※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。 2023年4月の試験制度の改訂で新設された「科目B」は，従来の午後試験に相当するものですが，長文ではなく，以前の中問程度の分量で20問出題される形に変更されました。このうち16問が「データ構造及びアルゴリズム（擬似言語）」からの出題となりますが，全問必須なので，従来のように言語が苦手という人が表計算等に逃げることもできなくなりました。 IPAが公開したサンプル問題を見ても，1問あたり平均5分で解いていくにはコツや慣れが必要です。本書は，アルゴリズムや擬似言語に慣れていない人を対象として，過去問およびサンプル問題，さらにはそれらを題材としたオリジナル問題を多数用意し，アルゴリズム問題に慣れるためのトレーニングが積め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。 ※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

基礎的な点群処理から、ICPアルゴリズム、物体認識、PointNetまでをPythonで学ぼう！★章末問題付き★ ・Open3Dを使用し、Pythonプログミングとともに平易に解説。 ・サンプルコードをサポートページから提供したので、すぐに実践できる！ ・最終章では、RGBD画像、ボクセルデータ、メッシュデータ、多視点画像の3次元データ処理も解説。 【主な内容】 第1章　はじめに 第2章　点群処理の基礎 第3章　特徴点・特徴量の抽出 第4章　点群レジストレーション（位置合わせ） 第5章　点群からの物体認識 第6章　深層学習による3次元点群処理 第7章　点群以外の3次元データ処理

機械学習はAI（人工知能）の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材（本書ではAIエンジニアと呼称します）がますます求められます。 機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム（動作原理）を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。（アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、）まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。 機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。

※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）。

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。

本書では、基本情報技術者試験の必須問題である「擬似言語」の基本的な事項を学習後、　アルゴリズムの基本パターンを流れ図と比較しながら学習し、アルゴリズムの知識習得を目指します。プログラムの学習にスムーズに入っていけるようにしています。基本情報技術者試験受験者のみならず、情報系・工学部系大学でのプログラミング学習にも対応可能。2006年発行。

※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。 ※この電子書籍には付録DVDのデータは含んでおりません。電子書籍に記載のURLからPCでダウンロードしてお使い下さい。 プロのゲーム開発者秘伝・遊びのレシピ! バンダイナムコスタジオ開発陣による10種のオリジナルゲームを題材に、知っておくべき「ゲームのしくみ」を徹底解説。 簡単に始められるUnityとC#で、ゲームを作るために必要な遊びのアルゴリズムをマスターできます

.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。 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。 "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。

【今のTCP/IP、ネットワーク技術をどのように学ぶか。】 社会インフラとなったインターネットを動かす技術群。「TCP/IP」にスポットを当て、長く役立つ基本を主軸に、先端の開発/ 研究動向の観点を盛り込んだ入門書。 本書では「プロトコルスタックの基礎」を理論× 実践のアプローチで丁寧に解説し、とくに、 ・Wi-Fiやセルラーネットワークをはじめ無線通信による通信量の爆発的増加 ・TCP/UDP/QUICのトランスポート層におけるスピードと信頼性のトレードオフ ・HTTP/3やWebTransport, IoTなど進化する上位レイヤー関連プロトコル といった「インターネットの今」を支える技術ポイントを押さえた点が特徴です。既存仕様に生じる限界の顕在化とそれらを解決する新たなテクノロジーの開発とが絶え間なく続いていく、そんなネットワークの世界が見えてくる1冊です。 ※本書の4章/5章は、『TCP技術入門』（安永 遼真／中山 悠／丸田 一輝著、技術評論社、2019）の一部を元に大幅な加筆修正を行い収録しています。 ■こんな方におすすめ ・今＆これからのTCP/IPプロトコルスタックに関心のあるエンジニアの方々 ・無線＆通信量の増大を背景とするいまどきの通信技術を知りたい学生の方々 ・モダンなネットワークの基本をおさらいしておきたいエンジニアの方々 ・「目に見えない」ネットワークについて知りたい方々 ■目次 第0章 コンピューターネットワーク&通信の基本 　　0.1 コンピューターネットワーク&通信の今 　　0.2 ［シンプル図解］基本のしくみ 　　0.3 ［研究開発のための］ネットワークの理論と現実 　　0.4 本章のまとめ 第1章 コンピューターネットワークとプロトコルスタック 　　1.1 基本用語の整理 　　1.2 ［さまざまなプロトコルスタック］OSI参照モデル 　　1.3 ［さまざまなプロトコルスタック］TCP/IPモデル 　　1.4 プロトコルスタックとパケット転送の流れ 　　1.5 ［研究開発に活きる］ネットワーク評価の観点 　　1.6 ［研究開発に活きる］ネットワーク評価の方法 　　1.7 本章のまとめ 第2章 プロトコルの変遷×ネットワークの基本ツール 　　2.1 インターネットアプリケーションの進化 　　2.2 通信環境の変化と主要プロトコルの進化 　　2.3 ネットワークの基本ツール 第3章 ネットワークインターフェース層＆MAC層 　　3.1 メディア/mediumとは何か 　　3.2 Ethernet 　　3.3 無線LAN 　　3.4 IEEE 802.11物理層 　　3.5 IEEE 802.11 MAC層 　　3.6 本章のまとめ 　　4.1 MACプロトコルまでを考慮したネットワーク性能の評価 　　4.2 MATLABを用いたMAC層ネットワークシミュレーション 　　4.3 システム性能評価 　　4.4 本章のまとめ 第5章 トランスポート層 　　5.1 トランスポート層の役割と主要プロトコル 　　5.2 UDPのしくみ 　　5.3 TCPのしくみ 　　5.4 TCPの課題とQUICの登場 　　5.5 本章のまとめ 第6章 ［比較&評価で見えてくる］TCP/IP 　　6.1 TCPのしくみと輻輳制御 　　6.2 輻輳制御アルゴリズムの観察 　　6.3 ネットワーク高速化とアルゴリズムの進化 　　6.4 バッファ遅延増大への対応 　　6.4 本章のまとめ 第7章 近年の上位層プロトコル 　　7.1 上位層のプロトコルスタックと主要プロトコルの再確認 　　7.2 ［QUICのしくみ］パケットとストリーム 　　7.3 ［QUICのしくみ］ハンドシェイクと輻輳制御 　　7.4 WebTransport/MQTT/CoAP 　　7.5 本章のまとめ 第8章 ［比較&評価で見えてくる］HTTP/3 　　8.1 Go言語によるQUICの実装 　　8.2 QUICパケットの可視化 　　8.3 WebTransportによる通信 　　8.4 本章のまとめ 第9章 ［大規模/高速化］通信環境とプロトコルの技術動向 　　9.1 ［再入門］これからの考察に役立つ3つの観点 　　9.2 通信環境の変化 　　9.3 これから研究開発に関わる人に向けて 　　9.4 本書のまとめ ■著者プロフィール 中山 悠：2006年東京大学農学部卒業、2008年東京大学大学院新領域創成科学研究科自然環境学専攻修了、同年日本電信電㈱入社。2018年東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了。博士（情報理工学）。2019年より東京農工大学大学院工学府・准教授。特定非営利活動法人neko 9 Laboratories 理事長。2022年より㈱Flyby代表取締役、2024年より㈱UMINECO代表取締役も兼務し、大学発技術の社会実装に取り組む。 丸田 一輝：2006年九州大学工学部卒業、2008年九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻修了、同年日本電信電話㈱入社。2016年九州大学大学院システム情報科学府情報知能工学専攻博士後期課程修了。博士（工学）。千葉大学・助教、東京工業大学・特任准教授を経て、2022年4月より東京理科大学工学部電気工学科・准教授。無線ネットワークにおける干渉低減技術の研究に従事。2017年度電子情報通信学会論文賞、RCS研究会最優秀貢献賞等。

※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。 【プログラミングの概念に基づいた「問題解決力」を身につける!】 本書は、Pythonを使用して「プログラミング的思考」を習得するための入門書です。「プログラミング的思考」とは、ある問題を解決するための方法や手順をプログラミングの概念に基づいて考えることで、文部科学省の掲げるプログラミング教育でも重要視されています。本書は、前半でPythonの解説、技法・書法、後半で実際のプログラムを使ったプログラミング的思考の解説という構成で、初心者でもモチベーションを持ちながら学習できるよう、興味が持てる例題を多数用意しています。また、練習問題もあるので、より理解が定着できます。付録で文法解説を載せており、この1冊で、Pythonとプログラミングの考え方の両方をまとめて学ぶことが可能です。 ■目次 ●序章 プログラミング的思考とは 　　0-1 プログラミング的思考とは 　　0-2 プログラミング的思考を支える考え方 　　0-3 プログラミング的思考を身に付けるには 　　0-4 プログラミング的思考の応用 　　0-5 データサイエンスとアルゴリズム 　　0-6 プログラミングとPython ●第1章 Python文法の基本 　　1-1 Pythonとは 　　1-2 Pythonの実行環境 　　1-3 Pythonの基本文法 　　1-4 print関数とf文字列 　　1-5 演算子 　　1-6 変数と代入 　　1-7 変数の値の更新 　　1-8 input関数 　　1-9 for in文 　　1-10 二重ループ 　　…ほか ●第2章 Pythonの書法・技法 　　2-1 プログラミング書法（プログラミング・スタイル） 　　2-2 プログラミング技法 　　2-3 言語仕様上の注意点 　　2-4 ちょっとしたテクニック 　　2-5 ビット演算子 　　2-6 文字列処理 　　2-7 リスト操作 　　2-8 クラスの活用 　　2-9 辞書の活用 　　2-10 ファイル処理 　　2-11 ライブラリの活用 ●第3章 Pythonでのグラフィックス 　　3-1 ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ） 　　3-2 ポリゴン（多角形）の描画 　　3-3 渦巻き模様の描画 　　3-4 文字の描画 ●第4章 Pythonで学ぶプログラミング的思考 　　4-1 流れ制御構造（組み合わせ） 　　4-2 データ化 　　4-3 抽象化と一般化 　　4-4 分解とモジュール化 　　4-5 データ構造とアルゴリズム ●第5章 プログラミング的思考の実践①～かんたんなプログラム 　　5-1 最大値と最小値 　　5-2 ピタゴラスの定理 　　5-3 シーザー暗号 　　5-4 相性占い 　　5-5 10進数→2進数への変換 　　5-6 フィボナッチ数列 　　5-7 干支の算出 　　5-8 サイコロゲーム 　　5-9 カレンダー 　　5-10 幾何学模様 ●第6章 プログラミング的思考の実践②～再帰的思考 　　6-1 漸化式と再帰的表現 　　6-2 再帰の罠 　　6-3 ハノイの塔 　　6-4 リカーシブ・グラフィックスI 　　6-5 リカーシブ・グラフィックスII 　　6-6 リカーシブ・グラフィックスIII ●第7章 プログラミング的思考の実践③～アルゴリズム 　　7-1 ユークリッドの互除法 　　7-2 モンテカルロ法 　　7-3 素数を探す 　　7-4 テイラー展開 　　7-5 ソート（並べ換え） 　　7-6 線形探索（リニアサーチ） 　　7-7 二分探索（バイナリサーチ） 　　7-8 自己再編成探索 　　7-9 ハッシュ 　　7-10 決定木 　　7-11 ハノイの塔のシミュレーション 　　7-12 迷路 　　…ほか ●第8章 プログラミング的思考の実践④～データサイエンス 　　8-1 Matplotlib を使ったグラフの作成 　　8-2 数値計算を効率的に行うNumPy 　　8-3 Matplotlib を使った3D表示 　　8-4 3D棒グラフの表示 　　8-5 3次元座標を元にした立体の表示 　　8-6 3次元関数の表示 　　8-7 回転体モデルの表示 　　8-8 ワイヤーフレームの表示 ●付録 Python文法 ■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。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。主な著書：「改定第5版C言語によるはじめてのアルゴリズム入門」「Pythonによるはじめてのアルゴリズム入門」（以上技術評論社）など多数。

※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。 【仕事に勉強にいつも忙しいあなたのための、効率良く合格できる参考書＆問題集】 シリーズ累計140万部突破！ 非IT系の社会人や学生さんからも絶大な支持をいただいている、ITパスポート受験者のためのやさしいオールインワンタイプの【参考書＆問題集】です。最新の傾向を分析し、広いシラバスの中から出題頻度の高い分野を重点的にまとめました。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。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。 令和06年版は、生成AIなどが範囲になる最新シラバス6.2に対応。本文の表現もより理解しやすくブラッシュアップ。読者特典として「スマホで読める「厳選英略語100暗記カード」や、カバーの裏の「重要用語虎の巻」も利用できます。 ※電子版には、赤シートは付属しません。予めご了承ください。 ■目次 試験の概要 傾向と対策 申込み方法 試験対策 第1章 ハードウェアと基礎理論［テクノロジ系］ 　　1-01 情報に関する理論 　　1-02 コンピュータの構成とCPU 　　1-03 主記憶と補助記憶 　　1-04 半導体メモリ 　　1-05 入出力装置 　　1-06 入出力インタフェース 　　1-07 AI 　　1-08 確率と統計 　　1-09 基数変換 第2章 ソフトウェア［テクノロジ系］ 　　2-01 ソフトウェア 　　2-02 ファイル管理 　　2-03 ファイルのバックアップ 　　2-04 表計算（相対参照と絶対参照） 　　2-05 表計算（関数） 　　2-06 表計算（関数の応用） 　　2-07 ユーザインタフェース 　　2-08 マルチメディア 第3章 システム構成［テクノロジ系］ 　　3-01 コンピュータの形態 　　3-02 システム構成 　　3-03 システムの信頼性 　　3-04 システムの評価 　　3-05 IoTシステムと組込みシステム 　　3-06 ソリューションビジネスとシステム活用促進 第4章 ネットワーク［テクノロジ系］ 　　4-01 ネットワークの構成 　　4-02 無線LAN 　　4-03 通信プロトコル 　　4-04 インターネットの仕組み 　　4-05 通信サービス 　　4-06 Webページ 　　4-07 電子メール 第5章 セキュリティ［テクノロジ系］ 　　5-01 情報資産と脅威 　　5-02 サイバー攻撃 　　5-03 情報セキュリティマネジメント 　　5-04 リスクマネジメント 　　5-05 利用者認証 　　5-06 ネットワークセキュリティ 　　5-07 暗号化技術 　　5-08 デジタル署名と認証局 第6章 データベース［テクノロジ系］ 　　6-01 データベースとデータ操作 　　6-02 データベース設計 　　6-03 データの正規化 　　6-04 データの抽出と論理演算 　　6-05 データの整列と集計 　　6-06 トランザクション処理 第7章 アルゴリズムとプログラミング［テクノロジ系］ 　　7-01 アルゴリズムとデータ構造 　　7-02 擬似言語 　　7-03 プログラム言語とマークアップ言語 第8章 マネジメント［マネジメント系］ 　　8-01 企画・要件定義プロセス 　　8-02 開発プロセス 　　8-03 テスト手法と運用・保守プロセス 　　8-04 ソフトウェア開発手法 　　8-05 プロジェクトマネジメント 　　8-06 タイムマネジメント 　　8-07 ITサービスマネジメント 　　8-08 システム監査 第9章 企業活動と法務［ストラテジ系］ 　　9-01 財務諸表 　　9-02 損益分岐点と資産管理 　　9-03 知的財産権 　　9-04 セキュリティ関連法規 　　9-05 労働関連・取引関連法規 　　9-06 業務分析 　　9-07 データ利活用と問題解決 　　9-08 標準化 第10章 経営戦略とシステム戦略［ストラテジ系］ 　　10-01 第4次産業革命とビッグデータ 　　10-02 企業活動 　　10-03 企業統治と内部統制 　　10-04 経営戦略 　　10-05 情報システム戦略と業務プロセス 　　10-06 マーケティング戦略 　　10-07 技術戦略 　　10-08 業績評価と経営管理システム 　　10-09 ビジネスシステムとエンジニアリング 　　10-10 e-ビジネス ■著者プロフィール 栢木厚(かやのき あつし)：IT企業のSEなどを経て、現在はフリーで小・中・高等学校の授業におけるプログラミング支援、さらには、講師経験を活かし、執筆活動にあたる。

※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。 ※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。 機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について，基礎理論から実装まで一気通貫して解説 　本書は，機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように，機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です． 　さらに，機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため，数理的な内容だけではなく，Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています．分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく，それらを実践に活かすところまで習得できます． 　また，分子構造を取り扱うための手法や，特有の事情についても詳しく説明していますので，機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります． 〈このような方におすすめ〉 材料設計、創薬に携わる技術者、研究者および学生 分子生成モデルへの応用を目指す機械学習の技術者、研究者および学生 〈目次〉 第1章　分子生成モデルと分子最適化 1.1　分子最適化 1.2　分子生成に関する問題設定 1.3　分子生成モデルの構成要素 1.4　本書の構成 1.5　記　法 1.6　プログラミング環境 第2章　分子データの表現 2.1　分子のグラフ表現 2.2　SMILES 2.3　SELFIES 2.4　分子記述子 2.5　フィンガープリント 第3章　教師あり学習を用いた物性値予測 3.1　教師あり学習 3.2　経験損失最小化にもとづく教師あり学習 3.3　予測分布 3.4　ニューラルネットワーク 3.5　最適化アルゴリズム 3.6　評　価 3.7　過剰適合と正則化 3.8　グラフニューラルネットワーク 3.9　モデルの適用範囲 3.10 予測器の実装例・実行例 第4章　系列モデルを用いた分子生成 4.1　系列モデル 4.2　系列モデルを用いた分子生成モデル 第5章　変分オートエンコーダを用いた分子生成 5.1　変分ベイズ法 5.2　変分オートエンコーダ 5.3　変分オートエンコーダを用いた分子生成モデル 第6章　分子生成モデルを用いた分子最適化 6.1　分子最適化問題とその難しさ 6.2　分子最適化問題の連続最適化問題への変換 6.3　ベイズ最適化を用いた分子最適化 6.4　ベイズ最適化を用いた分子最適化アルゴリズム 第7章　強化学習を用いた分子生成モデルと分子最適化 7.1　強化学習の定式化 7.2　分子最適化の強化学習としての定式化 7.3　方策勾配法 7.4　オフライン強化学習 7.5　SMILES-LSTMを方策とした方策最適化 第8章　発展的な分子生成モデル 8.1　原子団を組み合わせる分子生成 8.2　分子骨格を用いた分子生成 8.3　生成モデルの評価手法 付 録　正規分布にかかわる公式 A.1　モーメント母関数 A.2　線形結合 A.3　条件付き確率

※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。 現役マーケターが教えるX（Twitter）集客の成功ノウハウ！ 本書はX（Twitter）を集客のために活用するための解説書です。 X（Twitter）は非常に有用な集客ツールであり、単に人を集めるのではなく 「見込み客」を集められるためビジネス活用に向いたサービスです。 本書ではまず序章「X(Twitter)集客」の本質を解説します。 次に第1章～第9章でX（Twitter）をビジネス活用していくための 「アカウント」「ツイート」「ファネル」等の設計方法を事例とともに解説します。 最後に、第10章～第12章で実行後の改善方法をまとめました。 巻末には最新のX（Twitter）アルゴリズム表を収録しています。 また、読者特典としてスピード感のある成果を出せるX広告（Twitter広告）の運用方法を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。 Stable Diffusionとは、オープンソース化された高性能画像生成AI（モデル）であり、20億枚の画像と言葉のペアを学習することで、「テキストからの画像出力（複数、ポーズ画像も可）」「ラフ画像からの画像出力」などが可能です。 Midjourneyやmimicなどと比較しても、Stable Diffusion に対する注目度は極めて高く、「日本語版サービス」「Photoshopで動かすプラグイン」「Windowsやmacでも動作するバージョン」「画像からプロンプトを表示するアプリ」も登場しています。 本書では、その使い方を詳細かつ包括的に解説します。 ＜目次＞ 第1章　Stable Diffusionとは 1-1　Stable Diffusionは画像を生成するAI 1-2　Stable Diffusionが画像を作るしくみ 1-3　Stable Diffusionのデモページで画像を作ってみる 1-4　Stable Diffusionでできること 1-5　こんなことにも使えるStable Diffusion 1-6　さまざまな環境で使えるStable Diffusion 第2章　Stable Diffusion WebUIをセットアップする 2-1　SD/WebUIを使う2つの方法 2-2　SD/WebUIのセットアップ 2-3　Google ColaboratoryでSD/WebUIを使う 2-4　Stable Diffusion/WebUIの日本語化、起動方法と終了方法、アップデートの方法 第3章　Stable Diffusion WebUIで画像を生成する 3-1　txt2imgの操作画面 3-2　プロンプトの入力 3-3　3つのパラメータとサンプリングアルゴリズム 3-4　画像の生成 3-5　画像の保存と保存先 3-6　大きな画像を生成する 3-7　複数枚の画像を一度に生成する 3-8　学習モデルの追加と変更 3-9　img2imgの操作画面 3-10　画像とプロンプトで別の画像に変換する 3-11　画像の一部を修正する 3-12　SD/WebUIの設定①「設定」タブ 3-13　SD/WebUIの設定②そのほかの設定 第4章　こんな画像を出力するには 4-1　ほかの人の作品とプロンプトを見てみよう 4-2　人物のイラストを出力する 4-3　アニメ風の人物イラストを出力する 4-4　さまざまな画材で描かれた絵を出力する 4-5　人物の写真を出力する 4-6　自然の風景を出力する 4-7　都市の風景を出力する 4-8　建築物を出力する4-9　ファンタジー世界の画像を出力する 4-10　商品の写真を出力する 第5章　AI生成画像の権利と未来 5-1　弁護士が解説する生成画像AIと著作権 5-2　深津貴之氏インタビュー「画像生成AIの未来」 付録　プロンプト単語帳

理工学で出会う問題の多くは，理論で答えを求めることができない．そのような問題について数値解を求める数値計算法の入門書．ニュートン法から，連立1次方程式・数値積分・常微分方程式に対する数値計算法までアルゴリズムとともに解説．演習問題で納得しながら読み進めることができるロングセラーの新装版．※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。 動画をバズらせる極意が分かれば売上アップ! TikTok(ティックトック)をビジネスに活用する方法を徹底解説します。TikTokは若者中心の短尺動画サービス(SNS)として知られていますが、今やその影響力はそれだけにとどまりません。「TikTok売れ」という言葉もあるように、TikTokで話題になったモノやサービスが突然売れ出す現象も起きています。 本書では、初心者がバズリやすいと言われるTikTokのAIアルゴリズムの解説や、効果的なアカウント運営のための準備や考え方、伸びる動画の作り方、効果をブーストさせるTikTok広告についてまで、あますところなく解説します。

※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。 「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」準拠テキスト データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！ データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。 本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。 【著者一覧】 第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻 第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻 第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター 第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター 第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科 第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科 第1章　データサイエンスの考え方 1.1　データサイエンスとは 1.2　データサイエンスを学ぶ理由 1.3　データから価値を生み出すプロセス 第2章　アルゴリズムとデータ構造 2.1　はじめに 2.2　データサイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造 2.3　アルゴリズムの基礎 2.4　基本的なデータ構造 2.5　探索 2.6　ソーティング 第3章　システム最適化 3.1　最適化問題とは 3.2　線形計画問題 3.3　非線形計画問題 3.4　整数計画問題 第4章　統計的データ解析の考え方 4.1　標本調査 4.2　信頼区間と仮説検定 4.3　分布の近似と標準誤差 4.4　線形回帰モデル 4.5　非線形回帰モデル 第5章　教師なし学習 5.1　クラスタリング 5.2　高次元データの次元削減と可視化 第6章　教師あり学習 6.1　教師あり学習とは 6.2　学習モデルとトレーニング（パラメータ最適化） 6.3　データのセットの分割とテスト（モデルの評価） 6.4　実データへの適用例（回帰） 第7章　確率モデル・確率推論 7.1　はじめに 7.2　確率モデルとベイズの定理 7.3　確率推論 7.4　確率推論の応用 第8章　強化学習 8.1　強化学習とは 8.2　強化学習の理論 8.3　強化学習アルゴリズム 8.4　探索と利用のトレードオフと意思決定モデル 第9章　情報センシング 9.1　情報センシングとは 9.2　センサデータ処理 9.3　センシング応用 第10章　画像解析・深層学習 10.1　画像解析 10.2　デジタル画像の特徴とフィルタ処理 10.3　深層学習 第11章　時系列データ解析・音声解析 11.1　時系列データ解析 11.2　音声解析 第12章　テキスト解析 12.1　はじめに 12.2　テキストデータの収集 12.3　テキストクレンジング 12.4　トークン化 12.5　ベクトル化 12.6　探索的データ分析 12.7　テキスト分析 第13章　情報セキュリティ 13.1　情報資産と情報セキュリティ 13.2　情報セキュリティの基本：アクセス制御 13.3　情報セキュリティのCIA 第14章　プライバシー保護技術 14.1　データが価値を生む仕組みと提供リスク 14.2　匿名化によるプライバシー保護 14.3　差分プライバシーによるプライバシー保護 14.4　準同型暗号によるプライバシー保護 14.5　協調学習によるプライバシー保護 第15章　意思決定論 15.1　意思決定の基本的枠組み 15.2　相関関係と因果関係 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。 ※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。 「ぬいぐるみ」から、コンピュータグラフィックとものづくりの基礎を学ぼう 　本書は、ぬいぐるみなどの手芸作品を題材として、コンピュータグラフィックスの基礎やシミュレーションを用いたものづくりについて解説する書籍です。 　ぬいぐるみの型紙づくりやビーズ細工のデザイン制作などには、「立体を平面に変換しなければならない」「最初から最後まで一本の糸で編めるようにしなければならない」などの制約があります。筆者は、そういった制約をアルゴリズムやシミュレーションによって解決することで、ユーザがインタラクティブにデザインを行えるソフトウェアの開発を行ってきました。本書では、そういったビーズ細工のデザインやぬいぐるみの型紙生成などを支援するソフトウェアを題材に、画像形式などのCGの初歩的知識をはじめとして、モデリング・レンダリング・シミュレーションなどの考えかたを学ぶことができます。本書を通読すれば、CGを用いた課題解決について新しい知見が得られるでしょう。 　CGを使ったものづくり（デジタルファブリケーション）を行っている人にはもちろん、CGの数理的側面に苦手意識を抱いている方や、CGを使った新しいサービスやアプリケーション、研究テーマなどを探している人におすすめです。 ＜本書の特徴＞ ・編みものやビーズ細工などの手芸を題材として、コンピュータグラフィックの基礎が学べます。 ・随所にシステム開発に関連するコラムが挿入されており、CGを使った課題解決の考えかたを学ぶことができます。 ・第8章では、Blenderを使ってモデリングを行います。解説どおりに手を動かすことで、実際に簡単なモデリングを体験できます。 Chapter 0　手芸とデジタルファブリケーション Chapter 1　ステンシル×画像表現 Chapter 2　パッチワーク×陰影処理 Chapter 3　あみぐるみ×形状表現 Chapter 4　ぬいぐるみ×物理演算 Chapter 5　カバー×集合演算 Chapter 6　ビーズ細工×経路計画 Chapter 7　設計製作支援×拡張現実 Chapter 8　Blenderでモデリングしてみよう

デジタル時代のテクノロジーは、どうして分断と抑圧に変わっていったのか。お金は、交換の手段から搾取の手段にどうして変わっていったのか。教育はどうして職業訓練の一部と成り下がっていったのか。 あらゆる技術、市場、制度は人間が作ったものであるのに、多くの場合、人間的とは逆の方向に進んでいきます。デジタル思想家であり、NPR-Oneのポッドキャスト「チームヒューマン」のホストであるダグラス・ラシュコフは、この反人間性の仕組みを明らかにします。そして、人間性を育む社会を作り直すように私たちに呼びかけます。 ラシュコフは100の警告を示し、人間を繋ぐために生み出された力が、どのようにして分断と抑圧に変わっていったかを示します。お金は交換の手段から搾取の手段に変わりました。教育は職業訓練の一部となりました。デジタル時代のテクノロジーはこの傾向をさらに増幅し、私たちの社会の自主性に最大の危機をもたらしました。仕事はロボットに任せ、関心ごとはアルゴリズムに操作され、民主主義はソーシャルメディアに侵食されています。しかし、すべてが失われたわけではありません。チーム・ヒューマンを結成して立ち向かい、手を取り合って社会的な絆を自分たち自身で作り直すときです。 『TEAM HUMAN』特設サイト：https://www.teamhuman.fm/ 【目次】 日本の読者のみなさまへ １章　チームヒューマン ── あなたの声が聞こえてきます ２章　社会的動物 ── 自らを社会化するために生きる ３章　嘘を学ぶ ── メディアのウイルスとは何か ４章　図形と背景 ── 主と客が入れ替わる ５章　デジタルメディア環境 ── モノ化される人間 ６章　人を機械として見る ── 人が人のために決めること ７章　経済学 ── ゼロサムゲームからの脱却 ８章　人工知能 ── 究極の技術 ＡＩは人類を救うか ９章　パラドックスから畏敬の念へ ── あいまいさの受容 10章　精神性と倫理 ── 人間の「魂」とその行方 11章　自然科学 ── 科学は誰のためにある？ 12章　現代ルネサンス ── 自分よりも大きな存在との共鳴 13章　組織化 ── チームヒューマンに参加する 14章　あなたは一人ではない ── 私はここにいます 編集あとがき 奥付 【著者】 ダグラス・ラシュコフ 1961年生まれ。米国ニューヨーク州在住。第１回の「公共的な知的活動における貢献に対するニール・ポストマン賞」を受賞。『PROGRAM OR BE PROGRAMMED』（日本語版は『ネット社会を生きる10ヵ条』［ボイジャー］）、『THROWING ROCKS AT THE GOOGLE BUS』、など多数執筆。『NEXT GENERATION BANK 次世代銀行は世界をこう変える』で「デジタル分散主義」という論考が翻訳されている。 著者サイト：https://rushkoff.com/ 堺屋七左衛門 大阪市生まれ、神戸市在住。大阪大学大学院工学研究科電子工学専攻博士前期課程修了。日本翻訳者協会（ＪＡＴ）会員、HON.jp（日本独立作家同盟）正会員。訳書に『ケヴィン・ケリー著作選集 １』（ポット出版、達人出版会）、『マニフェスト 本の未来』共訳（ボイジャー）、『ネット社会を生きる10ヵ条』（ボイジャー）など。

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。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，そして簡単なフレームワークの自作まで，プログラマーとして長く役立つ基本が身に付きます。 2011年に刊行し，大好評を博した初版を，10年ぶりに改訂しました。改訂版では，コード例をモダン化したほか，第7章「データ構造」を新たに書き下ろしました。10年ぶりの改訂であるにも関わらず，本書の根幹は驚くほど変わっていません。それはすなわち，基礎や基本といった本質的な知識は，陳腐化しないということです。

※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。 来る量子コンピュータ時代の暗号を徹底解説！ 暗号技術は、われわれの生活のさまざまな場面で利用されており、情報化社会の安全基盤として重要性を増しています。たとえば、暗号技術がなければネットショッピングも安心してできませんし、ブロックチェーンを用いた仮想通貨も生まれることはありませんでした。 　ですが、現在これらのサービスに用いられている暗号技術は従来型のコンピュータによる計算を前提として開発されています。そのため、近年注目されている量子コンピュータによる異なったアルゴリズムで計算を行うと、現在の暗号は高速に解かれてしまうのではないか、という懸念があります。具体的には、素因数分解を前提としたRSA暗号などは危殆化する状況にあります。 　本書は、量子コンピュータが暗号技術に与える影響について多角的な切り口から考察し、読者に、来る量子コンピュータ時代における暗号技術の基礎知識を提供します。読者は、量子コンピュータが与える情報化社会へのインパクトを知るとともに、自身のかかわる情報セキュリティにおいて、今後知っておくべき、対策する必要がある必須の情報を得ることができます。 　情報セキュリティに携わる技術者・エキスパートのみならず、暗号や量子コンピュータに興味をもつ一般の方にも向けて、やさしくていねいに解説しています。 1章 社会で利用される暗号技術 2章 暗号の危殆(きたい)化リスク 3章 量子コンピュータについて 4章 量子コンピュータによる暗号解読 5章 ブロックチェーンなど暗号応用技術に対する量子コンピュータの影響 6章 暗号のディレンマ － 設計者と攻撃者の攻防 7章 耐量子計算機暗号とは 8章 耐量子計算機暗号の標準化活動 9章 今後の課題 参考図書 索引

ＭＣＭＣの基礎から実践までをていねいに解説。ベイズ統計や物理学を例にコードを書いてすぐに自分でできるようになる！ （まえがき抜粋） マルコフ連鎖モンテカルロ法は 複雑な積分をしたい 複雑な確率の計算をしたい という時に力を発揮する手法です。歴史的には物理学の分野で広く用いられてきましたが、最近では統計学の重要な道具として定着し、統計学的手法が重要な機械学習、金融などの分野でも用いられるようになっています。 マルコフ連鎖モンテカルロ法はそれほど難しいものではありません。むしろ、極めて素直な発想に基づいたシンプルな手法です。もちろん、「シンプル＝簡単なことしかできない」と考えるのは大間違いです。どんなことにも言えますが、シンプルで本質を捉えたものほど幅の広い応用が可能になります。事実、量子物理学、ベイズ統計、組合せ最適化問題など、分野の違いはあったとしても、多くの問題が最終的に確率と期待値の問題に帰着され、マルコフ連鎖モンテカルロ法がその威力を発揮します。 そんなわけで、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎をある程度理解しておけば、分野に関係なく、自分で調べたいことができた時に、目的に合わせたコードがあっという間に書けてしまいますし、他の人が作った複雑なアルゴリズムの内容を理解できるようにもなります。良いことずくめです。 ところが、非常に残念なことに、マルコフ連鎖モンテカルロ法を基本から実用レベルまで順を追ってわかりやすく書いてあるような入門的な教科書が存在しません。となると、マルコフ連鎖モンテカルロ法を勉強しようと思ったら、あちこちから情報を集め、知識のある人にアドバイスをもらい、トライ・アンド・エラーを繰り返しながら習得しなければなりません。初心者が自習で実用レベルに到達するのが難しいというのが実情なのです。 そこで本書では、大学一年生程度の知識だけを仮定して、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎的なアイデアを実例に基づいて解説し、この本一冊を読むだけで正しい考え方に基づいて自分でプログラムを書けるようになることを目標とします。実際に手を動かして理解できるように、本文中で扱う例の多くについて実際のプログラムを提供します。既存のソフトウェアパッケージを使えれば良いという人もいると思いますが、そのような人にとっても、ブラックボックスの中身がどうなっているかを理解するためのヒントになるはずですし、ソフトウェアパッケージが使えない問題に行き当たった時にどうしたら良いかもわかるようになります。実際に勉強してみるとわかると思いますが、マルコフ連鎖モンテカルロ法はとても簡単なので、短いコードを書くだけですぐに計算ができてしまいます。

※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。 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

【無料お試し版】「第6章　2010年代史」と本書では読めない「マネー現代の記事（第２弾）」を特別収録！ 「シリコンバレー型資本主義」の本質は「失敗の肯定」にある！ 「日本型組織」では、2020年代の富は生み出せない！ 2000年代以降、世界のビジネスモデルは大きく変わった。 20世紀型の資本主義からシリコンバレー型の資本主義へ。 新型コロナで加速するビジネスの新潮流から日本再生の道も見えてくる。 シリコンバレーの盛衰をつぶさに見てきた著者が明らかにする 「お金とハイテクのからくり」 工場が富を生み出す時代からソフトウェアが富を生み出す時代。 そこではお金の動き方も大きく変化している。 2020年代も、その流れは変わらない。 なぜＧＡＦＡが隆盛を極めているのか？ なぜ日本は低迷しているのか？ 「アルゴリズムは現代の金型」「エア風呂敷」 「ソフトウェアが世界を食べる５・５世代」など わかりやすいキーワードを駆使し、その動きを解き明かす。

「シリコンバレー型資本主義」の本質は「失敗の肯定」にある！ 「日本型組織」では、2020年代の富は生み出せない！ 2000年代以降、世界のビジネスモデルは大きく変わった。 20世紀型の資本主義からシリコンバレー型の資本主義へ。 新型コロナで加速するビジネスの新潮流から日本再生の道も見えてくる。 シリコンバレーの盛衰をつぶさに見てきた著者が明らかにする 「お金とハイテクのからくり」 工場が富を生み出す時代からソフトウェアが富を生み出す時代。 そこではお金の動き方も大きく変化している。 2020年代も、その流れは変わらない。 なぜＧＡＦＡが隆盛を極めているのか？ なぜ日本は低迷しているのか？ 「アルゴリズムは現代の金型」「エア風呂敷」 「ソフトウェアが世界を食べる５・５世代」など わかりやすいキーワードを駆使し、その動きを解き明かす。

※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。 イラストでラクラク学ぶプログラミング！ パソコンに関係する用語やプログラミングの基礎知識が大人も子どもも楽しみながら身につく！個性的なキャラクターなど、イラストいっぱいのプログラミング本。 2020年4月から、小学校でプログラミング教育が必修化するが、これからプログラミングを学ぶ子どもたちはもちろん、教育現場もまた知識や情報を求めて手探りの状態。家庭でサポートしようにも、保護者の方たちも「プログラミングって何？」という方が多い。そんな方たちのために、パソコンの立ち上げ方、ファイルの保存の仕方などから、小学校で使われるプログラミング言語「Scratch（スクラッチ）」の使い方、その他のプログラミング言語やアルゴリズムの考え方まで、プログラミングするにあたって必須となる知識をわかりやすく解説！

※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。 パターン認識の決定版教科書、待望の改訂2版！ 本書は1998年刊行の『わかりやすいパターン認識』の改訂版です。パターン認識を初めて学ぶ読者をおもな対象として、扱うテーマを基本的な項目にしぼり、それらを重点的かつ詳細に解説しました。 　改訂にあたっては、具体例・実験例をもっと増やしてほしいという初版に与えられた要望に答え、補足・実験例、演習問題を加えました。演習問題の詳細な解答はオーム社のホームページに掲載されています。初版発行から20年の間に開発・提案された新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させ、より使いやすい書籍となるように改訂いたしました。 第1章　パターン認識とは 第2章　学習と識別関数 第3章　誤差評価に基づく学習 第4章　識別部の設計 第5章　特徴の評価とベイズ誤り確率 第6章　特徴空間の変換 第7章　部分空間法 第8章　学習アルゴリズムの一般化 第9章　学習アルゴリズムとベイズ決定則

※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。 プログラミング自体がはじめてのあなたが「C#」を始めるための第一歩。 C#でプログラミングを始めようと思って入門書を買って勉強してみたものの、なかなか理解できない・・・そんな方にオススメの1冊。 ［文法のマスター］⇒［アルゴリズムとデータ構造の理解］⇒［実践練習］という単純明快な流れで解説しており、7日間で「C#でかんたんなプログラミングが書ける基礎力」が身に付けられます！ ▼目次 1日目　はじめの一歩 2日目　変数と条件分岐 3日目　繰り返しと配列 4日目　オブジェクト指向① 5日目　オブジェクト指向② 6日目　コレクション・デリゲート・例外処理 7日目　実践練習

5G（第5世代移動通信）、IoT（Internet of Things）、自動運転をはじめ、ネットワークにまつわるサービスは飛躍的な発展を遂げつつあります。通信の高速化、端末の爆発的な増加、クラウドによる遠隔送受信をはじめとした大きな変化のなか、通信の信頼性とその効率性を担うTCPの存在感が増してきました。 本書では、TCPの「今」に主眼を置き、TCP/IPの基礎からTCPの主要機能、歴史、プロトコル設計、最近のLinuxで主要なアルゴリズムCUBIC、新しく登場したBBR、そして各種応用技術の最新動向まで平易に解説。合わせて、いまや欠かせない無線通信を想定している点も特徴です。押さえておきたいツールWiresharkやns-3による解析やシミュレーションの基本も丁寧にカバー。広く初学者の方々に向けて具体例を豊富に盛り込み、現場で役立つ技術基礎を平易に解き明かしていきます。

【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

進化発展するディープラーニング。その代表格がRNN（Recurrent Neural Network／再帰型ニューラルネットワーク）とDQN（Deep Q-Network／深層Qネットワーク）です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は，これらを万人のツールであるExcelを用いて，難しい数学やプログラミングの知識抜きに，動かしながら，目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ，その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。

最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書! ベイズ主義機械学習(ベイズ学習)の基本原理にのっとり、｢モデルの構築→推論の導出｣という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい!

※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。 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。

※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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人より強い“将棋プログラム”を作ろう 2016年3月、プロ棋士に勝つには後10年かかると言われていたコンピュータ囲碁でAlphaGoがトップ棋士に勝利しました。そこで使われた手法がディープラーニングです。 AlphaGoは局面を「画像」として認識し、打ち手の確率と局面の勝率を予測することで、次の打ち手を決めています。画像とはどのようなものか、次の打ち手をどうやって決めるのか？AlphaGoの論文をヒントに、ディープラーニングを使い棋譜を学習した将棋AIの開発を行います。強化学習のみでトップレベルの強さを持つAlphaZeroの手法も取り入れています。 ［導入編］では、コンピュータ将棋の歴史とディープラーニングの関係、コンピュータ将棋の大会の概要を紹介します。 ［理論編］では、従来のコンピュータ将棋のアルゴリズム、コンピュータ囲碁で用いられているモンテカルロ木探索とAlphaGoがどのようにディープラーニングを応用したか。基礎的な知識について解説しつつ、これらを将棋AIに応用する方法について述べます。 ［実践編］では、ディープラーニングを使った以下の３つの将棋AIについて、PythonとChainerで実装していきます。 方策ネットワーク（policy network）を使って指し手の予測のみでプレイするAI 価値ネットワーク（value network）を使って1手探索を行うAI 方策ネットワークと価値ネットワークを使ってモンテカルロ木探索を行うAI 最後に、より強い将棋AIを作りたいという方のために、ヒントとなる情報を紹介します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。

ゲームの基本にある「ルール」に焦点を当てた，ゲームデザインの入門書。 お手本のない，オリジナルのゲーム作り。そこには，無数に思える選択肢があります。ゲーム作りは，どのように進めれば良いのでしょうか。本書では「アルゴリズム」「ルールの組み替え」「対称性」「自由と制約」という切り口のもと基礎事項から徹底解説。実在するシンプルかつ少し風変わりな例を用い，試行錯誤と決断の過程，考え方をたどりながら，ゲームを司るしくみを探ります。こんなゲームを作りたい！と思ったそのとき，ひらめきを形にするための秘訣が満載です。

最適化問題へのモデル化と、基本的なアルゴリズムを俯瞰し、最適化という考え方の基礎をしっかりと固める。大事なことは、いつの時代も変わらない。イメージしやすい具体的な例や、理解の定着にかかせない演習問題も充実！ 【推薦の言葉】 数理最適化は、問題解決のための数学である。今では、その成果を実装したソルバーが簡単に手に入るようになった。直面する問題を解決するには、まずそれをモデル化し、適切な最適化手法を適用するという手順を踏む。 本書は、豊富な実例を通して、モデル化の勘どころを説明し、さらに広範な最適化手法それぞれを、基本から分かりやすく解説している。この分野全般を知るための「最適解」として推薦したい。 ――茨木俊秀(京都情報大学院大学学長) 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/introduction-to-optimization/main 【主な内容】 第1章 数理最適化入門 1.1 数理最適化とは 1.2 最適化問題 1.3 代表的な最適化問題 1.4 本書の構成 第2章 線形計画 2.1 線形計画問題の定式化 2.2 単体法 2.3 緩和問題と双対定理 第3章 非線形計画 3.1 非線形計画問題の定式化 3.2 制約なし最適化問題 3.3 制約つき最適化問題 第4章 整数計画と組合せ最適化 4.1 整数計画問題の定式化 4.2 アルゴリズムの性能と問題の難しさの評価 4.3 効率的に解ける組合せ最適化問題 4.4 分枝限定法と切除平面法 4.5 近似解法 4.6 局所探索法 4.7 メタヒューリスティクス

機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん，機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み，それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として，機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。 Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが，モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて，モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが，データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し，説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。 本書では，このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について，実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。 1章: 機械学習の解釈性とは 2章: 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する 3章: 特徴量の重要度を知る～Permutation Feature Importance～ 4章: 特徴量と予測値の関係を知る～Partial Dependence～ 5章: インスタンスごとの異質性を捉える～Individual Conditional Expectation～ 6章: 予測の理由を考える～SHapley Additive exPlanations～ 付録A: R による分析例~ tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する~ 付録B: 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する 2章では極めて高い解釈性を誇る線形回帰モデルを通して，予測モデルに求められる解釈性について説明します。以降の4つの章では，それらの解釈性をブラックボックスモデルに与えるPFI, PD, ICE, SHAPと呼ばれる手法について解説します。 本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し，実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。機械学習の解釈手法は強力な反面，使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。

近年，確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので，モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。このため現実のデータ解析に極めて有効な手法と評価されている。 背景には，コンピュータの計算速度の向上，大規模のデータが入手しやすくなったこと，モデリングの試行錯誤を極めて簡単にする確率的プログラミング言語の進歩がある。こうした言語の中から，本書ではフリーソフトであるStanを紹介する。Stanは優れたアルゴリズムを搭載し開発も急速に進んでいるパッケージであるが，R用のパッケージであるRStanが並行して公開されているためRから手軽に利用することができる。Stanの記述力は高く，階層モデルや状態空間モデルをわずか30行ほどで書くことができ，推定計算も自動で行なわれる。さらに解析者の問題にあわせたオーダーメイドの拡張が簡単に可能だ。 一般にベイズ統計を扱う書籍は初歩的な内容にとどまるものか，難解な数式が多く実際の問題への応用が難しいものが多い。しかし，本書はこれらの書籍とは一線を画し，現実のデータ解析を念頭に置いて非常に実践的な内容に仕上げた。本書でStanとRを介して身につけた統計モデリングの考え方は，Stanの文法が変化しても，他の統計モデリングツールを扱う場合にも，大いに役に立つと確信している。

※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。 オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎。ディープラーニングのベースであるニューラルネットワークと、ニューラルネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズムであるバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を初学者にもわかりやすく解説。また画像認識の分野で高い効率性を発揮する畳み込みニューラルネットワークについてもコード付きで解説することにより、入門書であるにもかかわらず本格的AI開発の入り口まで学ぶことができます。 ［本書の特徴］ ・はじめてPythonに触れる方のために、Python本体と数値演算ライブラリNumPyによるプログラミングの基礎を解説しています。 ・文系エンジニアのために、微分や線形代数など、ニューラルネットワークの理解に必要な数学の知識を解説しています。 ・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。 ・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。 ・Python3、Jupyter Notebook対応。

ゲーム開発者、AIエンジニア、 すべての意思決定に悩んでいる方に必見！ 戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書 【戦略ゲームAIについて】 戦略ゲームの元にとなるストラテジー＆シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。 近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー＆シミュレーション要素が取り入れられており、 いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。 またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。 【本書の特徴】 ストラテジー＆シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、 国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。 基本的な技術の概論の解説から始まり、 著者が注目するシミュレーション＆ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、 ビジュアルを交えながら解説します。 【読者対象】 ・ゲーム開発者 ・AI開発者 ・意思決定に興味を持つ方 【本書のゴール】 戦略ゲームAIの仕組みを学ぶことができる 【プロフィール】 ゲームAI研究者・開発者。 京都大学で数学を専攻、大阪大学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）。 博士（工学、東京大学）。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。 国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事など。 ※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。

ブログだけで５億円稼いだ男の全ノウハウを公開！ 最短で収益を出すブログの始め方、読んだ人を行動させるライティング、グーグルに負けないＳＥＯ対策、ブログが劇的に変わるアクセス解析法、影響力を高めるＳＮＳ活用法、ブログ継続のコツ。大逆転ノウハウをすべて教えます！ 「副業クエスト」管理人、きぐち氏の初著書。コンビニバイトとして生活費を稼ぎながらブログを書き続け、５億円を達成した男は何をしてきたのか？ 本企画は、ブロガーきぐち氏の「ブログ収益化の全ノウハウとこれまでの軌跡」に焦点を当てたものです。しかしその道のりは、決して順風満帆だったわけではありません。 最初の３年間は無収入。決して諦めず、コツコツ記事を書き続け、４年目にしてようやく収益が出るように。その後は右肩上がりで収益が伸び続けるも、Ｇｏｏｇｌｅのアルゴリズム変更により収益は激減。対策を打ち、持ち直してきたところで、今度はトレンドの変化が起こり、ブログコンセプトの変更を迫られる――― 「ブログで稼ぐノウハウ」の解説にとどまらず、５億円を稼ぐまでの軌跡にも焦点を当てており、著者の「１８年間の血と汗と涙」を追体験できます。

ニーチェだったら、現代テクノロジーをどう見るだろう？ 挑戦的「思想実験」の書が上陸 【本書の概要】 ・ニヒリズムの観点から、テクノロジーと人間の関係を読み解く ・SNSや有名アプリ・サービスを題材に、人が「無」に向かう構図を解説 ・現代の研究や調査、理論を反映、ニーチェの哲学が現代に通用することを示す 【人を虚無に導く企業やサービス】 Facebook, Twitter, Netflix, YouTube, Google, Pokemon GO, Fitbit, Uber, Airbnb, Tinder, etc. 【対象読者】 ・哲学的観点から現代テクノロジーとの向き合い方を考えたい人 ・AIやアルゴリズムが人に与える影響が気になる人 ・テクノロジーと自己の関係を見直し、批判的かつ楽観的な思考を得たい人 ※哲学理論が登場します。不慣れな方は事前に目次や内容を確認ください ※テクノロジーの専門知識は不要ですが、流行のアプリやサービスは知られているものとして扱っています 【まえがきより】 ニーチェが分析していたのはテクノロジーではなく、 道徳や宗教とニヒリズムの関係だが、 この分析はテクノロジーにも当てはまる。 私たちは、テクノロジーを通じて倫理的な目標を追求している。 テクノロジーはユーザーの信仰を育み、ユーザーの献身を引き出している。 こうした構図から、テクノロジーにニーチェの哲学・思想が当てはまると確信した。 本書はニーチェの思想に対する新たな解釈を探るものではない。 人とテクノロジーの関係について、ニーチェの哲学をヒントに、 その優れた批判的視点を養うことを目指したものだ。 ※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。 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。 プログラミングの土台「アルゴリズム」をストーリーで理解する絵本。みんなアルゴリズムを見つけながら暮らしているんだって！

※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。 本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。 実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。 また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。 これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。

※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。 数式でもない実装でもない、 半径3メートルの身近なアルゴリズムはこんなにわかりやすい！ プログラミングにおいて、アルゴリズムは欠かせません。 それは「Hello World」から昨今のAIやIoTに代表される機械学習や ディープラーニングに至るまで変わりません。プログラミングとは、 裏を返せば、アルゴリズムをいかにして見通しよく実装するかにあるからです。 けれども、アルゴリズムの学習というと、七面倒臭い理屈の山と数式の谷間で 迷子になるのが、これまでの一般的な在り方でした。 そこで本書は、イラストを多用し、デファクトと言われるアルゴリズムが なぜデファクトなのか。けれども場合によってはデファクトたりえないのは なぜなのか。その差を分ける基準は何なのかを平易に解説してくれます。 アルゴリズムと聞くとアレルギー反応をおこす方でも、安心して その奥深い世界の扉から漏れてくる、豊かさの一端に触れることが出来るはずです。 【目次】 第1章　あれもこれもアルゴリズム 第2章　並べたり差し込んだり選んだり：ソート 第3章　同じ手順で何度でも：再帰 第4章　ちっちゃくしてから考えよう：クイックソート 第5章　関連付ければ話も早い：ハッシュテーブル 第6章　グラフを作れば見えてくる：幅優先探索 第7章　本からピアノへ物々交換大作戦：ダイクストラ法 第8章　問題は続くよどこまでも：貪欲法 第9章　ドロボーは計画的に：動的計画法 第10章　分類したら予測して：ｋ近傍法 第11章　この先にはなにがあるの？ 第12章　答え合わせ ※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。 もう1問正解できれば合格なのに！という方へ。 今度こそ合格したい人のための基本情報午後試験の強化書！ 基本情報技術者試験（FE)で、多くの受験生がつまずく午後問題の問8「アルゴリズム問題」。 午後試験において大きな配点の選択必須問題だからこそ、ちゃんと理解して合格を目指しましょう。 本書では、多くのIT関連書籍を執筆してきた人気講師が、アルゴリズム問題を理解するための核である「擬似言語」を、 過去問を使いながら、丁寧に解説します。制限時間内にきっちり解き切ることができるようになりますよ。 【本書の特徴】 1.過去問をもとに解法テクニックを学べるから、合格力が身に付きます。 2.「大事なのに、他書で扱いの薄い分野」を正面からちゃんと扱っています。 3.選ばれ続けている定番教科書が、最新傾向を踏まえて再登場です。 【対象】 ・アルゴリズム問題に苦手意識をもつ方 ・あと一歩、合格に点数が足りない方 ・いつも制限時間内に解けない方 【目次】 CHAPTER1：擬似言語とは何か CHAPTER2：擬似言語の仕様 CHAPTER3：擬似言語を読む練習 CHAPTER4：擬似言語を読む練習の仕上げ CHAPTER5：アルゴリズム問題の解き方のコツ CHAPTER6：アルゴリズム問題演習 ※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。 プログラミングの基礎からはじめて、30日後にはウィンドウシステムを有する32bitマルチタスクOSをフルスクラッチで作り上げるという入門書。ビギナーでも無理なく作成できるようPCの仕組み・アセンブラ・Cの解説から始まり、試行錯誤を繰り返しながらアルゴリズムを学びつつ、たのしく自由な雰囲気でOSをゼロから構築していくという、他に類を見ない手法による、趣味と実用と学習を兼ね備えたOS作成の入門書です。【ご注意】本書の紙版にはCD-ROMが付属しておりましたが、電子版には付属しておりません。本書サポートサイトからデータをご入手ください。書籍中にCD-ROMに関する記述や解説がございますが、適宜読み替えをお願いいたします。 【構成】 [ゼロ日目]　開発を始める前に/[一日目]　PCの仕組みからアセンブラ入門まで/[二日目]　アセンブラ学習とMakefile入門/[三日目]　32ビットモード突入とC言語導入/[四日目]　C言語と画面表示の練習/[五日目]　構造体と文字表示とGDT/IDT初期化/[六日目]　分割コンパイルと割り込み処理/[七日目]　FIFOとマウス制御/[八日目]　マウス制御と32ビットモード切り替え/[九日目]　メモリ管理/[十日目]　重ね合わせ処理/[十一日目]　ついにウィンドウ/[十二日目]　タイマ-1/[十三日目]　タイマ-2/[十四日目]　高解像度・キー入力/[十五日目]　マルチタスク-1/[十六日目]　マルチタスク-2/[十七日目]　コンソール/[十八日目]　dirコマンド/[十九日目]　アプリケーション/[二十日目]　API/[二十一日目]　OSを守ろう/[二十二日目]　C言語でアプリケーションを作ろう/[二十三日目]　グラフィックいろいろ/[二十四日目]　ウィンドウ操作/[二十五日目]　コンソールを増やそう/[二十六日目]　ウィンドウ移動の高速化/[二十七日目]　LDTとライブラリ/[二十八日目]　ファイルと日本語表示/[二十九日目]　圧縮と簡単なアプリケーション/[三十日目]　高度なアプリケーション/[三十一日目]　開発を終えた後で

★最強最短の近道は、これだ！★ ・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！ ・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！ 【主な内容】 第1章　機械学習コンテストの基礎知識 1.1　機械学習コンテストのおおまかな流れ 1.2　機械学習コンテストの歴史 1.3　機械学習コンテストの例 1.4　計算資源 第2章　探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 2.1　探索的データ分析 2.2　モデルの作成 2.3　モデルの検証 2.4　性能の向上 第3章　画像分類入門 3.1　畳み込みニューラルネットワークの基礎 3.2　コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介 3.3　最初の学習：CNNアーキテクチャ 3.4　最初の学習：データセットの準備と学習ループ 3.5　最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング 3.6　データ拡張 3.7　アンサンブル 3.8　さらにスコアを伸ばすために 第4章　画像検索入門 4.1　画像検索タスク 4.2　学習済みモデルを使ったベースライン手法 4.3　ベースラインを実装する 4.4　距離学習を学ぶ 4.5　画像マッチングによる検証 4.6　クエリ拡張を学ぶ 4.7　Kaggleコンテストでの実践 第5章　テキスト分類入門 5.1　Quora Question Pairs 5.2　特徴量ベースのモデル 5.3　ニューラルネットワークベースのモデル

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12812-8)も合わせてご覧ください。 初学者の方々に向け，ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。 ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており，スマートフォンからIoT，クラウドに至るまで幅広い領域で，画像，音声，言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し，目覚ましい進展をもたらしています。 ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き，本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて，将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして，「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして，4つのテーマのもと，ディープラーニングや人工知能について課題を整理し，今後を考えていきます。 多様な問題を一つのアプローチ，アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段と進化していく将来につながる，長く役立つ原理，原則，考え方を紐解く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。 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

本書は、今、急速に変わろうとしている組織の学びの在り方を、どのような観点で考え、様々なテクノロジーをどう選んでいけば良いのかを考えるための基本情報を提供します。 急速に導入が進んでいる人材開発や研修、ラーニングへのAI技術の現状や選択肢、今後の展望を考える上での重要な最新情報を提供する1冊です。 パンデミックを機としてラーニング&デベロップメントが大きく変わる中、多くの日本企業においては、今後の展開と選択を考える上での間違った投資をしてしまわないため、そして未来のラーニング環境整備のための知識スキルを準備していくためにも必要な本になるでしょう。 著者 マージ・ミッチャムは、ニューロサイエンスに基づく学習設計や理論のエキスパートですが、本書では、ニューロサイエンスの観点から、チャットボットやAIを活用した学習の有効性や、それらの最新テクノロジーを取り入れる上で考慮すべきことが示されていました。そして、ニューロサイエンスの観点から、事象をイメージしやすいように「ストーリー」として語るところから、ラーニング・プロフェッショナルとして今押さえておかなければならないAIに関する情報を簡潔にまとめていました。 著者が言うように、生活やIoTにまつわる企業の様々なサービスや業務プロセスにどんどんAIの活用が進む中、人材開発周りにおけるAIの主体的な「活用」はまだまだ進んでいません。 AIやビッグデータに絡む人事周りのシステムについてのBUZZワードは、そのシステムを振興する立場からの情報は多いのですが、「タレントマネジメント」も「ピープル・アナリティクス」や「データ・ドリブン人事」も、その大前提となる使う側の「人事」の基本的な「組織戦略」が描かれないまま、システムが独り歩きしていたり、「流行」に乗り遅れないためにシステム導入やアプリケーション導入が目的になってしまっていたり、という現状もあるようです。結果、システムやアプリケーション上に既製機能として搭載されているアルゴリズムによる定型レポートを報告することが「データ・ドリブン人事」になっていたり、データの蓄積やラーニングの配信が自動的に行われるようになったことがLMS導入のメリットになってしまったり、ということもあるかもしれません。 人材開発や研修に関わる企業の人事部門や研修を提供するプロフェッショナルとして、主体的に戦略としてAIを活用していくためには、そもそもAIとは何なのか、どの程度それを知っておかなければ「活用する」にあたっての課題も明確にならないのかを整理するための入門書として、新しい一歩を踏み出すための一助になるでしょう。 【目次】 第1章: さあ、スマートマシンが入れてくれたコーヒーの香りで目覚めよう―テクノロジーラーニングはすぐそこに 第2章:ロボットを使って自分自身を再起動する 第3章:機械(マシン)との対話 第4章:LMS(学習管理システム)をよりスマートに 第5章:正しい選択をしよう 第6章:ラーニングの未来:我々はどこに向かうのか 第7章:訳者から日本の読者へ 日本版特別編:翻訳者より日本の読者に向けて 付録:ツール・リソースページ

※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。

★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。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2023/978-4-297-13250-7)も合わせてご覧ください。 "秒"でバズる！ フォロワー"0人"から成果を出すSNSマーケティングの新法則 日本でのユーザー数が1,300万人を超えたと言われるTikTok。現在もっとも拡大し，かつ影響力のあるSNSであるといえます。本書はこうしたTikTokをビジネスに活用し，バズる動画を制作することでファンを獲得。商品の販売や契約，採用などにつなげていくためのノウハウを解説する書籍です。TikTokビジネスの成功のポイントは「アルゴリズム」と「アカウント設計」にあるという考えのもと，TikTokの仕組み，バズるための型，動画の作り方を解説。また，飲食店，美容師，採用など，業種別のTikTokアカウント設計例を解説します。著者はTikTokの累計フォロワー数が約46万人を超えるガリレオこと前薗孝彰氏。自身の経験と250以上の企業および個人に対するコンサル経験をもとに，TikTokでビジネスを成功に導くノウハウを伝授します。

シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版！ ★「Kaggleで勝つ」準備をしよう！★ 初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。 ・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく！ ・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ！ ・充実の本音対談で、やさしくサポート！ ・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。 【本書のサポートページ】 https://github.com/upura/python-kaggle-start-book 【実践Data Scienceシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html 【主な内容】 第1章　Kaggleを知る 1.1 Kaggleとは 1.2 Kaggleで用いる機械学習 1.3 Kaggleのアカウントの作成 1.4 Competitionsページの概要 1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方 第2章　Titanicに取り組む 2.1 まずはsubmit！　順位表に載ってみよう 2.2 全体像を把握！　submitまでの処理の流れを見てみよう 2.3 次の一手を見い出す！　探索的データ分析をしてみよう 2.4 ここで差がつく！　仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう 2.5 勾配ブースティングが最強？！　いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう 2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち？！　ハイパーパラメータを調整してみよう 2.7 submitのその前に！　「Cross Validation」の大切さを知ろう 2.8 三人寄れば文殊の知恵！　アンサンブルを体験しよう. 第3章　Titanicの先に行く 3.1 複数テーブルを扱う 3.2 画像データを扱う 3.3 テキストデータを扱う 第4章　さらなる学びのために 4.1 参加するコンペの選び方 4.2 初学者にお勧めの戦い方 4.3 分析環境の選択肢 4.4 お勧めの資料・文献・リンク 付録A　サンプルコード詳細解説 A.1 第2章 Titanicに取り組む A.2 第3章 Titanicの先に行く

新幹線発展の陰に航空機の最先端技術あり！ 2014年は新幹線誕生50周年の節目の年。計画段階のころ、「これからは自動車、航空機の時代。もはや鉄道は時代遅れ」と揶揄されたが、鉄道界は“新幹線”を完成させ、逆風を跳ね返し、大いなる発展を遂げた。新幹線誕生から時速３２０キロ突破まで、発展の陰には鉄道マンと航空技術者の協力があり、空気流体力学や遺伝的アルゴリズムなど最先端の航空機開発の技術があった。“新幹線の生みの親”島秀雄氏、成瀬功氏（ＪＲ東海）、藤井孝藏氏（ＪＡＸＡ）ら関係者への取材で得た膨大な証言を基に、奇跡の躍進を描く渾身のノンフィクション。

『コンピュータはなぜ動くのか』19年ぶり、待望の改訂第２版！ 「これからの10年も通用する基本」を身につけよう！ ハードウエア、ソフトウエア、データベース、ネットワーク、セキュリティというコンピュータを使いこなすうえで必要な知識をこの１冊で解説します。 ハードウエアの基本的な仕組み（プロセサ、メモリー、入出力）から、ソフトウエアの実際（プログラム、アルゴリズム、データ構造、データベース、ネットワーク）とシステム構築までをカバー。これからプログラマやＳＥを目指す入門者から、基本をひと通り学びたい文系エンジニア、さらには、もう一度学び直したいベテランエンジニアまで、コンピュータを動かして成果を得ることの楽しさと仕組みを知りたい人に役立つ内容です。 【改訂のポイント】 今後10年通用するよう内容を全面的に更新。具体的には以下の通りです。 ・「コンピュータを作ってみよう」では「COMET II／CASL II」に対応。 ・プログラム部分はPythonでの記述に一部変更。 ・データベースではMySQLに変更。 ・暗号化では共通鍵暗号方式から公開鍵暗号方式に変更。

「余白」にこそ価値がある。 聴覚騒音、情報騒音、内部騒音という3つの騒音を静め、 調和や真実、本当の自分にたどり着くための33の方法。 心の静けさを失い、何かに没入する経験を失い、 人生の指針を失いがちな私たちのための、 大切な静寂を得るための実践的な指南書。 世界13ヵ国で刊行。 私たちは騒音や刺激、情報にまみれた皮相な世界を生きている。 しかし、人気のアプリや特効薬、複雑なアルゴリズム、ライフハックが、 あなたの人生の問題や、世界を覆う倦怠感を解決することはない。 静寂の不足を解決し、より良い社会を築くための、静かな感動を呼ぶ書。

【ChatGPTをソフトウェア開発で活用しよう！】 ChatGPTに一番相性がいいのは、ソフトウェア開発かもしれません。コンピュータのことはコンピュータに聞くのがいい！ 「ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？」エンジニアならば誰しも考える疑問です。本書は、ベテラン技術者が真正面からChatGPTにあたり、その性能をさまざまな点から検証しいきます。Officeなどのドキュメントの自動生成だけでなく、ソフトウェア設計やテスト、リファクタリングで活用など目からうろこの活用術を解説。 単に質問に答える人工知能ではありません。開発の仲間としてChatGPTを使う方法を紹介します。 ■こんな方におすすめ AIのソフトウェア活用を検討しているプログラマー。ChatGPTの活用を考えているエンジニアなど。 ■目次 ●第1章 ChatGPTで何ができる？なぜできる？ 　　1-1 ChatGPTで何ができる？ 　　1-2 なぜそんなことができるのか？ ●第2章 プログラミングでの活用 　　2-1 自動コード作成 　　2-2 エラー対策 　　2-3 クラス化について 　　2-4 状態遷移表でコードを生成 　　2-5 デザインパターンを提案してもらう 　　2-6 アルゴリズムを提案してもらう 　　2-7 段階的積み上げ手法 　　2-8 コードの変換 　　2-9 付記：テストケースの注意点 ●第3章 リファクタリングでの活用 　　3-1 隙間時間でお気軽リファクタリング 　　3-2 コメントとドキュメンテーション 　　3-3 セキュリティの脆弱性チェック 　　3-4 例外処理と論理完全性の改善 ●第4章 ドキュメントの自動生成 　　4-1 PowerPointのスライドを自動作成 　　4-2 Wordドキュメントの自動作成 　　4-3 Excelと連携しドキュメントを自動作成 　　4-4 diagramsを使ってクラウド図を作成 　　4-5 dbdiagram.ioでER図を作成する ●第5章 各種開発手法の提案 　　5-1 DDDによる設計と実装 　　5-2 TDDによるテストからの実装 　　5-3 ChatGPTとソフトウェア開発のアプローチ ●第6章 学習プロセスでの活用 　　6-1 分野別の学習 　　6-2 プログラミング言語の学習 　　6-3 ChatGPTは学習を加速する ●第7章 ChatGPT APIを活用する 　　7-1 最も基本的な使い方 　　7-2 要約をしながら文脈をつなげていく 　　7-3 社内データベースに日本語で問い合わせる 　　7-4 社内データベースと連携してユーザーサポートをする ●第8章 ChatGPTで長文データを扱う 　　8-1 LlmaIndexで長文データを扱う 　　8-2 LangChainで長文データを扱う ●第9章 長文をChatGPTで扱うコツ 　　9-1 LangChainの仕組みとは 　　9-2 Chainsでタスクをつなげる 　　9-3 Chainsによるチャットボットの例 　　9-4 Agentによるコードの実行 　　9-5 Agentによる判断・実行・プロセスの自動化 　　9-6 AgentによるChatボットの最終形 ■著者プロフィール 小野哲：ソフトウェア開発歴40年を超えるプロ技術者。技術評論社では『逆算式SQL教科書』『最新図解 データベースのすべて』『3ステップで学ぶOracle入門』など書籍がある。そのほかに『現場で使えるSQL』（翔泳社）など。ウェブアプリからデータベースまで幅広い知見と技術を持ち、最近ではPythonでアプリ開発を請け負う。

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。

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。

人工知能は脅威か? 救世主か? 「人類とは何か」が分からないまま、AIを理解することはできない。 火、言語、農業、都市……人類の歴史をひも解きながら、AIの本質にせまる。 ロボット。仕事。自動化。人工知能。意識をもつコンピュータ。スーパーインテリジェンス。 豊かさ。仕事のない未来。「役に立たない」人間たち。「不足」の終焉。創造するコンピュータ。無限の富。仕事の終焉。永遠なる下層階級。 インターネットの記事で、こういう類の言葉が踊るニュースを目にしたことはないだろうか。 その筋書きは、未来への希望に満ちたポジティブな場合と、恐怖に満ちた暗い場合がある。 なぜこのような両極端な話になってしまうのだろうか。 様々な分野の、豊富な知識を持つ優秀な専門家たちの未来予測は、ちょっとどころじゃなく大幅に異なり、ときに真っ向から対立する。 なぜビル・ゲイツやスティーブン・ホーキングやイーロン・マスクは人工知能(AI)を恐れ、 近い将来、人類の生存を脅かす存在になると警告するのだろうか? そしてなぜ、同じように大物のマーク・ザッカーバーグ、アンドリュー・エン、ペドロ・ドミンゴスらは、 そういった主張がばかげていて反論するまでもないと一蹴するのだろうか? この論争の全てに根気よく付き合ったとしても、そこから得られるのは、混乱とフラストレーションくらいだろう。 この状態を脱することはできるだろうか? 私は、きっとできると考えている。 まず、専門家の意見が大きく食い違うのは、それぞれが知っていることが違うのではなく、信じていることが違うためであることを理解しよう。 ただし、この本は、私自身の意見を声高に述べるものでは全くない。 読者がこの本を読み進めるとき、私の意見がどうであるかにはたいした意味はないだろう。 私のゴールは、この本を読み終えたあなたが、この本で取り上げる問いにあなた自身の信条がどういう答えを導くか十分に理解できていることだ。 さて、この旅はどこから始まるだろう? 実は、はるか昔、言語が発明された頃まで遡る必要がある。 私たちがこの本で取り組む問題はトランジスタやニューロンやアルゴリズムではない。 現実、人間性、心の本質に関する問いなのだ。「人間とは何か?」と問う前に 「ロボットはどの仕事を人間から奪うのか?」と問うから、おかしなことになる。 最初の質問に答えられない限り、二つ目の問いに意味のある答えを出すことはできない。 そこで、私はあなたを、10万年にわたる人類史を眺める旅に招待し、旅の途中で様々な問いについて論じながら、来るべき未来について思いをはせようと思う。 この本は、旅そのものだ。あなたが私と共に旅をしてくれることをうれしく思う。

コンピュータと人を結ぶ窓口である入力プログラム（IME）は一見シンプルですが，その言語，特に日本語の扱いにはソフトウェアレベルの数多くの工夫が詰まっています。本書では，いまどきの日本語入力システムで利用されている変換アルゴリズムや機械学習といった技術を紐解きます。また，かな漢字変換エンジンの実装を通じて，いかにして変換精度を向上させるか，効率よく日本語を入力するかを丁寧に解説。広くソフトウェア開発者，プログラマの方々へ，新たな技術が続々と取り込まれているIMEのいま知っておきたい基本を紹介します。

人間は成長するに従い言語コミュニケーション能力、運動能力を獲得していく。同様のプロセスをロボットに行わせることが研究されている。脳を代替させる演算装置にはアルゴリズム、数理モデルをつくり、目の代わりになる視覚センサ、運動器の代わりになる。人工知能研究者やロボット研究者の仕事は、「知能を創ること」とも言える。本書では、記号創発ロボティクスのアプローチを紹介し、知能のメカニズムに迫る。(講談社選書メチエ)

※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。 確率とコンピュータの深くて不思議な関係とは? 「僕」と四人の少女が、乱択アルゴリズムの世界に挑む魅惑の数学物語。 累計10万部を突破し、数学書としては異例のベストセラーとなった「数学ガール」シリーズの第四弾です。 今回のテーマは、乱択アルゴリズムです。私たちは、乱数や確率を用いることで、未来への確定的な予測を行ったり、 複雑な解析をシンプルにすることができます。 本書では、こうしたランダムの力が生み出す世界を、純粋数学的な側面とプログラム的な側面の両方から解説し、 乱択アルゴリズムの理解を目指します。 コンピュータの得意な新入生リサが登場し、彼らの淡い恋に新たな進展も見られます。 シリーズの読者はもちろん、数学に関心のある読者に最良の一冊です。

電車の中や部屋の中、気が付けばいつもスマホをスクロールしている。本当は何が知りたいのか、自分に何が必要なのかわからないままSNSの世界に浸り続け、気が付けば自分自身を見失ってしまった――。 スマホ時代の過剰な繋がりによって失われた〈私〉を私たちはどうやって取り戻すのか。気鋭の哲学者による現代を生き抜くための思考法！ 【本書の主な内容】 第1章 デフォルトの〈私〉 ――――動物になるか、善い人になるか ・ミニオンズの憂鬱 ・パッケージ化された善に警戒せよ ・目を閉じて、〈私〉の声を聴く 第2章 〈私〉を取り戻すための哲学的思考 ・「新デカルト主義」宣言 ・判断しなくてよいという判断 ・批判的思考のプロトタイプ 第3章　ポスト・トゥルースを終わらせる ・SNSを気にする学生 ・「正しさをめぐる争い」は終わりにする ・陰謀論は理性と情動に訴える 第4章 　ネガティブなものを引き受ける ・対話とネガティブ・ケイパビリティ ・アルゴリズムと自己消費 ・「弱いロボット」から考える

初学者の方々に向けた，ディープラーニングの技術解説書。 2012年に一般画像分類コンテスト（ILSVRC）で衝撃的な性能を達成したAlexNetの登場以来，急速な進化を遂げているディープラーニング。現在の人工知能/AIの発展の中核を担っており，スマートフォンからIoT，クラウドに至るまで幅広い領域で，画像，音声，言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し，目覚ましい進展をもたらしています。一方，その成長の過程は決して一筋縄ではなく，無数の試行錯誤がありました。 本書では，ディープラーニングの「今」に焦点を当て，「基本機能」を中核に技術面から可能な限り正確にまとめ，どのようなしくみで動いているのか，どのような問題に使えるのか，何が難しいのかまで平易に解説。 多くの問題を一つのアプローチ，アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段とパワーアップしていく将来につながる，長く役立つ原理，原則，考え方を平易に紐解く1冊です。

ポーター、コトラー、ミンツバーグ、 「ダイナミック・ケーパビリティ」のデビッド・ティースに、 「両利きの経営」のチャールズ・オライリー ……。 「世界標準の経営学者」たちは、今、何を考えているのか？ 入山章栄、興奮。 まさにドリームチーム。 ありえないほど豪華な17人。 【世界トップのスター研究者による全17講】 ポーター教授のCEO論／ダイナミック・ケーパビリティ／両利きの経営／オープンイノベーション／コトラー教授から、ニューノーマルのマーケティング論／社会的インパクト投資／ステークホルダー理論／パーパス経営／リーダーシップの経営心理学／マーケットデザインで読み解く起業マネジメント／ネットワーク効果で読み解くプラットフォーマー／デジタルトランスフォーメーション（DX）／AIと雇用の未来／AIとアルゴリズムの進化論／日本のイノベーション力／デジタルマーケティング／ミンツバーグ教授の資本主義論

本書は「Pythonだけ」を学ぶ本ではありません。Pythonを使ってプログラミングを紹介していますが、伝えたい内容はPythonに限らない「プログラミング全般」の知識です。 プログラマになるためのスキルを独学できる本です。Pythonプログラミングの基本を学べるだけでなく、プログラマとして必要なスキル(シェル、正規表現、パッケージ管理、バージョン管理、データ構造、アルゴリズム、仕事の始め方・やり方)もひと通り学べるのが特徴です。 「プログラミングを始めたい」「できればその道でプロを目指してみたい」――そんな読者にオススメです。 本書の著者、コーリー・アルソフ(Cory Althoff)は、「独学プログラマー」です。本書は、彼が独学で、ゼロからプログラミングを学んだ体験に基づいて書かれました。 プログラミングを独学で身に付けるために、著者がPythonを通して学んだエッセンスが書かれています。彼の独学プログラマーとしての学び方は、Amazon.comでの本書の評価を見るとわかるように、多くの人に支持されています。

※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。 東京大学特任准教授 松尾 豊氏 推薦！　人工知能プログラミングに必要な数学を、ゼロから抜け漏れなく、体系的に学ぶ！　数学を復習したいエンジニアに！ 大人気「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者がおくる、人工知能プログラミングに必要な数学を、やさしく学ぶ参考書が登場！ キホンのキホンからおさらいするから、ニガテな人でも大丈夫！ 後半では、Pythonのコードを動かしてさらに理解を深められます！ ■本書の目的 ・人工知能関連の書籍に現れる数式への抵抗感をなくし、専門書を読むための数学基礎力をつけます。 ・いくつかの人工知能のアルゴリズムを理解し、数式の意味を理解できるようにします。 ■本書の特長 ・ゼロからおさらいするので、誰でも読めます。 ・人工知能プログラミングに必要な分野に特化しています。 ・演習問題や例題で、理解を深められます。 ■本書の対象読者 ・人工知能アルゴリズムを用いてモデリングをしているが、その根底のアルゴリズムはブラックボックスであり、数学を復習したい方。 ・人工知能アルゴリズムを体系的に学びたいが、数学を忘れており、専門書に現れる数式が理解できない方。 ・人工知能アルゴリズムに興味があるが、ハードルが高いと感じている方。

※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。 【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。

図を多用し、その仕組みをたとえを使いながら見せることに重点を置いています。 著者が選んだ基準は、(1)インターネットでメールやブラウザを利用する一般ユーザーの日常のコンピュータで使われていること、(2)特定の状況や高度のソフトウェアだけに使えるものは除くこと、(3)基本的にコンピュータ・サイエンスの理論に基づくこと、です。 扱っている9のアルゴリズムのテーマは、検索エンジンのインデクシング、ページランク、公開鍵暗号、誤り訂正符号、パターン認識、データ圧縮、データベース、デジタル署名、計算不能性。

■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。

※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。 技術者は日常的に技術用語を使って考え、問題を解決しています。技術用語の中には、技術者が長年培ってきたアイディアやグッドプラクティス、それに問題解決のエッセンスが凝縮されています。 たとえば、技術用語としての「バッファ」は、データを生産するプロセスと、データを使用するプロセスの間に置かれた緩衝領域を意味します。この技術用語の発想を日常生活に適用するなら、私たちが使っている「財布」はバッファとしての役割を持っていることがわかります。さらに、いったん蓄積させることで価値を生み出すプリペイドカードにもバッファの発想が生きていることがわかります。 また、技術用語としての「ボトルネック」は、システム全体のパフォーマンスを決定するポイントを意味します。システム全体のパフォーマンスを上げるためには、やみくもに改善するのではなく最初にボトルネックを見つける必要があります。会社の承認プロセスで、特定の人物が意志決定のボトルネックになることはよくあります。ボトルネックになっている人物の承認速度を上げなければ、全体のパフォーマンスは上がりません。 本書で取り上げる技術用語はプログラミング全般、アルゴリズム、セキュリティ、マルチスレッドなど多岐にわたります。このような技術用語の意味を知り、それを用いた技術者の発想を日常生活に適用させることで、業務の改善や学業の効率化、創造力の育成などに生かすことができるでしょう。 技術者の発想に関心をもっている学生から社会人、発想力や創造力を高めたいと思っているビジネスマン、組織をうまく動かしたいと思っているリーダーなど、現代を生きるすべての読者にとって最適の読み物です。 なお、本書は『Software Design』（技術評論社）の連載を加筆修正して書籍化したものです。

私たちはまだ、「自由」を知らない――。 覆される常識の先に、ありえたかもしれないもうひとつの世界が浮かび上がる。 気鋭の哲学者による、心揺さぶる倫理学（エチカ）入門。 ★現代人の「思考のOS」を書き換えるスピノザ哲学のエッセンス★ □すべての個体はそれぞれに完全である。 □善悪は物事の組み合わせで決まる。 □「力」こそ物の本質である。 □自殺や拒食の原因は人の内側にはない。 □一人ひとりの自由が社会の安定につながる。 □必然性に従うことこそ自由である。 □自由な意志など存在しない。 □意志は行為を一元的に決定しない。 □真理の外側に真理の基準はない。 □新しい主体のあり方が真理の真理性を支える。 ＊「NHK 100分de名著」『スピノザ　エチカ』に新章を加えた増補改訂版＊ ［目次］ はじめに １． 組み合わせとしての善悪 　１）スピノザとは誰か 　２）哲学する自由 　３）神即自然 　４）『エチカ』はどんな本か 　５）組み合わせとしての善悪 　６）善悪と感情 ２． コナトゥスと本質 　１）コナトゥスこそ物の本質 　２）変状する力 　３）多くの仕方で刺激されうる状態になること 　４）コナトゥスと「死」の問題 　５）万物は神の様態 　６）神は無限に多くの属性から成る 　７）コナトゥスと社会の安定 ３． 自由へのエチカ 　１）「自由」とは何か 　２）自由の度合いを高める倫理学 　３）自由な意志など存在しない 　４）行為は多元的に決定されている 　５）現代社会にはびこる意志への信仰 ４． 真理の獲得と主体の変容 　１）スピノザ哲学は「もうひとつの近代」を示す 　２）真理は真理自身の基準である 　３）真理と向き合う 　４）物を知り、自分を知り、自分が変わる 　５）主体の変容と真理の獲得 　６）AIアルゴリズムと人間の知性 ５． 神の存在証明と精錬の道 　１）懐疑の病と治癒の物語 　２）真理への精錬の道 　３）精錬の道は自ら歩まねばならない 　４）対話相手としてのスピノザとデカルト おわりに

本書では，脳の各部位がどんな役割を持ち，どうやって情報を処理しているのかを解説し，人間らしい知能を実現するにはどのようなしくみが必要かふれていきます。続いて，身近にある人工知能のなかで動いている機械学習やディープラーニングなどのコンピューター技術のしくみを説明します。人間の脳のしくみと最新の機械学習のアルゴリズムを照らし合わせてみると，なんだか人間のような知能が再現できそうな感じがしてきます!

AIの時代の競争と経営の基本原理を明らかにし、組織変革の道のりとリーダー行動までを網羅。 AIの時代の競争と経営における不可逆的な変化の本質とは何か。なぜAIを部分的ではなく、企業の中核に据える変革が求められているのか。ハーバード・ビジネス・スクール教授が、医療系スタートアップからアマゾンやマイクロソフトまで、さまざまな企業の事例を分析し、その成功と失敗を具体的に描き出す。企業が真のデジタル変革を進めるためのフレームワークを提示した一冊。 新旧企業の経営層、DX推進担当マネジャーの必読書！ 榊原彰氏（パナソニックコネクトCTO ） 「生成AI祭りで浮かれてる場合じゃない。デジタルテクノロジーの上でこそ成り立つビジネスモデルとオペレーティングモデルをいかに作り、整合させるのか。今こそ取り組むべき戦略とリーダーシップを再確認する時だ」 サティア・ナデラ（マイクロソフトCEO） 「企業を見直し、AIファースト・カンパニーになるためには何が必要かを説明する重要な一冊だ。AIによるインパクトに関心がある人はみな、この本を読むべきだ」 クレイトン・クリステンセン（ハーバード・ビジネス・スクール教授、『イノベーションのジレンマ』著者） 「デジタル経済とAIの台頭により、破壊的変革の時代を迎えている。本書は、新しいビジネスの世界で生き残ることを望むリーダーにとって説得力のある必読書である」

※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】 イメージがつかめるから、わかる！楽しい！ アルゴリズムをまるごとイラストにしました。 【本書のポイント】 ・基本的な33のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストで解説 ・誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい ・各アルゴリズムの考え方や計算効率、問題点もフォロー ・全世界250万人が学んだ大人気アプリを書籍化 【内容紹介】 アルゴリズムはどんな言語でプログラムを書くにしても不可欠ですが、現場で教わることはめったになく、かといって自分で学ぶには難しいものです。 本書は、アルゴリズムを独学する人のために作りました。はじめて学ぶときにはイメージしやすく、復習するときには思い出しやすくなるよう、基本的な33のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストにしています。ソートやグラフなどの「動き」を図で追うことで、考え方や仕組みを理解する手助けをします。 よいプログラムを書くために知っておかなきゃいけないアルゴリズムの世界を、楽しく学びましょう。 【目次(抜粋)】 ●序章 アルゴリズムの基本 ●第1章 データ構造 リスト／配列／スタック など ●第2章 ソート バブルソート／選択ソート／マージソート など ●第3章 配列の探索 線形探索／2分探索 ●第4章 グラフアルゴリズム 幅優先探索／ベルマン-フォード法／A*／クラスカル法／マッチングアルゴリズム など ●第5章 セキュリティのアルゴリズム 暗号の基本／公開鍵暗号方式／デジタル署名 など ●第6章 クラスタリング k-means法 など ●第7章 データ圧縮 ランレングス符号 など ●第8章 その他のアルゴリズム ユークリッドの互除法／ページランク／ハノイの塔 など 【旧版との主な違い】 ・7つのアルゴリズム＋2つ性質の解説を加筆（クラスカル法、プリム法、マッチングアルゴリズム、ランレングス符号、一意復号可能符号、瞬時符号、ハフマン符号、文字列照合、クヌース-モーリス-プラット法） ※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。 図解イラストで楽しくわかる、アルゴリズムのしくみと、主要言語での書き方 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 第1章　アルゴリズムってなに？ 第2章　いろいろなプログラミング言語 第3章　データ構造とアルゴリズムの基本 第4章　簡単なアルゴリズム 第5章　サーチアルゴリズム 第6章　ソートアルゴリズム 付録 ●森 巧尚(もり よしなお) パソコンが登場した『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学、大阪芸術大学で非常勤講師、プログラミングスクールコプリの講師などを行っている。 著書に『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』『作って学ぶ iPhoneアプリの教科書～人工知能アプリを作ってみよう！～』（以上、マイナビ出版）、『Python1年生 第2版』『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』『Python3年生 機械学習のしくみ』『Python自動化簡単レシピ』『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（以上、翔泳社）、『そろそろ常識？ マンガでわかる「正規表現」』（シーアンドアール研究所）、『なるほど！ プログラミング 動かしながら学ぶ、コンピュータの仕組みとプログラミングの基本』（SBクリエイティブ）などがある。 ●まつむら まきお マンガ家・イラストレーター マンガ作品『ルナパーク』（青心社）、『いろいろあるのよ』（朝日新聞社）、『ビスキィの冒険』など。 『おしえて!! FLASH』など、パソコン関係の書籍イラスト、記事を多く手がける。 成安造形大学イラストレーション領域教授。

※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。 どう動くのか仕組みを理解し、スマートなコードを実現できる、データ構造やアルゴリズムの現実のコードを知りスキルアップできる。Pythonプログラマーの必須の書籍。

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。 ※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。 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。

※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、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。 本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後のAI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。 全3部構成。 ●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。 ●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる＜機械学習＞＜統計学＞＜アルゴリズム＞の3要素とその関係を解説。＜機械学習＞には 「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの＜統計学＞があり、その解を求める方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「ｋ平均法」など、多くの＜アルゴリズム＞がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。 ●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。 RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。

Googleが知ってる“あなた”は誰? 検索履歴やスマホの位置情報から自動的に生成され、 刻々と変貌しながらデジタル空間をさまよう「データの幽霊」 (=デジタル・アイデンティティー)の正体に迫る! アルゴリズム解析を前にすると、「私たちが何者なのか?」という問いは、「コンピューターは私たちを何者だと言っているか?」という問いに等しくなる。アルゴリズムによって「セレブリティー」とされたり「信用できない」とされたりするのと同じように、生身の個人としての自分を無視された私たちは、自らの生をコントロールできなくなる……。[序章より] ……著者は述べる。「私たちは、私たちの実在がもっぱらデータである世界に生きているわけではなく、私たちの実在がデータによって拡張される世界に生きている。つまり、私たちはすでにデータでできている。…テクノロジー派未来主義者の言うシンギュラリティーは決して訪れない。なぜなら、すでにここにあるからだ。」 肉体の死を超えて、自我や意識がサイバー空間の中で「生き続ける」というファンタジーは、すでにデータとなって漂流している私たち自身の迷妄である。ひとつだけ確かなことは、私たちが実在の死を迎えても、私たちの個人データはサイバー空間を漂い続けるということだ。[武邑光裕氏・解説より]

アルゴリズム革命とは、情報処理能力の飛躍的向上により、あらゆる人間活動が計測され機械によって代替される流れのこと。Fintech,IoT,Cloud Computing,AIなど、シリコンバレーの最先端の動きとこれから日本で起こることを、スタンフォード大学の研究員がわかりやすく解説。

※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】 “苦手を得意に変える”シリーズに「アルゴリズム」編が登場 基本情報の午後試験をクリアする一番の近道は、解答必須の「問8 データ構造とアルゴリズム」に正解することです!本書では、苦手意識をもつ受験生のために3つの仕掛けを作り、正解するための実践力が効率よく身に付くよう、構成しています。 曲者の擬似言語を詳しく紹介 他で目にすることはあまりない「擬似言語」が、スラスラ読めるようになる! 擬似言語×アルゴリズムを見える化 “擬似言語の動きがパッとわかる”読者特典資料を、Webから ダウンロード提供! 解法のポイントをズバリ解説 過去問題を題材に解法のポイントをつかみ、試験に合格できる 実践力が身に付く! ※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。

※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、カラー画像やDepthデータ、Bodyデータの使い方、音声データ・方向の取得方法、顔の位置・表情の検出、詳細な顔モデルの解析、3DスキャンのKinectFusion、ジェスチャーの認識方法や音声認識等について解説します。また、センサーの性能を分析し、独自処理を実装することで、Kinectを高性能化します。v2に搭載されるとアナウンスされつつ、最終的にサポート外となった心拍の取得を独自アルゴリズムで実装します。

※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。 開発や制御でよく使われる手法に絞り、使い方、特徴、留意点を解説する。「数理最適化」という世界を上手に歩くためのガイドブック。ツールがすでに提供されている手法の何を理解し、どう選び、どう使いこなすか。システム、アルゴリズム、工程、モデル、装置――最適化するべき課題をもつ人のための道案内。企業研究者が現場で実感した知恵を伝授する。

／ 今もっとも勢いのあるYouTubeチャンネル ReHacQ「あつまれ！経済の森」待望の書籍化！ ＼ お金の疑問や不安に専門家たちがズバリ答える！ 元日銀キャップで日経記者だった、経済ジャーナリスト・後藤達也さんが、 不景気だからこそ知りたい“知識ゼロ”でもよくわかるお金の守り方を、 「わかりやすく、おもしろく、偏りなく」解き明かす対談本です。 【目次】 ◉第1章　“日本銀行”は信用に値する存在なのか／ゲスト：門間一夫さん、窪園博俊さん ◉第2章　オルタナティブデータで“物価”は予測できるのか／ゲスト：辻中仁士さん ◉第3章　AIとアルゴリズムでは及ばない“投資”で勝つ秘訣／ゲスト：宇根尚秀さん ◉第4章　“ 資本市場”から日本を改造できるのか／ゲスト：松本大さん

フォロワー数だけ増やしても意味がない！ SNSマーケティングの効果を最大化する運用法とは 「SNSマーケティングの効果が出ない——」 SNSの活用に悩む中小企業経営者へ向けて、 創業から5年で250アカウントの支援を手掛けた SNSマーケティングのプロが解説！ ------------------------------------------------------ 近年、規模や業種を問わずあらゆる企業がLINEやX（旧Twitter）、InstagramなどのSNSをマーケティングに活用することが当たり前になりました。 その理由の一つとして、スマートフォンが急速に普及して老若男女を問わず数多くの人がSNSを利用するようになり、メディアとしての価値が高まったことが挙げられます。また、主要なSNSはどれも基本的に無料で手軽にアカウントを作ることができ、広告費を抑えながら自社商品やサービスの発信ができるため多くの企業がSNSをマーケティングに活用しているのです。 　 SNSマーケティングに特化したコンサルティング会社を経営する著者は、このSNSマーケティングこそ人員や予算が少ない中小企業にとって大きな効果を発揮するマーケティング手法だと断言します。しかし、実際のところ多くの中小企業はSNSの正しい運用ができていません。 SNSマーケティングといえば、一般的にフォロワー数を増やすことが重要だと考えられがちです。しかし著者によるとそれだけではマーケティング効果は低く、投稿後短時間で「いいね」がついたり返信が来たりするような工夫をすることのほうが、効果を高めるうえで重要だといいます。フォロワーの活発な動きがあることで、SNSのアルゴリズムがユーザーへの影響力が高いアカウントであると評価し、より多くの人の目に触れる機会を作り出せるのです。 　 本書では、SNSマーケティングをすでに始めているけれど結果が出ていない中小企業の経営者に向けて、SNSの仕組みまで掘り下げた効果的な指標の立て方や運用方法などを解説しています。 基本を押さえたうえで売上アップなどの効果につなげられる、実践的な一冊です。