.3.3　SymPy 　A.3.4　matplotlib 　A.3.5　scikit-learn 本書を読み終えた後に

※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。 【定期テストから大学入試共通テストまで。岡嶋先生が大事なポイントをやさしく教えてくれます。】 本書は「情報I」を学ぶ高校生に向けた学習参考書です。何からはじめていいかわからない初学者の方が、本書を使えばムダなく効率的に「情報Ⅰ」を学習することができます。著者は多くの著書があり、テレビやラジオにも出演する岡嶋裕史先生。 岡嶋先生ならではの語り口で、大切なポイントをわかりやすく丁寧に教えてくれます。とても読みやすい内容になっています。また章末には練習問題を用意。本書1冊で、定期テスト対策から大学入学共通テストまでご利用いただけます。 ■こんな方におすすめ ・高校生、大学共通テストを受験する学生、情報1を学びたい人 ■目次 ◆第1講 情報社会の問題解決 ──単元1 情報って何だ？ ──単元2 メディアって何だ？ ──単元3 問題を解決する方法 ──単元4 情報の収集と分析 ──単元5 考えをまとめるための方法 ──単元6 知的財産 ──単元7 個人情報 ──単元8 情報セキュリティ ──単元9 情報技術の光と影 ──練習問題にチャレンジ ◆第2講 コミュニケーションと情報デザイン ──単元1 コミュニケーションとメディア ──単元2 情報のデジタル化 ──単元3 数値の表現 ──単元4 2進数の計算 ──単元5 文字をデジタル情報で表現する ──単元6 音をデジタル情報で表現する ──単元7 画像をデジタル情報で表現する ──単元8 データの圧縮と展開 ──単元9 ネットのコミュニケーションの特徴 ──単元10 情報のデザイン ──練習問題にチャレンジ ◆第3講 コンピュータとプログラミング ──単元1 コンピュータの構成 ──単元2 コンピュータの動作のしくみ ──単元3 アルゴリズム ──単元4 プログラム ──単元5 実際にプログラミングをしてみる ──単元6 問題のモデル化 ──練習問題にチャレンジ ◆第4章 情報通信ネットワークとデータの活用 ──単元1 ネットワークって何だ？ ──単元2 ネットワークの構成要素 ──単元3 ネットワークの分類 ──単元4 プロトコル ──単元5 インターネットのさまざまなしくみ ──単元6 ネットワークを安全に使う ──単元7 情報システムの価値 ──単元8 情報システムの種類 ──単元9 情報システムの信頼性 ──単元10 データの活用とデータベース ──単元11 データの種類 ──単元12 データの分析と可視化 ──練習問題にチャレンジ ■著者プロフィール 岡嶋 裕史（おかじま ゆうし）：中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士（総合政策）。富士総合研究所勤務、関東学院大学准教授、同大学情報科学センター所長を経て、中央大学国際情報学部教授／政策文化総合研究所所長。基本情報技術者試験（FE）科目A試験免除制度免除対象講座管理責任者、情報処理安全確保支援士試験免除制度学科等責任者。内閣府、総務省、警察庁、警視庁、特許庁等各会議の委員、構成員。教育テレビ スマホ講座講師、クローズアップ現代、ワールドビジネスサテライト、日経ニュース9、市民X、子ども科学電話相談等出演。近著に『メタバースとは何か』『Web3とは何か』（光文社新書）、『思考からの逃走』『プログラミング/システム』（日本経済新聞出版）、『ブロックチェーン』『5G』（講談社ブルーバックス）、『合格教本シリーズ』『はじめてのAIリテラシー』（技術評論社）、『機動戦士ガンダム ジオン軍事技術の系譜シリーズ』（角川コミックス・エース）等多数。

※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。 プログラマが覚えておきたい基礎知識の中には、いつの時代でも使える不変的なものがあります。その代表例が「アルゴリズム」と「デザインパターン」でしょう。 本書は、プログラマが“10年後も使える知識”を、厳選してわかりやすく解説したものです。著者は、『プログラムはなぜ動くのか』『コンピュータはなぜ動くのか』などのベストセラーで有名な矢沢久雄氏です。 プログラムを作る際に必要な思考法、定番アルゴリズム21種、GoFのデザインパターン23種、既存アルゴリズムにひと工夫加える方法――など、“一生モノ”のスキルが身につきます。 目次 ≪Chapter1≫つかめ! プログラマの思考法 ≪Chapter2≫アルゴリズム＆テクニック ≪Chapter3≫必修アルゴリズム21 ≪Chapter4≫達人からの挑戦状 ≪Chapter5≫早わかりGoF デザインパターン

【絶賛！】 政策はＡＩ(人工知能)では作れないことを、徹底的にわからせてくれる。 ――藻谷浩介氏(『里山資本主義』) その数字は、つくり笑いかもしれないし、ウソ泣きかもしれない。 データの表面を信じてはいけない。その隠された素顔を知るための一冊！ ――泉房穂氏(前・兵庫県明石市長) 【データの“罠”が国家戦略を迷走させる!?　ビッグデータ時代の必読書！】 「データ」や「エビデンス」に基づいてさえいれば、その政策や意思決定は正しく、信用できると言えるのか？ 私たちは政府統計を信頼しきっているが、その調査の過程やデータが生み出されるまでの裏側を覗けば、あまりにも人間臭いドタバタ劇が繰り広げられていて驚くはずだ。本書は英国国家統計局にも関わり、政府統計の世界を知りつくす著者が、ユーモア溢れる筆致でその舞台裏を紹介した一冊である。 扱われるのは、英国の移民政策、人口、教育、犯罪数、失業者数から飲酒量まで、実に多彩な事例。それぞれの分野で「ヤバい統計」が混乱をもたらした一部始終が解説される。いずれも、日本でも同じことが起こっているのではないかと思うような話ばかりだ。 現在、この国では「根拠(エビデンス)に基づいた政策決定(ＥＢＰＭ)」が流行り言葉のようになっている。人工知能の発達も急速に進みつつあり、アルゴリズムに意思決定や判断を任せようとの動きも見られる。「無意識データ民主主義」といった言葉も脚光を浴びつつある。しかし本書を読めば、数字やデータだけを頼りに物事を決めることの危うさが理解できるはずだ。 数学や統計学の予備知識はいっさい不要。楽しみながらデータリテラシーが身に着く、いま注目の集英社シリーズ・コモン第３弾！ 【目次】 第一章 人々 第二章 質問する 第三章 概念 第四章 変化 第五章 データなし 第六章 モデル 第七章 不確かさ

話し相手になる機械、心を持った人工物。その登場を人類は古代から絶えることなく渇望してきました。 コンピュータと人工知能の技術が進むにつれ、それらはいよいよ現実になるかと人々を熱狂させています。 しかし、これまでのところ人工知能の研究は、心を持ち人間と交流できる存在を生み出せてはいません。 本書は、99年に「人工無脳は考える」という考察サイトを立ち上げ、以来17年に亘りユーザーと雑談するという複雑な精神活動を極めて単純なアルゴリズムで実現しようとする“人工無脳”の研究に取り組んできた著者による、科学・非科学の壁に囚われることなく想像力豊かに、人とコンピュータとの会話について考察する書籍です。 本書では、簡単なPerlプログラミングを習得した読者を対象に、人工無脳の歴史と日本語の人工無脳で代表的な辞書型人工無脳とログ型人工無脳のアルゴリズムを分かりやすく説明した後、どのようにして人工無脳の会話の質を高めるかを、実際に人工無能を改良しながら検証していきます。最終章では行動心理学を最初の足がかりとして、初期の仏教や潜在意識の世界に踏み込み、心のメカニズムについて述べた知見を紹介。それらを人工無脳的に解釈し、システムを考えた最初のステップも紹介します。

読みやすく保守しやすい「良いコード」の書き方を解説した入門書です。『WEB+DB PRESS』で断トツ人気だった連載を加筆・修正して書籍化しました。 本書を読むと，良いコードを書くための習慣から名前の付け方，コードの分割や集約を行う方法，抽象化の作法，計算量とアルゴリズム，ユニットテストやメタプログラミングまで，プログラマとして長く役立つ基本が身につきます。

※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。 ◆◆ロングセラー、10年ぶりの改訂◆◆ ・全ページをフルカラー化したので、図表もさらにわかりやすく！ ・非定常時系列データ解析の基本を加筆（第8章を新設） データの見方や考え方から述べられた本当にほしかった入門書。 それぞれがもつ「予測したい」課題に自ら取り組むための基本を１冊にまとめた。 「モデリングが使えるということはわかった、これからは使いたい！」という人は必読。 統計のプロ中のプロが伝授する「匠の技」「匠の知恵」コラムも多数収録。 【推薦の言葉】 本書は予測のための統計的モデリングの方法を，基礎から具体的実践例に亘るまで明快に解説している特色ある著作である． 平易な記述でベイスの定理などの基礎から粒子フィルタやデータ同化などの先端的な内容までをカバーしている． 便利なブラックボックス型のAI予測では飽き足らず，自分が抱える具体的な課題に対して自らのアイデアを投入し，説明可能な予測をしてみようと思い立った人には必読の書である． ――北川 源四郎先生(東京大学特任教授、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム　議長) 【まえがき（抜粋）】 統計学の強みは，生成モデルの構築に関する，さまざまな知見とノウハウの蓄積，またモデルに基づく意思決定の綿密な評価にある．ある種，モデリングに関する匠の技とも言える暗黙知に，統計学の存在感が増していくであろう．読者が本書を通じてこの暗黙知を習得されることを期待したい． 【目次】 〈基礎編〉 第1章　予測とは何かを考える 第2章　確率による記述：基礎体力をつける 第3章　統計モデル：予測機能を構造化する 第4章　計算アルゴリズム1：予測計算理論を学ぶ 〈展開編〉 第5章　計算アルゴリズム2：モデルを進化させる 第6章　粒子フィルタ：予測計算を実装する 第7章　乱数生成：不確実性をつくる 〈実践編〉 第8章　時系列解析の基本：傾向をつかむ 第9章　経験知の総結集：売上予測の精度を上げる 第10章　データ同化：シミュレーションの予測性能を向上させる 第11章　確率ロボティクス：お掃除ロボをつくる ※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。 問題集だから、よくわかる！ 1．問題解決と反復演習で楽しく学べる 2．基本文法と基礎的なアルゴリズムが、よく解る 3．4つの言語で、比較しながら理解できる C、 C++、 Java、 Python言語それぞれで、基本文法と基礎的なアルゴリズムを学べる。単純な問題ではなく、思考を要する実践的な問題でプログラミングスキルを養う。構文などを学んだが、プログラムが書けずに悩んでいる読者に最適の書。

機械学習は、高度の数学的素養を持った人だけが扱う難しい分析手法と捉えている人は多いのではないでしょうか。実は、Weka（ウェカ）というオープンソースのソフトウェアを使うことにより、GUIだけで機械学習ができてしまいます。高度のプログラミングは不要です。 本書はこの手法を事細かく解説し、機械学習のハードルを可能な限り下げた一冊となっています。 ただし、実際にパソコンで手を動かす前に、本当に基本となる機械学習のアルゴリズムもしっかり解説しております。 高度の数式やRの構文ですっかり迷路に入ってしまった方、やる気を削がれた方必読の一冊です。

※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。 数値計算の基礎的な手法を単なる道具として学ぶだけではなく、数学的な側面からも理解できるように解説した入門書。 微分積分や線形代数の基本的なレベルから掘り起こし、それらを復習しながら読み進められるように工夫した。また、本書に登場するアルゴリズムがなぜ有効なのか随所で理由付けを行い、数値計算に使われている“数学の考え方”を理解できるようにした。 なお、自分でプログラムを組んで数値計算を行ないたい読者のために、本書の例題のプログラムを裳華房Webページからダウンロードできるようにしてあるので、例題の確認や各自の課題・問題を解くためのプログラム作成に挑戦してほしい。

20世紀中期以降、とくに発展した科学の分野の1つに、アルゴリズムを設計する離散数学があります。離散数学は連続数学と違い、とびとびの対象物を扱います。そして、アルゴリズムと呼ばれる問題解決の手順を作り出します。本書では、とくに、｢ものを分ける｣問題を扱います。参加者全員が好きな対象物、あるいは参加者全員がきらいな対象物で、分割可能なものを、参加者全員が納得できるように分割する方法を扱います。※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。

細分化されたアイデンティティ集団の近視眼的政治利用がリベラルの包容力を自壊させ、あまりに理想的に設定されたリベラルな価値からこぼれ落ちる生身の人々の憤りがポピュリズムを肥大化させる。グローバリズムとアルゴリズムの波は、個人の自律のみならず国家の自律をも脅かす。ＡＩ時代において国家と個人の自律を貫く具体策とは？　ナショナル・アイデンティティによる包摂、そして「人の支配」から「法の支配」への脱却を斬新に提言する、気鋭の法律家によるリベラル再生に向けた挑戦状。

量子アルゴリズムとは，量子力学の原理を使って問題を解く方法であり，量子力学という物理を使うことによって，今まで計算が難しかった問題が少ない計算量で解けるようになる。 本書では，量子アルゴリズムの学習に必要な数学的な厳密さに固守せず，直感的でわかりやすい解説をこころがけた。また，量子アルゴリズムを実際に解くために，MatlabやMathmatica，Java のコードを随時入れて解説。これらはシミュレーションして確かめることもできる。 量子コンピュータに特有な量子アルゴリズムは，新しく出現した分野であり，従来の計算やプログラムでの考え方を大きく変換させている。 本書は，これからの情報技術者にとって，量子アルゴリズムのための新しいプログラミング手法を開発するためのヒントとなるであろう。

※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。 従来のコンピュータシステムの視点から量子コンピュータシステムをとらえた他に例をみない解説書．実用化に向けて急速に進化する量子コンピュータシステムの全容と課題がわかる． 　本書は，従来のコンピュータシステムの視点から量子コンピュータシステムをとらえた，他に例をみない解説書です．本書の著者の1人のFrederic T. Chong氏は，コンピュータアーキテクチャの世界的な研究者でありながら，いち早く量子コンピュータシステムの研究に取り組み，多くの先駆的な成果を上げており，その知見を活かして，現在のノイズのある量子コンピュータシステムの全容と課題を本書にコンパクトにまとめています． 　また，多種多様な観点より参考文献が豊富にあげられており，本書で量子コンピュータの現在の全体像を押さえ，必要に応じて参考文献を頼りに深掘りしていくことで，これからの量子コンピュータの研究開発者に求められる素養が身につけることができます． 　黎明期とはいえ，量子コンピュータは実用化に向けて急速に進化しており，これから量子コンピュータにかかわる研究者，技術者，学生にとってエキサイティングな時代が到来することは間違いありません．従来のコンピュータがたどった経緯を振り返れば，量子コンピュータの黎明期にあたるいまこそ，その基礎固めに最適な時期といえます．ぜひ本書を一読してみてください． 第I部　量子コンピュータの基礎 第1章　量子計算の起源と現在 第2章　量子計算と古典計算 第3章　量子アルゴリズムとアプリケーション 第II部　量子コンピュータシステム 第4章　量子コンピュータシステムの最適化 第5章　量子プログラミング言語 第6章　量子回路の合成とコンパイル 第7章　マイクロアーキテクチャとパルスコンパイル 第8章　ノイズ緩和と誤り訂正 第9章　量子計算の古典シミュレーション 第10章　量子コンピュータシステムのこれから

※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。 量子コンピュータのしくみの説明は、「量子とは粒であり波である」「結果は観測するまで確定しない」など、直感的には想像がつかない説明がつきまといます。そんな難解なイメージのある量子コンピュータがいかにして計算しているのかを解説する本です。 本書では、量子コンピュータのうち、ソフトウェア（アルゴリズム）のしくみを扱っています。逆に、ハードやビジネス活用に関する話はしていません。また、量子力学にも触れません。そのかわり、高校数学（主に行列）の知識さえあれば、その延長で量子アルゴリズムを理解できるよう、ていねいに、たっぷり解説します。本書に出てくる計算のルールの解説からはじめるので、難しそうと感じるかたでも、ぜひ読んでみてください。この本を片手に、量子コンピュータの「頭の中」をのぞいてみましょう。

※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。 これから必ずくる量子コンピューティングの時代に備えるためのバイブル 本書は、IT分野のプログラマやエンジニアを主な読者対象として、その方々にとって特に重要な量子コンピューティングの基礎をわかりやすく解説した書籍です。 量子コンピュータについては、多くの人がクラウド越しで実物に触れられるようになった今でも、物理の専門書から学ぶか、チュートリアルやハンズオンのウェブ記事を読んで勉強するかしかありません。これから量子の力をフル活用できる人や、量子情報の考え方を利用してコンピュータサイエンスをよくしていく人材が必要になるというのに、入門書と専門書の間には大きな隔たりがあります。 本書はこれから必ずくる量子コンピュータの時代で活躍されるであろうIT分野のプログラマやエンジニアの皆様にとって、特に知っておくべき概念をできる限り網羅しています。量子コンピュータの背景、その原理や応用についても高校数学で学んだ内容を起点に数式も示しつつ、しっかりと解説しています。 第1章　なぜ量子コンピュータ？ 第2章　量子コンピュータの基本 第3章　量子計算の基本パッケージ 第4章　量子アルゴリズム 第5章　NISQ量子アルゴリズム 第6章　量子コンピュータのエラー訂正 第7章　量子コンピュータのプログラミング 第8章　量子コンピュータのアーキテクチャ 第9章　量子コンピューティングでひらく未来

※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。 本書は量子ウォークを用いる探索問題について、基礎的事項から具体的計算まで丁寧に解説する。 量子ウォークとは確率論におけるランダムウォークの量子版である．従来のランダムウォークでは見られない特異な挙動を示すことから、最先端の研究対象として注目を集めている。また、その探索アルゴリズムは、量子コンピュータにも応用可能とされ大変注目されている．量子系の計算科学に関心のある多分野の読者必携の書である。

【内容紹介】 LEAP〈跳躍〉かFALL〈凋落〉か。それを決めるのはテクノロジーではなくストラテジーだ! LEAPは絶え間ない市場の変化と、ほぼ時間差のない競合からの追い上げという過酷な環境のなかで企業が繁栄し続けるための戦略と実践の書。どんなテクノロジーもイノベーションも、すぐに真似をされ、コモディティ化を免れない。消耗戦を避けるには、成功体験をゼロリセットし、追い上げてくる競合と異次元のレベルにLEAP〈跳躍〉する必要がある。それができる企業には、共通する5つの基本原則がある。 「これらの原則はすべてのビジネスリーダーの 心を揺さぶるだろう」(クレイトン・クリステンセン) 【著者紹介】 [著]ハワード・ユー(Howard Yu) 世界トップクラスのビジネススクールIMD(スイス・ローザンヌ)教授。同スクールのエグゼクティブ向けコース、AMP(Advanced Management Program )ディレクター。2011年にハーバード・ビジネス・スクールにて博士号を取得。専門は戦略とイノベーション。洞察に富むケーススタディーには定評がある。 [訳]東方雅美 (Masami Toho) 翻訳者、ライター。 慶應義塾大学法学部卒業。米バブソン大学経営大学院修士課程修了(MBA)。日経BPやグロービスなどでの勤務を経て独立。 【目次抜粋】 イントロダクション　競争の仕組み 第1部　歴史から学ぶ 第1章　「日米ピアノ戦争」の教訓――強みが弱みに変わるとき 第2章　新たな知識分野へ跳躍する――準備できている者が生き残る 第3章　セルフ・カニバリゼーションを恐れるな――どうせ滅ぼされるのなら… 第2部　未来を見据える 第4章　ユビキタスな環境を味方につける――一人の天才から集団の知恵へ 第5章　人工知能を味方につける――直感からアルゴリズムへ 第6章　マネジメントにクリエイティビティを――ビッグデータから人間としての強みへ 第3部　いまやるべきこと 第7章　知識を行動に変えるために エピローグ 謝辞

※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。 別売の『例題学習と問題演習 Javaの手ほどき 学習編』に完全準拠した傍用問題集。 プログラミングの学習では、プログラム言語の文法や用例、アルゴリズムの理解などをしっかり身につけることは必要ですが、それらは手段であって目的ではありません。プログラミング学習の最終目的は、実際にプログラムを作れるようになることです。この目的のためには、十分な量の問題演習が欠かせません。言い換えれば、プログラミング学習の中心は問題演習なのです。 また、プログラミング学習では、問題を理解し、既習の知識をもとにプログラムの構想を立て、多くのエラーを修正して、最後に当初想定した結果がコンピュータから出力されたとき、他の学習では得られない達成感、満足感を得ることができます。この達成感が次の学習段階へ進むための強力な原動力になるのもプログラミング学習の特徴です。 以上のような考え方から、別売の『例題学習と問題演習 Javaの手ほどき 学習編」では、紙面の許すかぎり節末に問題を掲載しましたが、テキストという性格上、必ずしも量的に十分とはいえません。本書は、これを補うものです。 本書の各節の問題構成は、次のとおりです。 1.復習問題(93題)テキストの各項ごとの学習事項の確認用で、穴埋め形式の問題です。 2.練習問題(78題)その節までの既習の学習事項の確認用で、穴埋めや選択式の問題です。 3.実習問題(96題)既習の知識で作成可能なプログラムの実習用問題です。