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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 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。 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。 フルカラーで理解しやすい紙面！　初学者に最適な「科目B」対策本 2023年4月から始まる新形式「科目B」の出題の4分の3を占める「アルゴリズムとプログラミング（擬似言語）」の対策書です。 プログラム言語の学習経験がないゼロベースからの受験者を想定し，知識ゼロのスタートからゆっくり・じっくり，「アルゴリズムの動き」と「それを表現する擬似言語プログラム」を対にして解説していきます。 最終的な到達目標は，「試験本番で短時間（1問5～10分）に解けるスキルを身につける」こと。そのためには，プログラムを完成させること，トレースすること，修正やテストを行うことなど，多くの出題バリエーションに対応できることが求められます。 定番のアルゴリズム例と実際の試験問題を例に，ステップアップ方式で学習を進めていくことで，試験に必要となる基礎力と実践的な応用力の両方をスムーズに向上させることができます。 フルカラーの紙面で理解しやすいように配色を工夫。豊富な図解とイラストを添えることで，アルゴリズムや擬似言語問題が苦手な受験者も楽々学べます。 プログラム言語を扱った業務経験や学習経験がないゼロベースからの受験者や，アルゴリズム/擬似言語問題が苦手で超入門レベルから再学習したい受験者におすすめします！

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。

※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。 ※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。 「平均」という観点から強化学習の基本が理解できる！ AlphaGoがプロ棋士を破った2016年以降、強化学習や深層強化学習はさまざまな分野から注目を集めています。しかし、専門書では難解な専門用語や数式が多用されるため、初学者にとってはハードルが高い状態が続いていました。 本書は、そのハードルの高さを解消することを目的に制作されました。平均という初歩的な数学を使うことで、「価値」「探索」「マルコフ性」といった強化学習の基本をわかりやすく解説します。 また、各アルゴリズムについては、「多腕バンディット問題」および「グリッドワールド問題」のいずれかを用いて、比較しやすい状態で解説します。そのため、各アルゴリズムの特徴や差異がわかりやすくなっています。さらに、中核的なアルゴリズムについては、PythonとMATLABの2種類のコードを、オーム社と著者のWebサイト、およびGithubで配布します。配布コードを実行することで、「原理→数式→プログラム」という一連の流れを直感的に把握できます。 【本書の特徴】 ・難解な強化学習の原理を、中高生にもなじみ深い「平均値の計算」という観点からわかりやすく解説します。 ・さまざまなアルゴリズムを、共通する例題を用いて特徴がわかりやすいように比較します。 ・PythonとMATLAB、2種類のコードを配布します。 ※Pythonのバージョンは3です。 第1章　平均から学ぶ強化学習の基本概念 第2章　各アルゴリズムの特徴と応用 第3章　関数近似手法 第4章　深層強化学習の原理と手法

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

※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」とは、簡単に言えば、「試行錯誤によって学習するAI」です。 機械学習の一種で、近年のディープラーニングの発展の恩恵を受け、注目されています。 本書は、基本のアルゴリズムからニューラルネットを使った応用まで、 強化学習の理論と実装がわかる本です。 強化学習がどんな仕組みのAIなのか、 これから学んでみたいという人や 興味はあるけれど難しそうだと思っている人におすすめです。 【本書の特徴】 ●強化学習の難解な理論をやさしく解説 難しい用語や数式は、高校数学の知識があれば理解できるように一歩一歩説明します。教師あり学習やニューラルネットワークなど、機械学習の前提知識も解説しています。 ●画面上のロボットを動かすことで直観的に理解 強化学習の問題や学習結果は、画面上のロボットが動くアニメーションで確認できます。プログラムを実行するための環境構築や操作方法の説明があるので、すぐに動かすことができます。 ●Pythonで強化学習のプログラムを改良 サンプルプログラムは軽量で、一般的なPC（GPUなどが装備されたPCは不要）で動かせます。強化学習のライブラリは使用せずに実装されており、ブラックボックス化されていないのでアルゴリズムがよくわかります。本書では、サンプルプログラムを自分で改良するためのポイントや、Pythonの基本、主要ライブラリ（NumPy、matplotlib、OpenCV、TensorFlow）の一部の使い方を紹介しています。

※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。 京都を知る，アルゴリズムを知る。アルゴリズムとはそもそも，何か物事を行うときの“具体的手順”のことである。私たちは日々，意識するかしないかに関わらず，次々とアルゴリズムの設計をしながら生活をしている。 　本書は，岩間一雄教授が京都の町を題材にアルゴリズムの思考を伝える，読み物的手法をとった数学書である。読者はその奥深い世界へと誘われてゆくだろう。 　巻末には本書で取り上げた京都関連の名所・行事などの索引があり，逆引きで読んでいくことができる。

※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。 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。 IT世界に住まうSystersと学ぶオンライン／Webシステムのしくみ！ PCユーザーが出すさまざまな指示や命令は、 PC内部やオンライン上でどう処理されているのでしょうか。 実は、PCの中やネットワークに住んでいる「Systers」という妖精たちが、 せっせと仕事をしてくれているのです――。 本書はITの専門用語を「Systers」という擬人化キャラクターにして、 彼女たちのやり取りを通じて技術の特徴や関係性を学ぶ技術入門書です。 電気や水道などのインフラ（公共基盤）と同じように、ITシステムのインフラとなる ネットワーク、パソコンやサーバーなどの「ITインフラ」をテーマにしています。 あらゆる装置を制御するプライドの高いCPUや、庶民的で大容量を記憶できるDRAMなど 元ネタとなる用語の特徴を反映した個性的なキャラクターたちが登場します。 タイピングやクリック、タップやフリックで気軽にPCやスマホを酷使している皆さん、 ぜひ本書でSystersたちの健気で忠実な仕事っぷりを知ってあげてください！ そうすれば、彼女たちの仕事がちょっとくらい遅れても許してあげられるようになる……かもしれません。 【対象読者】 ・ITの仕組みを学びたい方 ・既存の学習書で挫折したなどITに苦手意識のある方 ・ITインフラは多少知っているけどSystersが気になる方 【収録内容】 第1話　コンピュータを動かす五つの元素 ～五大装置とその役割～ 第2話　ソフトを束ねる絶対神 ～OS～ 第3話　後か先かそれが問題だ ～アルゴリズム～ 第4話　コンピュータをつなぐ鉄鎖 ～集中と分散～ 第5話　システムに安心と安全の祝福を ～信頼性～ 第6話　知識の迷宮を駆け抜けろ！ ～データベース～ 第7話　祭りは続くよ、いつまでも ～CPU～ キャラクターデザイン＝村上ゆいち ※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。

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。

※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。 マンパワーでは不可能な大量のデータ処理と自由曲面を含む3次元形状をアルゴリズムにより生成し、パラメーターを操作してシミュレーションを行い、デザインの意思決定を行う手法は、「コンピュテーショナルデザイン」とも「アルゴリズミックデザイン」とも呼ばれ、新しい潮流としてここ数年、世界および日本において飛躍的に広がりつつあります。 なかでも、有効なツールとして普及しているもののひとつが、このGrasshopperです。 また、GrasshopperのプラットフォームであるRhinocerosは、現存する3次元デジタルデザインツールの中ではNURSBという幾何表現が最大限に実現できるモデラーで、知性と感性を駆使して素晴らしい形状表現をデジタルモデルとして生み出すことができます。 さらに、Grasshopperというインテリジェントな支援ツールを得ることにより、膨大な量のシミュレーションが行え、従来の発想方法では不可能だったアイデア領域の拡大、効率化、意思決定を桁違いのレベルで行うことを実現します。 そこで、本書は、「Rhinoの基本は理解しているが、Grasshopperに触れるのは初めて」というユーザを対象に、Grasshopperの基本操作から、コンピュテーショナルモデリングの基礎知識、Grasshopperを利用したデザインとモデリングの演習など、Grasshopperに絞り込んで徹底的に解説します。

※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。 グラフ・ネットワークアルゴリズムの基礎をしっかり理解!! グラフ・ネットワークアルゴリズムの背後に横たわる数理を，例題と図を多用して，直観的なイメージを抱いて思考を巡らせながら理解できるよう，配慮．また，ほとんどのアルゴリズムにC言語によるプログラムを与え，出力結果を確認できるようにしている．さらに，各章での内容を効果的に復習できるように，章末の演習問題とともに多くの問題でその解答例を付している．また，著者の『アルゴリズムの基礎とデータ構造：数理とC プログラム』の続編でもある．アルゴリズムの基礎を学んだ読者が，より有用性のあるグラフ・ネットワークアルゴリズムを習得するためには必携の良書である．

※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】 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。"

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では、手続き型からオブジェクト指向へ向かうプログラミングの進化の道筋を辿りながらアルゴリズム的思考とプログラミング的思考を培い、Google Colaboratoryを使ったプログラミング力と計算論的思考力を身につけることができます。 第1章はプログラミング全般に関わる説明、第2章はプログラミングの準備、第3章～第5章までに小さなプログラムの作成を学びます。第6章と第7章では関数やモジュール、ライブラリの使い方、第8章ではファイルの取り扱い、第9章では手続き型プログラミングの総まとめを解説。第10章はオブジェクト指向プログラミング（OOP）の基本的な考え方、およびクラスやオブジェクトの作り方、第11章はAnacondaを用いGUIアプリの作成について扱います。プログラミング言語の文法を網羅的に説明している入門書とは一線を画する内容であり、初心者だけでなくPythonに既に振れている中級者にも最適な参考書です。

※この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。 ハードウェアやソフトウェアから、データやアルゴリズム、プログラミング、ネットワーク、ソーシャルメディア、デジタル時代における社会的な問題や未来に広がる世界まで、コンピュータ科学に関するあらゆる基本をやさしく学べる入門ガイド。見開きごとに１つの重要トピックを取り上げ、カラフルなイメージイラストを用いて解説する。学生から社会人まで、コンピュータやデジタル技術が日常の一部になった現代の必読書。 書評サイトHONZ代表／元マイクロソフト社長 成毛眞氏 推薦 「目からうろこ！コンピュータを学び直した」

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 建築の設計段階での活用が急速に広まっているRhino / Grasshopper。 本書では実施設計のみならず、施工、製作段階にまで活用できる、設計者・施工者・専門工事会社などの方に最適なツールでもあることを、 中規模以上のビル1棟を設計・施工する具体的な例で解説します。 また、実務で使い込んでいなければ知り得ないRhino / Grasshopperのノウハウも教授。 ※膨大なモデルとスクリプトを含むGrasshopper定義ファイルをダウンロードで惜しげもなく提供! 第1部　基礎編 第1章　建築実務で必要な基本知識 第2章　データを共有するための手法 第2部　実践編 第3章　鉄骨における使いかた 第4章　コンクリートにおける使いかた 第5章　外装における使いかた 第6章　施工における使いかた 第3部　応用編 第7章　設計・製造工程を意識したデザインモデリングとアルゴリズム 第8章　Grasshopperの使いかたあれこれ 第9章　Rhino / Grasshopperモデル / アルゴリズム・サンプル集

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ゲームを作りながらオブジェクト指向プログラミングを楽しく学ぶ！ この本は、Pythonやプログラミングが少しできるようになった人が、ゲームを作りながら、会話形式で楽しくオブジェクト指向を学んでいく入門書です。 オブジェクト指向は、「複雑なしくみを効率的に作りやすくする手法」ですが、抽象的な考え方でできているため、初心者には難しく感じられる分野でもあります。本書では初心者にもやさしいPythonを使って、イラストや例え話をたくさん使いながら解説しています。 Chapter 1 オブジェクト指向プログラミングってなに？ Chapter 2 オブジェクト指向のきほん Chapter 3 pygameで動かそう Chapter 4 オブジェクト指向を使ってゲームを作ろう Chapter 5 デザインパターンを使ってみよう Appendix pygameリファレンス 森 巧尚 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約40年。現在は、コンテンツ制作や執筆活動を行い、また関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学の非常勤講師や、プログラミングスクールコプリの講師など、プログラミングに関わる幅広い活動を行っている。 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！～』『アルゴリズムとプログラミングの図鑑【第２版】』（以上マイナビ出版）、『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『動かして学ぶ！ Vue.js開発入門』『Python1年生』『Java1年生』（以上翔泳社）など多数。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

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。

ゲームAIの技術要素には大きく分けて「ルール」「探索」「機械学習」の3つがあります。近年話題になることの多い機械学習ですが，機械学習だけでは遠い将来の状況を正確に読むことは難しく，特に探索がなければ真に強いAIは生まれません。また，ゲームAIの技術を競う各種コンテストなどでは使用できるメモリ量やファイルの容量に制限が課され，機械学習を利用することが現実的ではないケースもあります。これは実務においても同様で，与えられた要件によっては今も探索技術が主要素となり得ます。本書は，この探索技術とそれを支えるアルゴリズムにフォーカスを当て，ゲームAIを題材にその重要性と魅力を楽しく学ぶための入門書です。さまざまなゲームの種別に対応した探索アルゴリズムについて，動作のしくみと実装方法を丁寧に解説します。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 CEDEC Awards著述賞受賞タイトルが、Unity5に対応してリニューアル！ 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。 Unityでゲームを作り始めようとしているゲームプログラミング入門者に最適の1冊です。 本書は、ゲーム開発者カンファレンス「CEDEC 2013」において、 著述賞を受賞した『ゲームの作り方』をUnity5対応・フルカラー印刷にリニューアルした書籍です。

※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。 ※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

●なぜ、大学入学共通テストで情報Ⅰが課されるのか。　●なぜ、小学生から統計を学ぶようになったのか。　●なぜ、情報ⅠがITパスポートの基礎となったのか。　2022年4月から高校の必修科目となり、2025年1月実施の大学入学共通テストからほぼ全ての国公立大学で必須科目となる「情報Ⅰ」。今では当たり前となったインターネットの社会的利用から、関連法、アルゴリズムの考え方、プログラムの基礎など多分野にわたる「情報Ⅰ」の内容を社会人向けに解説。また、「DX（デジタルトランスフォーメーション）」「Society 5.0」など、よく耳にするが今ひとつ腑に落ちにくい用語の本質もつかめる。「自分でプログラムを組む」のではなく「プログラマーに何を伝えれば仕事がはかどるか」がわかる、社会人注目の1冊！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 あなたはYouTubeに公開した動画の再生数が、なぜ伸びないのかお悩みではありませんか？ 再生数のカギを握るのは「アルゴリズム」と呼ばれるYouTubeの仕組みです。本書は、企業や自治体で広報宣伝やマーケティングを担当する方に向けて、YouTubeのアルゴリズムや、視聴されやすい動画の構成、視聴データの分析、ユーザー・ファンを囲い込む方法などをわかりやすく解説します。YouTube動画プロモーション手法を凝縮しました！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 人と自然にコミュニケーションするAI，ロボットを設計するための入門書． コグニティブインタラクションは，従来の認知科学や情報科学だけではなしえていない，「状況に応じて，人と自然に，かつ持続的にインタラクションが可能な人工物を設計するための基礎理論」です．本書は，その入門書です． AIやロボットが人の社会生活にとけこむためには，人と協調行動をとれなければいけません．それには，コミュニケーション，つまり，意思疎通の能力が欠かせません．しかし，言語によるコミュニケーションよりも，非言語情報によるインタラクションのほうが重要になることがよくあります．相手が人であれ，動物であれ，AIやロボットなどの人工物であれ，人は相手の意図や欲求などの心的状況を読み取り，それに適応した行動をとるという，コグニティブ（認知的）インタラクションを繰り返すことで，円滑に対話を行っていると考えられるからです． 第1章では，人とAIのインタラクションについて，人どうしのインタラクションや人と動物のインタラクションをベースに考える枠組を説明しています．第2章では，インタラクションを分析していくための概念や方法を説明しています．続く第3章では，取得したデータをモデルベースで分析するために必要な，データの表現方法について説明しています．最後の第4章では，第3章までに学んだ基礎的な概念や方法を用いて，実際にどのようなインタラクションの分析が可能なのかを，これまでの事例の中から特に興味深いものに絞って説明しています． 本書を読むことで，人どうし，あるいは人と動物の間のインタラクションで起きていることを理解するためだけでなく，人と自然にコミュニケーションするAI，ロボット，そのほかの人工物を設計するための基本がわかります． 序章　「コグニティブインタラクション」とは 第１章　インタラクションの重要性と認知モデリング 　1.1　人と人工物のインタラクション 　1.2　コミュニケーションとインタラクション 　1.3　AIとインタラクション 　1.4　インタラクションのための認知モデリング 　1.5　他者モデルのモデリング 第２章　インタラクション分析の基礎 　2.1　仮説を立てる徴 　2.2　仮説検証のための実験デザイン 　2.3　分析データの扱い 　2.4　インタラクションの基本的な時系列モデル 　2.5　時系列データの因果関係の分析モデル 　2.6　強化学習モデルによるインタラクション解析態 第３章　データの定量的表現と変数 　3.1　表情と視線にかかわる変数 　3.2　身体運動と空間配置にかかわる変数 　3.3　音声言語にかかわる変数 　3.4　人以外において重要な変数 　3.5　動画像処理 　3.6　装着型デバイスによる身体動作計測 　3.7　音韻情報と韻律情報の計測処理 　3.8　生理指標の計測 第４章　インタラクション分析の実際とポイント 　4.1　相手が何をしようとしているのかを理解する 　4.2　みんなは何をしようとしているのかを考える 　4.3　人‐動物インタラクション 　4.4　人‐人工物インタラクション Column 　0.1　認知的インタラクションデザイン学 　1.1　インタラクションにおける相互適応学習 　1.2　社会脳仮説と心の理論 　1.3　ヒューリスティックとアルゴリズム 　1.4　適応認知における認知バイアス 　2.1　 相談の成否を決める隠れ状態の推定（二者間インタラクションの時系列分析） 　2.2　鹿狩りゲームと読みの深さ 　3.1　音声に含まれる個人性と生成・識別モデル 　3.2　複数ロボットの発話の重なりによって創発する空間の知覚 　3.3　ヘッドマウントディスプレイ（HMD） 　3.4　アバターの情動表現と仮想空間の文脈理解 　4.1　ロボットを介した人‐人インタラクションの分析 　4.2　人‐ウマインタラクションにおける人馬一体感とは 　4.3　ウマの歩法変化の計測と解析方法 　4.4　電動車いすを使った応答性と鋭敏性に関する実験 　4.5　ユーザの信頼を誘発する商品推薦エージェントのデザイン 　4.6　人とAIの間にリーダ‐フォロワ関係は成立するか

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12883-8)も合わせてご覧ください。 新学習指導要領によって小中高校でプログラミング教育が義務化されました。 しかし教育現場では本来の目的とされている子どもたちのアルゴリズム理解や理数能力の向上など，思考力や創造力を育てる授業とはほど遠いのが現状で，試行錯誤が続いています。 1970年代はじめ，パソコンの普及以前にアメリカのマサチューセッツ工科大学では世界最初の子ども用プログラミング言語『LOGO』が開発されていました。Scratchの母体となった言語です。そのLOGOを数少ない資料をもとに自作し，日本で最初に小学生にプログラミング教育を始めた小学校教師が著者の戸塚滝登氏です。戸塚氏は80年代初頭から20年間以上に渡ってプログラミング教育を実践しつづけ，日本の先駆者として知られています。 本書は，その教育を受けた子どもたちがどのようにプログラミングの授業を受け，その後どのように育ったのか，また，どのような職業についたのかを追跡調査した内容をまとめた書籍です。 身近な自然現象のおもしろさを探究するプログラミング理科，日常生活にひそむ算数や数学を探究するアルゴリズム算数など，戸塚氏は現在のプログラミング教育の源となった数々の教材と授業を開拓し，プログラミング授業によって生徒たちの探究心と好奇心を引き出し，思考力や創造力を育てました。その実践は新学習指導要領の中に姿を変えながら取り込まれています。 プログラミングによって養われる能力を子どもたちに身につけさせたいと望んでいる現場教師，自分の子どもにどのような教育を受けさせ，どうプログラミングと出会わせたらよいか悩んでいる保護者の方，そしてプログラミング教育の全体像を理解したいと望んでいる教育関係者と研究者の方にとって一助となる一冊です。

Googleによるアルゴリズムの変更は多岐にわたりますが，右往左往する必要はありません。なぜなら，Googleが目指すのはただ一つ，「ユーザーにとって利便性の高いサイト」を上位に上げることだけだからです。本書は，こうしたGoogleの判断基準を分析し，「ユーザー＝顧客」にとっての利便性を，5つの観点で分類しました。それは，「サイト構造」「デザイン」「コード」「コンテンツ」「運用」です。これらの観点から，ユーザーにとっての価値あるサイトを作り上げ，その結果として検索上位に表示させるための方法を解説していきます。

※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。 【入門！ コンピュータとプログラミングの基礎の基礎】<br/〉 コンピュータに関する教育が高校でも正規授業として必修化され、大学入試の共通テストでも受験生は情報科目に直面せざるを得なくなったような状況が生まれている現在、この「情報とプログラミング」に焦点を当てた入門書の決定版として本書をお贈りします。もちろん、内容的には高校生にとどまらず社会人のプログラミング入門にも十分に応え得るものです。何らかの言語の入門ではなくプログラミングの「考え方の入門」であることから、まったく何の知識もない方にも抵抗なく入っていただけます。これからの社会人が基礎知識を獲得するのにも役立つこと間違いなし。まずは本書を読んで、プログラミングとはどういうものか、どういう考え方をすればよいのかを理解したうえで、Pythonなど具体的な言語の入門書を手に取るなりして次のステップに進んでいただくのが、遠回りなようで実は最も効率的な学習方法なのです。前提知識は必要ありません。 今後社会で活躍する人に必ず求められるはずの教養（＝プログラミング）を獲得するための第一歩として、本書をご活用ください。 ■こんな方におすすめ<br/〉 これからプログラミングを勉強する（または、しなければならない）方／情報科目でプログラミングに触れた高校生／社会人や大学生を含むプログラミング入門者 ■目次<br/〉 ●第1章 情報とコンピュータ 　　1 「情報を処理する」ってどういうこと？ 　　2 情報×コンピュータ＝快適な暮らし ●第2章 コンピュータのしくみ 　　1 コンピュータが情報を処理する方法 　　2 コンピュータってどんな機械？ 　　3 プログラミングのすすめ ●第3章 プログラムを書こう！ 　　1 コンピュータへの命令のしかた 　　2 日本語の指示書の役割 　　3 日本語の指示書を作ろう（その1）── ロボボのお使いプログラム 　　4 日本語の指示書を作ろう（その2）── 秘密の暗号プログラム 　　5 これからのこと 　　6 ところで「アルゴリズム」って何？ ●第4章 データの入れ物 　　1 値を入れる箱──変数 　　2 箱の使い方 　　3 箱の大きさ──データ型 ●第5章 コンピュータの演算 　　1 変数に値を入れる──代入 　　2 コンピュータを使って計算する──算術演算 　　3 コンピュータを使った計算の宿命 　　4 2つの値を比較する──比較演算 　　5 TrueとFalseを使った演算──論理演算 　　6 演算子の優先順位 ●第6章 命令を実行する順番 　　1 プログラムの流れは3通り──制御構造 　　2 分かれ道を作る──条件判断構造 　　3 同じ道を何度も通る──繰り返し構造 　　4 改訂版：ロボボのお使いプログラム ●第7章 データをまとめて入れる箱 　　1 同じ種類のデータを並べて入れる──配列 　　2 縦横に並べた箱にデータをまとめて入れる──二次元配列 　　3 関連するデータをまとめて入れる──構造体 　　4 大事なデータを保存する──ファイル ●第8章 プログラムの部品を作る 　　1 プログラムを入れる箱──関数 　　2 関数を定義する 　　3 関数を利用する 　　4 プログラムで使う「箱」を整理しよう 　　5 改訂2版：ロボボのお使いプログラム ●第9章 日本語からプログラミング言語へ 　　1 プログラミング言語の選び方 　　2 これからの勉強のしかた ●第10章 情報を整理する力 　　1 間違いはどこにある？ 　　2 AIが出した答えは本当に正しい？ 　　3 コンピュータにできること、人間がすべきこと 　　4 おわりに ■著者プロフィール<br/〉 谷尻かおり：データベースから画像認識・画像処理、機械学習まで手掛ける現役のプログラマー。それぞれの分野に関する入門的解説書から数学やプログラミングの入門書まで数多くの書籍や雑誌記事の執筆も手掛けてきており、誰にとってもわかりやすい、その優しい語り口には定評がある。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 コンパイラ定番の教科書、待望の改訂！ 『情報工学入門選書　コンパイラ』を見直し、新たに第2版として発行するものです。 プログラミングの基礎知識のある人を対象とし、「コンパイラを構成するアルゴリズムの理解」「コンパイラ作成支援（yacc、lex）ツールの理解」「コンパイラを自分で作成できる」を主たる目的としています。付録には、コンパイラの作成演習と実例を示しています。 第1章　言語処理系とは 第2章　形式言語と形式文法 第3章　字句解析 第4章　構文解析 第5章　型の検査と表管理 第6章　実行時環境 第7章　中間コード生成 第8章　目的コード生成 第9章　最適化とそのほかの話題 付録A　コンパイラ作成演習 付録B　サンプルコンパイラ 参考文献

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 3次元デジタル・デザイン・ツールを用いてモデルを構築するには、意匠デザインを想像する感性と、3次元曲面造形の理論・技術が必須だ。 昨今、コンピューターの支援により、無限ともいえる大規模データの処理が可能となった。そして処理するアルゴリズムを論理的に構築することにより、デザインの幅は飛躍的に広がった。 Grasshopper(GH)は、アルゴリズムを視覚的に構築するツールであり、スクリプトの使用により拡張可能なデザイン・プラットフォームでもある。 本書を通じて、最強の3次元デザイン・モデリング手法を理解し、応用しよう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラムの本質は、手順の積み重ねである! プログラミングの学びはじめは大変である。日常生活では体験することのない厳密な手順を要求されるからである。しかし、プログラミングスキルは、情報系はもちろん、他の理工学部系の学生にも必ず求められる現代に必須の能力である。本書は、最初に大変簡便な仮想CPUを題材として、機械語プログラムの本質が手順の積み重ねであることを分かりやすく説明する。そののち、C++で基本的な手続き処理を学ぶ事によってプログラムの本質が理解できるよう工夫されている。コンピュータとプログラミングのうわべの知識ではなく、その本質を理解することができるので、プログラミング教育の導入用教科書として最適の書である。

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!

※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。 Googleのアルゴリズムはコンテンツ重視となりつつあります。自分のWebサイトにあるコンテンツを適切にアピールしなければ、上位表示は望めません。とはいえ、具体的にどうすればよいのでしょうか？ 本書は、安易な外部対策よりも効果のでる最新の内部対策と、内部対策と外部対策の連動について解説したSEOの教科書です。titleやドメイン、Avove the foldなどしっかりとした内部対策と外部対策の連動が上位表示の鍵になります！

※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。 クリエイターや企業のマーケティング活用が広がっているTikTok。しかし、いざ始めようと思うと戸惑うことも多いでしょう。 「何から始めればいいのかわからない」 「どんな動画を作ればいいの？」 「投稿してみたけどそのあとどうするの？」 本書は、これからTikTokを始める人、使ってはいるけど効果が感じられていない人に向けて、TikTokの始め方からバズる動画を作ってアカウントを運用する方法までを解説しています。まずはTikTokのアルゴリズムやタイムラインなどプラットフォームの仕組みを理解するところから始め、基本操作やバズるアカウント運用方法、動画の撮影＆編集テクニックについて学んでいきます。後半の章では、投稿した動画の分析方法や参考になる事例についても紹介しています。 プロデュースしているアカウントの総フォロワー数が100万人を超える、TikTokマーケティングのプロが教える理論と実践にもとづくノウハウを身に付けて「TikTok売れ」を目指しましょう。 ＜目次＞ CHAPTER1　TikTokをビジネスに活用しよう CHAPTER2　TikTokの仕組みを理解しよう CHAPTER3　アカウントを作ってはじめよう CHAPTER4　投稿がバズる！アカウント運用法 CHAPTER5　効果的な動画の撮り方と編集テクニック CHAPTER6　投稿を分析して改善しよう CHAPTER7　事例を参考に「TikTok売れ」を目指そう

※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。

巨大テック企業のイノベーションが民主主義を壊す！　スタンフォード大学からの警鐘 巨大テック企業やIT技術者を動かす根本原理である「最適化」は、イノベーションを支える思想である。しかし、「最適化」そのものが目的となるとき、それは公平・プライバシー・個人の幸福の追求といった価値を破壊することになる――。コンピュータサイエンスのイノベーションを象徴する地・シリコンバレーに多数の人材を送り出すスタンフォード大学は、卒業生や先端IT技術者に見られる過度の技術偏重に危機感を抱き、コンピュータ工学における倫理教育プログラムを刷新した。その動きを主導するの三人の教授による、人類の繁栄と個人の幸福を両立させる方法を模索する一冊！ 第１部「テクノロジスト」の解読 　第1章 不完全なマインドセット「最適化」 　第2章ハッカーとVCの結託は問題含み 　第3章 破壊的イノベーションvs.民主主義 第２部「テクノロジー」の分析 　第4章 アルゴリズムの意思決定は公正か 　第5章 プライバシーに価値はあるか 　第6章 スマートマシンの世界で人類は繁栄できるか 　第7章 インターネットに言論の自由はあるか 第３部　未来を再コーディングする 　第8章 民主主義は難局を乗り切れるか

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説。実装には、Python(3.x)を用い、ディープラーニング向けライブラリKeras（2.x）、TensorFlow（2.x）、PyTorch（1.x）を用います。 本書では、自然言語処理をはじめとした時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも大きな特徴の1つです。本書の［第1版］（2017年）以降に次々と登場している新しい手法やモデルを丁寧に説明、記事も大幅にボリュームアップしました。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 2020年度、小学校でのプログラミング教育必修化に始まり、２０２４年度から大学入試への導入が決定するなど、プログラミングは今最も注目され、必要とされている学びといえます。 小学校のプログラミングは実務を学ぶことが目的ではなく、「プログラミング的思考」を培うことがねらいです。 本書はプログラミングに初めて触れる子どもたちが、楽しく問題を解きながら「プログラミング的思考」を理解できるよう工夫しました。あそびながら、「論理的思考力」「問題解決力」「創造力」「コミュニケーション力」が育つ問題を集めています。 プログラミングをする作業は「目的」を見つけ、それを達成するまでの最適な手順を考えることの積み重ねといえます。 この積み重ねは、すべての教科の学びや普段の生活にもいかされるはずです。 本書で身につく力が、お子さんの将来の夢の達成にも役立つことを心より願っております。 --------------------- ギャグいっぱいのマンガを読みながらどんどん解きたくなっちゃうしかけ。 問題のレベル、出題順の工夫で少しずつ身につく知識が深まります。だれもがつまずかずに、最後まで達成できる楽しいドリル。 パソコン一切不要。 目的を達成したり、問題を解決するためにどうすれば効率よくそこへたどりつけるのかを論理的に考える力が身に付きます。 --------------------- 小学生・中学生のための超人気プログラミングスクール CodeCampKIDS監修 もくじ パート１ “プログラミングの基本 プログラミングって何だろう” パート２ “順次処理 順番通り指示しよう” パート３ “反復処理・くり返し 同じ動きならくり返そう” パート４ “条件分岐 条件によって動きを変えよう” パート５ “変数 データを受けわたして連携しよう” パート６ “アルゴリズム 効率のよいプログラムをつくろう” パート７ “総合問題 身近にあるプログラムを考えよう” ＜電子書籍について＞ ※本電子書籍は同じ書名の出版物を紙版とし電子書籍化したものです。 ※本電子書籍は固定型レイアウトタイプの電子書籍です。 ※本文に記載されている内容は、印刷出版当時の情報に基づき作成されたものです。 ※印刷出版を電子書籍化するにあたり、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。また、印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。 株式会社西東社／seitosha

※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。 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。 ●●●こんな人におすすめ●●● ・IT初心者でも1発で合格したい・・・ ・文系でプログラミングをしたことがない・・・ ・アルゴリズムがさっぱり理解できない・・・ ご安心ください！ 大ベテランの講師がプログラミング［完全初心者］に、 限界まで「わかりやすく」解説します。 ●●●本書の2つのポイント●●● （1）確実に実力アップ～基礎固め＋本番レベルの演習～ 基礎の基礎から、つまづかないように丁寧に解説。 必要な知識を体系的に学習→本番演習の順番できちんと実力が身につきます。 IPAが公開しているサンプル問題をすべて徹底解説。本番試験に最も近い対策を実現しました。 （2）新試験CBT方式を［完全］攻略～時間配分＆解く順番～ 絶対に知りたい！　合格するための「CBT方式の必勝攻略法」を掲載。 実際に受験した著者だから伝えられる、試験当日のテクニックを余すところなくお伝えします。 ※カバー画像が異なる場合があります。

※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。 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。

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。

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

【人工知能《AI》とは一体何なのか、シンギュラリティ《技術特異点》は本当に起こるのか。AIの歴史と人類の未来を検証する！】 人工知能《AI》は今や映画や小説の世界を抜け出して、現実の私たちの生活に確実に侵入しつつある。 AIは車を運転し、インターネット上の棋士である《アルファ碁》はプロの棋士を打ち負かし、Twitterでユーザーとまるで人間のように会話をし、検索履歴から学習し、何十カ国もの言語を瞬時に翻訳することができる。ビートルズの過去の曲のアルゴリズムを学習して新しいビートルズの曲を作ることもできるし、一人暮らしの孤独な老人の話し相手となることもできるのだ。 だが、その先に待つのは明るい未来だろうか？ 加速度的に発達し、人間の仕事を奪い、人間を滅亡に導くと予測されている人工知能《AI》とは、一体何なのか。 人間らしさとは何なのか。そして知能を持つこと「心」を持つこととはどういうことなのか。 人工知能を語る上で必ず話題となる「シンギュラリティ《技術特異点》」は本当に存在するのか。 人工知能は人類にとって、善なのか悪なのか。そして、私たちは人工知能とどう共存していけばいいのか。 学問としての人工知能は既に60周年を迎えたが、人工知能の実用化が日常のものとなった現在にいたるまで、その開発の歴史は容易いものではなかった。 本書は、「思考する機械《シンキング・マシン》」の開発の歴史を辿るとともに、私たちの背後に忍び寄るさまざまな変化がどのように私たちの未来を変えていくか、そして多様性を検証する。 気鋭の英国人ジャーナリストである著者がAIの開発に関わった人々のインタビューと取材を通して、その開発の歴史と人工知能の未来を探る。 〈本書のおもな内容〉 はじめに シンキング・マシン 第1章 古き良き時代の人工知能に一体何が起きたのか 第2章 AIのもう１つのアプローチ 第3章 私たちは知能に囲まれている 第4章 何かお役に立てることはありませんか？ 第5章 私たちの仕事を危機に晒すAI 第6章 創造力は持てるのか 第7章 マインドクローンのいる未来 第8章 思考するマシンの未来《リスク》 おわりに ロボットの登場

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 CNNとViTによる画像認識を本格的に学ぶために！ 本書は、深層学習（ディープラーニング）に基づく2つの技術、畳込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformer（ViT）を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説するものです。 画像認識技術は、顔認証や異常検知など、現代社会に欠かせない技術として広く応用されており、研究開発も盛んに行われています。本書では、確かな理解のもとに画像認識技術の研究開発が可能となるよう、前半において理論的な基盤（深層学習の基本事項、畳込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT））を、紙数を割いてわかりやすく解説していきます。また後半では、画像認識の基本的手法である物体検出と領域分割、学習データの大規模化に欠かせない自己教師あり学習を実例とともに解説し、最終章では今後ますます重要になると見込まれるVision and Languageのマルチモーダル処理を詳細に扱います。 全体を通して、擬似コードなどでアルゴリズムを把握できるようにしたほか、Python（PyTorch）のサンプルコードも用意し、読者自身が手を動かして画像認識を実践することができるようにしました。 第1章　画像認識の概要 第2章　深層学習の基礎 第3章　畳込みニューラルネットワーク 第4章　Vision Transformer（ViT） 第5章　物体検出 第6章　領域分割 第7章　自己教師あり学習 第8章　画像と自然言語

※この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。 深層強化学習は、強化学習と深層学習の組み合わせである。この研究分野の発展により、従来機械で扱う範疇ではなかった広範囲の複雑な意思決定問題を解けるようになってきた。深層強化学習はヘルスケア、ロボティクス、スマートグリッド、金融工学、その他さまざまな領域において、新たな応用の可能性を切り拓きつつある。本書は、そのような深層強化学習に関し、強化学習の基礎から始まり、深層強化学習の主要なアルゴリズムや最先端の話題まで、豊富な参考文献も含めて幅広く網羅している。特に本書は、汎化性を向上させるノウハウや深層強化学習が実応用でどのように使われるかという観点に着目して執筆されている。 機械学習の基礎知識を有する大学生・大学院生や企業の研究者・技術者が、深層強化学習の概要を効率的に勉強したいと思ったときの最初の一冊として推薦できる構成となっている。 原著:An Introduction to Deep Reinforcement Learning、 2019

アルゴリズムは，特殊な才能がある人だけが考えるものではありません。しっかりと基本をマスターすれば，誰でも考えられるようになるものです。本書は，プログラミングを支える強力な基礎＝アルゴリズムをマスターするために，本のはじめから終わりまで，徹底的に丁寧に説明します。「ソート」「計算量」から，「二分探索木」「ハッシュ表探索法」「動的計画法」「遺伝的アルゴリズム」と，理解を積み重ねながらステップアップ。最終的には，挿入法や二分探索法のプログラムが自力で作れるようになり，基本情報技術者試験の午後問題レベルの問題が十分解けるようになります。

※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。 【アルゴリズムの実用性がよくわかる！】 Pythonには標準でlist型やdict型などのデータ型、ソートや探索の便利なアルゴリズムが実装されており、ライブラリも充実しています。基本文法とライブラリの使い方を学習するだけで、ある程度プログラムを作成できるようになります。ところが複雑な問題に直面したとき、初歩的な知識だけでは立ちどころに行き詰ります。問題をずばり解決する機能やライブラリがあるとは限りません。さまざまな実装方法、機能、ライブラリから、最適なものを選び、組み合わせる必要が出てくるかもしれません。こういったとき、プログラム構造の理解が必要で、なかでもアルゴリズムとデータ構造が重要な要素になります。本書はこのふたつを徹底的にかみ砕いて解説し、ときに開発現場で使用されるテクニックや考え方も盛り込むことで、読者を深い理解へと導きます。 ■こんな方におすすめ ・Pythonでアルゴリズムとデータ構造を学習したいひと ・スキルアップしたいPython初級プログラマー ・情報処理技術者試験のアルゴリズム問題の足がかりを得たいひと ■目次 ●1章 アルゴリズムの基礎 　　1-1 アルゴリズムとデータ構造 　　1-2 基本的な処理フロー 　　1-3 アルゴリズムと実装の基礎 ●2章 アルゴリズムの評価 　　2-1 計算量 　　2-2 時間計算量 　　2-3 空間計算量 ●3章 配列と連結リスト 　　3-1 配列と連結リスト 　　3-2 単連結リスト 　　3-3 連結リストと配列の比較 ●4章 スタックとキュー 　　4-1 スタック 　　4-2 スタックの実装 　　4-3 スタックの活用例 　　4-4 キュー 　　4-5 キューの実装 　　4-6 キューの活用例 ●5章 ソート 　　5-1 ソート 　　5-2 ソートの性質 　　5-3 実装のポイント 　　5-4 挿入ソート 　　5-5 選択ソート 　　5-6 バブルソート 　　5-7 シェルソート 　　5-8 マージソート 　　5-9 クイックソート ●6章 探索 　　6-1 線形探索 　　6-2 二分探索 ●7章 連想配列 　　7-1 連想配列 　　7-2 オープンアドレス法 　　7-3 チェイン法 ●8章 文字列検索 　　8-1 文字列の一致 　　8-2 力任せ法 　　8-3 ボイヤー-ムーア法 ●9章 木構造 　　9-1 木構造 　　9-2 二分探索木 　　9-3 二分探索木の実装 　　9-4 二分探索木の特徴 　　9-5 データ列による二分木の表現 　　9-6 ヒープ木 　　9-7 ヒープソート ●10章 グラフ 　　10-1 グラフ 　　10-2 隣接行列 　　10-3 ダイクストラ法 ●11章 さまざまなアルゴリズム 　　11-1 基数変換 　　11-2 データの圧縮 　　11-3 ハフマン符号化 　　11-4 構文解析 　　11-5 乱数 　　11-6 動的計画法 ●付録 　　A-1 文法に関する補足 　　A-2 処理時間の計測 　　A-3 メモリ使用量の計測 　　A-4 参考文献 ■著者プロフィール 黒住 敬之（くろずみ・たかゆき）：信州大学大学院工学系研究科修士課程修了（位相幾何学専攻）。大学院卒業後、都内のSIerに勤務、業務システムの開発を行う。現在はEC企業のシステム開発部門に所属、Pythonを使用したシステム開発業務に従事。また、個人でもシステム開発やデータ分析業務等を受託。アイティーアールディーラボ代表。

※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。 「最も分かりやすいアルゴリズム入門書」と読者の絶賛を博した大ロングセラー『新・明解C言語によるアルゴリズムとデータ構造』の改訂版です。 初級レベルのCプログラマを対象に、スタックやキュー、二分木などのデータ構造をはじめとして、探索、ソートなどの、アルゴリズムの基礎について解説しています。 改訂にあたっては、レイアウトを大幅に変更するとともに、文章も見直し、さらにわかりやすくなっています。 なお、これまでCD-ROMに収録し、好評をいただいた「アルゴリズム体験学習ソフトウェア」は、弊社のサイトからの無料ダウンロードとなります。これにより、本文とテキストとソフトウェアの連動学習がより効率的に行えるようになります。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「アルゴリズム体験学習ソフトウェア」との連動学習で学ぶ、アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。 「最も分かりやすいアルゴリズム入門書」と読者の絶賛を博した大ロングセラー『新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造』の改訂版です。 初級レベルのCプログラマを対象に、スタックやキュー、二分木などのデータ構造をはじめとして、探索、ソートなどの、アルゴリズムの基礎について明快に解説しています。 改訂にあたっては、より明解な解説になるよう文章と図版を改めています。 前著同様、大ロングセラーが期待される一冊です。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 『明解Javaによるアルゴリズムとデータ構造』を10年ぶりに改訂。 初級レベルのJavaプログラマを対象に、スタックやキュー、二分木などのデータ構造をはじめとして、探索、ソートなどの、アルゴリズムの基礎について解説しています。 改訂にあたり、本文の見直しとレイアウト変更を行い、さらなるわかりやすさを目指します。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 すべてのJavaプログラマに贈る！　アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰！！ 初級レベルのJavaプログラマを対象に、スタックやキュー、二分木などのデータ構造をはじめとして、探索、ソートなどの、アルゴリズムの基礎について解説しています。改訂にあたっては、本文とデザインを全面的に見直すとともに、プログラムを最新のJava（Java 14）に対応させています。 Java言語の初心者はもちろん、アルゴリズムとデータ構造をゼロから学びたい読者にとって最良の入門書です。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 すべてのPythonプログラマに贈る！　アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。 本書は、Pythonで実装した豊富なプログラム例を通じて、アルゴリズムとデータ構造の基礎を身につけるためのテキストです。 基本的なアルゴリズムとデータ構造に始まって、目的とするデータを見つける探索、データの並びを一定の順序で並びかえるソート、そして、スタック・キュー・再帰的アルゴリズム・線形リスト・２分探索木などを学習します。 解説にあたっては、難しい理論や概念を視覚的なイメージで理解できるように、213点もの図表を提示しています。本書に示す136編のプログラムは、単なるサンプルではなく、実際に動作するものばかりです。すべてのプログラムを読破すれば、かなりのコーディング力が身につくはずです。 初心者から中上級者まで、すべてのPythonプログラマに最良の一冊です。

※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。 プログラミングの世界で、数学の定理や公式に相当するものがアルゴリズムです。本書ではπの計算や文字列の検索、迷路の解法などのプログラムをC言語で作成して基本的アルゴリズムを習得していきます。 ■目次 第1章 ウォーミング・アップ 第2章 数値計算 第3章 ソートとサーチ 第4章 再帰 第5章 データ構造 第6章 木（tree） 第7章 グラフ（graph） 第8章 グラフィックス 第9章 パズル・ゲーム ■著者プロフィール 河西朝雄：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：「C言語用語辞典」（ナツメ社）「Javaによるはじめてのアルゴリズム入門」「原理がわかるプログラムの法則」（技術評論社）など

.NETアプリケーションのパフォーマンスを追求するすべての開発者へ システムやアプリケーションの最適化と高速化の基本は、アルゴリズムの見直しとソースコードの冗長性の排除にあります。しかし、昨今はそれだけではありません。Windowsベースのアプリケーションであれば、.NETランタイムやOSの機能として提供されているI/OやGCとのタイミングを考慮した設計・開発が必要です。また、運用開始後もツールなどを使用し、たゆまぬチューンナップも必要でしょう。本書は、そういった、アプリケーションだけではなく周辺機器や機能をも視野に入れた最適化技法を、実践に即した形で詳解し、いかにしてスケーラビリティをあげつつ可用性を確保するかを解説していきます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 良いプログラムを書くための必須知識をまとめたテキストであり、五輪の書。 本書は、長年にわたって数多くの優秀なシステムエンジニア、プログラマーに愛読されてきた、良いプログラムを書くための必須知識をまとめたテキストです。 　うまくつくられたプログラムは、理解しやすく実行効率も高いものですが、一方、そうでないものは解読も困難なうえに、やたら時間や領域をくいます。さらに、そのようなまずいプログラムには、えてしてミスや内容的な誤りも隠されているものです。 　本書は、新たなアルゴリズムで新たなプログラミングを行うために覚えておかなくてはいけない必須知識、そしてアルゴリズムの設計、実現における基礎を、実用上の価値に重点を置いてまとめています。 　今回の改訂においては、多くの読者の声をよく参考にして、よりわかりやすく、簡明になるよう見直しを行ったほか、接尾辞木について新たな解説を加えています。 　システムエンジニア、プログラマーとして活躍される方の五輪書です。 第1章　アルゴリズムとその計算量 第2章　基本的なデータ構造 第3章　順序つき集合の処理 第4章　整列のアルゴリズム 第5章　アルゴリズムの設計 第6章　アルゴリズムの実現 付記：Cメモ 演習問題：ヒントと略解

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Ｃ言語をつかった数値計算の方法を具体的なシミュレーションで学ぶ Ｃ言語の文法は、ひと通り学んでいるものの自分でプログラミングするとなかなかできないという方を対象に、数値罫線とシミュレーションについて解説した書籍。物理シミュレーション、確率的シミュレーション、エージェントベースの数値シミュレーションなどを実例で示している。「Cによるソフトウェア開発の基礎データ構造とアルゴリズムの基礎から」の姉妹書。 はじめに 第1章　Ｃ言語における数値計算 第2章　常微分方程式に基づく物理シミュレーション 第3章　偏微分方程式に基づく物理シミュレーション 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 第6章　エージェントベースのシミュレーション 付録

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 C言語を用いたソフトウェアシステム構築の方法を段階的に学べる！ 本書は、Ｃ言語によるデータ構造とアルゴリズムの話題を軸に、C言語を用いたソフトウェアシステム構築の方法を順を追って示すことで、プログラムを作成するとは何をすることなのかを実例で示す。はじめは簡単なプログラムから始め、構造をもったデータの扱いやファイルの扱いや、それらに関連するアルゴリズムをさまざまな例題を紹介する。 はじめに 第1章　C言語によるソフトウェア開発 1.1　プログラムとは何か、プログラミングとは何か 1.2　プログラミングとプログラミング言語 1.3　ソフトウェア開発の方法 1.4　C言語によるプログラミングを学ぶ意味 第2章　C言語における基本的なデータ型 2.1　基本データ型の役割 2.2　配列の使い方――整列を題材として 2.2.1　C言語の配列 2.2.2　バブルソートによる整列プログラム 2.2.3　クイックソートによる整列プログラム 2.2.4　C言語における配列利用の注意点 2.3　ポインタは何の役に立つのか 2.4　構造体の利用 第3章　制御構造の基本 3.1　制御構造の設計方法 3.2　メニューに従って処理を行う対話型プログラムの設計と実装 3.2.1　トップダウンによるプログラムコードの作成 3.2.2　プログラムの詳細部分の作成 3.3　ソースファイルの分割と多人数での開発 3.4　再帰処理の考え方 第4章　C言語と文字列 4.1　文字列の読み込み・格納・出力 4.1.1　C言語における文字列の扱い 4.1.2　文字列の比較 4.1.3　string.h ヘッダファイルに宣言されている文字列処理関数 4.2　文字列の探索（単純法・BM法） 4.2.1　単純法による文字列の探索 4.2.2　BM法による文字列の探索 4.3　文字列の生成（形式文法） 4.3.1　形式文法を用いた文字列の生成 4.3.2　文字列生成プログラムの実装 第5章　さまざまなデータ構造 5.1　スタックやキューの実現 5.1.1　C言語におけるスタックの実現方法 5.1.2　スタックを使ったアプリケーションの構築 5.1.3　キューの利用 5.2　リスト構造 5.2.1　リスト構造とは 5.2.2　リスト構造の利用例 5.3　木構造とグラフ 5.3.1　木の表現と探索（2 分木） 付録 付録A　Cygwin 開発環境 付録B　ソースファイルを分割した場合のコンパイル作業 B.1　すべてのソースファイルを一括して手作業でコンパイルする場合 B.2　個々のソースファイルをそれぞれ手作業でコンパイルする場合 B.3　make コマンドを利用する場合 付録C　push( ) 関数とpop( ) 関数を呼び出すプログラム simplestack.c 付録D　enquene( ) 関数とdequene( ) 関数を呼び出す プログラムsimplequeue.c 参考文献 索引

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。

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

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

なぜ「使えないシステム」が生み出されるのか？ こんな疑問を抱いた経験は、一度や二度ではないと思います。 小学生がタブレットを使って、ゲームのような教材でプログラミングを学んでいます。企業はクラウドを介して、様々なサービスを使えるようになりました。個人が、組織が、コードを書くようなプログラミングはしなくなっています。 一方で、コンピュータと付き合う機会は増えています。ITをプログラミングの水準で理解、使役できない企業は、こんどこそ改革の大波にさらわれてしまうかもしれません。コンピュータとコミュニケーションをとるために、プログラミングは学ばなければならないのです。 「プログラムは結局、運動会のプログラムと同じ。やることを順番に示し、実行していく」 「その仕事の本質をとらえ、解決策を他の人にもわかるように明文化してまとめられる人が、いいプログラムを書ける」 「プログラミングの素養がまったくないマネジメント層は、現場経験のない士官学校出の偉い人」 プログラミングの基本から、アルゴリズムの良し悪し、ネットワークの便利さ、データベースの構造、システム開発の失敗理由まで、初学者でも理解しやすい、平易な口調の講義形式で解説します。 作る人も作らせる人も必読の一冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 豊富な練習問題でJavaScriptをしっかり身につける 本書はJavaScriptによるプログラミングの入門書です。JavaScriptは、パソコンさえあればGoogle Chromeなどのウェブブラウザとメモ帳を使って今日からでも始められます。本書では、Google Chrome上にメッセージをだしたり、画像を表示したりすることからはじめ、分岐や繰り返しといったプログラミングの基本的な概念、タイマーを使った処理などを解説していきます。最後の章では小さなWebサイトを作ってみることで、JavaScriptの基本を一通り学びます。 ◯本書のポイント1 「プログラミング力が身につく練習問題を豊富に掲載」 プログラミングの勉強は自分でプログラムを書いてみることが一番です。考え方や文法をある程度理解しても、いざ目的を設定してプログラムを書こうとしたとき、どこから手を付けていいのかとなりがちです。そこで本書は練習問題を豊富に掲載し、問題を解くことで読者のプログラミング力が自然と身につくようになっています。 ◯本書のポイント2 「JavaScriptに限定されないプログラミングの考え方を解説」 プログラミング言語にはさまざまな種類があります。ゲームならC++、人工知能ならPython、業務システムならJavaなどと聞いたことがある方もいるでしょう。これだけ聞くと、英語と日本語のように文字から文法から、それぞれで何もかも違うように思われます。でも実は、基本的な文法の構成はどれもほとんど変わらず、いずれかの言語の基本的な考え方を理解すれば、別の言語の習得も容易になります。本書では、JavaScriptに限定されないプログラミングの基本的な考え方をていねいに解説しています。 第１章　初めてのJavaScriptプログラム ─ 世界で一番有名で、一番短いプログラムを書いてみよう 第2章　関数はプログラムのレゴブロック ─ 難しいことはだいたい関数がやってくれる 第3章　人生は選択の連続である ─ 分岐、プラスして変数と演算子 第4章　何万回でも何億回でもヘビーローテーション ─ ループ（繰り返し） 第5章　「オーダーメイド」のレゴブロックを作ろう ─ ユーザー定義関数 第6章　カウントダウンイベント御用達 ─ タイマーを使った定期的繰り返し 第7章　何千個でも、何万個でもまとめて記憶 ─ 配列 第8章　虫取りは人類を救うか ─ デバッグ 第9章　世の中はもの（オブジェクト）でできている ─ オブジェクト指向とは 第10章　ブラウザの中身は全部オブジェクト 第11章　Document オブジェクトとアニメーション 第12章　パソコンの中にも凄腕のイベント屋がいる ─ イベント処理 第13章　プログラムを作る ≒ アルゴリズムとデータ構造を考える 第14章　ウェブサイトを作ってみよう 付録A　JavaScript のその他の構文や関数 付録B　ほかの言語も使ってみよう

設計だってテストしたい！ 【本書の内容】 本書は Hillel Wayne, “Practical TLA+”, Apress, 2018 の邦訳版です。 複雑精緻なシステムを構築する際に、設計そのもの、仕様そのものにバグがないかをテストできたら、もう少し幸せな開発人生を送れそうな気がします。 本書は送金システムの小規模な仕様からTLA+を使ってヤバいバグを発見するところから始まります。この小さなサンプルをもとに、より良いアプリケーションの設計・テスト・構築に、どのようにTLA+を使えばよいかを理解し、実際のプロジェクトに援用できるよう、TLA+の演算子、論理、関数、PlusCal、モデル、および同時実行の基礎を学びます。 設計図の整理の仕方、分散システムや最終的な整合性の指定の仕方を学んだら、アルゴリズムのパフォーマンスやデータ構造、ビジネスコードやMapReduceなど、さまざまな実用的な問題にTLA+を適用し、ケーススタディのアプリケーションを使って実践します。 TLA+の生みの親であるLeslie Lamportも、理論的背景を脚注で解説するなど、最先端のシステム開発テクノロジーのコアに触れることのできる1冊です。 【本書のポイント】 ・TLA+の言語仕様を手を動かしながら学べる ・小さなサンプルから並行処理や分散システムまでTLA+を適用できるようになる ・短時間で読み終わるものの滋養は豊富 【読者が得られること】 ・TLA+が理解できる ・TLA+を使ったシステム開発に乗り出せる ・上流からテスト駆動ができる 【対象読者】 ・アーキテクト ・デベロッパー ・エンジニア ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ロボットを思い通りに操るにはどうすればよいのか？ アルゴリズム(PAD)、C言語（NXC）、NXT-SWを併記しており、相互に参照しながら、効率よくロボットプログラミングが、マスターできます。さらにもの作りの基本サイクルであるPDSサイクルを紹介、計画立案、評価方法など実例を挙げ解説。アイディアやグループ作業のコツなど、ロボコンで役立つ知識も習得できます。

※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。 好評を得ている第1版を基にEV3に対応!! 本書は、はじめに目標となるアルゴリズムをPADで表して、それに対応するC言語プログラム,GUIプログラムを併記して立体的に学べるよう工夫。初心者から上級者まで、3つのソースを相互参照しながら、ロボットプログラミングを効率よくマスターできる。

身近な課題を解決しながら機械学習を基礎からしっかり理解できる！ ■商品紹介 本書はPythonを利用して、実際の課題を機械学習で解決する手法を解説する書籍です。手を動かしながら、データ分析やアルゴリズムについて学ぶことができます。本書では「1.課題分析」「2.データ分析」「3.予測」の3ステップで課題解決を行っていきます。 ■本書の特徴 1.現実的な場面を想定した解説 本書では、現実的な場面を想定して「課題」を設定し、それを機械学習で解決する方法を解説します。課題からアルゴリズムを選定し、プロジェクトをどのように動かしていくのかを学べます。 2.機械学習に最適なアルゴリズムを学べる 本書は、機械学習に用いるアルゴリズムを実例を通じて学べます。身近なビジネス課題を解決するために、どういったアルゴリズムを用いれば良いか、体系的に理解できます。 ■こんな方のための本です ・Pythonの学習をある程度終えて、これから機械学習に対する勉強をしてみたい、一歩を踏み出してみたい方 ・業務や個人のプロジェクトで機械学習を使ってみたい方 ・教科書的な勉強だけでなく、実際に手を動かしながら学びたい方 ■目次 Chapter1　機械学習をはじめる前に Chapter2　まずは基本を押さえよう 2-1　Chapter2について 2-2　回帰アルゴリズム：不動産価格を予測しよう 2-3　分類アルゴリズム：社員の退職を予測しよう Chapter3　さまざまなアルゴリズムを体験しよう 3-1　Chapter3について 3-2　時系列予測アルゴリズム：商品の売上を予測しよう 3-3　レコメンドアルゴリズム：個人の趣向に沿った商品をオススメしてみよう 3-4　異常検知アルゴリズム：ポンプの故障を検知しよう Chapter4　さまざまなデータを取り扱ってみよう 4-1　Chapter4について 4-2　テキストデータ：商品の口コミを分析してみよう 4-3　画像データ：画像を識別してみよう Chapter5　一つひとつのプロセスを深堀りしてみよう 5.1　Chapter5について 5.2　データ観察 5.3　特徴量生成・学習 5.4　機械学習アルゴリズムと評価指標の選定 5.5　機械学習モデルの学習と選択 Chapter6　モデルを運用してみよう 6-1　機械学習モデルを運用してみよう 6-2　バッチ予測をしよう 6-3　リアルタイム予測をしよう ※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。 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。 話題のGoogle製ライブラリーを使った初の書籍！ 本書は、Google製のライブラリーであるJAX、Flax、Optaxを利用して、ディープラーニングの機械学習モデルの構築方法を学ぶ書籍です。 ● 本書の概要 本書では、ディープラーニングの代表例とも言える畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を例として、これをJAX/Flax/Optaxで実装しながら、モデルの各パーツの役割を数式レベルで丁寧に解説していきます。 この際、モデル内部の処理の様子を確認するために、モデルの中身を分析するコードもあわせて利用します。JAX/Flax/Optaxを利用すれば、モデルの構築だけでなく、このような分析作業も簡単に実施できることが実感できるでしょう。 導入となる第1章では、JAX/Flax/Optaxの基本的な機能とその使い方を学ぶために、機械学習の基礎とも言える「最小二乗法」による回帰問題を利用します。まずは、JAXの機能だけを利用して、勾配降下法のアルゴリズムを独自に実装して、回帰モデルの学習を行います。その後、これと同等の処理をFlax/Optaxを組み合わせて、再度、実装してみます。これにより、Flax/Optaxの使い方に加えて、JAXの微分機能など、その背後で行われる実際の処理内容をより明確に理解することができるでしょう。 第2章以降では、より本格的な畳み込みニューラルネットワークを構築し、さらに、転移学習やDCGANによる画像生成モデルなども実装します。付録として、本書で使用するJAX/Flax/Optaxの主な関数の一覧も用意。JAX/Flax/Optaxの使い方をリファレンス的に知っておきたい方にもおすすめです。 中井 悦司 （なかい えつじ） 1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions Architectとして活動。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 問題を最適化と制約充足プログラミングで解く！ 　本書は、最適化問題、自動計画、パズルといった問題について、定式化と解くためのプログラミング手法（アルゴリズム）を、最適化（MIP）と制約プログラミング（CSP、SAT、SMT）のそれぞれの視点から統一的に解説したものです。 　最適化、制約プログラミングともに問題を解くための一手法ですが、近年の最適化技術の利用拡大により、これらを組み合わせたり、比較したりして、問題の特徴にあわせて適切に利用するニーズが増えることが予想されます。しかし、これらの手法は各分野が独自にソルバ（問題を解くソフトウェア）を開発し、発展してきたという経緯から、問題解決手段として総合的に取り扱われてきませんでした。そのため、これらを問題ごとの解法として整理してまとめた情報がなく、問題解決にあたり各手法にどんな特徴があって、どんな問題に有効かといった理解が困難でした。そこで本書では、各種の問題を定式化して、最適化と制約プログラミングのそれぞれの技術で問題を解く方法、手段を解説し、比較的な理解を促します。 　本書によって読者は最適化手法、制約プログラミングを用いて問題を解説することができるようになり、また、それぞれの問題や技術の特徴を理解することができるようになっています。 第1章　最適化問題と制約充足問題 第I部　プログラミング 第2章　ソフトウェアの使い方 第3章　基本的な処理要素 第II部　定式化 第4章　求解式 第5章　範囲の制約 第6章　数あてはめ 第7章　グラフ 第8章　順序処理 第9章　論理

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本書の概要】 Javaは企業向けの大きなシステムから、Androidアプリなどの小さなシステムまで、 さまざまな分野で非常に多く利用されている人気の言語です。 開発会社などでは、新人研修の際に、Javaを学習するケースも多いです。 本書はJava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】 Javaについて、何も知らない超初心者 【1年生シリーズ・3つのポイント】 ・イラストを交えながら、対話形式で基礎知識を解説します。 ・はじめての方でも安心して学習できるよう基本文法をしっかり解説します。 ・学習用に簡単で楽しい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】 オオカミ先生、いろはちゃんと一緒に、 基本文法から、オブジェクト指向によるプログラムの作成までを体験して、 プログラミングのしくみをまなぶことができます。 【目次】 第1章　Javaに触れてみよう 第2章　データと変数 第3章　プログラムの基本 第4章　オブジェクト指向って何？ 第5章　もっとオブジェクト指向を知ろう 【著者】 森 巧尚(もり よしなお) iPhoneアプリやWebコンテンツの制作、執筆活動、関西学院大学非常勤講師など、 プログラミングにまつわる幅広い活動を行っている。 近著に『Python1年生』（翔泳社）、『やさしくはじめるiPhoneアプリ作りの教科書』（マイナビ出版）、 『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）、 『なるほど！プログラミング』（SBクリエイティブ）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書はアルゴリズムの基礎的な内容をJavaScriptを用いて解説したものです。従来の教科書で扱われていた内容を大幅に削減し，初等的なアルゴリズムに限定して実例を入れて詳しく解説しました。また，それらのアルゴリズムを用いて解ける問題のプログラム例をできる限り含めています。それは，著者がこのような基礎的なアルゴリズムの理解とプログラミングは不可分であると考えているからです。 本書を通じて多くの人たちがアルゴリズムの本質を理解して，そのスキルを色々な場面で，よりスマートで洗練されたシステムづくりのために発揮してもらえれば，本書の目的は十分に達成されたとものと考えます。

※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。 アルゴリズムとデータ構造は、ソフトウエア技術者にとって、重要かつ必至な知識・技術を扱う科目であるが、既存の書籍は難解かつページ数が膨大、また例題が少ないもしくは有っても回答がないなど、学校の教科書または独学しようとしている人が使用するにはつらいものが多い。そこで、Javaの文法をある程度理解している人向けに、Javaのデータ構造とアルゴリズムを、頭から順に読み進めていき、節ごとに適切な課題をこなすことで、独学も可能な教科書的立場の書籍を提供します。課題は、Eclipseのプロジェクトの形式でダウンロードしてもらう形で提供予定。

※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。 ※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。 「社会と情報」「情報の科学」の指導法に対応！教職課程・情報教育指導のための座右の書！ 高校の情報科の教員免許取得には欠かせない、大学教職課程の講義「情報科教育法」の教科書です。前版（改訂2版）は平成20（2008）年度に告示され、平成25（2013）年度から実施されている学習指導要領の内容をふまえて実施に先がけて発行したものでしたが、発行後に一部教科名が変更される（『普通教科「情報」→共通教科「情報」』）、文科省が推奨する教科「情報」の学習の目的区分が変更されるなど、現在の高校の教科「情報」の教育実態に合わせた記述となるよう全体的に見直して、改訂3版として発行するものです。 序章　情報科教育法とは 　1.　　教育はなぜ必要か 　2.　　情報教育はなぜ必要か 　3.　　情報科教育法とその必要性 第1部　情報科とは 　1章　 情報科の成立 　　1･1　情報科設立経緯の概観 　　1･2　情報科の目標 　　1･3　情報科の学習内容 　　1･4　他の教科などとの関連 　　1･5　その他の特記事項 　2章　 現行学習指導要領における情報教育 　　2･1　小学校における情報教育 　　2･2　中学校における情報教育 　　2･3　高学における情報教育 　　2･4　現行学習指導要領とPISA 第2部　情報活用の実践力の指導法 　第2部の概説 　3章 　情報活用の実践力の指導法 　　3･1　「情報活用の実践力」 　　3･2　「情報活用の実践力」の指導項目 　　3･3　小中学校における「情報活用の実践力」育成 　　3･4　高等学校における「情報活用の実践力」育成 　　3･5　情報フルーエンシーへの昇華 第3部　情報の科学的な理解の指導法 　第3部の概説 　4章 　情報の科学的な理解の指導法 　　4･1　情報の科学的な理解の指導法 　　4･2　コンピュータを使わない指導法 　　4･3　コンピュータを使う指導法 　5章　 問題解決とモデル化・シミュレーションの指導法 　　5･1　問題を選定する 　　5･2　モデル化とシミュレーションを授業で取り上げる 　　5･3　まとめ 　6章　 アルゴリズムとプログラミングの指導法 　　6･1　アルゴリズムとプログラミング学習の必要性 　　6･2　アルゴリズムとプログラミング指導のポイント 　　6･3　プログラミングの指導法 　7章　 情報検索とデータベースの指導法 　　7･1　情報の整理と検索の必要性 　　7･2　情報検索と検索エンジン 　　7･3　データの重要性 　　7･4　データベースとDBMS 　　7･5　関係モデルと関係データベース 　　7･6　データウェアハウスとデータマイニング 第4部　情報社会に参画する態度の指導 　第4部の概説 　8章　 情報モラル・情報倫理の指導法 　　8･1　情報モラル・情報倫理とは 　　8･2　指導方法 　9章　 メディアリテラシーの指導法 　　9･1　メディアリテラシーの概念 　　9･2　構成されるメディア 　　9･3　メディアの変化 　　9･4　メディアリテラシーの教育 　　9･5　授業の進め方 　　9･6　まとめ 10章　情報通信ネットワークとコミュニケーションの指導法 　 10･1　コミュニケーションとその構造 　 10･2　コミュニティと情報社会 　 10･3　情報通信ネットワークの仕組み 　 10･4　情報通信ネットワークとセキュリティ 11章　情報システムと社会の指導法 　 11･1　社会における情報システムの役割 　 11･2　生活の中の情報システム 　 11･3　情報システムの具体例 　 11･4　情報システムの社会的な重要性 　 11･5　授業への展開 第5部　情報科の教員として 12章　「総合的な学習の時間」との協調 　 12･1　指導要領における「総合学習」の位置づけ 　 12･2　どのような授業形態が考えられるか 　 12･3　「総合学習」に臨む教員の姿勢 13章　コラボレーションとプレゼンテーション，および授業システム改善の動き 　 13･1　コラボレーションプログラムの必要性 　 13･2　プレゼンテーションプログラムの必要性 　 13･3　プログラム展開において留意すべき点 　 13･4　授業システム改善の動き 14章　評価の工夫 　 14･1　観点別評価と評価の工夫 　 14･2　評価の計画と学習指導案 　 14･3　観点別評価の実際 　 14･4　生徒による自己評価，相互評価 15章　学習指導案の作成 　 15･1　学習指導案の内容 　 15･2　作成上の注意点 　 15･3　学習指導案の例 16章　情報科とプレゼンテーション 　 16･1　プレゼンテーションとは 　 16･2　プレゼンテーションの方法 　 16･3　スライドを用いたプレゼンテーション 　 16･4　実習としてのプレゼンテーション 　 16･5　授業におけるプレゼンテーション 　 16･6　プレゼンテーションのツール 17章　授業形式の実習 　 17･1　マイクロティーチングと教壇実習 　 17･2　実習の概要 　 17･3　ふりかえりの必要性 18章　これからの情報教育 　 18･1　ドラッカーが主張する21世紀の教育 　 18･2　知識のストックとフロー 　 18･3　ブートストラッピング 　 18･4　身体軸としてのキーボード練習 　 18･5　入門教育の重要性と熟練の獲得 　 18･6　プログラミング教育（論理軸） 第6部　情報教育に必要な知識 19章　情報の表現と発信 　 19･1　情報とデータ，情報量とデータ量 　 19･2　情報とデザイン 　 19･3　ユーザーインターフェイスのデザイン 　 19･4　コンテンツ構成の設計 　 19･5　Webページの論理構造と物理表現 　 19･6　情報システムとしてのWWWの設計 20章　ソフトウェア制作から見た情報教育 　 20･1　専門教科「情報」から見た情報技術教育 　 20･2　プロジェクトとして見たソフトウェア開発 　 20･3　見たこともないものを作る難しさ 　 20･4　お絵かきプログラム開発演習 　 20･5　ソフトウェア開発の実際 　 20･6　指導設計（ID） 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。 【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。 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。 あと1問正解して＋20点を獲得！ 「今度こそ絶対合格！」を目指す人のための基本情報の強化書！ 本書は、基本情報技術者試験の午後に出題される「表計算」問題に効率よく正解・得点することを目指したテキストです。 セル、ワークシート、絶対参照、相対参照といった表計算の基礎知識から、IF関数や論理関数といった頻出関数まで、図解で丁寧に解説しています。 マクロについては、理解必須のアルゴリズムと疑似言語も一緒に取り上げながら1章分を使って解説しているので、苦手意識をもつことの多い文系出身の方でも、躓くことなく学習を進めることが可能です。 過去問題を徹底的に分析し、「素早く」「制限時間内に」「正確に」問題を解くためのスキルが身につくよう、合格者を多数輩出している著者が長年の講師経験をもとに得た解答テクニックを、多数紹介しています。 【本書の上手な使い方と特長】 1）巻頭の「試験の傾向と対策」をしっかり読んでから、学習を開始しましょう。 2）「時間が足りなくなる」という悩みを解決すべく、「目標解答時間」内に正答することを目指しましょう。 3）穴埋め問題に書き込んだり、選択肢に消し線を引いたりして、本番試験を意識した学習が可能です。 4）最新仕様に完全対応！マクロと疑似言語の解説も充実しています。 【対象読者】 ・これから初めて基本情報技術者試験を受験される方 ・前回の受験で表計算問題を選択したが、思うように点数が取れなかった方 ・今度こそ絶対に基本情報技術者試験に合格したい方 【目次】 CHAPTER1：表計算ソフトの基礎 CHAPTER2：関数 CHAPTER3：マクロ CHAPTER4：解答テクニック CHAPTER5：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。 【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】 基本情報技術者の「科目B」に完全対応！ 2023年4月から、基本情報技術者の「午前」「午後」試験はそれぞれ「科目A」「科目B」になり、出題範囲が大幅に変更されます。 本書はこのうち「科目B」の対策書です。 ■本書の特徴 ・新しく改訂された試験体系「科目B」に完全対応！ ・「科目B」対策のオリジナル問題を多数収録 ・前提知識＋解き方＋試験問題を掲載。効率よく学習できる ・前身となる「午後」のベストセラー対策書を大幅リニューアル！ ■目次 第1部　擬似言語 　序章　　新試験の変更点／対策 　第1章　文法 　第2章　一次元配列 　第3章　二次元配列 　第4章　ありえない選択肢 　第5章　オブジェクト指向 　第6章　スタック 　第7章　キュー 　第8章　リスト 　第9章　問題演習 第2部　　情報セキュリティ 　序章　　新試験の変更点／対策 　第1章　サイバー攻撃 　第2章　情報セキュリティ対策 　第3章　問題演習 ■基本情報技術者試験（FE）とは ・経済産業省が行う国家試験、「情報処理技術者試験」のうちの1つ。 ・「高度IT人材となるために必要な基本的知識・技能をもち、実践的な活用能力を身に付けた者」を対象とする。 ・CBT（Computer Based Testing）方式で行い、2023年4月からは、試験が通年化される。 ・2023年4月からは、従来「午前」試験「午後」試験だったものが、「科目A」試験「科目B」試験に。 ■［科目B］とは ・令和4年度まで「午後」として行っていた試験の後継 ・出題分野は主に「データ構造及びアルゴリズム（擬似言語）」と「情報セキュリティ」 　※個別のプログラミング言語の問題は廃止 ・試験時間：100分／出題数：20問（全問必須・選択問題なし） 　※試験時間は短く、問題数は多くなる。 ※電子書籍版には赤いシートは付属していません。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 2023年4月からの新試験制度に完全対応! 効率よく基礎力を付けるテキスト＋模擬試験＝1冊で合格 スマホで頻出問題が解けるWebアプリ付き！ 本書は、合格点に到達するための基礎力を効率よく身につけ、最新の本試験問題で到達度を確認できるテキスト＆問題集です。 【こんな方へおすすめ！】 ・新試験制度に即した対策をしたい人 ・とにかく合格したい人！ ・時間がないので、パパッと効率よく学習したい人！ ・他の学習書を難しいと感じた人！ 【ここがオススメポイント！】 ●長年、指導をしている講師による書き下ろし →著者が年間100回程度行っている基本情報処理技術者の 試験対策講義のノウハウをベースに、これまで繰り返し 出題されているテーマを中心に解説！ ●2023年4月から始まる新試験の対策ガイド付き！ →新たに導入される新試験制度についてもしっかり解説！ 新旧試験の違いや対策のポイントが丸わかり！ ●5回分の過去問題が解ける! →平成29年秋～令和元年秋まで、直近5回分の過去問題＆解答解説をWeb提供！ 過去問題を解きまくって合格力アップ！ ●Webアプリでいつでもどこでも学習できる！ →3回分の午前試験の問題＆解説をWebアプリで提供。PCはもちろん、スマホやタブレットでいつでも学習できる！ ●新試験に対応した「模擬試験」が解ける！→新たに始まる「科目A試験」「科目B試験」の模擬試験＆解答・解説付き！ 本番前に新しい試験を疑似体験できる！ ※シラバスVer.8.0対応 ●目次 巻頭特集　 新旧試験制度の違いと学習のポイント 第1章　受験ガイダンス 第2章　2進数 第3章　論理演算 第4章　データベース 第5章　ネットワーク 第6章　セキュリティ 第7章　アルゴリズムとデータ構造 第8章　テクノロジ系の計算問題 第9章　マネジメント系とストラテジ系の要点 第10章 マネジメント系とストラテジ系の計算問題 第11章 科目B試験の対策 第12章 基本情報技術者試験 模擬試験 問題と解答 （ダウンロード提供）過去5年分の過去問題など ※本書の読者特典のダウンロード期限は2023年12月末までとなります。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【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】 「出るとこだけ！」がリニューアル！ ベテラン講師の最短合格テクニックが満載！ 2023年4月からの新試験制度に完全対応！　2022年12月・2023年7月に公開されたサンプル問題で、問題演習ができます。 本当に出るところだけを効率よく学ぶことができるので、1冊で最短合格を狙えます。 新試験制度の頻出ポイントを著者がわかりやすく紹介する「オリジナル解説動画」とスマホで頻出問題が解けるWebアプリ付き！ 【ここがオススメポイント！】 ●ベテラン講師が「試験に出るとこだけ」を徹底解説！ →著者が年間100回程度行っている基本情報処理技術者の試験対策講義のノウハウをベースに、これまで繰り返し出題されているテーマを中心に解説！ ●フルカラーでさらに見やすく、効率よく学べるようになった！ →全ページオールカラーでレイアウトも刷新し、紙面がますます見やすく、パワーアップしました！　羊のイラストといっしょに、試験に「出るとこだけ」効率よく学べます。 ●オリジナル解説動画付き！ →基本情報試験の対策を著者が徹底解説したオリジナル解説動画付き！試験の概要や科目A＆科目B分野の対策、科目A免除制度に至るまでわかりやすく解説しています! ●模擬試験1回分と過去問題5回分が解ける! →2022年12月に公開されたサンプル問題（模擬試験）と平成29年秋～令和元年秋の過去問題（5回分）の解答解説をWeb提供！　過去問題を解きまくって合格力アップ！ ●Webアプリでいつでもどこでも学習できる！ →過去の午前＆科目A試験の問題＆解説をWebアプリで提供。PCはもちろん、スマホやタブレットでいつでも学習できる！ 【こんな方へおすすめ！】 ・新試験制度に即した対策をしたい人 ・時間がないので、パパッと効率よく学習したい人 ・重要なポイントだけをおさえて、最短でサクっと合格したい人 ・他の学習書が厚すぎると感じた人 【目次】 第1章　受験ガイダンス 第2章　2進数 第3章　論理演算 第4章　データベース 第5章　ネットワーク 第6章　セキュリティ 第7章　アルゴリズムとデータ構造 第8章　テクノロジ系の計算問題 第9章　マネジメント系とストラテジ系の要点 第10章　マネジメント系とストラテジ系の計算問題 第11章　科目Bの対策 Appendix　基本情報技術者模擬試験のご案内 （ダウンロード提供）模擬試験1回分・過去5回分の過去問題など ※電子書籍版には赤いシートは付属していません。 ※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。 データが示す、合格への近道！ 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。 著者が年間100回程度行っている基本情報処理技術者の試験対策講義のノウハウをベースに、これまで繰り返し出題されているテーマを中心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や、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、 午前試験だけでなく、午後試験にも通用する基礎力を養うことができます。 【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 第10章で解説している問題と用語はこれまで行われた15回の試験を分析して 割り出したものです。15回の試験で13回出題されているテーマや、11回出題された 用語もあり、これらをおさえておけば得点アップにつながることは間違いありません。 また、各章の扉にはQRコードとURLが示されています。このリンクから著者が 読者の皆さんに向けたメッセージの動画を見ることができます。ぜひご覧ください。 ※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。 【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。

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。

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