※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 日常生活の中にだって、知っておくべきアルゴリズムはたくさんある 「あなたの100歳の誕生日は何曜日？」 「どうしてエレベータが通過しちゃうの？」 「お釣りの硬貨の枚数を最小にするには？」 本書では、このような“身近な疑問”を解く、有名なアルゴリズムを解説します。 1～9章では、日常生活の中にある“身近な疑問”を問題として取り上げ、それらの問題を解くためのアルゴリズムをわかりやすく説明しています。 コイン問題を解く「動的計画法」、最短経路を求める「ダイクストラ法」や「ベルマン＝フォード法」、クラスタリングを行う「k-means法」など、知っておくべき“必修アルゴリズム”を学べます。 プログラミング言語はPythonを使います。 補章では、Pythonを学び始めたばかりの人でも1～9章の内容を理解できるように、基本的な構文や組み込み関数、標準モジュールなどを説明しています。 これからアルゴリズムを学ぶ人、 有名なアルゴリズムの理解を深めたい人、 いろいろなアルゴリズムを知りたい人に、おすすめです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！ 「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いながら解説をした機械学習の入門書です。 いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムが図を通してわかりやすく解説をしています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。 これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。 【本書の特徴】 ・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる ・オールカラーで機械学習の図をたくさん掲載 ・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる ・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる 【本書で紹介するアルゴリズム】 01 線形回帰 02 正則化 03 ロジスティック回帰 04 サポートベクトルマシン 05 サポートベクトルマシン（カーネル法） 06 ナイーブベイズ 07 ランダムフォレスト 08 ニューラルネットワーク 09 kNN 10 PCA 11 LSA 12 NMF 13 LDA 14 k-means 15 混合ガウス 16 LLE 17 t-SNE ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

全国のプログラマを悩ませたパズル集、待望の新作！ 問題を解きながら、楽しくアルゴリズムを身につけよう 【本書の特徴】 ・パズル問題をソースコードで解く ・楽しみながらプログラミングが上達 ・4人のキャラクターによるやさしい解説 ・アルゴリズムを深く理解できる ※初歩的なアルゴリズムの知識があることを前提としています 【本書で使用する言語】 Ruby／JavaScript ※すべての問題で、上記2つの言語の解答を掲載しています ※どの言語でも活用できるような解説の仕方をしていますが、上記のどちらかを習得していると、より理解しやすくなります 【内容紹介】 コンピュータを取り巻く環境は日々、大きく変化しています。 そんな時代の変化の中でも、変わらずに 重要とされているのが「アルゴリズム」です。 効率よく処理するプログラムを作成するには、 アルゴリズムを工夫することが求められています。 本書は、さまざまな数学パズルを解くことにより、 「よいアルゴリズム」を身につけることを目的としています。 一筆書きや組み合わせなどの定番問題から、 「サンタクロースが効率よく家を回るには？」 「カップルを隣同士に並ばせない席順は？」といったものまで、 楽しみながら思考が広がる問題を70問用意しました。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 量子コンピュータのしくみの説明は、「量子とは粒であり波である」「結果は観測するまで確定しない」など、直感的には想像がつかない説明がつきまといます。そんな難解なイメージのある量子コンピュータがいかにして計算しているのかを解説する本です。 本書では、量子コンピュータのうち、ソフトウェア（アルゴリズム）のしくみを扱っています。逆に、ハードやビジネス活用に関する話はしていません。また、量子力学にも触れません。そのかわり、高校数学（主に行列）の知識さえあれば、その延長で量子アルゴリズムを理解できるよう、ていねいに、たっぷり解説します。本書に出てくる計算のルールの解説からはじめるので、難しそうと感じるかたでも、ぜひ読んでみてください。この本を片手に、量子コンピュータの「頭の中」をのぞいてみましょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 これから必ずくる量子コンピューティングの時代に備えるためのバイブル 本書は、IT分野のプログラマやエンジニアを主な読者対象として、その方々にとって特に重要な量子コンピューティングの基礎をわかりやすく解説した書籍です。 量子コンピュータについては、多くの人がクラウド越しで実物に触れられるようになった今でも、物理の専門書から学ぶか、チュートリアルやハンズオンのウェブ記事を読んで勉強するかしかありません。これから量子の力をフル活用できる人や、量子情報の考え方を利用してコンピュータサイエンスをよくしていく人材が必要になるというのに、入門書と専門書の間には大きな隔たりがあります。 本書はこれから必ずくる量子コンピュータの時代で活躍されるであろうIT分野のプログラマやエンジニアの皆様にとって、特に知っておくべき概念をできる限り網羅しています。量子コンピュータの背景、その原理や応用についても高校数学で学んだ内容を起点に数式も示しつつ、しっかりと解説しています。 第1章　なぜ量子コンピュータ？ 第2章　量子コンピュータの基本 第3章　量子計算の基本パッケージ 第4章　量子アルゴリズム 第5章　NISQ量子アルゴリズム 第6章　量子コンピュータのエラー訂正 第7章　量子コンピュータのプログラミング 第8章　量子コンピュータのアーキテクチャ 第9章　量子コンピューティングでひらく未来

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は量子ウォークを用いる探索問題について、基礎的事項から具体的計算まで丁寧に解説する。 量子ウォークとは確率論におけるランダムウォークの量子版である．従来のランダムウォークでは見られない特異な挙動を示すことから、最先端の研究対象として注目を集めている。また、その探索アルゴリズムは、量子コンピュータにも応用可能とされ大変注目されている．量子系の計算科学に関心のある多分野の読者必携の書である。

※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

情報処理に関する知識・技術のすべてについて、基礎レベルから「情報処理技術者試験」受験レベルまで、　無理なく体系的に学べるテキストシリーズ。2013年発行。

Knuth先生の名著『The Art of Computer Programming』シリーズの最初の1冊。

インターネットがあらゆるものを変えてしまった現代。今や、人々の生命や思考をもネットワーク化する「デジタル化するバイオ」の時代が目前に迫っている。サイエンス、テクノロジー、アートの結節点から問う未来。 ■執筆者 《第一部　人類のネットワーク》 序章　ビフォア・インターネット、アフター・インターネット 　伊藤穰一（MITメディアラボ所長、角川アスキー総合研究所主席研究員） 第1章　テクノロジーの前あし、アートの触角 　スプツニ子！（アーティスト、MITメディアラボ助教） 第2章　アルゴリズムが書き換える世界は人類を進化させるのか 　ケヴィン・スラヴィン（MITメディアラボ助教授） 第3章　人間の欲望のリデザイン Redesigning Human Desire 　ドミニク・チェン（博士（学際情報学）、NPOコモンスフィア理事、株式会社ディヴィデュアル共同創業者） 《第二部　アフター・インターネットの未来像》 第4章　相互憑依が拓く人類の認知進化 　藤井直敬（理化学研究所脳科学総合研究センターチームリーダー、医学博士） 第5章　オープンソースハードウェアが自己増殖する未来生態系 　田中浩也（慶應義塾大学環境情報学部准教授） 第6章　バイオ・イズ・ニューデジタル！ 　伊藤穰一 ※本文に記載されている「購入者特典」には期間が限定されているものがあります。あらかじめご了承ください。

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。

※本書は、日経コンピュータ誌の特集記事「機械学習革命」（2014年1月9日号）を 　スマートフォンでも読みやすく再構成した電子書籍です。 　専門記者によるレポートが手ごろな価格で手に入ります。 記者は、米グーグル、米アップル、米フェイスブックといった先進IT企業が注目する「機械学習」に注目し、 社会や企業にどんな変化をもたらすかを探りました。 機械学習の本質を、「知性を実現するアルゴリズムを 人間の行動パターンから自動生成することにある」と説明しています。 ９つの事例を詳細に報じています。ここが読みどころです。 具体的には、人間に匹敵する知覚を実現したパターン認識の例、人間の試行錯誤を排除する未来予測の例、 不審な行動を把握する異常検知の例などを取り上げています。 「学習するコンピュータの台頭で人間の仕事が奪われるケースは間違いなく増える」と主張する一方で、 変化を好機に変えるヒントをまとめ、「機械学習をうまく使いこなせば、あらゆる企業にとって、 新ビジネスや異業種参入が容易になる」と締めくくっています。

※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。 機械語-それはコンピューターのコトバ。本書はコンピューターに興味のある一般の方を対象とした、楽しみながら学べるソフトウェア基礎の入門書です。データの数値化やアルゴリズムの話と共に、コンピューターのコトバ「機械語」の解説を行います。ある程度コンピューターを知っている人だと機械語は難しいものだというイメージがあるかもしれません。しかしコンピューターがどのように動作するかというイメージを掴むためには、実はこの機械語を見てみるのが一番の早道なのです!機械語の動作が理解できれば、その上で動く高級言語やOSなどの動作も非常に分かりやすくなります。本書を読むことで、「今まで何だかよく分からない箱」だったコンピューターが少しでも違ったように見えてくるようになるはずです。 【ご注意】 本書は2005年5月に刊行された『機械のコトバ』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コラムの形でコメント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。 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。 【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】 Google検索で1位を獲得せよ “Twitter”ユニーバーサル検索&“価格やレビュー”リッチスニペット機能に完全対応。インターネットではキーワード検索が主流となり、多くの商用サイトの運営者が検索エンジン対策(SEO)を日々行っています。本書は、国内の検索エンジンのシェアをYahoo!検索と二分するGoogleのSEO対策に特化した書籍です。 2009年4月から翌年4月にかけて、Googleは、バックエンドのアルゴリズムおよびユーザーインターフェースの大幅な変更を行いました。本書では、そうしたGoogleのアルゴリズムおよびユーザーインターフェースの変化と対策を専門的な視点で解説しています。さらに、PCだけでなくモバイル(スマートフォンも含む)対策についても網羅しています。 本書を読めば、最適なGoogleのSEO対策を行うことができます。 ※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。"

スマートフォン向けWebアプリケーションの開発方法を、ゲームを題材に楽しく学べる本です。 本書では、HTML5/CSS/JavaScriptを使って、スマートフォン向けのWebアプリケーションの作り方を学ぶことができます。JavaScriptについては基本から説明しており、入門者、初級者でも基本からステップアップしていくことができます。スマートフォン向けのアプリケーションを作ってみたいクリエイターの卵、デザイナーの方にオススメの内容です。本書は、ゲームを題材にして、飽きることなく楽しく学べるように配慮されています。しかも、CanvasやGeolocation、Web Storage、アプリケーションキャッシュなど、汎用的なWebアプリケーションでも使える技術を意識して取り入れていますので、技術的にはそのままゲーム以外でも使えるようになっています。もちろん、ゲームならではともいえる、アルゴリズムの考え方や、「対戦相手の強さ」の設定方法なども含まれており、ゲーム開発の醍醐味も味わうことができます。将来性の高い技術を、楽しく学んでみたい方にぴったりの1冊です。 ■CONTENTS 【1】スマートフォンでゲームを作るのに必要な準備/【2】JavaScriptの基本を確認しよう/【3】AjaxとDOM　API/【4】Canvasでグラフィカルなゲーム作りに挑戦/【5】オフラインでも遊べるゲームを作ろう/【6】センサーとマップ/マルチメディアを使ったゲーム/【7】　スマホゲーム実践編 ■著者 クジラ飛行机(クジラヒコウズクエ)　スマートフォンのアプリからWebサイト、Windowsソフトまでいろいろな開発を行っている。代表作に、日本語プログラミング言語「なでしこ」や、KonaWikiなど。2010年度日本OSS貢献者賞を受賞※著者略歴は書籍刊行時のものを表示しています。

※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。 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

※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。

.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。】

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。

※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。 趣味でゲームを作ってみたい! という人向けの入門書。 定番のパズルゲームやカードゲーム、弾幕系シューティングゲームなど、たくさんのミニゲームを作りながら、ゲームプログラミングの基礎が学べる内容です。 また、ゲーム作成に役立つ数学や物理、アルゴリズムについても解説します。 ゲームを作るためのプログラミング言語(環境)としては、HTML5+JavaScript、Unity、Androidなど、様々なものを扱います。 すぐに動かせるサンプルプログラムを特設サイトからダウンロードできます。

※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。 【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】 本書は、基本情報技術者試験の出題分野の中から、初学者がつまずきやすい分野「テクノロジに関する基礎概念」を集中的にていねいに解説していきます。 基本情報技術者試験を初めて受験する方、他の学習書を難しいと感じた方にも、ぜひ読んでほしい試験対策書です。コンパクトながら真の実力がつく構成で、午前と午後、2つの不合格の壁を越える基礎体力を養うことができます。ベストセラー書籍『なぜコンピュータはなぜ動くのか』の著者、矢沢久雄氏による最新刊。 【本書の特長】 （1）合格に必要な基礎がしっかり身につく （2）難関のアルゴリズムも分かりやすく解説 （3）試験によく出る問題と用語を集中的に攻略 ※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1冊で、確実にステップアップ プログラミング入門者が陥りがちな「つまずき」のポイントをやさしく解説します。 「壁」を乗り越えるために必要な基礎知識やテクニックをしっかり身に付けましょう。 ソフトウエア開発における考え方や、開発現場で求められる「常識」も紹介します。 ＜目次＞ 【第1部】 使えるソフトの作り方、教えます 【第2部】 キーワードで学ぶプログラミング上達法 【第3部】 人気3言語を丸ごとマスター 【第4部】 現場で役立つ7つの常識 【第5部】 アルゴリズム＆テクニック基礎講座 【第6部】 日経ソフトウエア プログラミング検定

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人工知能は、コンピュータパワーの進歩とインターネットの普及により、実際様々な分野で利用され始めています。 本書をはじめから読んで頂ければ、簡単な人工知能あるいは、ニューラルネットワーク、そして初歩的なディープラーニングのプログラムは自分で作ることができるようになります。また、アルゴリズムの説明や、実際の具体例に紙面を割きました。 さらに、理工系の学生のみなさま、及びSE等情報関係で働いておられる社会人のみなさんに人工知能を再確認して頂ければと思っております。

自分で動かすから、よくわかる！専門知識を身につける第一歩！ 本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術を、はじめて学ぶための本です。機械学習をはじめ、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、問題解決、ゲーム戦略、知識表現など、人工知能を支えるそれぞれの分野の基礎をつかむことができます。 独特の技術が多く使われている分野ですが、Excelのサンプルプログラムを体験することで、その技術を実感できるようになっています。Excelプログラムは簡単な入力とクリック操作で動くので、専門知識は不要です。操作を繰り返すことでプログラムが賢くなっていく様子は、人工知能技術への大きな期待も感じさせます。 また、本書で取り上げている各論は、高専5年生向けの授業がもとになっているので、学生・社会人問わず入門に最適です。特に、人工知能分野で活躍したい学生や、将来仕事で人工知能にかかわるかもしれない理系職種の方におすすめです。 【Excelサンプルプログラム】 ・多少ゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる ・「ちょっと高め／ちょっと低め」の感覚で空調を制御する ・遺産の適正な分配を要領よく行う ・宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？ ・最小コストで山の頂上まで登るときの経路を探せ ・簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦！ ・人工知能にことばの意味を教えよう ・病院に行く前に人工知能に聞いてみよう ・犯人を捕まえろ！ 【本書で解説している技術】 機械学習／深層学習（概論）／ニューラルネットワーク／ファジィ／遺伝的アルゴリズム／問題解決／探索法／ゲーム戦略／知識表現／エキスパートシステム／エージェント／Lisp／Prolog 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。

パズルを解くコードを、あなたは書けるか？ アルゴリズムがみるみるわかる！プログラミングってやっぱり面白い！ 急速な技術の進歩、システム開発競争の激化……。プログラマを取り巻く環境はやさしいものではありません。でも、思い出してみてください。自分の書いたソースコードでプログラムが動くのを初めて見たとき。思い描いた通りのプログラムができたとき。プログラミングの楽しさを感じたことでしょう。何もないところからソースコードだけで新たな価値を生むプログラマは、非常に魅力的な職業です。 本書で登場する数学パズルは、そのようなワクワクにあふれています。「両替したときの硬貨の組み合わせはいくつ？」のような問題から、「国名でしりとりしたときに、一番長く続く順番は？」「運命の出会いは何通り？」というものまで、70の問題を解くコードを、3人のキャラクターたちと一緒に考えていきます。 パズルを解くうちにアルゴリズムが身につき、シンプルで高速なコードが書けるようになります。楽しみながらスキルアップもできて一石二鳥。さっそく挑戦してみましょう！ 【使用言語について】 本書の解説では、主にRubyとJavaScriptを使用していますが、解説内容は「考え方」が中心であるため、どんな言語にも応用できます。また、問題を解くために特定の言語が必要になることもありません。 【本書に収録されている問題（抜粋）】 Q01　10進数で回文 Q03　カードを裏返せ Q08　優秀な掃除ロボット Q09　つりあわない男女 Q21　排他的論理和で作る三角形 Q33　百人一首の達人 Q45　素数のマトリックス Q48　グレイコードのループ Q53　いたずらされたお菓子 Q64　迷路で待ち合わせ ※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。 【※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。】

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

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

【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。 【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。 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。 【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】 Pythonで デスクトップアプリ開発を 体験してみよう！ 【初心者でもできる！デスクトップアプリ開発を一緒に体験しよう】 Pythonの基礎知識はあるけど、 「アプリ開発って初心者には難しそう」 「プログラムで何か残るものを作ってみたい」 と思っていませんか？ 本書はそうした方に向けて、初心者にも簡単に作れる方法を使ってデスクトップアプリ開発の基本をやさしく解説します。スマホアプリ、Webアプリに比べて、手軽に取り組めますので挫折することなく学習できます。本書を読んだあとは、スマホアプリやWebアプリ開発に挑戦してみてください。 【Python2年生について】 「Python2年生」は、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身につけてもらいます。 『Python2年生 スクレイピングのしくみ』（ISBN：9784798161914） 『Python2年生 データ分析のしくみ』（ISBN：9784798164960） も刊行されています。 【対象読者】 デスクトップアプリの作り方を知りたい初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、デスクトップアプリ開発の考え方から丁寧に解説。デスクトップアプリ開発をする時に必要な前提知識からはじまり、デスクトップアプリ作りの基本、応用的なデスクトップアプリ、そしてゲームアプリ開発まで解説します。 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、プログラミングに関する幅広い活動を行っている。近著に、『Python1年生　第2版』、『Python3年生機械学習のしくみ』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（いずれも翔泳社）、『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』（マイナビ出版）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【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。 【応用情報のいちばん詳しいテキストです！】 IPAが実施する「応用情報技術者試験」を受験する方のための学習テキストです。過去問からの出題比率の高い本試験のために、直近実施の試験はもちろんのこと、旧試験や高度試験をも網羅的に分析した「いちばん詳しく、わかりやすい、何でも調べられる」教科書です。巻末には著者が過去問より厳選した「サンプル問題」を用意してあり、模擬試験としてご活用いただけます。最新21回分の本試験午前問題に挑戦できる問題演習アプリ「DEKIDAS-WEB」も提供。応用情報技術者試験受験者必携の一冊です！ ■こんな方におすすめ ・出題範囲を体系的にきちんと理解しながら学習したい方 ■目次 学習の手引き シラバス内容の見直し、及び実施試験区分 第1章 基礎理論 第2章 アルゴリズムとプログラミング 第3章 ハードウェアとコンピュータ構成要素 第4章 システム構成要素 第5章 ソフトウェア 第6章 データベース 第7章 ネットワーク 第8章 セキュリティ 第9章 システム開発技術 第10章 マネジメント 第11章 ストラテジ 応用情報技術者試験 サンプル問題 ■著者プロフィール ●大滝 みや子（おおたき みやこ）：IT企業にて地球科学分野を中心としたソフトウェア開発に従事した後、日本工学院八王子専門学校ITスペシャリスト科の教員を経て、現在は資格対策書籍の執筆に専念するかたわら、IT企業における研修・教育を担当するなど、IT人材育成のための活動を幅広く行っている。著書：「応用情報技術者 試験によくでる問題集【午前】」（技術評論社）ほか多数。 ●岡嶋 裕史（おかじま ゆうし）：中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士（総合政策）。富士総合研究所、関東学院大学准教授、同大学情報科学センター所長を経て、中央大学国際情報学部教授／政策文化総合研究所所長。基本情報技術者試験（FE）科目A試験免除制度免除対象講座管理責任者、情報処理安全確保支援士試験免除制度 学科責任者。著書：「ネットワークスペシャリスト合格教本」「情報処理安全確保支援士合格教本」（技術評論社）、「5G」「ブロックチェーン」（講談社）ほか多数。

※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。 【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

【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。

※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。 コンパイラの名著、待望の改訂！ 1995年に発行し、以来コンピュータサイエンスにかかわる方々に長く活用されてきた『新コンピュータサイエンス講座　コンパイラ』の改訂版です。 コンパイラを通してソフトウェアのしくみとアルゴリズムを考えるのに役立つよう、例を用いて具体的に記述しています。図表やプログラムを多用し、わかりやすくまとめました。 ＜おもな改訂内容＞ ・LL構文解析の動作例、LR構文解析の動作例を加えた ・独習者の利便を考え、演習問題の増強、解答の充実をはかった ・9章「さらに学ぶために」として、より最近の技術について学ぶための指針を示した ・古くなった文献を見直し、追加した 1章　コンパイラの概要 2章　コンパイラの簡単な例 3章　文法と言語 4章　字句解析 5章　下向き構文解析 6章　意味解析 7章　誤りの処理 8章　仮想マシンと通訳系 9章　さらに学ぶために 付録　PL/0′コンパイラのリスト 参考文献 演習問題解答

※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。 【ますます便利になったC++の機能を徹底解説！】 C++プログラマー必携の『C++ポケットリファレンス』がリニューアル！ 「逆引き形式で目的からすぐ探せる」「サンプルコードを見ながら具体的な実装のイメージがつかめる」という特徴はそのままに、C++23に対応しました。 信頼と安心の1冊です。 ■目次 ●CHAPTER1 C++とは ●CHAPTER2 基本文法 ●CHAPTER3 エラーハンドリング ●CHAPTER4 文字列 ●CHAPTER5 入出力 ●CHAPTER6 ユーティリティ ●CHAPTER7 コンテナとアルゴリズム ●CHAPTER8 スレッドと非同期 ●付録A ライブラリ ●付録B 言語拡張 ●付録C 開発環境 ■著者プロフィール ● 高橋 晶（たかはし あきら）：Preferred Networks所属。Boost C++ Librariesコントリビュータ。「新しい技術を、より多くのプロジェクトに積極的に取り入れてほしい」という願いから、C++とBoostに関する日本語情報を普及させるために、主にブログやコミュニティWebサイト（boostjp／cpprefjp）で活動している。C++ MIXというオフライン勉強会も主催している。【著書】『C++ テンプレートテクニック』（SB クリエイティブ）、『プログラミングの魔導書 Vol.1 & 3』（ロングゲート）【プロフィールページ】https://faithandbrave.github.io/ ● 安藤敏彦（あんどう としひこ）：フリープログラマ。初めてのC++との出会いは（たぶん）Borland C++。プログラミングのコミュニティやインターネット上で知り合ったC++のエキスパートたちに刺激を受け、それ以前よりC++への興味がさらに増した。その縁もあってこれまでに『C++ テンプレートテクニック』『ストラウストラップのプログラミング入門』のレビュワーとして、C++に関する書籍と関わってきた。長く組込系でCやC++を使用していたが、紆余曲折を経て現在はPHPerになった。現在でも、気になることがあるとWandboxなどで短いC++コードを書いている。 ● 一戸優介（いちのへ ゆうすけ）：株式会社オプティム所属。Microsoft MVP for Visual C++受賞（2015年）。学生の頃にWindowsアプリケーション作成のためActiveBasicに次いでC++を学び、その甲斐あってか、現職でも主にC++でアプリケーションを作成する役を任される。プライベートでもC++を使い、ブログや勉強会などで情報を発信し、少しでもC++の情報が充実すればと微力ながら努力している。C++を始めたきっかけは「猫でもわかる……」のWeb サイトでC言語編の次にC++編が並んでいたことから。【著書】『プログラミングの魔導書 Vol.1』（ロングゲート）【プロフィールページ】https://dev.activebasic.com/egtra2nd/about.html ● 楠田真矢（くすだ まさや）：プログラマー。学生の頃にC++を使い始め、プログラミングの楽しさに熱中し、そのままプログラマーとして働き始める。趣味では主に自分用のツールを開発している。【プロフィールページ】https://www.nyaocat.jp ● 湯朝剛介（ゆあさ こうすけ）：株式会社LabBase所属。プログラマのアルバイトでC++を本格的に始めた。初めはC++がよくわからなかったが、SNS で共著者を含むC++ 界隈の人たちと交流し、その技術に触れるうちに、よりC++らしいコードを書く喜びを知る。Sapporo.cppという札幌のC++コミュニティにも参加し、C++の面白さを広める活動もしていた。最近はRust やTypeScript なども触りつつ、C++ のさらなる進化を楽しみにしている。Microsoft MVP for Visual C++受賞（2015年）。

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。

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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 基本情報技術者試験の【科目A試験】で出題される内容を対話形式で解説したテキストです。 ・読みやすい対話形式 ・1単元4ページのきっちり構成 ・動画連携で「解き方」がわかる！ ・新試験問題の解説動画付き！ ※解説動画は2024年12月31日まで視聴可能です 第1章 情報技術の基礎 第2章 データ構造とアルゴリズム 第3章 ハードウェア 第4章 ソフトウェア 第5章 ネットワーク 第6章 セキュリティ 第7章 データベース 第8章 ソフトウェア開発 第9章 マネジメント 第10章 ストラテジ 特別付録 令和５年公開問題［全20問］

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 基本情報技術者試験の【科目B試験】「情報セキュリティ」対策のテキストです。 2023年4月から試験制度が変わり、旧午後試験の出題の軸は「情報セキュリティ」と「データ構造及びアルゴリズム（擬似言語）」になりました。試験ではこの「情報セキュリティ」から4問が出題されます。 本書は「低空飛行型合格対策書籍」です。最小の努力で合格水準をクリアすることを目指し、基礎知識から実装技術まで幅広い試験内容を解説しています。 第0章　セキュリティとは何か？ 第1章　セキュリティの基本 第2章　セキュリティ管理 第3章　セキュリティ技術評価 第4章　セキュリティ対策 第5章　セキュリティ実装技術 第6章　サンプル問題・過去問に挑戦！　 第7章　補講

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。

【インスタ・マーケティングの思考法は「新しい時代」に突入している。】 Instagramで「フォロワー集め」に四苦八苦している人…新しい思考法に切り替えましょう。Instagramにおいて、もはやフォロワーの「数」は重要ではありません。これからは、フォロワーの「質」を高め、フォロワーをファンへと変えていくことが重要です。そのために必要なのが、コミュニケーションとコミュニティです。運用実績300社以上の著者が自身の経験から見出した、インスタ・マーケティング最新の極意をまとめた1冊です。 ■目次 ◎第1章　インスタ思考法2.0の基本 　　01 Instagramで「深いインプット」を提供する 　　02 Instagramでは「広告に頼らない戦略と運用」が重要 　　03 Instagramのフォロワーは「数より質」 　　04 Instagramは「ファン作り」を行うプラットフォーム 　　05 Instagramは「フルファネル」で活用できる 　　06 Instagramの売上は「ファン化の結果」である ◎第2章　インスタ思考法2.0の準備 　　01 「ファン」を想定して「ペルソナ」を準備する 　　02 「自分視点」でなく「ペルソナの視点」で考える 　　03 ペルソナは「1アカウント・1ペルソナ」が原則 　　04 アカウントの「中の人」を明確にする 　　05 「トンマナ設定」「返信スタンス」を決めておく 　　06 コンセプト設計で「アカウントのブレ」をなくす 　　07 「ベンチマークとなるアカウント」を見つける 　　08 「なんとなく運用」にならないためにKGI・KPIを設定する 　　09 プロフィールアイコンは「判別しやすさ」を重視する 　　……ほか ◎第3章　アルゴリズムの思考法 　　01 Instagramにおける「アルゴリズム」の重要性 　　02 「フィード」のアルゴリズム 　　03 「ストーリーズ」にアルゴリズム 　　04 「リール」のアルゴリズム 　　05 「発見タブ」のアルゴリズム 　　06 その他のアルゴリズム 　　07 アルゴリズムを意識したInstagramの運用方法 ◎第4章　投稿の思考法 　　01 キャプション欄には積極的に文章を入れる 　　02 ハッシュタグで「投稿の属性」を知らせる 　　03 「タイトルの魅力」で投稿を読んでもらう 　　04 「CTA画像」でエンゲージメント率をアップする 　　05 「ストーリーズ」で双方向のコミュニケーションを取る 　　……ほか ◎第5章　キャンペーン・広告の思考法 　　01 キャンペーン・広告の目的は「きっかけ作り」 　　02 「プレゼントキャンペーン」で見込み客を集める 　　03 「フォトコンテスト」でUGCを集める 　　04 キャンペーンの効果を「最大化する」方法 　　05 Instagram広告は「宣伝色を抑える」 　　06 Instagram広告で「失敗しない」3つのポイント 　　……ほか ◎第6章　コミュニケーションの思考法 　　01 すべての人がインフルエンサーになる時代 　　02 どのようなインフルエンサーが「共感・支持」されるのか？ 　　03 発信する消費者による「本音感のある情報」が鍵 　　04 現代の消費者の行動モデル「1I4A」 　　05 コミュニケーションを強化する「6つの手法」 　　06 コミュニケーションは「対等な目線」が重要 　　07 UGCを制するものがInstagramを制する ◎第7章　分析・改善の思考法 　　01 「広告の数値」はアカウントのパワーを反映していない 　　02 投稿の分析指標①「フィード表示率」 　　03 投稿の分析指標②「保存率」 　　04 投稿の分析指標③「プロフィールアクセス率」 　　05 プロフィールの分析指標「フォロー率」「リンククリック率」 　　06 キャンペーンの分析指標「フォロワー獲得単価」「UGC獲得単価」 　　……ほか ■著者プロフィール 坂本 翔（さかもと しょう）：株式会社ROC 代表取締役CEO・ファウンダー。1990年生まれ、神戸市出身の起業家・ビジネス書作家。23歳で兵庫県内最年少の行政書士として起業するも、主催イベントに延べ1,100名以上をSNS集客した実績をきっかけに、SNSマーケティング事業を創業。25歳で商業出版を実現。著書は海外翻訳もされており、計20万部を突破。様々な企業のSNS施策を担当しながら、SNSマーケティングや起業をテーマにした講演活動を行う。著書に「Instagramでビジネスを変える最強の思考法」（技術評論社）「独学脳」（ぱる出版）「Instagram活用ワザ100」（宝島社）などがある。

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。 基本情報技術者は、令和5年4月より試験制度が変わりました。本書はその新試験に対応した問題集です。新試験制度では、特に科目B試験（旧午後試験）が大きく変更されています。試験に合格するためには、新しい制度に沿った問題をたくさん解いて、慣れることが重要です。 ■IPAが公表する全ての新制度問題を収録 本書には、IPAが現時点で公表している新制度に沿った全ての問題（「サンプル問題」と「公開問題」）を収録しています。 ■模擬問題3回分を収録 公表されている問題だけでは不十分なため、さらに3回分の模擬問題を収録。過去の出題傾向や最新の技術動向を徹底的に分析した上で、最も重要と思われる過去問やオリジナル問題で構成しています。 ■科目Aには出題予測率付き 科目Aの全問題には、過去の基本情報技術者試験の傾向から独自に分析した「出題予測率」を掲載しています。出題されやすい問題がひと目でわかるので、効率的に学習を行うことができます。 ■万全な科目B対策 科目Bで重要となるのは、問題の大部分を占める「アルゴリズムとプログラミング」分野。この分野の問題は、「プログラム」と「問題」の両方を理解することが求められます。本書では、それらを分けて解説しているので、問題を解く力がしっかりと身に付きます。 ■3ステップによる解説 各解説では、解答に関する解説だけでなく合格するためのカギとなる情報を別枠「合格のカギ」に掲載。「問題」+「解説」+「カギ」の3ステップ学習で、効率良く合格力が身に付きます。 ■豊富な付録 科目A試験の過去問16回分（※旧 午前試験の過去問）をダウンロード提供しているほか、スマホ単語帳もご活用いただけます。

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

※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

『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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ●AI・データサイエンス時代に対応した、新しい一般情報教育の標準テキスト ●これからのカリキュラムに対応して、情報基礎からデータサイエンスまでを網羅 本書は、情報処理学会一般情報教育委員会で編纂した、これからの一般情報教育に対応した標準テキストです。情報ネットワークや情報機器の基礎知識から、プログラミングの考え方、情報倫理、データサイエンス等、社会生活で不可欠な教養ともいえる知識を幅広く網羅します。 半期2単位の授業で使用することを前提に、内容をコンパクトに、かつわかりやすく構成しています。各大学・高専で一般情報教育の見直しが行われている中で、まさに最適の教科書としてご利用いただけます。 第1部　情報リテラシー 第1章　情報とコミュニケーション 第2章　情報倫理 第3章　社会と情報システム 第4章　情報ネットワーク 第2部　コンピュータとネットワーク 第5章　情報セキュリティ 第6章　情報のデジタル化 第7章　コンピューティングの要素と構成 第8章　アルゴリズムとプログラミング 第3部　データサイエンスの基礎 第9章　データベースとデータモデリング 第10章 モデル化とシミュレーション 第11章 データ科学と人工知能（AI） 参考文献

前作の『ITエンジニアのための機械学習理論入門』から、5年経過しましたが、AI（人工知能）や機械学習に対しての期待と関心はまったく衰えません。むしろ機械学習の利用はIT業界で当然のものとなり、さらなる活用がさまざまな場所で行われています。前作では一般的な機械学習について解説しましたが、試行錯誤しながら1つの解をもとめていく「強化学習理論」についてくわしく・やさしく解説します。理論を表現するいろいろな数式とそれらをプログラミングするためのPythonコードを並列しながらその理論の神髄にせまり、強化学習の基礎となるさまざまなアルゴリズムを体系的に学びます。

データ分析の手法の一つ「スパースモデリング」の扉を開く一冊！ 【推薦の言葉】 「スパースモデリングの応用の広さを知り、 実際のデータ分析に活用できるようになります」 ――滋賀大学 データサイエンス学部 教授 河本 薫氏 「実際の現場で重要となる考え方や実装方法を中心に、 現代風に書き下ろしていることから、 今の時代に必要とされる書籍であること間違いなしである」（序文より） ――東北大学 大学院情報科学研究科 情報基礎科学専攻 教授 大関 真之氏 【本書の内容】 データ分析の手法の一つとして注目されているスパースモデリング。 本書はスパースモデリングについて、なるべく複雑な数式は使わず、 原理の説明から、実際のデータに対してどのように適用していくかまでを 紹介する書籍です。 スパースモデリングを活用して企業の問題解決に貢献してきた 株式会社HACARUSのメンバーが、Pythonコードを交えながら解説しています。 本書を活用することで、スパースモデリングがどのようなところに有効で、 実際にどのように使えばいいのかという勘所がつかめます。 【目次】 第1章　機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景 第2章　スパースモデリングはなぜ生まれたか？代表的なアルゴリズム「Lasso」の登場 第3章　Lassoの正則化パラメータとモデルの評価～Lasso推定値の評価方法 第4章　スパースモデリングの画像処理への応用～辞書学習による画像の再構成 第5章　スパースモデリングの画像処理への発展的な応用～欠損補間、異常検知、超解像 第6章　最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso 第7章　スパースモデリングの未来～ディープラーニングとスパースモデリングの融合 ※本電子書籍は同名オンデマンド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。 書籍 ◎「学習のポイント」で、重要ポイントを押さえる！ ◎「ポイントの解説」で、知識事項についての理解を深める！ ◎「理解度チェック」で、しっかりと復習ができる！ ◎「問題にチャレンジ」で、知識のさらなる定着を図る！ ◎「総復習問題」で、現在の実力を確認！ Webコンテンツ ◎英略語攻略　IP単語帳！ →IT用語の難関、英略語！ 「フルスペル」をヒントに、「意味」を覚える！ ◎IPキーワードマッチング →クイズ形式で、関連キーワードをマッチング！ スキマ時間にさくさく反復演習！ （目次） はじめに 本書の使い方 第１部　ITパスポート試験の概要と出題傾向 第１章　ITパスポート試験とは 第２章　試験の概要と出題傾向 第２部　試験の出題ポイント 第１章　ストラテジ系（企業と法務・経営戦略・システム戦略） 1.1　企業活動 1.2　法務 1.3　経営戦略マネジメント 1.4　技術戦略マネジメント 1.5　ビジネスインダストリ 1.6　システム戦略 1.7　システム企画 第２章　システム開発技術（開発技術） 2.1　システム開発技術 2.2　開発プロセス・手法 第３章　マネジメント（プロジェクトマネジメント・サービスマネジメント） 3.1　プロジェクトマネジメント 3.2　サービスマネジメント 3.3　システム監査 第４章　基礎理論（基礎理論） 4.1　数と表現 4.2　論理演算と集合 4.3　確率と統計 4.4　情報量の表し方とデジタル化 4.5　データ構造 4.6　アルゴリズムとプログラミング 4.7　プログラム言語 第５章　コンピュータ構成要素（コンピュータシステム） 5.1　プロセッサ 5.2　メモリ 5.3　入出力デバイス 第６章　システム構成要素（コンピュータシステム） 6.1　システムの構成 6.2　システムの評価指標 第７章　ソフトウェアとハードウェア（コンピュータシステム） 7.1　オペレーティングシステム 7.2　ファイルシステム 7.3　開発ツール 7.4　オープンソースソフトウェア 7.5　コンピュータと入出力装置 第８章　情報デザインと情報メディア（技術要素） 8.1　情報デザイン 8.2　情報メディア 第９章　データベース（技術要素） 9.1　データベース方式 9.2　データベース設計 9.3　データ操作 9.4　トランザクション処理 第10章　ネットワーク（技術要素） 10.1　ネットワーク方式 10.2　通信プロトコル 10.3　ネットワーク応用 第11章　セキュリティ（技術要素） 11.1　情報セキュリティ 11.2　情報セキュリティ管理（セキュリティマネジメント） 11.3　情報セキュリティ対策・実装技術 第３部　総復習問題 付録　 総復習問題 解答一覧 ITパスポート試験の出題範囲 表計算ソフトの機能・用語（ITパスポート試験用） 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。 社会人なら知らないと恥ずかしいIT用語を厳選！ ★1ページにつき1単語を基本にイラスト付きで解説 一言での解説とイラストがあるから、IT用語を短時間で学びたい人に最適。 ★「用語に関連する話」でさらにIT知識が身につく 紹介している用語に関連する事項を説明。さらに理解を深めよう。 ★違いがわかりづらい用語も解説 「インターネットとイントラネット」「書体とフォント」など、 似ている用語は2章で解説。セットで覚えよう。 RPA、IoT、プロトコル、UI、チャネル、EC、LP、コンバージョン、 ハッカーとクラッカー、ランサムウェア、暗号化と復号、IC、アルゴリズム…… たくさんのIT用語をわかったふりをして聞き流していませんか？ 本書は、AIなどの話題の用語から、 Web用語、セキュリティ用語の他、 IT業界で知っておくべき人物についても紹介しています。 文系でIT業界に就職した方や、 他業種から転職した方など、 ITの専門知識のない方でも理解できるように やさしく解説しています。 わからない用語があったら、 まずは一言での解説とイラストを見て、 概要だけさらっとつかむことをオススメします。 巻末には、知りたい用語をさっと引ける索引付き！ 目次 第1章　ニュースがよくわかるIT用語 第2章　セットで覚えるIT用語 第3章　打合せ・ビジネス会話で使われるIT業界用語 第4章　Webサイトの作成やSNSの運営で使われるIT用語 第5章　サイバー攻撃と戦うためのセキュリティ用語 第6章　IT業界で活躍する人の基本用語 第7章　IT業界で知っておくべき人物 ※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。 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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ITパスポート受験者は必携！ 基本情報技術者試験の科目B対策にも最適！ ITパスポート（iパス）と基本情報技術者試験で必ず出題されるプログラミング言語問題。そこで使われる試験専用プログラミング言語の【擬似言語】をていねいに解説します。 ▼この本で学べること▼ ・プログラミングとアルゴリズムの超・基礎知識 ・擬似言語プログラムの読み方 ・擬似言語問題の解き方 ・ITパスポート過去問題の解き方 ●目次● 1章　擬似言語とは？ 2章　擬似言語で使われる用語 3章　擬似言語の文法 4章　練習問題 5章　ITパスポートの問題

シンギュラリティ前夜！ 脳科学と人工知能の接点がわかる！ 【本書の概要】 本書はUdemyで大人気の講座、 『脳科学と人工知能：シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点』 をもとにした書籍です。 脳と人工知能のそれぞれの概要から始まり、 脳の各部位と機能を解説した上で、 人工知能の様々なアルゴリズムとの接点をわかりやすく解説。 脳と人工知能の、類似点と相違点を学ぶことができます。 後半の章では「意識の謎」についても解説します。 【シンギュラリティ】 また近年、人工知能の分野では「シンギュラリティ」という概念が注目されています。 シンギュラリティとは指数関数的に高度化する技術や人工知能が未来に人間の知能を凌駕するという概念ですが、 本書を読むことでそうしたシンギュラリティへの洞察力も養うことができます。 【対象読者】 ・人工知能に強い関心があり、人工知能の背景にある天然の「知能」の仕組みについて知りたい方 ・人工知能に関して、技術面以外の知識、特に生物学的側面を知りたいエンジニア ・人工知能の未来と、自身のキャリアを関連付けて考えたいビジネスマン ・素朴に、「ヒトって何？」という疑問のある方 ・知性の本質をアルゴリズムで探究したい方 【著者プロフィール】 我妻幸長（あづま・ゆきなが） SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。 人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。 著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。 ※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。

本書は、ビッグデータを分散処理するためのフレームワーク「Apache Spark」のクエリのパフォーマンスチューニングのノウハウを紹介した解説書です。Apache Sparkでのクエリのチューニングのための知識として、基本的なアルゴリズム、ログの見方、チューニングの考え方、Salted Join, Skew Joinなどのチューニングの手法を説明します。

※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

※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、現代の暗号技術に関して「実践志向で現実に即したアプローチ」をとり、実際の利用に関連させた解説を行っていきます。ソースコード例を提供し実際のバグや失敗例を記述。暗号学の中心となるその考え方を理解できるようになります。14章から構成され、大まかに4つの部分に分けられます。各章は互いに独立していますが、まず［基礎］を読むことをお勧めします。 ［基礎］ 第1章：「暗号化」ペンと紙による弱い暗号からランダム化された強力な暗号まで、安全な暗号の概念を紹介。 第2章：「ランダム性」疑似乱数発生器の動作方法、安全のために必要なこと、そして安全な使い方を説明。 第3章：「暗号の安全性」安全性の理論的、実践的概念を論じて証明可能な安全性と確率的安全性を比較する。 ［対称暗号］ 第4章：「ブロック暗号」もっとも有名な「高度暗号化標準（AES）」に焦点を当て、ブロックごとにメッセージを処理する暗号を扱う。 第5章：「ストリーム暗号」メッセージをXORして暗号化した、ランダムに見えるビット列のストリームを生み出す暗号を提示。 第6章：「ハッシュ関数」秘密鍵と連動せず、ブロックを構成するもっともユビキタスな暗号となった唯一のアルゴリズムについて。 第7章：「鍵付きハッシュ」ハッシュ関数と秘密鍵が結び付いたときに起こることと、それがいかにしてメッセージの認証に役立つのかを説明。 第8章：「認証付き暗号」標準AES-GCMのような例とともに、一部のアルゴリズムがどのようにしてメッセージの暗号化と認証の両方を行うのかを示す。 ［非対称暗号］ 第9章：「難問（困難な計算問題）」計算複雑性の概念を使って、公開鍵暗号の背後にある基本概念を展開。 第10章：「RSA：単純な算術演算で安全な暗号化と署名の組み合わせを構築するために、素因数分解問題を利用する。 第11章：「ディフィー・ヘルマン」非対称暗号を鍵共有の概念（秘密でない値だけを使って、二者間での秘密の値を成立させる）。 第12章：「楕円曲線」最速の非対称暗号である楕円曲線暗号を軽く紹介。 ［応用］ 第13章：「TLS」ネットワークセキュリティの最重要プロトコルである、TLSに焦点を当てる。 第14章：「量子と耐量子」量子コンピューティングと新種の暗号の概念。 本書の最大の目的は、読者の皆さんの暗号学へのワクワクを引き出しつつ、その基本概念を教示することです。 著者はあなたの仕事を楽にするために道を切り拓き、ロープとピッケルを提供しますが、実際に登るのはあなた自身です。本書の考え方を学ぶには努力が必要ですが、最後には報われるでしょう。 no starch press『Serious Cryptography: A Practical Introduction to Modern Encryption』の翻訳書。

※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。 現代社会で必要不可欠な「暗号」についてやさしく、わかりやすく解説!! 暗号は、情報の秘匿のみならず保護や認証といった目的のための現代生活に欠くことのできないキーテクノロジーです。 今後も応用分野が広がる電子暗号技術はデジタル技術と数学的処理により成り立っていますが、その仕組みを理解するのは難しいものがあります。 本書は、エピソードを交えながら、古典的暗号から電子暗号まで、暗号が現代生活にどのように利用されているか、 意外なところで活躍している暗号や、その仕組みを分かりやすく紹介します。 第1部「黎明期の暗号とその分類」では暗号とは、そして過去の暗号法を分類して紹介。 第2部「近代暗号と暗号機械の誕生」では試行錯誤から生まれた様々な暗号機械の登場と戦後までを振り返ってみた。 また、ここでは過去に利用された多項式暗号の実際の解読方法の例を紹介する。 第3部「エレクトロニクスと暗号技術」ではエレクトロニクスと暗号のかかわりを紹介。 第4部「サイバー時代の暗号技術」では今、主流となっている暗号のアルゴリズムやそれを取り囲む話題などを紹介。 仮想通貨のブロックチェーンやそのベースのひとつハッシュ値、いまや暗号存続の脅威となっている量子コンピュータについてもその仕組みを解説する。

※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。 『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。 ※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

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。 本書は、大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法まで、Rを使ったアルゴリズムの例題を交えてていねいに解説します。主な構成は、第１部でRを使ったデータマイニングの簡単な分析と探索的データ解析およびデータの可視化について解説、第２部でデータマイニングの一連の流れについて解説、第３部でRを使った、データマイニング手法をサンプルデータでコードを示して解説、現実のデータマイニング事例を紹介という流れで解説します。

※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。 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

「弊社もAIで新サービスを立ち上げよう!」 「ブロックチェーンを使えば管理コストがなくなるんだって!?」 「アジャイルでやれば、2週間くらいで開発できるんじゃないの」 ――職場で、取引先で、こんなことは起きていませんか? IT化が進む一方で、ITを活用できる人は多くありません。 いまやITは個人や組織の業務改善ツールではなく、 全く異なる角度からビジネスを行うための基盤になっています。 特にマネジメント層がIT投資について効率的に意思決定できず、 適切なタイミングでシステムが更改されない、無駄なシステム構築が行われる、 新規市場参入の機会を逃す、などの問題が起きています。 ■本書の特長 本書は辞書的なIT系の用語解説書ではなく、 コンピュータ言語やデータベース構築技術などを教える専門書でもありません。 組織や個人にとって有用な技術を理解し活用するために、 知っておきたい知識をまとめました。 基礎用語から最新技術まで、その技術の進化を、順を追って解説しています。 ■こんな方におすすめです # 新規事業立ち上げを企画している方 # 業務改革・業務効率化を検討している方 # 管理者としてシステム開発に関わる方 # 上司に説明を求められる方 ■本書に登場する主なトピック # コンピュータは鍋を見ておくことができない # アルゴリズムは問題解決のための手順 # クラウドのメリットは規模の経済 # AIは仕事を奪わないが…… # モバイルが実現したフィンテック # インターネットは部屋と部屋をつなぐ # ERPは「お手本」 # ハンコは手段か必須作業か # 情報サービスは忌避できない # セキュリティは大事なものを守る活動 # 子どもはプログラミングが好き、は大人の願望

※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。 近年、プログラミングの世界はますます多様化しています。 　ひとことでプログラミングと言っても、AI、ゲーム、Webアプリ、デスクトップアプリなど、様々なジャンルのプログラミングがあるのです。 　使っているプログラミング言語が同じでも、作るプログラムのジャンルが異なると、プログラミングの中身はだいぶ変わってきます。 　本ムック「いろいろ作って楽しむ！速習プログラミング」では、PythonやJavaScript、PHP、C＃などの人気プログラミング言語を使って、いろいろな種類のプログラムをサクサク作っていきます。 ≪目次≫ はじめに いろいろなプログラミングを速習しよう 第1章 7つのレッスンで“基本のキ”をサクっと学ぶ Pythonプログラミング入門 第2章 トランプでおぼえるアルゴリズム 第3章 AI入門 第4章 ゲームプログラミング入門 第5章 最新！PHP 8で始めるWebプログラミング 第6章 Electronでデスクトップアプリを作ろう 第7章 検証！Chromebookはプログラミングに最適？

特集1 名前付け大全 設計も，実装も，ここから始まる！ クラス名やメソッド名，変数名……。私たちは日々「名前」を使っています。書き手として「ふさわしいクラス名を思い付かない」と悩むこともあれば，読み手として「こんなメソッド名ではわからない」と悩まされることもあります。そこで今回の「名前付け」特集です。「良い名前」とは「適切な名前を選び」「正しく書かれた」ものと定義したうえで，「適切な名前選び」の理論と実践（ケーススタディ）をじっくりと解説。そして「正しく書く」ために大切な英語のポイントを紹介します。 特集2 速習gRPC 高速！ 安全！ 高信頼！ マイクロサービス接続の大本命 gRPCは，Googleが開発し，OSSとして提供されているRPC（遠隔手続き呼び出し）フレームワークです。gRPCを用いることで，さまざまな言語で書かれたクライアントアプリケーションから，別のマシンのサーバアプリケーションへ通信手段を意識せずに接続できます。そのため，マイクロサービス間の通信に適しています。本特集では，タスク管理マイクロサービスの実装を通して，gRPCを使用した開発について解説していきます。 特集3 最新TLS 1.3徹底解剖 通信を覗いてHTTPSの裏側を知る 2018年8月にリリースされたTLS 1.3を徹底的に紹介する特集です。TLS 1.2からTLS 1.3になり，たくさんの重要な変更，機能追加が行われています。それらを実際に見て実感してもらうため，TLS 1.3による通信の模様をWiresharkでパケットを覗いて，1.2との違いや重要なポイントを解説します。また，大きな特徴であるパフォーマンス改善についても，1.2からの改善，暗号アルゴリズムによる変化などベンチマークを交えて解説します。 一般記事 オープンデータのためのWikidata入門 SPARQLで知識データベースを自在に検索！

特集1 ［古い技術，コードの重複，密結合］ フロントエンド脱レガシー 長く愛されるプロダクトをさらに改善していくために プロダクトが長く使われると，度重なる改修や技術の進歩によりレガシーな部分が出てきます。そしてレガシーな部分は，時間が経つほど改善が困難になります。特に技術の進化の速いフロントエンドは，どの技術をどう取り入れていくのかは，将来の開発効率や柔軟性に大きく影響します。サイボウズのフロントエンドエキスパートチームは，kintoneという古くから愛されるプロダクトを今後も改善していくために脱レガシーに取り組みました。本特集では，そのノウハウを解説します。 特集2 インフラ障害対応演習 「避難訓練」でいざに備える！ システムの運用において切り離せないものであるにもかかわらず，頻繁に経験することを避けたい障害対応は，その性質上とても難しい仕事です。本特集では，障害対応を上手にこなすための方法として，障害対応を安全な環境で練習する「障害対応演習」を紹介します。障害対応の課題と演習の必要性，Mackerelでの演習の実際，フルリモートワークでの対応法，演習で確認したいこと・得られるものを解説します。いざというときの障害にどのように対処すべきかを確認できる障害対応演習は，心強い武器となってくれるでしょう。 特集3 深層学習入門以前 チュートリアルを動かす前に知っておくこと 深層学習にはさまざまなチュートリアルが提供されています。本特集では，読了後にチュートリアルを動かして，深層学習に入門するための足がかりとなることを目指します。 深層学習には幅広い知識が必要なため，すべてを知ってから始めようとすると，莫大な時間を学習に費やす必要があります。逆に事前知識なしにチュートリアルを動かしても，何が行われているのかをつかむのは難しいでしょう。そこで本特集では，深層学習のアルゴリズムの動きを，数式を使わずに概観していきます。

特集1　 競技プログラミングの過去問で学ぶアルゴリズム 本特集では，競技プログラミングサイト「AtCoder」で実際に出題された問題を通じて，アルゴリズムを学んでいきます。競技プログラミングではアルゴリズムが重視され，そこで培われる計算量を改善する能力はWeb開発の現場でも必要とされています。アルゴリズムは時代に流されない技術であり，扱うデータ量が増えた今だからこそ重要性を増しています。ぜひこの機会に学び，問題を解く力を身に付けてください。 特集2 iOS 13徹底活用 iOS 13では，ダークモード，Sign in with Apple，Core NFCの機能強化といったユーザー向けの機能のほかにもARKit3，Core ML 3といった開発者向けの機能が多数追加されました。本特集では，最初にiOS13で追加された新機能を紹介します。そして，新しいUI作成フレームワークSwiftUI，ダークモードへの対応方法，Swift Packages in Xcodeによるパッケージ管理，非同期処理フレームワークCombineといった開発者向けの注目機能について詳しく解説します。 特集3 小一時間でゲームを作る 「プログラミングはできるけどゲームは作ったことがない」という方に，ゲーム開発のおもしろさを体験していただく特集です。グラフィックなど細部の作り込みは省いてゲームとして重要な部分のみにフォーカスして，4つのジャンルのゲームを開発します。JavaScriptを使って解説しますので，ブラウザで読み込むだけで開発途中の動作も確認できます。本特集の解説を見ながらゲームを開発していき，少しずつ確実に完成に近付いていく過程を味わってください。

※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。 Linuxでの環境構築から、Git・GitHubによるコード管理、Node.jsによるサーバーサイドのプログラミングが学べる！ インターネットで学ぶ話題の通信制学校「N高校」が展開する、プログラミング教育メソッドの大公開第２弾！ 約1000人の高校生にWebプログラミングを教えてきた名物講師が、入門者がつまずきやすいポイントを、ていねいに解説！ 【本書の対象読者】 ・環境構築で挫折した方 ・サーバーサイドに挑戦したいと思っている方 ・SIerからWeb系への転職を考えている方 【本書の内容】 ●Chapter１　Linuxの基本を身に付けよう LinuxというOS／コンピューターの構成要素／コマンドでファイルを操作する／標準出力／viの使い方を学ぼう ●Chapter２　シェルプログラミングをやってみよう シェルプログラミング／通信とネットワーク／サーバーとクライアント／HTTP通信／通信をするボットの開発 ●Chapter３　GitHubで始めるソーシャルコーディング GitHubでWebサイトを公開する／イシュー管理とWikiによるドキュメント作成／GitとGitHub／GitHubへのpush／Gitのブランチ／ソーシャルコーディング ●Chapter４　Node.jsでプログラミングをやってみよう Node.js／集計処理を行うプログラム／アルゴリズムの改善／ライブラリ ●Chapter５　Slackのボットを作ろう Slackのボット開発／HubotとSlackアダプター／モジュール化された処理／ボットインタフェースとの連携 ●Chapter６　HTTPサーバーを作ってみよう 同期I/Oと非同期I/O／例外処理／HTTPサーバー

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。

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。

業務へのAI導入が本格化するなか、「AIの説明責任」――即ち、AIの出す推論結果に根拠を示せないことが問題になっています。その解決策としてXAIが注目され、様々な実装コードが公開されていますが、研究者向けの論文が多く、ビジネス現場の実情に即した技術解説は見当たりません。「AIの説明責任」はエンジニアとビジネスパーソンの双方にとって喫緊の課題であるにもかかわらず、基本認識を共通化できるような網羅的・体系的な整理を欠くのが実情です。 本書はXAIについて、背景から個別技術までを体系的に学び、いくつかの主要ライブラリを試しに動かしながら、実務適用に向けた知識を習得できる待望の解説書です。 ●前提とする知識やスキル ・機械学習の概要を理解している方（入門書を2～3冊読んだ程度で可） ・AI開発／導入の実務経験はないけれど、実用化に向けた課題を知りたいという方 ・Pythonのコードを書ける、少なくとも写経はできる方 ・何らかのプログラミング言語に触れ、変数や構文くらいは理解している方 ・高校程度の数学の知識。簡単な関数やベクトル演算、集合演算等の数式表現に強い抵抗のない方 ●本書で獲得できる知識やスキル ・「AIの説明責任」について、重要性や課題を説明できるようになります。 ・AIの業務適用では、誰にどのような「説明」が求められ、現在のXAIで何が可能か解ります。 ・XAIによる「大局説明」と「局所説明」の使い分けができるようになります。 ・各種のXAIの狙いや動作原理を平易な数式で把握。主な手法の得手／不得手、扱うデータや解くべき問題の違いが解ります。 ・各種XAI技術を俯瞰し、説明相手や性能要件、データ特性、AIのアルゴリズム等に応じて、手法選定にあたりをつけることができます。

仮想通貨や契約管理を実現する仕組みを 豊富なイラストで解説！ ビットコインやイーサリアムなど、仮想通貨（暗号資産）の基盤として 注目が集まるブロックチェーンですが、分散台帳システムとして、 契約や取引など「価値のある情報」を、「信頼性が高い」形で共有するための 情報基盤としての利用も進められています。 本書は、ブロックチェーンを専門としない ネットワークやアプリケーション領域のエンジニアに向け、 ・ネットワーク構造：P2Pネットワーク ・データの内部構造：トランザクション、ブロックなど ・信頼性の担保：暗号技術、合意形成アルゴリズムなど といった多角的な側面から、 「ブロックチェーンとは何か」 「ブロックチェーンはどのように動くのか」 「ブロックチェーンはどのように利用されるのか」 など、ブロックチェーンを幅広く、技術的な観点で解説する一冊です。 ※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。

量子コンピュータの仕組みがイラストでわかる 量子コンピュータはこれまでのコンピュータでは解くことができなかった問題を解くことができる可能性を秘めており、実用化に向けて期待が高まっています。 一方で、量子コンピュータが計算する仕組みは、これまでのコンピュータとは大きく異なり、その理解には量子力学の基本的な考え方が不可欠なため一般の人には敷居が高いと考えられていました。また、ニュースなどでは量子コンピュータの正しい姿が伝えられていない部分もあります。 本書では、量子コンピュータが注目された経緯から説明し、量子コンピュータを理解する基礎となる量子ビット、量子ゲート、量子回路、量子アルゴリズムなどを、イラストを使用しながらわかりやすく解説をしていきます。また、各方式の量子コンピュータの仕組みを解説し、情報に流されないしっかりとした知識が身に付く構成になっています。量子コンピュータの仕組みがわからず開発のイメージがわかない方や、最先端の技術を一早く追いかけていきたい方、これから量子コンピュータの勉強をはじめようとしている方にオススメの1冊です。 【本書のポイント】 ・量子コンピュータによる計算の仕組み、利点、扱う方法などがわかる ・ニュースの情報に流されないための知識が身に付く ・図解を多数交えているため、初心者にもわかりやすい 「量子ビット」を使うと、なぜ「超並列計算」ができる? 莫大な計算結果の重ね合わせ状態から、答えを1つに確定できるのはなぜ? まったく新しいしくみによって、現在のスーパーコンピュータをはるかに凌ぐ力を発揮する量子コンピュータ。研究の最先端にいる著者が従来のコンピュータの仕組みと対比させながらその基礎と実現にむけた試みを平易に解説。 ※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。

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。

本書は、ALIFE＝人工生命の入門書です。 「人工生命」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。人工知能（Artificial Intelligence：AI）ではなく「人工生命（Artificial Life：略してALife）」。人工知能が「人工的につくられた人間のような知能」であるとすると、人工生命とは「人工的につくられた生物のような生命」のことを指すといえます。人工知能研究者が、人間のような知能をコンピュータで実現できると考えているように、人工生命研究者は、自然の進化が生み出すような終わりのない（＝オープンエンドな）進化をコンピュータで実現できると考えています。 オープンエンドな自然の進化が生み出してきた多様な生物をみると、その創造力は計り知れません。これをアルゴリズムに落とし込めれば、新しい商品をつくる、新しいデザインをつくる、新しい研究のアイデアをつくるといった、斬新なサービスや技術を次々と生み出すようになるかもしれません。ビデオゲームやVR、ARの世界は、自然の生態系のような豊かさをもち、果てしない冒険と発見を提供するようになるでしょう。多様性をもった解を導き出せるようになることは、多様性を受け入れる世界をつくることにもつながるはずです。 今、人工知能研究をリードする世界の研究組織が、学習し続ける「オープンエンドなシステム」をつくるための重要な技術として、人工生命に注目し始めています。人工生命は、わたしたちの創造性を拡張し、より生きやすい社会を目指すうえでブレイクスルーとなるアプローチです。また、膨大なデータが前提となる現在の人工知能技術において、世界に遅れをとっているといわれる日本が、巻き返しを図る糸口にもなります。 本書は、人工知能や人工生命の知識がない方にも、人工生命が何であるか、どのような研究やアルゴリズムを辿ってきたか、どう役立てられるかを理解いただけるよう、わかりやすく解説しています。人工知能をすでにビジネスに取り入れている方や、人工知能の研究開発を行う研究者、エンジニア、学生の方々、こうした技術を取り入れたいと思っているクリエイターの方、そして人工生命という分野を耳にしたことのある方にとっても、先見性をもってご自身の取り組みを発展させることに役立てていただけるはずです。

※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。 チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説 　本書は，機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整（チューニング）を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく，そして，詳しく説明した書籍です．合わせて，Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を，Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており，基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます． 　いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており，技術者／研究者，学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが，その際に手間を要するのが，ハイパーパラメータ調整です．特に，深層学習（ディープラーニング）では，ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに，その調整が性能を大きく左右するといわれています．多くの技術者が，これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です．ブラックボックス最適化は汎用性も高く，機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず，工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます．例えば，本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や，お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています． 　ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とそのPythonベースのフレームワークOptunaについて，応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です．機械学習に留まらず，科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です． CHAPTER 1　ブラックボックス最適化の基礎 1.1　ブラックボックス最適化とは？ 1.2　目的関数と最適化 1.3　グリッドサーチとランダムサーチ 1.4　SMBO 1.5　ブラックボックス最適化の利用対象 CHAPTER 2　はじめてのOptuna 2.1　環境構築 2.2　簡単な数式の最適化 2.3　機械学習のハイパーパラメータのOptunaによる最適化 CHAPTER 3　Optunaを使いこなす 3.1　多目的最適化 3.2　制約付き最適化 3.3　可視化機能を用いた探索空間の調整 3.4　探索点の手動指定 3.5　分散並列最適化 3.6　サンプラーの選択 3.7　枝刈り CHAPTER 4　ブラックボックス最適化の応用例 4.1　機械学習のハイパーパラメータの最適化：音声認識ソフトウェアMozilla DeepSpeech 4.2　パイプラインフレームワークとハイパーパラメータ最適化 4.3　継続的なモデル改善でのOptunaの使い方 4.4　オンライン広告入札システムの実行環境の最適化 4.5　クッキーレシピの最適化 4.6　ニューラルアーキテクチャサーチ CHAPTER 5　Optunaの最適化の仕組み 5.1　Optunaの柔軟なインタフェース 5.2　独立サンプリング 5.3　独立サンプリングの課題 5.4　同時サンプリング 5.5　パラメータ選択の全体像 CHAPTER 6　ブラックボックス最適化のアルゴリズム 6.1　探索点選択における共通の枠組 6.2　単目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.3　多目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.4　探索点選択アルゴリズムの使い分け

ロングセラーが待望の大改訂！　基本情報技術者試験で，C言語を選択する方のための定番参考書「C言語の切り札」の改訂3版です。C言語の基本を解説する「文法編」と過去問を解説した「問題編」の2部構成となっています。「文法編」は試験で出題される文法事項に的を絞り，C言語をまったく知らない人でも理解できるような説明にしてあります。問題編ではC言語の過去問題12問と，アルゴリズム（擬似言語）問題4問の合計16問を，ソースコード1行ごとに詳しく解説。収録問題はすべて刷新し，最新の内容になっています。確実に合格点をとりたい方のための，必携の1冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 『［改訂新版］基本情報技術者らくらく突破C言語』の改訂版です。説明内容を全面的に見直し、章末問題を充実させました。自分で打ち込んで実行できるサンプルプログラムとともに文法を体得できる第1部、合格に欠かせないアルゴリズムの知識を徹底学習できる第2部の構成で、試験合格に必要な力が1冊で身につきます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【時短学習で試験を攻略！よく出る問題・用語を厳選！】 時短学習で効率よく「合格点」に達するための、出る内容だけを濃縮した問題主導型のコンパクトな参考書です。合格に必要な重要事項を厳選し、項目ごとに短くまとめてあるので、細切れ時間での学習や試験直前の確認、ツメにも最適で。問題を攻略しながら暗記・理解することで、頭にしっかり刻みこむことができます。また、早解きのコツや裏ワザ的な解法、役立つ受験テクニックも満載。受験指導経験豊富で独自の切り口でわかりやすい解説で定評のある福嶋先生が、試験を攻略するために持てるノウハウを注ぎ込んだ1冊です。福嶋先生による問題解説動画も用意していますので、しっかり理解を深められます。 ■こんな方におすすめ ・手軽にもち歩ける参考書を探している方 ・最小限の努力で効率よく合格点をとりたい方 ・分厚い教科書を読んだり、問題集に取り組む時間のない方 ■目次 ■第1章 情報の基礎理論 ■第2章 データ構造とアルゴリズム ■第3章 コンピュータシステム ■第4章 OSとソフトウェア ■第5章 マルチメディアとデータベース ■第6章 ネットワーク ■第7章 情報セキュリティ ■第8章 システム開発技術 ■第9章 マネジメント ■第10章 ストラテジ 重要用語チェックリスト ■著者プロフィール 福嶋 宏訓（ふくしま ひろくに）：情報処理試験対策分野での幅広い執筆活動を行っており、専門学校の指導経験を活かした、独自の切り口によるわかりやすい解説には定評がある。

※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。 【IT技術の教科書として人気の書籍が、改訂新版になって登場！】 　本書はITの基本的な原理を中心に解説した教科書であり、各章のねらいやまとめ、練習問題などを通してITの基礎を十分に理解することができます。 　更に初版刊行から現在までに起こった目覚ましい情報技術の発展を受けて、改訂新版では新たな技術やテーマを盛り込みました。具体的にはAI、IoT、情報セキュリティ、モバイル通信などの技術を取り上げ、アルゴリズムやプログラミングなどの説明もより充実させています。ITの基礎を1から学ぶためにこの上ない一冊です。

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

★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

本書は，プログラム言語Perlの入門書です。Perlは，気楽に書けて超強力な言語として，長く親しまれています。本書ではデータ構造，アルゴリズム，ファイル処理，日本語処理，正規表現をまったくの初歩から学ぶことで，基本的な考え方から，実用的なプログラミングまで，楽しく身につけられることを目的としています。

※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。 ※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。 機械学習を理解し実践するために必要な要素を選抜して解説した、実践的ガイドブック！ 　本書は、機械学習の入門者から中級者までをおもな対象として、機械学習を理解し実践するために必要なさまざまな要素を選抜して解説した、機械学習のガイドブックです。 　機械学習の概要から解説をはじめ、機械学習の歴史と主要なアルゴリズム、機械学習を実践するためのプログラミング言語であるRとPythonそれぞれの説明と連携、機械学習を正しく使いこなすためのさまざまな注意点、Kerasを活用したディープラーニングの実践、そして強化学習の例としてアルファゼロを取り上げています。付録には機械学習の理論的裏付けとなる数学の概要も取り上げています。 　入門者の方はまず本書の第1章「機械学習とは何か、どんな働きをするのか」を読み、第5章「さあ機械学習の本質を体験してみよう」の実践を繰り返してみてください。だんだんと機械学習に関する多くのことが見えるようになってきて、中級者への道が開けるでしょう。 　中級者の方には前半はやや簡単かもしれませんが、第8章「Kerasを使ったディープラーニングの実践」、第9章「さまざまなゲームの攻略法をゼロから学習するアルファゼロ」の内容が十分に理解できたのであれば、かなりのレベルに達したのだと思います。簡単かもしれない前半部分にも、参考になるさまざまな要素を仕込みました。 　機械学習の入門から中級者への道をガイドする1冊となっています。 はじめに 第1章 機械学習とは何か、どんな働きをするのか 第2章 機械学習小史：機械学習ブームの基盤を作った主人公たち 第3章 ぜひ使ってみたい役に立つアルゴリズム 第4章 RとPython 第5章 さあ機械学習の本質を体験してみよう 第6章 機械学習を上手に使いこなすコツ 第7章 RとPythonの連携 第8章 Kerasを使ったディープラーニングの実践 第9章 さまざまなゲームの攻略法をゼロから学習するアルファゼロ 付録A 機械学習の基盤となる数学の概要 A.1 機械学習の数学的基盤となるベクトル空間 A.2 ベクトル空間、ノルム空間、内積空間、ユークリッド空間とその関係 A.3 ドット積、行列、行列積 A.4 さまざまな行列の性質とその演算 A.5 行列と線形写像、固有値、テンソル、カーネル関数と射影 A.6 確率空間、確率変数、確率分布 A.7 統計的推定 A.8 最適化の手法 付録B RとPythonのデータ分析に関連する基本的コマンドの比較 B.1 基本的機能 B.2 ベクトル、行列などの作成と操作および数値計算（NumPy機能の対応） B.3 データフレームの作成・操作など（Pandas機能の対応） おわりに 参考文献とそのガイド

★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★ ■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！ ■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！ ■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！ 【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！ https://github.com/hhachiya/MLBook　 【機械学習スタートアップシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html 【主な内容】 第1章 機械学習とは何か 第2章 Python入門 第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計） 第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析） 第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木） 第6章 カーネルモデル 第7章 ニューラルネットワーク 第8章 強化学習 第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）

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。 ※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。 ※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。 機械学習のしくみをイラストや図解でやさしく学ぼう！ 本書は、機械学習に関するさまざまなトピックスを概説する書籍です。人工知能における機械学習の位置づけを説明したのち、機械学習内の分野をマップ化し、マップ内の街（＝機械学習内の分野）を旅する形でやさしく解説していきます。 数式や複雑な処理手順は扱わずに、「どんなしくみで、どこで使われていて、どう役に立つのか」という要点をわかりやすく示します。大枠や要点を掴むことを主眼としているため、短時間・効率的に学ぶことができます。機械学習について関心をもっているものの、専門書はハードルが高いと感じている学生やビジネスパーソンにおすすめです。 構成は、はじめに人工知能における機械学習の位置づけや手法の分類を示したうえで、機械学習の個々のトピック……すなわち、ｋ近傍法や決定木などによる分類、進化的計算や群知能による最適化、強化学習、ニューラルネット、深層学習などを説明していきます。 まえがき 目次 はじまり－機械学習の国へ行こう－ 第一章　いりぐち－機械学習ってなんだろう？－ 機械学習ってなんだろう？ AIにできること いきものとコンピューター、それぞれの学びかた コンピューターの学習 機械学習はなにができるの？ 「言葉」を認識する 「画像」を認識する 　COLUMN　強いAIと弱いAI 第二章　観光案内所－機械学習の種類と仕組み－ 機械学習には種類がある 先生に正解を教えてもらおう－教師あり学習－ 教師データとラベル　 教師あり学習の仕組み 自力で学習を進めよう－教師なし学習－ 試行錯誤の経験から学習しよう－強化学習－ コラム　いろんな機械学習 学習した知識を役立てよう－汎化・タスク・アルゴリズム－ 学習のしすぎに注意！－過学習－ COLUMN　オッカムの剃刀とノーフリーランチ定理 第三章　分類の街－k近傍法と決定木－ 並べかたで分類しよう－k近傍法－ 　一刀両断、スパッと分類！－サポートベクターマシン－ ○と×で分類しよう－決定木－ 決定木の作りかた たくさんの決定木の森－ランダムフォレスト－ COLUMN　みにくいアヒルの子定理 第四章　最適化の街－進化的計算と群知能－ 最適化ってなんだろう？ 進化を模倣してよりよい情報を残そう－進化的計算－ いきものの進化の仕組み 進化的計算ってなんだろう？ 進化的計算の代表選手、遺伝的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズムの仕組み もっと複雑なことをするには－遺伝的プログラミング－ 生物の群れの行動から学習しよう－群知能－ 蟻みたいに近道を見つけよう －蟻コロニー最適化法－ 大勢で答えを探そう－粒子群最適化法－ 魚みたいに餌を探そう－AFSA－ 第五章　試行錯誤の街－強化学習－ 強化学習ってなんだろう？ とにかく試行回数を重ねよう－モンテカルロ法－ より効率的に試行するには？－Q学習－ Q学習で迷路を脱出しよう 第六章　神経回路の街①－ニューラルネット－ 神経細胞と神経ネットワーク 神経細胞の模倣－人工ニューロン－ 神経ネットワークの模倣－人工ニューラルネットワーク－ ニューラルネットの学びかた 視覚のシミュレーション－パーセプトロン－ ハイスピードで学ぼう！－バックプロパゲーション－ ニューラルネットワークの種類 ①階層型 ニューラルネットワークの種類 ②全結合型と再帰型 「何か」を見つける－認識－ 「何か」を動かす－制御－ 「何か」を考える－判断－ 必ず「何か」を返してくる。……それでいいのかな？ 第七章　神経回路の街②－ディープラーニング－ ディープラーニングってなんだろう？ 人間の「視覚」を真似したニューラルネット これはイヌ？　それともネコ？－畳み込みニューラルネットの画像認識－ CNNはどうして高性能なんだろう？ 時間で変わるデータを分析しよう－リカレントニューラルネットとLSTM－ 本物そっくりのニセモノをつくる－敵対的生成ネットワーク－ ディープラーニングを自動翻訳に役立てよう 経験から学ぶ深層学習－深層強化学習－ 第八章　でぐち－機械学習をはじめよう－ 機械学習に使われる言葉－プログラミング言語Python－ 機械学習に使われるソフトウェア①－TensorFlowとKeras－ 機械学習に使われるソフトウェア②－Caffe、PyTorch、Chainer－ おわりに－AIについて学べる参考図書たち－ 　索引

現在、最も動向が注目されているテクノロジーが「AI（人工知能）」です。AIという単語を目にする機会が急速に増え、AIはビジネスの様々な分野で活用されるようになっています。 　しかし、「AIを使って自社の業務を高度化する」「AIを使った新しいサービスを作り出す」という課題に自ら直面したとしたらどうでしょうか。ためらわずに、すぐに実践に移せるITエンジニアは、まだ少数なのではないでしょうか。 　本書は、「AIをこれから活用しよう」というITエンジニアやマネジャーに向けて、AIを活用した業務の高度化や、AIを組み込んだシステムの構築などを実践するために、AIについて知っておきたい基本的な知識や、AI活用のノウハウを解説します。AIは特別なものではなく、ITによる業務改革を支えるパーツの1つです。そのため、従来のシステム構築の枠組みをベースに、AIの業務活用を考えることが重要です。 　第1章では、エンジニアなら必ず知っておきたいAIの基本を解説します。AIとは何か、AIで何ができるのかに始まって、AIで利用されるアルゴリズムやその活用のポイントについても、図解をふんだんに使って分かりやすく説明します。 　第2章では、AIを使ったシステムの構築を、ウォーターフォール型の開発プロセスに当てはめて説明します。従来の開発プロセスと何が同じで何が違うのか、異なる部分をどのように進めていけばよいのかを、経験豊富な筆者陣が詳しく解説します。 　実際にAIシステムの構築・運用プロジェクトに携わるエンジニアはもちろん、今後さらに存在感を増すAIについて将来に備えて勉強しておきたいというエンジニアにも必携の一冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 量子コンピューティングがやさしくわかる 「量子コンピューティング」は量子コンピュータを用いた計算手法です。量子コンピュータには、大別してゲート型量子コンピュータとアニーリング型量子コンピュータがあり、ほかにアニーリング型量子コンピュータに着想を得た疑似量子コンピュータがあります。 本書で特に力を入れて説明しているのは、イジングマシンを使った具体的な問題の解き方です。イジングマシンは、組合せ最適化問題を解く専用のコンピュータで、アニーリング型量子コンピュータと疑似量子コンピュータのことを指します。組合せ最適化問題は応用範囲が広いので、具体的な問題の解き方を知ることで、量子コンピューティングの役立つシーンがイメージしやすくなるはずです。そうしたイメージができて興味がわいてきたら、もう少し専門的な資料を読んだり、量子コンピュータを使ってみたりして、さらに上の段階に進めると思います。 量子コンピューティングのしくみと、量子コンピュータを使ってどんなように問題を解くのかを知りたい方に基礎からていねいに解説します。 1章　量子コンピューティングの概要 1.1　量子コンピューティングとは 1.2　量子コンピューティングの応用例 1.3　量子を使わない量子コンピューティング 2章　イジングマシンのしくみ 2.1　イジングマシンとイジング模型 2.2　イジングマシンの計算のしくみ 2.3　問題を解くために必要なこと 2.4　問題を解く前の注意点 3章 イジングマシンで問題を解く 3.1　最大カット問題 3.2　画像のノイズ除去 3.3　グラフ彩色問題 3.4　クラスタリング 3.5　巡回セールスマン問題 3.6　ナップサック問題 4章　イジングマシンを使った機械学習 4.1　二値分類 4.2　行列分解 4.3　ブラックボックス最適化 5章　ゲート型量子コンピュータ 5.1　ゲート型量子コンピュータの計算のしくみ 5.2　量子アルゴリズム 5.3　量子ビットと操作の方式 6章　量子コンピューティングの今後 6.1　イジングマシンの進化 6.2　ゲート型量子コンピュータの発展 6.3　量子コンピューティングへの期待 付録 A．行列とベクトル A.1　行列とベクトルの演算 A.2　行列の固有値と固有ベクトル B．ブラックボックス最適化の補足 B.1　損失関数の平方完成 B.2　多変数ガウス分布 C．量子アルゴリズムの補足 C.1　ブラケット記法 C.2　ドイチュ・ジョサのアルゴリズム C.3　グローバーの量子探索アルゴリズム 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。 基本事項をコンパクトにまとめ，親切・丁寧に解説したコンピュータの基礎の教科書！現場のニーズに応じて，さらに内容をブラッシュアップしました． 　基本事項をコンパクトにまとめ，親切・丁寧に解説したコンピュータの基礎の教科書です。今回の改訂で現場のニーズに応じて，さらに内容をブラッシュアップしました． 　大学1，2年生向けの教科書として適切な内容として，ハードウェア，ソフトウェアの両面からコンピュータやネットワークの内部構成や動作原理について，基礎的かつ重要な事項に的をしぼって解説しています． 1章　コンピュータシステム 　1　コンピュータの歴史 　2　コンピュータの基本構成と動作原理 　3　現代社会におけるさまざまなコンピュータ 　練習問題 2章　情報の表現 　1　2進符号 　2　2進数による数の表記法 　3　数値データの表現 　4　文字データの表現 　5　音声・画像データの表現 　練習問題 3章　論理回路とCPU 　1　ブール代数と論理回路 　2　論理回路と中央演算処理装置（CPU） 　3　CPUの動作 　練習問題 4章　記憶装置と周辺機器 　1　記憶装置 　2　インタフェースとバス 　3　入出力装置 　練習問題 5章　プログラムとアルゴリズム 　1　プログラムとプログラミング言語 　2　アルゴリズム 　3　プログラミング言語と言語処理プログラム 　練習問題 6章　OSとアプリケーション 　1　OS 　2　制御プログラムの役割 　3　アプリケーションとミドルウェア 　4　仮想化ソフトウェア 　練習問題 7章　ネットワーク 　1　コンピュータネットワーク 　2　インターネットとTCP/IP 　3　インターネットサービス 　4　コンピュータシステムの構成と信頼性 　練習問題 8章　セキュリティ 　1　セキュリティ技術 　2　暗号化技術 　練習問題 練習問題解説・解答 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。 人工知能研究における諸分野を、C 言語による具体的な処理手続きやプログラム例によりやさしく解説する!! 　強化学習は、一連の行動の結果だけから行動知識を学習する手法です。　本書では、この強化学習と深層学習の基礎を紹介した上で、深層強化学習のしくみを具体的に説明します。単に概念を説明するだけでなく、アルゴリズムを実際にC言語のプログラムとして実装することで、実際にプログラムを動かすことで具体的な処理方法の理解を深めます。 主要目次 第1章　強化学習と深層学習 第2章　強化学習の実装 第3章　深層学習の技術 第4章　深層強化学習