※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。 世界標準 MIT 教科書!! 原著は，計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり，その第3版．前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが，より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ，それを基に新たな章や節の追加なども含めて，大幅な改訂がなされている． 単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく，最終的なアルゴリズム設計に至るまでに，どのような概念が必要で，それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している． さらに各節末には練習問題（全957題）が，また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており（全158題），学部や大学院の講義用教科書として，また技術系専門家のハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる． 本書は，原著の第1～35章，および付録A～Dまでの完訳総合版である．また巻末の索引も圧巻で，和（英）‐英（和）という構成により，「数理用語辞典」としてもまことに有用である．

2007年の初版から増刷と改訂を繰り返してきたロングセラー商品。経験豊富な臨床医はどのように鑑別診断を進めているのか。患者の主訴から鑑別診断リストを考え、最も確率の高い第1仮説と見逃してはならない代替仮説を念頭に問診・診察を行い、必要な検査を追加して、最終的な診断に至るまでの論理的思考の道筋を解明した本。内科診断学の名著と高く評価されている。第4版では、第3版が発行された2014年10月以後の研究成果に基づいて、内容を大幅に刷新した。 第9章胸痛、第14章めまい、第31章失神などでは新たな診断アルゴリズムやアプローチを導入、第10章咳嗽・発熱・呼吸器感染症、第13章急性下痢、第26章黄疸と肝機能障害などでは最近開発された診断ツールについて解説し、第2章スクリーニングと健康維持、第12章糖尿病、第23章高血圧などでは改定された新しいガイドラインに準拠した。

技術の進歩によって、今や平均的なトレーダーでもアイデアを低コストで簡単に実装できるようになった。これまで実現不可能と思われていたトレードシステムに新たな息吹が吹き込まれたわけである。自分のトレードアイデアをもとに最高のアルゴリズムを作成したいと思っているが、どこから始めればよいのか分からない人やプログラミングなどやったことがない人にとって、本書は完璧なコードを素早く簡単に書くための良い出発点になるだろう。 本書では、すぐに使える最新のさまざまな検証・トレーディングプラットフォームを紹介している。これらのプラットフォームを理解することで、理論から実践、さらに利益へとつながる知識とツールを手に入れることができる。実例をふんだんに使った説明、今日で最も人気のあるソフトウェアパッケージ、著者のライブラリーからのソースコード――これらのおかげで、あなたのオリジナルのトレードアイデアをプログラミング・評価・実装するのにプログラミング経験は一切必要ない。本書では数多くのトレードシステムを紹介しており、それらの多くはアイデアを「完成した」システムに変換させるものが多いが、自分のトレードシステムを本書で提供するツールを使ってどう構築していくかはあなた次第である。 本書をいつも手元に置き、折に触れて活用してもらいたい。本書は無限の成功を達成するためのアルゴリズムをたたき出す「頼りになるツールボックス」になるはずだ。本書の主な内容は以下のとおりである。 ●理論から実践へのスムーズな移行 ●本書で提供するソースコードとライブラリーによる完全トレードシステムの開発 ●いろいろなトレードシステムの長所と短所の評価 ●トレードステーション、トレーダーズスチューディオ、マルチチャート、エクセルなどのプラットフォームから最大限の力を引き出すためのアドバイスとプロからの助言 ●サンプルコード、キーワード、データアクセスを提供する便利な付録でアルゴリズム開発時間の短縮 本書のウェブサイトでは、最新のトレードステーションコード、エクセルスプレッドシート、指導用ビデオを見ることができる。ガイダンスで分からないところがあったり、アルゴリズムの実装方法で不明な点がある場合は、ぜひとも著者に直接連絡してもらいたい。 本書は、あなたのトレードアイデアがバックテストや最適化を行うに値するものがどうかが分かるだけでなく、あなたのトレードアイデアが素晴らしいシステムに生まれ変わることも可能である。 さあ、ぐずぐずとサイドラインに立っている場合ではない。 （＊本書で紹介したトレーディングアルゴリズム、データ、検証プラットフォームのソースコードはすべてDL可能の特典付き）

※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。 2004年に刊行した『アルゴリズムC 新版』の復刊である。 　本書は、世界の標準教科書として大変高い評価を得ている。直感的でわかりやすい説明、アルゴリズムの振舞いを示す数多くの見事な図、簡潔で具体的なコード、最新の研究成果に基づく実用的アルゴリズムの選択、難解な理論的結果のほどよい説明などがその特長である。 　アルゴリズムに係わる研究者、技術者、大学院生、学生必携必読の書である。

症状や徴候から最も効率的に診断にたどり着くためのアルゴリズムを紹介 症状や徴候から最も効率的に診断にたどり着くためのアルゴリズムを紹介する本。日常診療で遭遇する機会が多い腹痛から喘鳴まで、約300のアルゴリズムを掲載する。 患者が受診したときに、問診で必ず確認すべき事柄、診察で押さえるべき身体所見、初回にオーダーすべき検査、専門医に紹介すべきタイミング－－などを図解入りで見やすくまとめる。著者が選ぶ、医師の時間と患者の費用を最も節約できる検査の組み合わせも推奨している。 この本を読めば、経験が浅い医師も無駄のない効率的な診療が可能に。一般診療を手掛けるベテラン医師にとっても、自らの診療の在り方を見直すきっかけになる。 ■主な内容 Part1　問診と身体診察を最大限に活用する Part2　症状と徴候のアルゴリズム（500ページにわたり、腹痛から喘鳴まで約300のアルゴリズムを図解入りで見やすく掲載） Part3　他の疾患の症状である疾患 付録A　一般的な症状を精査するための推奨検査オーダー 付録B　精査のための臨床検査

※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。 ビジネスパーソン必見! データ分析に不可欠なAIスキルを最短で習得できる！ 本書は機械学習を実際のビジネスシーンに適用してデータ分析を行うための実践書である。機械学習そのものの解説というよりは、データ分析に不可欠な機械学習の手法を駆使してビジネスを予測的に改善する手法を解説していく。具体的な適用事例を用いて説明がなされるため、読者は目的やケースに合った手法（アルゴリズム）や実際の適用方法などを効率的に身に付けることができる。原著はMITで使われている教科書であり、講義の目的に応じて章を選択可能。ビジネスで使えるデータ分析手法を最短で習得したい読者に役立つ一冊である。

※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。 合成開口レーダ（SAR）技術は、マイクロ波レーダーを使用して地球表面に照射し、その反射信号を取得し、高品質の画像を生成する革新的な技術。当分野で活躍する著者が開発したシステムは、日本の地球観測衛星に実装されている実績もあり世界的に著名。本書は、SARデータの校正と処理を最適化するための新しいアルゴリズムと手法について解説。地球表面の微細な変化や特定の対象物の検出を高度に精緻化する技術についても詳説。

本書の初版である『トレーディングシステムの開発と検証と最適化』が出版された1991年からはや16年の歳月が流れた。この間、世界は劇的に変化した。通信、テクノロジー、そしてトレーディングスタイルの大きな変化に伴い市場での競争が激化した今ほど、トレーディング戦略を正しく設計・検証するための実用的で包括的な知識が必要とされているときはないだろう。トレーディング戦略を正しく評価し、トレーディングを成功へと導くには、利益とリスクの正確な測定が不可欠だ。そして、これを可能にするのはコンピューターによる検証以外にない。今や古典ともなった初版の改訂版である本書は、プロのマネーマネジャーであり、トレーディング戦略の設計・検証とコンピュータートレーディングのエキスパートであるロバート・パルドが、トレーディング戦略開発の明快なロードマップとしてトレーダーたちに贈る書だ。トレーディングアイデアを、検証、適正な資金配分を経て、利益の出る自動化トレーディング戦略に育て上げるまでの設計図と言ってもよいだろう。 トレーディング戦略を正しく検証・最適化することは、正しく応用することよりもはるかに重要だ。トレーディングアイデアを使える戦略に変換するには、設計・検証・評価という正しいステップを踏むことが何よりも重要だ。本書では、正しい最適化、アウトオブサンプルデータによるウォークフォワード分析、トレーディング特性の作成、評価特性との比較によるリアルタイムパフォーマンスの評価だけでなく、間違った最適化によって発生し、間違った結論を生み出す元凶とも言えるオーバーフィッティングの見分け方とその防ぎ方についても解説する。 トレーディングゲームがかつてないほど激化し、市場の効率性がかつてないほどに高まった今の時代にあっても、稼ぎ続ける人はいる。それはなぜなのか。それは彼らがエッジを見つけたからである。トレーディングから大きな実りを得るためにはエッジが必要なのである。これからアルゴリズム戦略、つまりメカニカル戦略を開発しようとしている人は、まさにそのエッジに手を伸ばそうとしている人々だ。そのノウハウを本書で身につけてもらいたい。

AIにはできない「資産配分の手引き」！ アセットアロケーションの悩みを完全解消 本書は、投資ポートフォリオの適切なアセットアロケーション（資産配分）と、そのメンテナンスについて書かれたものである。そこで重要になるのが次の3つの質問だ。 1,何に投資すべきか 2,どれくらい投資すべきか 3,どういったときにポートフォリオを変更すべきか 著者のロバート・カーバーは、本書でポートフォリオ管理のための1つの統合的アプローチを提供することでこれら3つの質問に明確な答えを出している。複数のアセットからなる投資ポートフォリオを構築するにはどうすればよいのかをステップバイステップで分かりやすく説明するとともに、ポートフォリオを効率的にリバランスする方法についても提示している。ETF（上場投資信託）のようなファンドへの投資と、個別株への直接投資についても解説している。 本書の特徴は以下のとおり。 ・将来のリターンを予測するのが難しいわけ ・投資の意思決定をするときに不確実性を織り込む方法 ・あなたが気づかないコストも含め、投資にかかるコストを正確に算出する方法 ・各アセットクラスにおいて最高のETFを選ぶ方法 ・いろいろなETFのコストとそのほかの特徴を比較する方法 ・個別株の選び方 ・十分な分散化を達成するのに必要な銘柄数の算出方法 ・ポートフォリオアロケーションを調整するためのシステマティックな予測アルゴリズムの使い方 ・スマートなリバランス戦略と実行戦略によるトレードコストの削減方法 また、異なるリスク水準のアセットを組み合わせる方法や、投資家のリスク許容量に合ったポートフォリオの構築方法についても解説している。 本書は実用的な手法、経験則、テクニックが満載の包括的なアプローチを、具体的な例を示して詳細に解説している。読者対象としては、ポートフォリオをどう構築すべきか悩んでいるプロの投資家や経験豊富な個人投資家を想定している。

本書は、ワールドカップ・チャンピオンシップ・オブ・フューチャーズ・トレーディングで3年にわたって1位と2位に輝いたケビン・ダービーが3桁のリターンをたたき出すトレードシステム開発の秘訣を伝授したものである。データマイニング、モンテカルロシミュレーション、リアルタイムトレードと、トピックは多岐にわたる。詳細な説明と例証によって、彼はアイデアの考案・立証、仕掛けポイントと手仕舞いポイントの設定、システムの検証、これらをライブトレードで実行する方法の全プロセスをステップバイステップで指導してくれる。 システムへの資産配分を増やしたり減らしたりする具体的なルールや、システムをあきらめるべきときも分かってくる。本書のウェブサイトでは、あなたのトレードアイデアを自動化・検証するためのダービー自作のモンテカルロシミュレーターやそのほかのツールも盛りだくさんに紹介されている。 本書の内容は、以下のとおり。 ●市販のソフトウェアや人気のプラットフォームを使って、どんなトレードアイデアもシステムへと変えるアルゴリズムアプローチを開発する ●ヒストリカルデータと現在の市場データを使って新たに開発したシステムを検証する ●新たなシステムの基礎となる統計学的傾向を探り出すために市場データをマイニングする 市場のパターンは変化する。それに伴ってシステムの結果も変化する。過去のパフォーマンスは将来的な成功を確約するものではない。成功するためには、常に新たなシステムを開発し続け、変化する統計学的傾向に応じてシステムを調整することが避けられない。次なる飛躍を目指す個人トレーダーにとって、本書は本物のプロの実践的アドバイスが詰まっただれにも教えたくない宝のようなものだろう！

臨床精神神経薬理学専門医をめざす医師に必要な基本的知識と技術を習得するための教本。内容は、薬物動態学、薬力学、ゲノム薬理学、有害事象、薬物相互作用のメカニズムなどの基本的な知識から各種精神疾患の薬物治療アルゴリズムまで現時点での精神科薬物治療・臨床精神神経薬理学に関わるあらゆる側面にわたっている。また、すでに専門医を取得している方や指導医にとっても知識の整理に役立つような内容となっている。『臨床精神神経薬理学テキスト第３版』を引き継ぎながら一新したニューテキスト。

※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。 「確率ロボティクス」は、環境やシステムが持つ「不確実さ」(予測不可能な事象)に確率・統計を駆使して対処するのを特徴とする分野です。人の作業空間により近い位置への進出を期待される次世代のロボットでは、この分野のアルゴリズム設計は有力な枠組みの1つとして注目を集めています。また、ロボットのみでなく、自動車の自動走行などへも応用可能な分野です。 本書は学生、研究者、エンジニアなど、ロボットの実装を行う全ての人に向けて書かれています。「確率ロボティクス」の主要なアルゴリズムを、ベイズ則とその拡張を数学的背景に、擬似コードによる実装例や実験結果を交えて詳細に解説・議論しています。確率の基本的な法則などの基礎的な解説もされており、また、高度な数学の使用は極力避けられているため、技術的背景の異なる人にとっても理解しやすい内容になっています。 確率ロボティクスを学ぶには必須の1冊。 Sebastian Thrun,Wolfram Burgard,Dieter Foxらによる「Probabilistic Robotics」の日本語版、待望の復刊です。

※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『セジウィック：アルゴリズムC 第1～4部』に続く、第5部の日本語版。グラフは、現実の問題をコンピュータで計算できるよう離散的な数学モデルに落とし込むための概念であり、本書は、その基礎として外せない項目を網羅している。また、グラフを現実的な時間で解くためのアルゴリズムを豊富に掲載しており、アルゴリズム研究の入門書としてもうってつけである。原著は、『アルゴリズムイントロダクション』と並び称される世界的名著。様々な分野でグラフおよびグラフアルゴリズムの知識が求められている今、待望の翻訳書といえる。

正標数の場合も含めた代数曲面の理解に向けて，楕円曲面理論の入門的解説を行う．代数曲線や代数曲面について概説したうえで，楕円曲面の一般論について具体的な例とともに説明する．特異ファイバーの構造決定に関するテートのアルゴリズムや塩田によるモーデル－ヴェイユ格子の理論などの発展的話題にも触れる．※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．

※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。 ナチュラルコンピューティング（NC, 自然計算）とは、自然界に内在する計算機構やアルゴリズムから、計算という概念そのものを理解し、自然ひいては人の理解につなげて、新たな計算メカニズムの創発を目指す学問分野である。 　NCシリーズ第7巻となる本書は、「触覚に関わる計算」を通して、本シリーズに通底する自然計算の基礎概念を、初学者にも分かりやすく紹介していく。計算そのものに興味がある読者に向けて、科学史や科学哲学から見た計算についての解説もあり、計算について幅広い教養を身に付けたい読者必見の一冊。

本書を読んでアルゴリズムトレードのことが理解できなければ、裁量トレードを続けるしかない! 1970年代、ペリー・カウフマンが自動化システムでトレードを始めたとき、プロのトレーダーたちは「バカバカしい」と一笑に付した。しかし、今や高頻度トレードは「一般投資家からお金を盗んでいる」として、その不公平なまでの優位性を非難されるまでになった。本書で公開されたアルゴリズムトレードのテクニックを習得すれば、ホームトレーダーのあなたにもパワーを取り戻すことができるだろう! プロのトレーダーにとっても、自動化システムの完璧化を目指すマネーマネジャーにとっても、あるいは今日のテクノロジーを使って財務管理を試みる一般投資家にとっても、成功するアルゴリズムトレードシステムの洗練された構築方法を、簡単なハウツー形式で提供するこのコンパクトなガイドは大いに役に立つはずだ。本書は、バックテストの単なるステップバイステップの枠を超えて、あらゆるタイプの市場を40年以上にわたって練り歩いてきた著者の幅広い経験から最良のものを抜粋して、読者にトレードの神髄を伝授してくれる。トレードで成功するためには、利益の出るところで売買するだけではダメで、正しいトレード法を構築してリスクを管理できなければならない。信頼の置けるトレードシステムを一から構築するために、実績のあるこのガイドラインに従うことで、必要な理論はもとより、歴史的観点を見据えたうえで、システムを自信とテクニカルなノウハウに基づいて構築し、あなたのパラメーターやリスクに合わせて微調整することができるようになる。 ●アルゴリズムに正しい深さのルールを含めよ ●システム開発と検証の各段階において、よくあるワナにはまるのを避けよ ●つもり売買からリアルトレードにいつ移行すべきなのかを知れ これらは本書に出てくるアドバイスの一例だが、本書にはほかにも役立つアドバイスが満載されている。 本書で最も重視するものはシンプルさである。基本的なベストプラクティスから実際のシステム設計に至るまで、簡単なアプローチのほうが人々に好まれ、勝利を収めることが実証されている。アルゴリズムシステムは実際に市場で使うと失敗することが多い。本書では、失敗の原因となる落とし穴にはまらないように、勝率を大幅に高めるためのプロセスを紹介している。本書を一度読めば、それはあなたの一部になる。だから、何度も読み返したくなるだろう。 トレーダーとして洞察力を磨き、その洞察力を利益の出る戦略に変えることから、トレードを生計手段とするうえで直面する現実的な問題に至るまで、第一線で戦ってきた40年以上に及ぶ経験を惜しげもなく披歴し、エキスパートと戦えるまでの近道を教えてくれるのが、アルゴリズムトレードの最高傑作ともいえる本書である。

トレードプログラミング界の泰斗による最高の教科書！ 《全ソースコードがDL可能》 検証の教本！ プログラミング初心者に贈る入門バイブル！ 　ジョージ・プルートのトレンドフォロートレーディング・アルゴリズムの世界へようこそ！ 　本書では、ジョージ・プルートがPythonで書いたTradingSimula18バックテスターを使って、これらのシステムを記述、プログラミング、検証する。TradingSimula18はポートフォリオに含まれる各銘柄を毎日ループして、バックテストの最中にアロケーションを変更することができるのが特徴だ。セクター分析や銘柄やセクターのオン・オフなど、多岐にわたるトピックが満載である。 　Pythonはオープンソースの言語で、今、最も人気があり、最も学びやすい言語だ。クオンツのための言語とも言えよう。しかし、Pythonが初めての人でも、本書には「Hello World」から、リスト内包表記（list comprehension）に至るまでのチュートリアルがすべて含まれているので、何の心配もない。「batteries are included」（データが含まれている）とあるように、プログラミングと検証を始めるのに必要なものはすべて本書に含まれている。読者がダウンロードするものは最新バージョンのPythonのみだ。タートルズ、ドンチャン、ボリンジャー、ケルトナー、３本や２本の移動平均など、あなたの好みのシステムもすべて本書のなかに含まれている。 　含まれているのはこれだけではない。30もの銘柄の15年にわたる先物のつなぎ足データもプルートが正しく修正したものが含まれている。また、すべてのアルゴリズムはイージーランゲージでもプログラミングしているので、Pythonが嫌いな人でもまったく心配はいらない。 　あとは、プルートが手取り足取り伝授してくれる検証DIYワールドへ、そしてあなただけのアルゴリズム開発の世界へ、旅立とう！

ありとあらゆるものを機械的にトレードする！ 　過去30年以上にわたり、ブル相場でもベア相場でも伝統的な戦略を常にアウトパフォームし、高いパフォーマンスを上げてきたヘッジファンドとプロのアセットマネジャーグループがいる。彼らは2008年のベア相場のときでも素晴らしいリターンを上げた。彼らは自分たちのトレーディングアルゴリズムはけっして人に明かさず、トップレベルの博士号修得者を雇い入れて大きなリサーチチームを組む。しかし、彼らのリターンは、比較的単純なモデルを使って複製可能だ。彼らはトレンドフォロー戦略によるクロスアセット先物マネジャー、またの名をCTAという。彼らについて書かれた本は多いが、読者が彼らの成功をまねて、自らトレンドフォロートレードによるビジネスを立ち上げることができるほど彼らの戦略を詳細に説明している本はない。 　本書は、買いと売りのルールのように間違ったことに重きを置けばなぜ失敗するのかを示すと同時に、トレンドフォローで最も重要なことは何なのかを教えてくれるものだ。ナスダックやＴビルから通貨ペア、白金、畜産まで、ありとあらゆるものをトレードすることで、経済状況や株式市場の相場つきによらずに大金を儲けることができる。トレンドフォローの年ごとのパフォーマンスを分析し、パフォーマンスに寄与するものを見つけだすことで、先物を大規模にトレードするということはどういうことなのかや、本当の問題や機会がどこにあるのかを深く理解できるようになるはずだ。 　経験豊富なヘッジファンドマネジャーによって書かれた本書は、市場参加者の視点から活況を呈するトレンドフォロー先物業界の背景にある戦略を読み解こうとするものだ。成功したヘッジファンドのパフォーマンスを複製するトレードルールや方法など、この業界の成功の裏にある戦略が細かく説明されている。

※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。 内容を精査して再登場！AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】対応の問題集。 ◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！ ◆ 業界の第一人者 杉山 将氏（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）監修！ ◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！ ◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！ ●目次● 第01章 線形代数 第02章 確率・統計 第03章 情報理論 第04章 機械学習の基礎 第05章 前処理・特徴選択・性能指標 第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索 第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム 第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム 第09章 強化学習の各種アルゴリズム 第10章 深層学習の概要 第11章 順伝播計算と逆伝播計算 第12章 最適化手法 第13章 畳み込みニューラルネットワーク 第14章 再帰型ニューラルネットワーク 第15章 深層学習を用いた自然言語処理 第16章 深層学習を用いた生成モデル 第17章 深層学習を用いた強化学習 第18章 開発・運用環境 第19章 総仕上げ問題 付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識

※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。 ★2021年2月24日データ更新：紙版3刷相当の正誤情報を本文修正しました★ AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】にいち早く対応！ 　 ◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！ ◆ 業界の第一人者 杉山 将氏（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）監修！ 　 ◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！ 　 ◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！ 　 ●目次● 第01章 線形代数 第02章 確率・統計 第03章 情報理論 第04章 機械学習の基礎 第05章 前処理・特徴選択・性能指標 第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索 第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム 第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム 第09章 強化学習の各種アルゴリズム 第10章 深層学習の概要 第11章 順伝播計算と逆伝播計算 第12章 最適化手法 第13章 畳み込みニューラルネットワーク 第14章 再帰型ニューラルネットワーク 第15章 深層学習を用いた自然言語処理 第16章 深層学習を用いた生成モデル 第17章 深層学習を用いた強化学習 第18章 開発・運用環境 第19章 総仕上げ問題 付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識

※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。 “世界最速”の次世代オープンソースRDB「Tsurugi」のすべてがわかる本です。その使い方から、実装されている現代的アーキテクチャ、背景となっている最新のトランザクション理論まで、開発者が自ら解説します。 　Tsurugiは、国の支援を得て有志の日本のDB技術者・企業が作った、純国産の次世代のオープンソースRDB（リレーショナルデータベース）です。誰でも自由に利用でき、拡張できます。商用サポートも提供されます。 　Tsurugiの特徴は、従来のRDBとは異なり、メニーコア化、メモリの大容量化が進む最新のハードウェアの性能を最大限に引き出せることです。DBの先端技術を取り込むことにより、今までのRDBとは次元の違うパフォーマンスを発揮し、また、既存のRDBが苦手だったバッチ処理を圧倒的に高速に処理できます。さらに、オンライン処理とバッチ処理の同時実行さえ可能です。 　本書はTsurugiの利用法、バッチ処理の実際から始まって、Tsurugiのインターフェースのすべて、Tsurugiの内部構造や実装アルゴリズムの詳細まで解説しています。 　Tsurugi自体を利用するためだけでなく、次世代の「高密度 超低遅延 分散処理」とは何か？をその実際の仕組みから習得し、またコンピュータサイエンスの中で最も美しく、かつ最も難しいと言われるトランザクション理論を理解しつつ、現在の最新のアルゴリズムを手中にするためにも、必須のテキスト・解説書になっています。

※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。 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。

効率性を柔軟性を兼ね備えたプログラミング言語として進化を続けるC++。本書は、次の規格として標準化が進められているC++20を意識しながら、現行の規格に準拠したC++プログラムの書き方を徹底的に解説していく。プログラミング経験者を主要な対象としているが、解説を進めるに当たっては、その時点で学習した知識だけを利用して新しい知識を学ぶ方法（知識のブートストラップ）が意識されており、プログラミング初心者であっても新しい機能、知識の理解を無理なく行えるようになっている。C++の実行、デバッグ、基本的な文法、アルゴリズム、オブジェクト指向、テンプレート、メモリ管理、乱数など、C++による本格的なプログラム開発に必須の知識を網羅した本格的な入門書である。

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※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。 これは、無限の形を生み出すシステム。 「アナログ（類似的）で、アルゴリズム的で、探索的─　もっとも優れたデザインは、恣意性を排除し、一貫して人間の知性と手作業によって形づくられてきた」（「はじめに」より） 2019年にLars Muller Publishersから刊行され大きな話題を呼んだ『Analog Algorithm: Source-Related Grid Systems』、待望の日本語版。ドイツで活躍するデザイナー クリストフ・グリュンベルガーが、グラフィックデザインから建築まで、実際にあらゆる仕事で使用している、新しいカタチを生み出すための「システム」を提供する一冊です。 ここから導き出されるガイドラインに沿って手を動かすことで、フォルム、書体、ロゴ、アイコン、パターン、レイアウト、キービジュアルまで、独創的かつ生成的で意味をもったビジュアルを生み出せます。 監修：久保田晃弘（多摩美術大学情報デザイン学科メディア芸術コース教授）

Knuth先生の名著『The Art of Computer Programming』シリーズの最初の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。 本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた"Introduction to Algorithms"の第4版の翻訳書である。 　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。 　第2巻ではPart4～6までの「高度な設計と解析の手法」「高度なデータ構造」「グラフアルゴリズム」を収載。

※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。 【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】 　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。 　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。 　第1巻ではPart1～3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。

※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。 最先端研究者必携シリーズ！！ ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。 思考や記憶など，脳の活動を担うニューロンの状態変化を情報処理システムと捉える新しい計算方式「カオスニューラルネットワーク・モデル」を解説。この計算方式では「アルゴリズムによる計算」ではなく，ダイナミクス—多数素子による超並列処理—により計算を行う。従来のコンピュータが“苦手”としている最適化問題などを解かせることで，その有用性や可能性を論じる。先進的な計算機科学に興味を持つ学生，研究者が対象。

※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。 建築の設計段階での活用が急速に広まっているRhino / Grasshopper。 本書では実施設計のみならず、施工、製作段階にまで活用できる、設計者・施工者・専門工事会社などの方に最適なツールでもあることを、 中規模以上のビル1棟を設計・施工する具体的な例で解説します。 また、実務で使い込んでいなければ知り得ないRhino / Grasshopperのノウハウも教授。 ※膨大なモデルとスクリプトを含むGrasshopper定義ファイルをダウンロードで惜しげもなく提供! 第1部　基礎編 第1章　建築実務で必要な基本知識 第2章　データを共有するための手法 第2部　実践編 第3章　鉄骨における使いかた 第4章　コンクリートにおける使いかた 第5章　外装における使いかた 第6章　施工における使いかた 第3部　応用編 第7章　設計・製造工程を意識したデザインモデリングとアルゴリズム 第8章　Grasshopperの使いかたあれこれ 第9章　Rhino / Grasshopperモデル / アルゴリズム・サンプル集

※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。 理論、実験に次ぐ「第三の科学」と言われてきた計算（機）科学は昨今、理論や実験に先駆けて様々な現象を予測、発見するための不可欠な分野となっている。物質物性科学・工学の世界では、量子論に基づく第一原理計算によって、ナノスケールの構造・性質のきわめて正確な予測が実現している。 　本書では、第一原理計算の理論的なベースとなる多体電子論の解説から入り（第1章）、それを実際に計算するためのアルゴリズムの紹介をカーボン材料の応用例を使って行う（第2章）。第3章では、特に環境問題の範疇で実現が叫ばれる炭素固定技術を第一原理計算で探る取り組みを、第4章では、第一原理計算が成功を収めたいくつかの事例を、それぞれ紹介する。

※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。 システムトレーディングやアルゴリズムトレードと呼ばれる金融分野では、遺伝的アルゴリズム（GA）および遺伝的プログラミングGP（進化計算）が、応用され実用レベルまできている。本書は、金融に興味のある実務者や初心者を対象としたGA/GPと金融工学についての入門実践書である。さらに金融工学のスタンダードツールとして確立されているMT4（Meta Trader4） を用いたGA/GPシステムを提供している。

プログラムが使用しなくなったメモリ上の空間を解放し、他のプログラムが使えるようにするのは、古くはプログラマの役割でした。それがゆえに、しばしば解放を忘れるというヒューマンエラーを引き起こし、ついには「メモリ不足です」と宣告され、あるいはオペレーションシステムもろとも轟沈し、作業中のデータはすべて消え失せ、モニタの前のユーザーは声にならない叫び声をあげるというシーンがしばしば見られました。 そこで研究され実装されたのが、ガベージコレクションです。これはメモリの解放を人任せにせず、プログラム自身が行えるようにするもので、プログラマの苦役の幾ばくかをも解放してくれました。 とはいえ、その実装方法やアルゴリズムは多種多様で、ガベージコレクションがあるから大丈夫、という思い込みだけでプログラムを作成していると、思わぬ落とし穴に転げ落ちることになります。 本書はアルゴリズムはもちろん、その実装方法とメリット／デメリットを解説し、真に必要なガベージコレクションを選別できる選択眼を養える一冊です。心あるエンジニアであればユーザーを阿鼻叫喚の地獄から救うために目を通しておくべき書籍と言えるでしょう。 ※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。 多様体上の最適化理論の数理を、詳しく丁寧に解説！ 本書は、多様体上の最適化理論について、基礎となる数理から応用例までを解説するものです。 多様体上の最適化理論を学ぶ、あるいは研究する読者は、 ・ユークリッド空間上の連続最適化を一通り学んでおり、その抽象化の仕方の一つとして多様体上への拡張について学ぶ ・多様体論をはじめとした幾何学に慣れ親しんでおり、そうした理論の応用の一つとして幾何学的な最適化を学ぶ ・最適化と多様体に馴染みがあり、両者の融合について学ぶ ・最適化と多様体のいずれにも馴染みがなくとも、具体的な応用問題に興味をもったことをきっかけに、多様体上の最適化理論を学ぶ などのように、背景知識が様々であることを想定し、本書の執筆に際しては丁寧な論理展開による数学的記述を行うことを心がけました。 また、位相空間や多様体およびその周辺の様々な概念については、最適化において必要なもの（ないと困るもの）を挙げながら議論を進めていくスタイルで記述しました。多様体や、多様体上の関数の微分や勾配など種々の概念を定義する際には、最適化において何が必要となるかを随所で強調し、常に多様体上の最適化を目標として読み進められるよう注意しました。 本書の通読の前提とする知識は線形代数および解析学（特に微分法）の基礎的な事柄のみにとどめるとともに、読者の利便性に資するよう、付録で本書の通読に必要な知識をまとめています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理や命題の多くについて、その証明を本文や付録（一部は演習問題）で論じています。 第I部　最適化理論からの準備 第1章　多様体上の最適化の概論 第2章　ユークリッド空間上の最適化の基礎と無制約最適化 第3章　ユークリッド空間上の制約付き最適化 第II部　多様体からの準備 第4章　位相空間 第5章　多様体 第6章　リーマン多様体 第III部　多様体上の最適化 第7章　多様体上の最適化の基礎と無制約最適化の理論 第8章　リーマン多様体上の無制約最適化手法 第9章　多様体上の無制約最適化の応用 第10章　多様体上の制約付き最適化の理論と応用 付録A　集合と写像・線形代数・微分法・群論の基礎 付録B　定理と命題の証明

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。

※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。

※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。 本書では、ポスト量子暗号の最右翼と目される格子暗号の数学とその実装方法について解説する。現代の情報社会を支えるRSA暗号や楕円曲線暗号は、ノイマン型コンピュータの計算困難性を利用している。しかしこれらは、量子コンピュータにより簡単に解読されることが分かっており、ポスト量子暗号の実現が叫ばれている。格子暗号は「格子問題」と呼ばれる、量子コンピュータでも解き方が分かっていない問題を基礎とする。本書はその数学的性質のほか、格子問題を解くための「格子基底簡約アルゴリズム」について紹介していく。

※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。 マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著！ 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3～6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。（本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています）。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」（Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex）。

Apache Sparkの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とML開発を徹底解説 本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Spark、MLflow、Delta Lakeの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データAIの実装者がApache Spark、MLflow およびDelta Lakeを使いこなすための解説を行います。 本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Apache Sparkの導入から解説をはじめ、Spark SQLとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Apache Sparkを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。 ・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習 ・Spark の操作とSQLエンジンの理解 ・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ ・JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC、Hive、S3、またはKafkaといったデータソースへの接続 ・構造化ストリーミングを使用してバッチ データとストリーミング データの分析を実行 ・オープンソースのDelta LakeとSparkを使用して信頼性の高いデータ パイプラインを構築 ・MLlibを使用する機械学習パイプラインの開発、MLflowを使用するモデルの管理、本番化 ・［日本語版オリジナルコンテンツ］pandas DataFrame、SparkDataFrameに関する各種データフレームの使い分け ・［日本語版オリジナルコンテンツ］LLMやEnglish SDK for SparkなどAIを活用した新たなコーディングスタイル、LLMの利用方法の実践 ※本書は『Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics 2nd Edition』の邦訳です。 ※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。 ※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

クラウドのAIをレベル別に詳解！ 現在ではAI（人工知能）は、社会に溶け込むまで普及してきました。 スマホでのテキスト入力時の変換予測、あるいはカメラ撮影時の顔認 識など、生活のあらゆる場面に出てきます。 このようなAI技術は、機械学習のアルゴリズムや統計学などの高度な 技術で構成されており、開発者にとって高いハードルでした。それを 「ヒョイと」乗り越えられるのが、Google Cloud のAIプロダクト です。 本書では様々なAIプロダクトをレベル別に詳しく解説しました。 ◆本書の内容（抜粋） 第1章　GCPのAIについて　 　1.1　GCPとは 　1.2　機械学習とは 　1.3　GCPのAIとは 　1.4　GCPの機械学習APIとは 　1.5　AutoMLとは 　1.6　BigQuery MLとは 　1.7　AI Platformとは 第2章　機械学習API 　2.1　機械学習APIを利用するために 　2.2　Cloud Vision API 　2.3　Cloud Video Intelligence API 　2.4　Cloud Speech-to-Text API 第3章　AutoML概要 　3.1　AutoMLの概要 　3.2　AutoMLの種類 　3.3　AutoMLモデルのエクスポート 第4章　AutoML（視覚系） 　4.1　Cloud AutoML Vision 　4.2　Cloud AutoML Vision Object Detection 　4.3　Cloud AutoML Video Intelligence 第5章　AutoML（言語系） 　5.1　Cloud AutoML Natural Language（テキスト分類） 　5.2　Cloud AutoML Natural Language（感情分析） 　5.3　Cloud AutoML Translation 第6章　AutoML（テーブルデータ・Edge） 　6.1　Cloud AutoML Tables 　6.2　Cloud AutoML Vision Edge 第7章　BigQuery ML 　7.1　BigQuery MLとは 　7.2　BigQueryMLでできること 第8章　AI Platform I 　8.1　概要 　8.2　AI Platformでデータ探索 　8.3　画像ラベリング 第9章　AI Platform II

※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。 3次元デジタル・デザイン・ツールを用いてモデルを構築するには、意匠デザインを想像する感性と、3次元曲面造形の理論・技術が必須だ。 昨今、コンピューターの支援により、無限ともいえる大規模データの処理が可能となった。そして処理するアルゴリズムを論理的に構築することにより、デザインの幅は飛躍的に広がった。 Grasshopper(GH)は、アルゴリズムを視覚的に構築するツールであり、スクリプトの使用により拡張可能なデザイン・プラットフォームでもある。 本書を通じて、最強の3次元デザイン・モデリング手法を理解し、応用しよう。

※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。 機械学習本ベストセラーの第2版！ 著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク（CNN/RNN）までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。 ◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。 ■「はじめに」より抜粋 機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。

僕たちは、こんな本を待っていた。Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』（マイナビ）の翻訳者であり、同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書！　・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル！・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる！・コードはGitHubで全部公開！【第1章「はじめに」より抜粋】　本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。　筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために（実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために）、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。【主な内容】第1部　準備／第1章　はじめに／第2章　確率・統計の基礎／第3章　自律ロボットのモデル化／第4章　不確かさのモデル化　第2部　自己位置推定とSLAM／第5章　パーティクルフィルタによる自己位置推定／第6章　カルマンフィルタによる自己位置推定／第7章　自己位置推定の諸問題／第8章　パーティクルフィルタによるSLAM／第9章　グラフ表現によるSLAM　第3部　行動決定第／10章　マルコフ決定過程と動的計画法／第11章　強化学習／第12章　部分観測マルコフ決定過程　付録A　ベイズ推論によるセンサデータの解析　付録B　計算

※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。 画像処理の基礎知識をポイントを押さえて、わかりやすく、コンパクトにまとめた大学学部向け教科書の改訂版。 定評ある「コンピュータ画像処理」の代表的教科書，ロングセラーの約20年ぶりの改訂で，以下の点に配慮されている． ①深層学習等の最新の話題をカバーしつつ，10年後も生き残っていると思われる技術を厳選した． ②画像処理技術体系の俯瞰に適していて，これから登場する新技術も位置付けやすくなっている． ③大学の学部教育，大学院教育，独習での利用方法が案内されていて，多目的に利用できる． ④実務面から画像処理に興味をもった技術者が，改めて基礎から学びたいと感じたときに手にすべき本．いつまでも座右に置いておきたくなる． 第1章　総　論 1.1　コンピュータ画像処理とは 1.2　コンピュータ画像処理の特質 1.3　コンピュータ画像処理の利用目的 第2章　基本概念 2.1　コンピュータでの画像データの取扱い 2.2　画像の統計量 2.3　画像処理アルゴリズムの形態 2.4　周波数領域での処理 2.5　各種直交変換 2.6　画像の表現とデータ構造 2.7　色彩情報の取扱い 第3章　画像情報の圧縮 3.1　画像情報の圧縮の意義 3.2　画像のデータ量と圧縮の目安 3.3　画像符号化の枠組み 3.4　予測符号化 3.5　変換符号化 3.6　動画像符号化 3.7　エントロピー符号化 3.8　実用的な画像符号化方式 第4章　画質改善と画像の接合・再構成 4.1　強調，復元，接合，再構成 4.2　コントラスト強調 4.3　鮮鋭化 4.4　平滑化と雑音除去 4.5　画像の復元 4.6　幾何学的変換と画像接合 4.7　画像の再構成 第5章　2値画像処理 5.1　2値画像処理の意義とその流れ 5.2　画像の2値化処理 5.3　2値画像の連結性と距離 5.4　2値画像の解析と変換 5.5　モルフォロジー演算 5.6　形状の特徴と表現 5.7　3次元2値画像処理 第6章　画像特徴の抽出 6.1　画像解析・認識のための特徴抽出 6.2　エッジ検出 6.3　コーナー検出 6.4　安定した特徴点の検出 6.5　直線・曲線の抽出 6.6　領域分割 6.7　テクスチャ解析 第7章　立体情報と動きの抽出 7.1　2次元画像から奥行きや動きを求める 7.2　距離情報の抽出 7.3　3次元形状の復元 7.4　距離画像からの特徴抽出 7.5　時系列画像からの動きの抽出 7.6　動きからの3次元形状復元 第8章　画像認識の手法 8.1　画像認識の概要 8.2　2次元画像照合による位置検出 8.3　2次元画像照合による形状認識 8.4　3次元物体の認識 8.5　統計的パターン認識 8.6　部分空間法 8.7　ニューラルネットワークと深層学習 8.8　画像分野への深層学習の効果的利用

※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。 ショートコーディングとは、プログラムのソースコードがどれだけ短く書けるか、「1バイトでも短く」データ構造・アルゴリズム・処理系の観点から探求することです。ショートコーディングを行うことで、プログラミングの思考方法や本質を学ぶことができます。本書では、与えられた問題の単純化や読み替えを可能な限り行い、データ構造やアルゴリズムを十二分に検討した上でソースコードを最も短くする方法、ときには儀式的・作法的プログラミングに疑問の目を向け、あえて「ダメ!」と言われることをあえてやってみることで、処理系の知識を深める方法なども伝授します。 ショートコーディングにおいて最も大切な要素は、その精神です。誰よりも短くコードを書くと決めたら、最後まで諦めずに頑張る。これがショートコーディング魂なのです。1人だけでショートコーディングを行うことはあまりありません。「ショートコーダー」たちは1バイトでも短いコードを書くため激しく戦い、終わればお互いを称え、最短のコードに至る思考過程や自分が発見したHackについて語り合い、知識を共有します。本書はコーダーたちが闘う場についても紹介していきます。 【ご注意】 本書は2007年8月に刊行された『ShortCording～職人達の技法』を元にした復刻版です。初版当時と大きく状況が変わった記事については注釈を追加していますが、基本的に書籍中の情報は、原著発行時のものですので、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。 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。 「計算折り紙」は近年大変注目されているコンピュータサイエンスの分野で、研究対象として「折る」ことに対するアルゴリズム、計算量などを中心に置いている。その応用分野は大変広く、建築・宇宙工学・医療・分子生物学など多岐にわたる。本書は、この「計算折り紙」の第一人者である著者が、折り紙パズルや演習問題を交えながら計算折り紙の最前線を解説していく。「計算折り紙」に関心のある読者必読の書である。

※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。 オープンソースの広がりにより、多様な機能を実現することは以前と比較すると驚くばかりに容易になっている。しかし、このような開発法ではスケーラビリティと高信頼性を同時に保証することはできない。機能の実現や追加が比較的安易にできる時代になったからこそ、成長し続けるシステム全体の正常な動作を保証しうる開発検査手法の必要性が増している。 本書では、優れた開発者として最先端の理論やツールと使ってソフトウェア開発をするために必要な基礎知識である、論理学、並行システム、オートマトン、モデル検査のアルゴリズムや実装技術、モデル検証ツールをまとめて解説する。

はじめての人も再挑戦の人も！ AI（人工知能）の基礎技術となる機械学習は、ここ数年で飛躍的に進化を遂げました。 その要因として、コンピュータの性能の向上とネットワーク網の発達、そして取得データの 増加が挙げられます。 本書はそれら膨大なデータから、統計学の成果をもとに、有意な事象を正確に抽出する 分析・解析手法をR言語で実装する方法をまとめたものです。 とはいえ、「統計学の成果」を「R言語を使って」となると、いきなり敷居が 高くなってしまいがちです。統計学の成果である数式を解読し、その数式から導かれる アルゴリズムを理解し、アルゴリズムをR言語で実装するとなると、（各種パッケージを 使用するとはいえ）一朝一夕では学習しきれません。 そこで、本書では直感でわかる基礎的な統計手法をとっかかりにしてそのデメリットを、 補正するために、次の統計手法を紹介し、その手法に合わせたR言語のパッケージと 使い方を、実際のデータを操作しながら説明するというスタイルを取っています。 おかげで、数式はほとんど出てきませんし、アルゴリズムの森のなかで迷子になることも ありません。初学者はもちろん、数式とアルゴリズムとR言語の3本の矢に射抜かれて 倒れた方にとっての復活の呪文ともなるでしょう。 ※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。 トップIT企業が出題するコーディング面接にチャレンジ！ 人気のあるトップIT企業で行われるプログラミング面接に合格し採用されるための攻略本として、マイクロソフト、アップル、グーグルでエンジニアとして働き、かつ多くの採用プロセスに関わってきた著者によって本書は執筆されました。 米国で大人気のコンピュータプログラミングに関するベストセラー書（Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions）の日本語版です。 本書で取り上げるプログラミング問題はトップIT企業が求める能力が凝縮されている面接で実際に使われた問題です。 そしてなによりもアルゴリズムを中心としたコンピュータサイエンスの基礎知識や活用法を楽しみながら学べる内容となっています。 前著「世界で闘うプログラミング力を鍛える150問」と比べ問題数が増えただけでなく、Big-O記法の解説章や発展課題、解き方のヒントの追加、また全ての問題がカテゴライズされより読みやすくなりました。 問題を出しっぱなしにしない著者の親切丁寧な解説が本書最大の特徴です。

※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。 基礎から始めて必ず修得できる教科書・自習書の決定版 本書は、長年にわたり全世界で教科書や自習書として広く利用され、定評を得ている米国McGraw-Hill社のSchaum's Outline Seriesの日本語翻訳版です。 コンピュータ科学を学ぼうとする学生を主対象に、論理代数からグラフ理論、数え上げ、アルゴリズム、形式言語とオートマトンまで、コンピュータ科学に必要な数学の基礎を例題解説と演習問題を通して確実に身につけることができるよう構成されています。 ※　改訂版の日本語版では、原著者と原書出版社の理解を得て、日本における標準的な離散数学のカリキュラムに沿う形で、一部の章の割愛と、日本語版オリジナルとして、序章および付録の追加を行っています。 序章　集合論，関係，関数およびアルゴリズムの基礎知識 0.1　集合論 0.2　関係 0.3　写像，関数，アルゴリズム 第1章　論理と命題計算 1.1　はじめに 1.2　命題および複合命題 1.3　基本的な論理演算 1.4　命題と真理表 1.5　恒真命題と矛盾命題 1.6　論理的同値 1.7　命題演算 1.8　条件付きの主張 1.9　論　法 1.10 命題関数と限定子 1.11 限定子をもつ命題の否定 演習問題 補充問題 第2章　数え上げ：順列と組合せ 2.1　はじめに 2.2　数え上げの基本原理 2.3　主要な関数 2.4　順　列 2.5　組合せ 2.6　鳩の巣原理 2.7　包除原理 2.8　樹形図 演習問題 補充問題 第3章　数え上げの発展的技法，再帰 3.1　はじめに 3.2　重複組合せ 3.3　順序付けられた，または順序を考えない分割 3.4　包除原理再論 3.5　鳩の巣原理再論 3.6　漸化式 3.7　定数係数の線形漸化式 3.8　2階斉次線形漸化式の解法 3.9　一般化されたk階の定係数斉次漸化式 演習問題 補充問題 第4章　グラフ理論 4.1　データ構造 4.2　グラフと多重グラフ 4.3　部分グラフ，同型および準同型グラフ 4.4　道，連結 4.5　周遊可能性，およびオイラーグラフ，ケーニヒスベルクの橋 4.6　ラベル付き，および重み付きグラフ 4.7　完全，正則および2部グラフ 4.8　木 4.9　平面グラフ 4.10 グラフの彩色 4.11 コンピュータの記憶領域上におけるグラフの表現 4.12 グラフ探索アルゴリズム 4.13 巡回セールスマン問題 演習問題 補充問題 第5章　有向グラフ 5.1　はじめに 5.2　有向グラフ 5.3　基本的な定義 5.4　根付き木 5.5　有向グラフの直列的表現 5.6　ワーシャルのアルゴリズム，最短経路 5.7　有向グラフのリンク表現 5.8　深さ優先／幅優先探索アルゴリズム 5.9　有向サイクルフリーグラフ，トポロジカルソート 5.10 最短経路のための枝刈りアルゴリズム 演習問題 補充問題 第6章　2分木 6.1　はじめに 6.2　2分木 6.3　完全2分木，拡張2分木 6.4　記憶領域上の2分木の表現 6.5　2分木の走査 6.6　2分探索木 6.7　優先キュー，ヒープ 6.8　重み付き経路長，ハフマンのアルゴリズム 6.9　一般木 演習問題 補充問題 第7章　整数の性質 7.1　はじめに 7.2　順序，絶対値 7.3　数学的帰納法 7.4　除法の計算 7.5　整除性と素数 7.6　最大公約数とユークリッドの互除法 7.7　算術の基本定理 7.8　合同関係 7.9　合同方程式 演習問題 補充問題 第8章　言語，オートマトン，文法 8.1　はじめに 8.2　アルファベット，単語，自由半群 8.3　言　語 8.4　正則表現と正則言語 8.5　オートマトン 8.6　文　法 演習問題 補充問題 第9章　有限状態機械とチューリングマシン 9.1　はじめに 9.2　有限状態機械 9.3　ゲーデル数 9.4　チューリングマシン 9.5　計算可能関数 演習問題 補充問題 第10章 順序集合および束 10.1　はじめに 10.2　順序集合 10.3　順序集合のハッセ図 10.4　一致数え上げ 10.5　上限と下限 10.6　順序集合の同型 10.7　整列集合 10.8　束 10.9　有界な束 10.10 分配束 10.11 補元，可補束 演習問題 補充問題 第11章 ブール代数 11.1　はじめに 11.2　基本的な定義 11.3　双対性 11.4　基本的な定理 11.5　束としてのブール代数 11.6　表現定理 11.7　集合の積和標準形 11.8　ブール代数の積和標準形 11.9　ブール代数の最小積和標準形，主項 11.10 論理ゲートおよび論理回路 11.11 真理表，ブール関数 11.12 カルノー図 演習問題 補充問題 付録　代数系と暗号 A.1　演算と代数系 A.2　有限な代数系の例と演算表 A.3　単位元，逆元 A.4　半群，モノイド，群 A.5　部分群，正規部分群，および群の位数，群の同型 A.6　環と体 A.7　体K上の多項式環 A.8　ベクトル空間と行列 A.9　暗号方式の例

※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。 こちらの書籍は、2023/4/12発行の紙版 3刷に合わせて更新しました。 人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。 初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます! （本書掲載のコードは、2023年3月にリリースされたPyTorch 2.0でも、そのまま動作します） 本書は、次のような読者を想定しています。 1. 企業でディープラーニングプログラムを業務で利用している、あるいはこれから利用しようとしているITエンジニアや研究者 2. 理工系の大学・大学院の学生で研究の一環としてディープラーニングのプログラムを開発する必要がある方 3. まだPythonもKeras/TensorFlowも知らないが、ディープラーニングプログラミングをこれから勉強してみたいという方 本書は、新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。 機械学習の基本から、「CNN」などを使った画像認識ディープラーニングモデルの開発・チューニングまでをじっくり学べます。

※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。 コミュニケーションゲームにおける人工知能の最先端がここにある！ 将棋と囲碁の次に人工知能が取り組むゲームは人狼です。――松原仁氏（はこだて未来大学副理事長・システム情報科学部教授／人工知能学会前会長） 人を知り、人と遊び、人を出し抜く、人狼知能！――三宅陽一郎氏（日本デジタルゲーム学会理事／ゲームAI開発者） 「人狼ゲーム」とは、村に紛れ込んだ人食い人狼を、お互いに自分自身の正体がばれないようにほかのプレイヤーと話し合いながら、村人チームと人狼チームの生き残りを競うゲームです。与えられる情報に限りがあり、さらにプレイヤーごとに情報量に偏りがあるという「不完全情報ゲーム」で、騙す、嘘を見抜く、揺さぶるなど、「心理的な」駆け引きが重要になってきます。将棋や囲碁のように、お互いの情報が開示されている「完全情報ゲーム」における人工知能の研究は進んでおり、次のフロンティアは不完全情報ゲームであると目されています。 本書では、AI同士で人狼ゲームを行う「人狼知能」を通してAIプログラミングを学んでいきます。人狼ゲームを戦うプレイヤープログラム「人狼知能エージェント」の概要、機械学習入門とそれを活用したエージェントの作成方法、さらには自然言語処理の基礎とそれを組み込んだエージェントの作成方法まで、人狼知能エージェントを作成するための知識が網羅されています。 AIプログラミングの解説は数多くありますが、サンプルの実装ではなく、ここまで明確な目的を見据えた実装は多くはありません。本書を参考にして、強い人狼知能の開発や人狼知能大会への参加、さらには、推論や自然言語によるコミュニケーションが可能なAIといった応用へと踏み出してください。また、人狼知能エージェント同士を戦わせる「人狼知能大会（プロトコル部門）」を連覇中の最強エージェントのアルゴリズム解説も掲載されているため、脅威の人狼発見率を誇るプログラムの実際を知り、自分のエージェントに組み込むことも可能です。 付録として、コマンドラインやツールの基本、Javaプログラミングの基礎やツールの活用、デバックの手法などが収められており、プログラミング初心者であっても、人狼知能エージェントの作成が学べる内容になっています。

※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。 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。

本書は、情報処理学会CVIM（コンピュータビジョンとイメージメディア）研究会主催で開催されたチュートリアル講演をもとに書かれた『コンピュータビジョン最前線』Winter 2021～Autumn 2022の連載記事「ニュウモン」4編をまとめたものである。新たに必要となった加筆・修正を施し単行本化した。 本書により、深層学習のブレークスルーにより新しい原理・技術が続々と提案され、日々進化し続けているコンピュータビジョン分野で話題の技術・アルゴリズムについて、原理から実践場面における実装までを体系的に学ぶことができる。 ・イマドキノバーチャルヒューマン：XR分野におけるバーチャルヒューマンにかかわる技術の中でも、人間の全身構造や形状の把握に主眼を置いた代表的な研究について紹介。今後の見通しについても触れる。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミオープンワールド物体検出：筆者らがECCV2022で提案したオープンワールド物体検出のための手法LDETについて解説。既存手法の欠点を克服するためのデータ拡張、および学習フレームワークを提案し、さらなる発展についても言及。 ・フカヨミマルチフレーム超解像：シングルイメージ超解像を含む超解像分野全体の概観から始め、マルチフレーム超解像に関する最新の研究について紹介。 ・フカヨミ深層単画像カメラ校正：1枚の入力画像のみで歪みと傾きを高精度に校正する深層単画像カメラ校正の研究動向を紹介し、高精度な深層単画像カメラ校正を実現した論文をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモンAutoML：深層学習のためのAutoMLとして、ニューラル構造探索（NAS）とハイパーパラメータ最適化（HPO）について、代表的な手法を取り上げて解説。 その他、漫画「訳わかめフューチャー」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

.NETアプリケーションのパフォーマンスを追求するすべての開発者へ システムやアプリケーションの最適化と高速化の基本は、アルゴリズムの見直しとソースコードの冗長性の排除にあります。しかし、昨今はそれだけではありません。Windowsベースのアプリケーションであれば、.NETランタイムやOSの機能として提供されているI/OやGCとのタイミングを考慮した設計・開発が必要です。また、運用開始後もツールなどを使用し、たゆまぬチューンナップも必要でしょう。本書は、そういった、アプリケーションだけではなく周辺機器や機能をも視野に入れた最適化技法を、実践に即した形で詳解し、いかにしてスケーラビリティをあげつつ可用性を確保するかを解説していきます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。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。 【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

※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。 CNNとViTによる画像認識を本格的に学ぶために！ 本書は、深層学習（ディープラーニング）に基づく2つの技術、畳込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformer（ViT）を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説するものです。 画像認識技術は、顔認証や異常検知など、現代社会に欠かせない技術として広く応用されており、研究開発も盛んに行われています。本書では、確かな理解のもとに画像認識技術の研究開発が可能となるよう、前半において理論的な基盤（深層学習の基本事項、畳込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT））を、紙数を割いてわかりやすく解説していきます。また後半では、画像認識の基本的手法である物体検出と領域分割、学習データの大規模化に欠かせない自己教師あり学習を実例とともに解説し、最終章では今後ますます重要になると見込まれるVision and Languageのマルチモーダル処理を詳細に扱います。 全体を通して、擬似コードなどでアルゴリズムを把握できるようにしたほか、Python（PyTorch）のサンプルコードも用意し、読者自身が手を動かして画像認識を実践することができるようにしました。 第1章　画像認識の概要 第2章　深層学習の基礎 第3章　畳込みニューラルネットワーク 第4章　Vision Transformer（ViT） 第5章　物体検出 第6章　領域分割 第7章　自己教師あり学習 第8章　画像と自然言語

※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。 ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説 　本書は，ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説した書籍です． 　ゲームAI研究は従来より，AIの社会実装における重要な示唆を与えるものとして大きな役割を果たしてきました．特に近年，深層学習の登場により注目を集める分野になっています．しかし，すべての情報を得られない不完全情報ゲームや実環境の外乱が結果を大きく左右するスポーツ等の不確定ゲーム，コミュニケーションがゲームの勝敗に大きな影響を与えるコミュニケーションゲームなど，まだまだ多くのゲームで人間を超えるゲームAIをつくることが困難な分野もあります．さらに，AlphaGoZeroが人間のプロを超越したとされる完全情報ゲームの囲碁でも，囲碁AIが陥ってしまう穴が見つかっています． 　また，人間を超越したゲームAIが人間と共存するために求められる人間らしさや楽しさの理解，これからのデジタルゲームに求められるゲームデザインとゲームAI，ゲーム体験の評価手法および人間の認知機能の理解なども課題として残されています． 　本書は，これまでのゲームAI研究の理解の上に，これからゲームAI研究をする人にとってヒントとなるエッセンスの詰まった必読書です． CHAPTER 1　ゲームと知能研究 1.1　知能研究におけるゲーム 1.2　ゲーム研究のメインストリーム 1.3　ゲーム研究の残された課題 CHAPTER 2　不完全情報ゲーム 2.1　CFR 2.2　ガイスター 2.3　大貧民 2.4　ポーカー 2.5　不完全情報ゲームのゲームAIの可能性 CHAPTER 3　不確定ゲーム 3.1　バックギャモン 3.2　バックギャモンのゲームAI 3.3　ゲームAIの評価の可視化 CHAPTER 4　コミュニケーションゲーム 4.1　ゲームにおける社会的相互作用 4.2　Hanabi 4.3　人　狼 CHAPTER 5　実環境のゲーム 5.1　カーリング 5.2　測定データの処理 5.3　研究事例 5.4　実環境で人間プレイヤを支援する技術 5.5　実戦運用と課題 5.6　ミニ四駆AI 5.7　ミニ四駆AIの技術と課題 CHAPTER 6　ゲームデザイン 6.1　ゲームにおけるゴール 6.2　ルール設定 6.3　ゲームデザインの表現 6.4　レベルデザイン 6.5　難易度の調整 CHAPTER 7　メタAIとプロシージャル コンテンツ ジェネレーション 7.1　メタAI，PCG，機械学習 7.2　メタAIとは 7.3　アルゴリズムによるPCG 7.4　機械学習を用いたPCG 7.5　学習を含んだMCS-AI動的連携モデル CHAPTER 8　人間らしさと楽しさの演出 8.1　人間らしさのさまざまな側面 8.2　ゲームの要素とAI技術 8.3　ゲームAIに求められる人間らしさ 8.4　人間プレイヤの人間らしさ 8.5　人間らしさの実装方法 8.6　人間プレイヤの感じ方のモデリング 8.7　実例（FPS，スーパーマリオブラザーズ，囲碁，不確定ゲーム） CHAPTER 9　ゲーム体験の評価 9.1　AlphaZero以後のゲームAI研究 9.2　主観的事項の評価・計測手法 9.3　楽しさの評価 9.4　今後の課題 CHAPTER 10　人間の認知機能とスキルアップの原理 10.1　スキルアップの原理 10.2　熟達にともなう潜在化と自動化 10.3　熟達者の認知特性の実例 10.4　熟達者の脳 CHAPTER 11　認知研究とAIの人間への影響 11.1　ゲームと認知研究 11.2　ゲームの認知科学的研究 11.3　生体データの計測と解析 11.4　ゲームによる学習支援 11.5　人間を超えるゲームAIの反響 11.6　将棋界に起こった変化と邂逅 11.7　囲碁AIが囲碁界に与えた影響 11.8　eスポーツとゲームAI 11.9　人間の知を超えたゲームAIとその応用

※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。 問題を最適化と制約充足プログラミングで解く！ 　本書は、最適化問題、自動計画、パズルといった問題について、定式化と解くためのプログラミング手法（アルゴリズム）を、最適化（MIP）と制約プログラミング（CSP、SAT、SMT）のそれぞれの視点から統一的に解説したものです。 　最適化、制約プログラミングともに問題を解くための一手法ですが、近年の最適化技術の利用拡大により、これらを組み合わせたり、比較したりして、問題の特徴にあわせて適切に利用するニーズが増えることが予想されます。しかし、これらの手法は各分野が独自にソルバ（問題を解くソフトウェア）を開発し、発展してきたという経緯から、問題解決手段として総合的に取り扱われてきませんでした。そのため、これらを問題ごとの解法として整理してまとめた情報がなく、問題解決にあたり各手法にどんな特徴があって、どんな問題に有効かといった理解が困難でした。そこで本書では、各種の問題を定式化して、最適化と制約プログラミングのそれぞれの技術で問題を解く方法、手段を解説し、比較的な理解を促します。 　本書によって読者は最適化手法、制約プログラミングを用いて問題を解説することができるようになり、また、それぞれの問題や技術の特徴を理解することができるようになっています。 第1章　最適化問題と制約充足問題 第I部　プログラミング 第2章　ソフトウェアの使い方 第3章　基本的な処理要素 第II部　定式化 第4章　求解式 第5章　範囲の制約 第6章　数あてはめ 第7章　グラフ 第8章　順序処理 第9章　論理

※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。 金融などのビッグデータ処理やロボットの制御などで注目されるFPGAの原理と応用例がわかる！ 　本書は、IoTやビッグデータ、機械学習といった大規模データ処理のニーズ増に伴って、その省電力性と高速な処理速度から注目を集めているFPGAの基盤技術を解説するものです。 　近年、半導体技術の進歩に伴って、やや中途半端であったFPGAの性能が著しく向上した一方で、CPUの処理能力の頭打ちが見えてきました。そのため、CPUやGPUといった汎用デバイスよりも電力効率がよく、且つ高速にデータを処理することができるようになったFPGAが、さまざまな応用分野で再注目されています。 　読者は本書を読み込むことで、FPGAのなんたるかを一通り学ぶことができ、要求されるパフォーマンスへの最適な回路設計を図ることができるようになります。また、いくつかの応用事例も取り上げているので、商品企画や研究テーマの検討にも役立つ内容になっています。 主要目次 1章　FPGAを理解するための基本事項 2章　FPGAの概要 3章　FPGAの構成 4章　設計フローとツール 5章　設計技術 6章　ハードウェアアルゴリズム 7章　PLD/FPGAの応用事例 8章　新しいデバイス，アーキテクチャ 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。 世界最高峰の競技プログラミングコンテストサイトのAtCoderが主催するアルゴリズム実技検定試験「PAST」の公式対策本！ ■アルゴリズム実技検定（PAST）とは AtCoder株式会社が主催する検定試験で、IT人材に求められるプログラミングスキルを可視化することを目的としています。プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、試験対策を行うことでこれからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を見につけることができます。 ■PASTの上級～エキスパート認定まで対応 さまざまなアプローチが考えられるアルゴリズム実技検定の問題において、より適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成できることを目指します。 複数のアルゴリズムを用いた解法を身につけ「上級」「エキスパート」合格の点数を勝ち取ろう！ ［監修］ 高橋 直大（たかはし なおひろ）：1988年生まれ。慶應義塾大学大学院政策メディア研究科修士課程修了。現在、AtCoder株式会社代表取締役社長。Microsoft主催のImagine Cupで世界3位、TopCoder Openで世界2位、2022年にはGoogle Hash Codeで優勝など、複数の世界大会で上位入賞を経験し、15年以上プログラミングコンテストに参加し続けている。 ［著者］ 大槻 兼資（おおつき けんすけ）：1988年生まれ。2014年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。修士（情報理工学）。現在、株式会社 NTTデータ数理システム顧問、モノグサ株式会社コンテンツアーキテクト。数学や情報科学の諸分野の啓蒙活動に従事。著書に『問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造』講談社 (2020) がある。趣味は競技プログラミング、虫食算作り、国内旅行など。 杉江 祐哉（すぎえ ゆうや）：20歳のときに競技プログラミングに出会い、以降tsutajというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加。北海道大学競技プログラミングサークル所属時、アルゴリズムやデータ構造に関する勉強会資料の公開やオリジナル問題の出題・プログラミング合宿の開催など精力的に活動した。現在はモノグサ株式会社でソフトウェアエンジニアとして従事する一方、競技プログラミングの作問支援ツールの開発も行っている。 中村 謙弘（なかむら けんこう）：ニートの時に競技プログラミングに出会い、AtCoderでプログラミングを学ぶ。ソフトウェアエンジニアとして国内外の企業に勤務する傍ら、kenkooooというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加している。好きなプログラミング言語はRust。

※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。 本書は機械学習を始めたばかりの方にもTensorFlowを初めて使う方にも、究極のガイドです。 コードを理解するにはPythonプログラミングに関する知識が事前に必要ですが、それ以外は機械学習の基本からTensorFlowの実践的な使いこなしまでマスター可能です。 Part 1では、機械学習とは何か、といった探求と、TensorFlowが果たす重要な役割についてハイライトを当てます。1章では機械学習の用語と理論を紹介し、第2章ではTensorFlowの利用を開始するために必要なことを解説します。 Part 2では、基本的なアルゴリズムについて説明します。3章～6章のそれぞれの章で、回帰、分類、クラスタリング、隠れマルコフモデルについて解説します。これらのアルゴリズムは、機械学習のあらゆる分野で利用できます。 Part 3では、TensorFlowが真のパワーを発揮するニューラルネットワークについてそのベールをはがします。7章～12章では、オートエンコーダー、強化学習、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、シーケンス変換モデルおよびユーティリティーについて紹介します。 経験豊かなTensorFlowユーザーでない限り、最初にPart 1(1章と2章)を読むことをお勧めします。そこをマスターしたら、あとは本書の好きな章から読んでOKです。 機械学習やTensorFlowを初めて使う方には究極のガイド本であり、その基礎をバッチリマスターできます。

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※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。 【Houdini 17.5 完全対応！】 本書は、映画やゲームを中心とする3DCG領域でますます注目を集めているソフトウェア「Houdini」を用いて、自然界に見られる魅力的な現象を生成するデザインレシピ集です。 フラクタル構造、シマウマ模様に見られる反応拡散系、鳥や魚の群れを生成する群知能、霜や雪の結晶など、合計16種類の複雑な形状や現象の背後にはたらいているしくみ（アルゴリズム）を説明し、それをどのようにHoudiniで再現・生成できるかについてステップ・バイ・ステップで解説します。考え方と作り方を同時に学ぶことを通して、Houdiniによるアルゴリズミック・デザインを体得しましょう。 SOPはもちろん、VEXコードを大いに活用するため、次のステップに進みたいHoudiniユーザーにも大変おすすめです。 ●全データ、ダウンロード可！ 本書に掲載されている事例のレシピは、すべて弊社サイトよりダウンロードしていただけます。実際のデータを見ながら本書を読めば理解が早まるでしょう。 ●プログラミングのレベルについて 本書では、VEX というHoudini のスクリプト言語を使ったプログラミングを大いに活用します。必ずしもすでにVEXをマスターしている必要はありませんが、何らかのプログラミング言語を習得しているとより理解が深まります。 ●数学のレベルについて 本書には様々な数式や記号が登場しますが、それらの具体的な定義に関しては説明を割愛しています。もちろん、それらすべてを理解しなくともお楽しみいただけますが、数式の理由までを完全に理解したい方は、以下の知識を高校数学の範囲内で把握しておくとよいでしょう。 ・連立方程式、対数、ベクトル、微分積分、数列、三角関数、行列、複素数、確率分布

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。 本書では、手続き型からオブジェクト指向へ向かうプログラミングの進化の道筋を辿りながらアルゴリズム的思考とプログラミング的思考を培い、Google Colaboratoryを使ったプログラミング力と計算論的思考力を身につけることができます。 第1章はプログラミング全般に関わる説明、第2章はプログラミングの準備、第3章～第5章までに小さなプログラムの作成を学びます。第6章と第7章では関数やモジュール、ライブラリの使い方、第8章ではファイルの取り扱い、第9章では手続き型プログラミングの総まとめを解説。第10章はオブジェクト指向プログラミング（OOP）の基本的な考え方、およびクラスやオブジェクトの作り方、第11章はAnacondaを用いGUIアプリの作成について扱います。プログラミング言語の文法を網羅的に説明している入門書とは一線を画する内容であり、初心者だけでなくPythonに既に振れている中級者にも最適な参考書です。

※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。 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。

設計だってテストしたい！ 【本書の内容】 本書は Hillel Wayne, “Practical TLA+”, Apress, 2018 の邦訳版です。 複雑精緻なシステムを構築する際に、設計そのもの、仕様そのものにバグがないかをテストできたら、もう少し幸せな開発人生を送れそうな気がします。 本書は送金システムの小規模な仕様からTLA+を使ってヤバいバグを発見するところから始まります。この小さなサンプルをもとに、より良いアプリケーションの設計・テスト・構築に、どのようにTLA+を使えばよいかを理解し、実際のプロジェクトに援用できるよう、TLA+の演算子、論理、関数、PlusCal、モデル、および同時実行の基礎を学びます。 設計図の整理の仕方、分散システムや最終的な整合性の指定の仕方を学んだら、アルゴリズムのパフォーマンスやデータ構造、ビジネスコードやMapReduceなど、さまざまな実用的な問題にTLA+を適用し、ケーススタディのアプリケーションを使って実践します。 TLA+の生みの親であるLeslie Lamportも、理論的背景を脚注で解説するなど、最先端のシステム開発テクノロジーのコアに触れることのできる1冊です。 【本書のポイント】 ・TLA+の言語仕様を手を動かしながら学べる ・小さなサンプルから並行処理や分散システムまでTLA+を適用できるようになる ・短時間で読み終わるものの滋養は豊富 【読者が得られること】 ・TLA+が理解できる ・TLA+を使ったシステム開発に乗り出せる ・上流からテスト駆動ができる 【対象読者】 ・アーキテクト ・デベロッパー ・エンジニア ※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。 「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。 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

※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。 ■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。 ※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。 音声認識の基礎理論から実用的なシステム構成までわかる 本書は音声認識手法の最新技術について基礎から丁寧に解説するとともに、実際の音声認識ソフトによって実践的に学ぶことができることを目的としたものです。改訂版では、DNNをはじめとした音声認識手法のこの間の発展を補うとともに、最新の音声認識ソフトに対応しています。 1章　音声認識の概要 2章　音声特徴量の抽出 3章　HMMによる音響モデル 4章　ディープニューラルネットワーク（DNN）によるモデル 5章　単語音声認識と記述文法に基づく音声認識 6章　統計的言語モデル 7章　大語彙連続音声認識アルゴリズム 8章　音声データベース 9章　音声認識システムの実現例 付録　大語彙連続音声認識エンジン Julius

どれだけクライアント側のUXが変わっても、アルゴリズムが変更されても、変わらないのがリレーショナルデータベースの世界。それだけに経験値とベンダーごとに微妙に異なる方言を操るための“鍛錬”は必須の世界といえます。 しかし“鍛錬”は、それこそ思考し手を動かさなければ鍛錬とは言えません。 そこで本書では、単なる教科書的なSQL文の組み立て（鍛錬の方法）を超えて、さまざまなケースにマッチした最適なSQLを自然に記述できるようになるための知見と勘所を、具体的なテーブルやDB構成とともに解説します。 そのためSQL方言は極力排し、標準SQLで解説を行い、各サンプルの方言版はGitHubで公開するという方法を取っています。 つまり、 ・解くべき問題を明確にし、 ・次にその解決方法を整理し、 ・考え方を標準的なやり方で提示し、 ・必要であれば方言でも参照できる、 というスタイルです。 SQLの現場ですぐに使える……、というのは大袈裟ですが、必ず解決策にたどり着けるヒントや知見にあふれた、全61のTips集です。 ［目次］ 第1章　データモデル設計 第2章　生産性とインデックス設計 第3章　設計の変更ができないときの対処法 第4章　フィルタリングと検索 第5章　アグリゲーション 第6章　サブクエリ 第7章　メタデータの取得と分析 第8章　直積問題 第9章　タリーテーブル（複雑なSQLのために） 第10章　階層的なデータ構造 ※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。 『ハッカーの学校』の著者が徹底解説 暗号技術の絡み合いを解き明かす 【本書のポイント】 1）古典暗号から現代暗号までを体系的に解説 2）アルゴリズムに注目することで、暗号技術の絡み合いを解き明かす 3）図や数値例を多数掲載し、数学も克服できるように配慮 4）教科書として、辞書として……いろいろな読み方ができる 【本書のねらい】 ・「読める」…専門書や論文を読む準備ができる。 ・「使える」…適切な運用や実装ができる。 ・「見える」…日常に隠された暗号技術に気付く。 ・「楽しむ」…古典暗号と現代暗号に魅了される。 【必要な予備知識】 ・コンピュータの基礎知識 ・高校レベルの数学知識（復習のための解説あり） 【内容紹介】 現代で安全な情報のやり取りをするには 暗号技術が不可欠です。 本書では、仕組みの説明だけでなく、 安全性や危険性について、利用する側と 攻撃する側の両面から見ていきます。 特にシステムの設計者や開発者が 正しく暗号技術を使えるように、 実装と運用の観点も加えました。 攻撃が成功するロジックや、 暗号化と復号の計算などを 自分で考える項目も用意しています。 ぜひ挑戦してみてください。 【ダウンロード特典あり】 本書をお買い上げの方に、ページ数の都合で泣く泣くカットした内容をまとめたPDF（約60ページ）をダウンロード提供しています。（詳しくは本書をお読みください） ※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。 ■アルゴリズム実技検定（PAST）とは 　アルゴリズム実技検定（PAST）とは、IT人材のプログラミングスキルを可視化することを目的としたAtCoder株式会社が主催する検定試験です。 ■アルゴリズム実技検定の中級認定まで対応 　本書は、「エントリー」「初級」「中級」の出題範囲を網羅的に解説しています。 　プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、アルゴリズム実技検定だけでなく、これからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を丁寧に盛り込みました。 　本書を通じて学習することで、「中級」に求められる「様々なアプローチがある課題において、適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成」できることを目指しましょう。 ■本書の特徴 □特徴1：はじめての挑戦でもこの1冊で準備できます！ 　はじめてのプログラミング、はじめての検定試験でも安心して挑戦できます。 ・問題の解き方から回答方法まで丁寧に解説 ・中級範囲に出題されるアルゴリズム（問題解決方法）も細かく図解 ・Pythonの特徴から基本文法、標準入出力も例を交えて丁寧に説明 □特徴2：実際の問題を解きながら学べます！ 　アルゴリズム実技検定で求められる知識を問題に取り組みながら得られます。 ・はじめての挑戦でもつまずかないように、概念図を豊富に掲載 ・はじめてではわかりづらい、問題文の読み解き方も丁寧に解説 ・過去にAtCoderやアルゴリズム実技検定で出題された問題を抜粋して解説 □特徴3：プログラマーに求められる知識も身につきます！ 　問題を解決するだけではなく、高速なプログラムの作成方法も学習できます。 ・課題に合わせて、適切なアルゴリズムの選択方法を解説 ・複数のアプローチがありえる問題では回答パターンを紹介 ・計算量を考えてプログラムを書き換える方法も丁寧に説明 ■本書の構成 　第1章　アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって 　第2章　問題の解き方 　第3章　アルゴリズムとコーディング 　第4章　Pythonを使ったプログラミング［エントリー編］ 　第5章　基礎的なアルゴリズム［初級編］ 　第6章　応用的なアルゴリズム［中級編］ 　第7章　さらなる得点を狙うために

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。 生成AIの使いこなしにぐっと差がつく！ 本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。 一人ユニット「クジラ飛行机」名義で活動するプログラマー。代表作に、テキスト音楽「サクラ」や日本語プログラミング言語「なでしこ」など。2001年オンラインソフト大賞入賞、2004年 IPA未踏ユースのスーパークリエイター認定、2010年 IPA OSS貢献者賞受賞。技術書も多く執筆しており、HTML5/JS・PHP・Pythonや機械学習・アルゴリズム関連の書籍を多く手がけている。 ※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

※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。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 「Jubatus(ユバタス)」は、分散した大容量データを素早く深く分析するオンライン機械学習用フレームワークで、日本発のオープンソースプロダクトです。 本書はJubatusコミュニティのメンバー自らが執筆。様々な環境へのJubatusの導入から、特徴抽出方法、主要な機械学習アルゴリズムの解説を、新規に起こしたサンプルを例に実践的に解説します。大容量データを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。また、サンプルで手を動かしながら学べるため、機械学習の入門にも適しています。 なお、本書で使用したサンプルコードはダウンロード提供します。

※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。 TableauとPythonの組み合わせで学ぶデータサイエンス入門です。入門とは言っても、すでにTableauでビジュアル分析をしていて、機械学習を用いるデータ活用にチャレンジしたい方を対象としています。CRISP-DMプロセスの中で楽ができるところはTableauで楽をして、モデリングには最新アルゴリズムを無料で利用できるPythonを組み合わせることで、「ちょっと難しそう」と思われがちなデータサイエンスに気軽にチャレンジできます。

※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。 ※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。 丁寧な解説と豊富な演習問題により、量子計算のアルゴリズムと計算量理論について一から理解できる 量子計算のアルゴリズムと計算量理論について、一からわかりやすく解説した書籍です。 現在、大きな注目を集めている量子コンピュータによる計算（量子計算）は、従来のコンピュータによる計算（古典計算）と比べて、いわゆる指数関数的な高速化を実現することがあります。 その一方で、この高速化は量子力学の基礎原理をもとにしており、アルゴリズムと計算量理論の分野の言葉で記述されるものです。したがって、この高速化の現象を正しく理解するには、量子力学特有の重ね合わせの原理とエンタングルメントをはじめとした量子計算のアルゴリズム、および、計算量理論をひと通り理解する必要があります。 本書は、線形代数と離散数学の基本的な知識のみを前提として、量子計算の原理について初学者向けに丁寧な解説を行っています。 数多くの例題と演習問題を収載しており、読者自ら手を動かしながら学ぶことができます。 第1章　計算理論の基礎事項 1.1　文字列，計算問題 1.2　ブール回路 1.3　二進列に対する演算 1.4　計算量クラス 1.4.1　P, NP, EXP 1.4.2　多項式時間帰着とNP完全問題 1.4.3　オラクル 1.4.4　乱択アルゴリズムと計算量クラス 第2章　ブラケット記法と量子計算でおなじみの行列 2.1　ベクトル 2.2　行　列 2.3　量子計算でよく出現する行列 2.3.1　ユニタリ行列 2.3.2　正規行列，エルミート行列 2.3.3　射影行列 2.3.4　半正定値行列 第3章　量子情報の基礎 3.1　量子ビット，量子状態 3.1.1　量子ビット，量子状態の測定 3.1.2　量子ビットの幾何的描像 3.1.3　量子ビット，量子状態の時間発展 3.1.4　量子ランダムアクセス符号 3.1.5　量子鍵配送 3.2　複数の量子ビット 3.2.1　テンソル積 3.2.2　複数の量子ビットからなる量子状態 3.2.3　複数の量子ビットの時間発展および測定 3.2.4　部分系の測定 3.2.5　CHSHゲーム 3.2.6　量子テレポーテーション 3.3　観測量 3.4　混合状態 3.4.1　1量子ビットと密度行列 3.4.2　部分トレースと混合状態 3.5　POVM 3.5.1　3ビット量子ランダムアクセス符号 3.5.2　2値POVM の実現方法 3.6　発展的な概念 3.6.1　トレース保存完全正値写像 3.6.2　近似と距離 第4章　量子回路 4.1　基本ゲート，量子回路 4.2　古典計算vs量子計算 4.3　量子計算の計算木 4.4　万能量子ゲート集合 4.5　よく使用される量子回路 4.5.1　量子回路のワイヤの交換 4.5.2　量子アダマール変換と一様重ね合わせ状態の生成 4.5.3　量子フーリエ変換 4.5.4　アダマールテスト 4.5.5　SWAPテスト 4.6　空間的制約が課された量子回路 第5章　量子アルゴリズム 5.1　Deutsch?Jozsaの量子アルゴリズム 5.2　Groverのアルゴリズム 5.2.1　量子計算に古典アルゴリズムを組み込む 5.2.2　量子振幅増幅 5.3　Simonのアルゴリズム 5.4　位数発見アルゴリズム 5.5　量子特有の問題に対する量子アルゴリズム 5.5.1　位相推定 5.5.2　量子シミュレーション 5.6　その他の量子アルゴリズム 5.7　通信を含む計算問題に対する量子プロトコル 第6章　量子計算量クラス 6.1　Pの量子版：BQP 6.1.1　BQPとNPの関係 6.1.2　BQPを含む古典計算量クラス 6.2　NPの量子版：QMA 6.3　量子対話型証明 6.4　量子多証明者対話型証明 付録 A.1　群と体 A.2　オーダ記法 A.3　チューリング機械 A.4　非決定性チューリング機械 A.5　確率チューリング機械 A.6　PSPACEとEXP

※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。 【本書の特長】 午後問題を解くために必要な着眼点，問題文の読み方を丁寧に解説！ ◎問題演習を通して，関連知識を復習！ ◎絶妙に心地よい解説で，理解力アップ！ ◎多くの学習者が感じる疑問点をFAQで解決！ ◎読みやすさを考慮し，解説での問題引用文は全て，枠で抜き出しを行っていますので，問題に立ち返らなくても確認ができます！ ◎黒太字，緑文字を追っていくだけで，要点がわかる仕掛けになっています！ 分かりやすく丁寧な解説に定評があり，「AP午後対策といえば重点対策！」と，毎年多くの学習者の方に支持されています。 分厚いし難しいのでは…？と思われた方もご安心ください。重要ポイントや解答にたどり着く工程を省きすぎることなく，納得しながら読み進められるように丁寧に書かれている本書だからこそ，合格に必要な力が身に付きます！ 【目次】 第1部 本書の使い方 　第1章　応用情報技術者試験の出題範囲 　第2章　学習の進め方 　第3章　本書の学習方法 　 　 第2部 午後記述式問題の対策 　第1章　情報セキュリティ 　第2章　システムアーキテクチャ（システム構成技術と評価) 　第3章　ネットワーク 　第4章　データベース 　第5章　情報システム開発 　第6章　プログラミング（アルゴリズム) 　第7章　組込みシステム開発 　第8章　マネジメント系の問題 　第9章　ストラテジ系の問題 巻末資料

【暗号化通信のしくみを手を動かしながら理解する】 SSL/TLSは、通信の秘密を守るために利用されている通信プロトコルです。HTTPSやHTTP/3にも利用されており、今日のWebでは利用が一般的になっています。本書では、その最新バージョンであるTLS 1.3のしくみと、その使い方を解説します。SSL/TLSは公開されている実装例などを真似すれば基本的な動作はさせられますが、それを応用していくには技術に関する理論の理解が必須になります。しかしSSL/TLSに関連する技術は大変多く、かつそれらのドキュメントは不足している状態です。本書ではこの理論部分を丁寧に解説し、それを活かした形で実装例まで解説することで、Web開発者たちが望んでいる解説と実践を相互に接続します。 ■目次 ●第1章 SSL/TLSの世界へようこそ 　　暗号化の役割と重要性 　　SSL/TLSの歴史 　　SSL/TLSの定義 　　SSL/TLSの構成要素 　　終わりに ●第2章 暗号アルゴリズムと鍵 　　検証環境 　　共通鍵暗号 　　ストリーム暗号 　　ブロック暗号 　　ハッシュ関数 　　認証付き暗号 　　公開鍵暗号 　　デジタル署名 　　暗号鍵 　　鍵生成 　　鍵管理 　　終わりに ●第3章 SSL/TLSの各プロトコル詳細──Wiresharkによる解析 　　検証環境 　　最も代表的なプロトコル──Handshakeプロトコル 　　フルハンドシェイクの解析 　　セッション再開の解析 　　その他のプロトコル 　　TLS 1.3特有の仕組み 　　終わりに ●第4章 SSL/TLSの標準規格とPKI 　　検証環境 　　符号化とフォーマット 　　PKCS──公開鍵暗号標準 　　PKI──公開鍵基盤 　　PKIの利用──証明書のライフサイクル 　　終わりに ●第5章 OpenSSLによるSSL/TLSプログラミング入門 　　開発環境の構築 　　フルハンドシェイクの実装 　　セッション再開の実装 　　HRRの実装 　　0-RTT（Early Data）の実装 　　終わりに ●第6章 脅威・脆弱性 　　中間者攻撃──MITM（Man-In-The-Middleattack） 　　BEAST攻撃──ブロック暗号のIVを狙った攻撃 　　パディングオラクル攻撃──ブロック暗号のパディングを狙った攻撃 　　Lucky 13攻撃──タイミング攻撃、暗号アルゴリズムの実行時間に対する攻撃 　　POODLE攻撃──SSL 3.0のパディングチェック方式を狙った攻撃 　　CRIME攻撃──サイドチャネル攻撃、その他の物理的特性に対する攻撃 　　危殆化 　　量子コンピュータによる暗号解読の可能性 　　終わりに ●第7章 性能の測定 　　性能測定の目的──時代に合わせた選択をするため 　　測定環境の構築 　　プロトコルの性能 　　暗号アルゴリズムの性能──AES-GCMとChaCha20-Poly1305の測定 　　署名、鍵交換の性能 　　終わりに ●第8章 SSL/TLSが抱える課題と展望 　　仕様変更と普及の問題 　　PKIにおける課題 　　証明書の信頼性 　　SSL/TLSの展望 　　暗号化は必要か 　　終わりに ■著者プロフィール ●市原 創：大学時代にCGIプログラミングをしながら黎明期のインターネットに親しむ。修士課程修了後、電機メーカーで流通、金融等業務システムの基盤ソフトウェア開発や性能改善に従事。転籍後キヤノン製品や車載機器の制御ソフトウェアの開発業務の中で暗号技術と格闘する。現在はキヤノンITソリューションズ（株）のサイバーセキュリティラボでマルウェアや暗号技術の調査・研究・情報発信を担うリサーチャーとして活動中。 ●板倉 広明：小学生の頃プログラミングを始め、高校在学中はWeb分野に明け暮れる。大学で電気電子工学を学ぶ一方、Webサービスへの攻撃事例を見てリバースエンジニアリングなどセキュリティ分野に興味を持つ。その後はキヤノングループでキヤノン製品の画像処理・認証ソフトウェアの開発に従事。現在はキヤノンITソリューションズ（株）で組み込みソフトウェアのセキュリティを中心に活動中。バーチャルYouTuber「因幡はねる」の大ファン。

※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。 次世代のセキュリティの最前線へ！ 量子時代に対応するための暗号理論の研究は今まさに盛んに進められています。また、情報化社会の基盤である暗号の刷新に対応するため、セキュリティ関係の技術者・研究者も暗号理論の最新の動向を学ぶ必要があります。本書は、量子時代に対応するための暗号理論とその技術を学べる入門書です。暗号理論の数学的基礎から最新の応用まで、幅広い内容をバランスよく学べる構成です。 【おもな内容】 1章 暗号技術の基礎 　1.1 いたるところで暗号技術は使われている 　1.2 暗号技術の基礎 　1.3 共通鍵暗号と公開鍵暗号 　1.4 メッセージ認証とデジタル署名 　1.5 暗号の安全性評価 2章 現代の暗号技術を支える数学 　2.1 RSA暗号と関連する計算問題 　2.2 楕円曲線暗号とその解読法 　2.3 格子暗号とその解読法 3章 カードベース暗号 　3.1 カード組を用いた秘密計算 　3.2 コミット型プロトコル 　3.3 金持ち比べプロトコル 　3.4 ゼロ知識証明プロトコル 4章 格子理論を用いた暗号攻撃 　4.1 RSA暗号への攻撃 　4.2 Coppersmithの手法 　4.3 秘密鍵が小さいときの攻撃 　4.4 部分鍵導出攻撃 5章 量子計算基礎とその暗号への応用 　5.1 量子計算と暗号 　5.2 量子ゲートと量子回路 　5.3 量子フーリエ変換 　5.4 Shorのアルゴリズム 　5.5 素因数分解回路構成とリソース評価 6章 耐量子計算機暗号 　6.1 実用的な格子暗号に向けて 　6.2 構造化格子上の計算問題 　6.3 構造化格子に基づく暗号化 　6.4 構造化格子に基づく署名 　6.5 ハッシュ関数に基づく署名 7章 形式手法による安全性検証 　7.1 形式手法とは？ 　7.2 モデル検査による安全性検証の自動化 　7.3 定理証明器による安全性証明の厳密化 　7.4 実装の機能的正当性・安全性検証 8章 秘密計算 　8.1 秘密計算とは？ 　8.2 マルチパーティー計算（MPC） 　8.3 Garbled Circuit 　8.4 秘密分散ベースMPC 　8.5 MPCの応用 9章 証明可能安全性と高機能暗号 　9.1 証明可能安全性 　9.2 2種類の「暗号が破られた」 　9.3 準同型暗号の安全性 　9.4 その他の高機能暗号の紹介 ※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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 実は自然は計算をしている！ 自然界は、私たちが考える以上に様々な手法で計算をしている。 本書は、その計算手法—アルゴリズム—を読み解き、新たな情報処理を確立しようという最先端の試みを、数式を極力避けて平易に解説した。わくわくする最先端の科学・技術に興味のある学部生、大学院生、研究者には必携の書である。

※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。 【特長】 午後問題を解くために必要な着眼点，問題文の読み方を丁寧に解説！ ◎問題演習を通して，関連知識を復習！ ◎絶妙に心地よい解説で，理解力アップ！ ◎多くの学習者が感じる疑問点をFAQで解決！ ◎読みやすさを考慮し，解説での問題引用文は全て，枠で抜き出しを行っていますので，問題に立ち返らなくても確認ができます！ ◎黒太字，緑文字を追っていくだけで，要点がわかる仕掛けになっています！ 分かりやすく丁寧な解説に定評があり，「AP午後対策といえば重点対策！」と，毎年多くの学習者の方に支持されています。 分厚いし難しいのでは…？と思われた方もご安心ください。 重要ポイントや解答にたどり着く工程を省きすぎることなく，納得しながら読み進められるように丁寧に書かれている本書だからこそ，合格に必要な力が身に付きます！ 【目次】 第1部 本書の使い方 第1章　応用情報技術者試験の出題範囲 第2章　学習の進め方 第3章　本書の学習方法 　 　 第2部 午後記述式問題の対策 第1章　情報セキュリティ 第2章　システムアーキテクチャ（システム構成技術と評価) 第3章　ネットワーク 第4章　データベース 第5章　情報システム開発 第6章　プログラミング（アルゴリズム) 第7章　組込みシステム開発 第8章　マネジメント系の問題 第9章　ストラテジ系の問題 巻末資料

※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。 午後問題を解くために必要な着眼点，問題文の読み方を丁寧に解説！ ◎問題演習を通して，関連知識を復習！ ◎絶妙に心地よい解説で，理解力アップ！ ◎多くの学習者が感じる疑問点をFAQで解決！ ◎読みやすさを考慮し，解説での問題引用文は全て，枠で抜き出しを行っていますので，問題に立ち返らなくても確認ができます！ 目次 第1部 本書の使い方 第1章　応用情報技術者試験の出題範囲 第2章　学習の進め方 第3章　本書の学習方法 第2部 午後記述式問題の対策 第1章　情報セキュリティ 第2章　システムアーキテクチャ（システム構成技術と評価) 第3章　ネットワーク 第4章　データベース 第5章　情報システム開発 第6章　プログラミング（アルゴリズム) 第7章　組込みシステム開発 第8章　マネジメント系の問題 第9章　ストラテジ系の問題 巻末資料

※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。

※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。 本書ではUnityの個々の機能を深く掘り下げることはしない。また、機能別に分離して説明する方法ではなく、開発過程の中で必要な機能を説明し、それを適用していく方法を採用している。 　本書のサンプルスクリプトはC#で進行しており、キャラクター3Dモデルのインポート、移動ロジック、総発射ロジックと衝突判別などの基礎的な内容から敵キャラ(NPC)の人工知能を有限状態マシン(FSM)で実装する高度な開発手法まで紹介する。また、ゲーム開発に必要な追跡アルゴリズムは、ナビゲーションメッシュを使用して実装し、実際のゲーム開発に頻繁に使用される技法だが、材料を探すのが難しい銃口炎(Muzzle Flash)、血痕効果(Blood Effect)、ラグドール(Ragdoll)、レイキャスト(Raycast)、タッチ移動ロジックなどの手法も直接ゲームを作りながら実装してみる。最後に、ネットワークゲームを開発するために必要な技法も詳しく紹介する。Unityゲーム開発の基礎を固めたいと願う初心者の開発者だけでなく、今後のネットワークゲーム開発までを念頭に置いた中級以上の開発者まで、本書は大きく役立つだろう。

※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。 "競プロ" で必要なテクニックを1冊に凝縮！ 競技プログラミング（競プロ）は、問題を解くことでプログラミング能力を競う大会です。本書では、競プロで必要なアルゴリズム・データ構造・考察テクニックを丁寧に解説します。さらに、知識を定着させるための例題・演習問題が150問以上掲載されています。 本書は、競プロのコンテストで勝ちたい、アルゴリズムを本格的に学びたい、技術力向上に繋げたいなど、様々な目的で利用できるものとなっています。 　 ［本書の特徴］　 ・競プロで必要な77個のテクニックを網羅 ・320点超のフルカラーの図でわかりやすく解説 ・知識を身に付ける演習問題153問 ・全問題が「自動採点システム」に対応 ・新傾向の「ヒューリスティック・最適化」も解説 　 ［本書の構成］　 序章 競技プログラミング入門 第1章 アルゴリズムと計算量 第2章 累積和 第3章 二分探索 第4章 動的計画法 第5章 数学的問題 第6章 考察テクニック 第7章 ヒューリスティック 第8章 データ構造とクエリ処理 第9章 グラフアルゴリズム 第10章 総合問題 終章 さらに上達するには 　 ［本書で扱うトピック（抜粋）］　 全探索／2進法／一次元の累積和／二次元の累積和／配列の二分探索／答えで二分探索／しゃくとり法／半分全列挙／部分和問題／ナップザック問題／ビットDP／最長増加部分列問題／素数判定法／ユークリッドの互除法／繰り返し二乗法／包除原理／ゲーム問題／偶奇を考える／一手先を考える／後ろから考える／山登り法／焼きなまし法／ビームサーチ／スタック／キュー／優先度付きキュー／連想配列／文字列のハッシュ／ダブリング／セグメント木／深さ優先探索／幅優先探索／ダイクストラ法／Union-Find／最小全域木問題／最大フロー問題／二部マッチング問題／ほか多数 序章　競技プログラミング入門 第1章　アルゴリズムと計算量 第2章　累積和 第3章　二分探索 第4章　動的計画法 第5章　数学的問題 第6章　考察テクニック 第7章　ヒューリスティック 第8章　データ構造とクエリ処理 第9章　グラフアルゴリズム 第10章　総合問題 終章 さらに上達するには 米田 優峻（よねだ まさたか）：　 2002年生まれ。2021年に筑波大学附属駒場高等学校を卒業し、現在東京大学に所属。競技プログラミングでは「E869120」として活躍。2020年までに国際情報オリンピック（IOI）で3度の金メダルを獲得したほか、世界最大級のオンラインコンテスト「AtCoder」でも最高ランクである赤色の称号を持っている。また、Qiitaで多数の記事を投稿したり、競技プログラミングの中上級者向け問題集「競プロ典型90 問」を作成するなど、アルゴリズムや競技プログラミングの普及活動も行っている。著書に『問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』（技術評論社）がある。

標準教科書がC++17に対応し、 完全書き下ろしリニューアルで9年ぶりに新登場！ システム開発者、ゲームプログラマーをはじめ、 すべてのC++学習者、待望の解説書。 boostコミッターの著者により、 旧版の特徴である「扱う内容の深さは」そのままに、 より自然でわかりやすい解説に完全リニューアルしました。 言語仕様の初歩から標準ライブラリの基礎まで、 より丁寧で、より詳しい解説となった一冊です。 ===目次=== - 第1章 C++の基本的な言語機能（1） - 第2章 C++の基本的な言語機能（2） - 第3章 クラス - 第4章 分割コンパイル、ビルド - 第5章 配列、ポインター、右辺値参照 - 第6章 演算子オーバーロード - 第7章 継承 - 第8章 入出力システム - 第9章 テンプレート - 第10章 例外処理 - 第11章 実行時型情報とキャスト演算子 - 第12章 データ構造とアルゴリズム - 第13章 文字列処理 ※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。 連続最適化アルゴリズムの数理を、詳しく丁寧に解説！ 連続最適化アルゴリズムとは、連続変数の関数についての数理最適化の問題で、適切な近似解を得るための計算手法のことです。古典的な数理計画の問題に限らず、近年ますます応用の広がりを見せている機械学習でも、その各種アルゴリズムにおいて数理最適化のさまざまな計算手法が駆使されています。 本書では、特に、二つの連続最適化に焦点を当て、詳しく丁寧に解説しました。一つ目は、微分不可能な凸関数の最適化、つまり、非平滑凸最適化です。ネットワーク資源割当や信号処理に現れる連続最適化は、非平滑凸最適化として表現ができます。二つ目は、微分可能ではあるが凸ではない関数の最適化、つまり、平滑非凸最適化です。深層学習に現れる連続最適化は、平滑非凸最適化として表現ができます。 また、この二つの最適化のための連続最適化アルゴリズムの性能を決定するステップサイズと呼ばれるパラメータの設定に着目し、その設定に関する理論と応用も詳解します。連続最適化問題の最適解へ進む方向（探索方向）が決まっているとき、その方向へ進む度合いを表すのがステップサイズです。 予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、第2章で本書の通読に必要な知識をまとめ、読者の利便性を高めています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理は、本文中もしくは演習問題としてすべて載せています。さらに、アルゴリズムの実装に資するよう、Pythonのサンプルコードを用意し、ダウンロードできるようにしました。 第1章　はじめに 1.1　連続最適化問題 1.2　連続最適化アルゴリズム 1.3　資源割当や機械学習に基づいたステップサイズ 第2章　数学的準備 2.1　ユークリッド空間の諸性質 　1　ユークリッド空間 　2　行列全体からなる集合 　3　点列の収束性 2.2　微分可能性と平滑性 2.3　凸性 2.4　射影 2.5　非拡大写像 演習問題 第3章　連続最適化と関連する問題 3.1　連続最適化問題と最適解 3.2　制約なし平滑最適化問題 3.3　制約なし非平滑最適化問題 3.4　制約付き非平滑最適化問題 3.5　制約付き平滑最適化問題と変分不等式 3.6　不動点問題 演習問題 第4章　反復法 4.1　反復法の基本的概念 4.2　勾配法と降下方向 4.3　ステップサイズ 　1　定数ステップサイズ 　2　減少ステップサイズ 　3　直線探索ステップサイズ 　4　その他のステップサイズ 4.4　劣勾配法 4.5　近接点法 4.6　収束性と収束率 演習問題 第5章　平滑非凸最適化のための反復法 5.1　最急降下法（Lipschitz連続勾配） 5.2　最急降下法（非Lipschitz連続勾配） 5.3　Newton法 5.4　準Newton法 5.5　共役勾配法 5.6　数値例 演習問題 第6章　非平滑凸最適化のための反復法 6.1　射影劣勾配法 6.2　射影近接点法 6.3　近接勾配法 6.4　FISTA（高速近接勾配法） 6.5　資源割当問題 演習問題 第7章　不動点近似法 7.1　Krasnosel'skii-Mann不動点近似法 7.2　Halpern不動点近似法 7.3　POCS 7.4　不動点近似法の適用例 　1　制約付き平滑凸最適化問題 　2　凸実行可能問題 　3　一般化凸実行可能集合 7.5　資源割当問題 演習問題 第8章　平滑非凸最適化のための深層学習最適化法 8.1　損失最小化問題 8.2　確率的勾配降下法（Lipschitz連続勾配） 8.3　確率的勾配降下法（非Lipschitz連続勾配） 8.4　モーメンタム法 8.5　適応手法（非Lipschitz連続勾配） 8.6　ミニバッチサイズの設定 8.7　ミニバッチサイズの推定 演習問題 付録A　定理の証明と補足 付録B　演習問題解答例 参考文献 索引

wolfSSLをもとに、SSL/TLSの正しい利用法と仕組みを理解する 暗号化された安全な通信は、ネットワークを使う全てのアプリケーションにとって、 考慮すべき重要な課題です。 セキュアな通信を実現するために用いられる技術SSL/TLSの最新版がTLS 1.3であり 各種SSLライブラリも対応してきています。 ただ、ライブラリだけが最新のものになっても、仕組みを知り、 正しく使わなければ、安全は担保されません。 そこで本書は、そんなTLS 1.3の基礎的なプロトコルの流れから、 暗号化・認証の仕組み、アプリケーション実装のベストプラクティスを 組み込みシステム向けの軽量＆高機能なライブラリwolfSSLを例に 解説していきます。 さらに、ライブラリコードの解説を含め、内部実装にまで踏み込んだ解説も行い、 SSLライブラリを徹底的に理解できる一冊です。 Part 1：TLSの技術 ・Chapter 1：TLSプロトコルの概要 ・Chapter 2：TLSのプロトコル仕様 ・Chapter 3：TLSを支える暗号技術 ・Chapter 4：TLSを支える標準 ・Chapter 5：セキュリティ上の課題 Part 2：TLSを使ったプログラミング ・Chapter 6：TLSプロトコルによる通信 ・Chapter 7：暗号アルゴリズム ・Chapter 8：その他のプログラミング Part 3：TLSライブラリの構造 ・Chapter 9：wolfSSLライブラリの構成 ・Chapter 10：プロトコル処理 ・Chapter 11：暗号化処理 ・Chapter 12：プラットフォーム依存部 ・Appendix：wolfSSLプログラミングサポート機能とツール ※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。 コンパイラ定番の教科書、待望の改訂！ 『情報工学入門選書　コンパイラ』を見直し、新たに第2版として発行するものです。 プログラミングの基礎知識のある人を対象とし、「コンパイラを構成するアルゴリズムの理解」「コンパイラ作成支援（yacc、lex）ツールの理解」「コンパイラを自分で作成できる」を主たる目的としています。付録には、コンパイラの作成演習と実例を示しています。 第1章　言語処理系とは 第2章　形式言語と形式文法 第3章　字句解析 第4章　構文解析 第5章　型の検査と表管理 第6章　実行時環境 第7章　中間コード生成 第8章　目的コード生成 第9章　最適化とそのほかの話題 付録A　コンパイラ作成演習 付録B　サンプルコンパイラ 参考文献

※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。 誰にでも読みやすく。Clean Code を実践しよう Beyond the Basic Stuff with Python：Pythonプログラミングの入門・基本をマスターしたら次のステージへと踏み出そう！　パイソニック（Pythonic）なコードを書くことを学び、より優れたプログラマーになる手法を伝授します。 自分の書いたコードに自信を持てるプログラマーになろう ［誰にでも読みやすい 広く公開できるコードを書こう］ 本書ではきれいなコード（Clean Code）を書くために、コマンドライン、コード整形、型チェッカー、リンター、バージョン管理 などのその道のプロが利用しているツールを詳解し、Pythonプログラミングスキルを向上させる方法を学びます。 ［Clean Codeを実践するツールを活用できるようになろう］ 開発環境のセットアップ、変数の命名方法、読みやすさ向上のための最適な方法　を紹介します。 ［オブジェクト指向設計を理解し アルゴリズムを活用しよう］ コードの公開に必要となるドキュメントの作成や書式の統一、またパフォーマンスの測定、オブジェクト指向プログラミング、コーディングインタビューで一般的に使用されるオーダー記法（Big O）について説明します。 本書の後半では2つのコマンドラインのゲーム「ハノイの塔（ロジックパズル）」と「四目並べ（タイル落としゲーム）」を作りますが、書いたゲームのコードが本書の「最適な方法」でプログラミングされているかを確認してみましょう。 PART 1　基本準備から始めよう PART 2　Python に適した開発方法・ツール・テクニック PART 3　オブジェクト指向のPython

※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プログラミングを行いながら、ディープラーニングの技術を使った将棋AIを完成させていきます。 ディープラーニングフレームワークのPyTorchを活用し、Google Colabで動かしながら学びます。 本書には3つの目的があります。 1つの目的は、ディープラーニングを使用した将棋AIの仕組みを解説することです。ディープラーニングを使用した将棋AIは、従来型の将棋AIよりも特に序中盤での大局観に優れていると言われており、その疑問に答えます。 もう1つの目的は、実際に手を動かして将棋AIを実装してみることです。Pythonプログラミングを行いながら将棋AIを完成させます。 最後の目的は、強い将棋ソフトを創ることです。コンピュータ将棋の大会で優勝したGCT電竜を超えるような、より強い将棋AIを創る方法を解説していきます。 Part 1　導入編 第1章コンピュータ将棋について Part 2　理論編 第2章コンピュータ将棋のアルゴリズム 第3章ディープラーニングの基本 Part 3　実装編 第4章ディープラーニングフレームワーク 第5章Pythonで将棋AIを創る 第6章対局プログラムの実装 第7章GCT電竜を超える強い将棋AIを創る Part 4　発展編 第8章さらに強くするために

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。 強化学習、さらにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習DQN（Deep Q-Network）という用語を目にする機会が増えています。本書は関連の概念を分かりやすく解説しつつ、Python＋PyTorchで「倒立振子課題」「迷路を解くプログラム」「ブロック崩しの攻略」を実装していきます。 第1章「強化学習の概要」では機械学習とその3分類（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）について紹介します。 第2章「迷路課題に強化学習を実装しよう」では、簡単な強化学習（方策勾配法、Sarsa、Q学習）のコードをひとつずつ実装しながら、強化学習のアルゴリズムと実装方法を理解します。迷路を最短ルートでゴールするよう強化学習させます。 第3章「倒立振子課題に強化学習を実装しよう」では、2章で学んだ強化学習の基本をより複雑な課題へ適用します。倒立振子とは、“ほうきを手のひらの上に立てる”遊びと同じ内容でその制御ルールを強化学習させます。Anacondaを用いたセットアップ方法も解説します。 第4章「Pytorchでディープラーニングを実装しよう」では、ディープラーニングの内容を理解し、PyTorchで実装します。ニューラルネットワークとディープラーニング発展の歴史、学習フェイズと推論フェイズについて解説。最後に手書き数字の画像を分類するMNIST課題を実装解説します。 第5章「深層強化学習DQNを実装しよう」では、強化学習にディープラーニングを組み合わせた“深層強化学習”を理解し、DQNを実装できるようにします。第3章の倒立振子課題に対してDQNを実装します。 第6章「深層強化学習の発展版を実装しよう」では、新しい深層強化学習の手法、Double-DQN、Dueling Network、Prioritized Experience Replay、そしてA3C、A2Cを理解し、実装できるようにします。 第7章「AWSのGPU環境でブロック崩しを実装しよう」では、ブロック崩しゲームを対象に深層強化学習のA2Cを実装します。実行環境としてAmazonのクラウドサービスAWSのGPU環境を使用する方法も解説します。

『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。