「いいね！」したり、ネットで買い物をしたりするたびに、その裏で特定のアルゴリズムが、私たちの行動と嗜好を常に分析している。それにより「おすすめ」の広告が現れるくらいは無害でも、選挙前にフェイクニュースばかり読まされたり、「将来の」犯罪者として拘束されたりするのは問題だ。だが、アルゴリズムの導き出す答えはどれほど正確で、効果的なのか。アルゴリズムやAIのしくみ、将来の可能性と限界を評価する話題作。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AI（人工知能）や自動化のプログラミングは、学ぶべき分野が多岐に渡ります。どこから手を付けていいのかわからない、という人も多いでしょう。 でも、これらはポイントをおさえることで、“スキマ時間”で学習できます。 本ムック「スキマ時間で学べる 機械学習＆Python自動化」では、今やAIの主流と言える「機械学習」と、Pythonによる作業の「自動化」という2大テーマを、短期間で学べるように1冊にまとめました。 第1部では、機械学習をゼロから解説します。 第2部では、Pythonによる自動化のプログラムを解説します。 本ムックを活用して、スキマ時間で効率よく機械学習や自動化のプログラミングを学びましょう！ ≪目次≫ はじめに　スキマ時間で機械学習＆Python自動化を学ぼう 第1部　「機械学習」を学ぶ 第1章　今から学ぶ機械学習アルゴリズム 第2章　「機械学習」エンジニアになろう！ XGBoost超入門 第3章　最適な機械学習アルゴリズムを「PyCaret」で選ぶ 第4章　Pythonで「強化学習」を学ぶ 第2部　「Python自動化」を学ぶ 第1章　Python×Gmail自動化 第2章　PythonでExcel自動化 第3章　「機密書類」自動振り分けプログラム

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■ こんなのなかった！ 本当に“難しくない”プログラミング入門の決定版 □ Scratchを使うから大事な基本の理解に集中できる画期的な学習法 「プログラミングはこれからますます重要になる」と言われても、どこから手を付ければいいのか……。そうなやんでいる人は多いでしょう。多くのプログラミング入門書は、「入門書」とは言いながらかなり難しい。途中で挫折した人もいるでしょう。手に取っただけであきらめた人もいるでしょう。 なぜプログラミング入門書が難しいのか。それは、プログラミングの基本となるアルゴリズムの基礎知識と、プログラミング言語の文法とを一緒に学ばなければならないからだと考えます。変数や型、条件分岐や真偽値、繰り返し処理など、プログラミングの基礎をひとつずつ読み進めながら、記述の仕方もいっぺんにとなると相当な負担です。前に読んだところはすっかり忘れてしまうなんてこともしょっちゅう。そのつど前に戻ったりしていると、なかなか学習もすすみません。ついつい投げ出してしまいがち……。 Scratchを小学生専用にしておくのはもったいない。プログラミングを学ぶのにはぴったりのツールです。これまでプログラミングは難しそうと手を出せなかった人も、一度は学んでみたものの挫折してしまった人も、本書で実はプログラミングは簡単に身に付けられることを実感してみませんか？

※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。 平成32年4月～学習指導要領の改訂が施行され、「プログラミング的思考」の学習が必須となります。 本書は、プログラミング的思考をクイズやゲームを通じて、たのしく学ぶことができます。 これからプログラミング的思考を学ぶ方、教える方が飽きずに学べるようにイラストを多くちりばめました。 サンプル素材はすべてScratch3で公開し、再利用可能としました。 ●まずは身近なクイズでプログラミング的思考に触れる 遠足や調べ学習など、小学生が実際に体験することを題材として、プログラミング的思考をやさしく学びます。 ●わかりやすい解説 クイズの内容を踏まえて、アルゴリズムやモデル化、シミュレーションといったプログラミング的思考をしっかりと理解することができます。 ●Scratchでプログラミングを体験 クイズで学んだ内容を活かして、Scratchで基本的なプログラミングに触れることができます。 クイズはパソコンを使うことなく、すぐに取り組むことができます。 また、インターネット環境のあるパソコンを使えば、本書で紹介したScratch作品を使って学習することができます。 授業ですぐに使えるように構成しました！ 総ルビと豊富なイラストによる解説で、小学生でも本書を通じてプログラミング的思考を学ぶことができます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングとアルゴリズムの基礎、および、「Scratch 3.0」の使い方を学ぶための本です。 大学や高校のプログラミングの授業でも活用していただいている人気定番書を「Scratch 3.0」の登場に合わせて改訂しました。 本書は、Scratchの操作方法を身につけて自由自在に使いこなせるようになるだけでなく、頭の中で考えているアイデアをプログラムとして実現するスキル、つまり論理的な思考のスキルを身につけることを目的としています。 本書の使い方 サンプルのプログラムを作りながら、Scratchの操作とプログラミングのポイントについて学んでいきます。ただし、何も考えずにサンプルの作り方をなぞって操作するだけでは、独り立ちして自分なりのプログラムを作る力はつきません。プログラミングの仕組みをきちんと「わかる」ことが大切です。 各章の<考えてみよう>のコーナーで自分なりに見通しを立てて考えたり、<Scratchの操作>や<プログラミングのポイント>のコラムをしっかりと読んで、操作の背景にある仕組みを考え、理解を深めながら学びをすすめましょう。 加えて、<チャレンジ>や<ステップアップ>といった課題に取り組むことで、頭で理解するだけでなく、身につけるようにしましょう。本書の詳しい使い方や各種のコラムの内容については「序章」の「この本の使い方」をご覧ください。

※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。 【色々なゲームを作って遊んで、プログラミングがわかる！】 本書は、ブロックを組み合わせるだけでプログラミングができるスクラッチ（Scratch）のゲーム作例集です。本書を参考にしながら、ゲームを作成して遊べるようになります。また、ポイント解説でプログラミングの基礎やアルゴリズムが学べ、はじめてプログラミングをする人にも役立つ内容になっています。すべてのプログラムと素材をサポートサイトからダウンロード提供するのですぐに試してみることもできます。Scratchの最新バージョン3.0に対応しています。 ■目次 ●第1章 スクラッチの概要と操作 　　1-1 スクラッチとは 　　1-2 スクラッチへのアクセス 　　1-3 スクラッチの画面 　　1-4 プログラムの作成 　　1-5 プログラムの実行と停止 　　1-6 プログラムの保存 　　1-7 プログラムの読み込み 　　1-8 ステージの画面表示 ●第2章 初歩編 ～ 簡単なゲームを作ってみよう ～ 　　1 ネコにタッチゲーム 　　2 ネコ追いかけゲーム 　　3 鳥にタッチゲーム 　　4 みかんキャッチゲーム 　　5 動く的当てゲーム ●第3章 基礎編 ～ 少し複雑なゲームを作ってみよう ～ 　　6 ボールよけゲーム 　　7 スロットマシンゲーム 　　8 ロボット星当てゲーム 　　9 猿鳥合戦ゲーム 　　10 フルーツ集めゲーム ●第4章 実践編 ～ 複雑なゲームや拡張機能を使ったゲームを作ってみよう ～ 　　11 コウモリと対決ゲーム 　　12 カラーボールよけゲーム 　　13 ロボット反撃シューティングゲーム 　　14 動物よけゲーム 　　15 ハートキャッチゲーム 　　16 宇宙船着陸ゲーム 　　17 風船割りゲーム 　　18 3次元ロボットよけゲーム 　　19 和音当てゲーム 　　20 色塗りゲーム ●第5章 応用編 ～ 高度なゲームや素材を利用したゲームを作ってみよう ～ 　　21 ルーレットゲーム 　　22 弾幕シューティングゲーム 　　23 ヘビたたきゲーム 　　24 ロボット迎撃シューティングゲーム 　　25 人魚の魚釣りゲーム 　　26 異次元恐竜ハンティングゲーム 　　27 路地でフルーツ集めゲーム 　　28 迷路脱出ゲーム 　　29 神経衰弱ゲーム 　　30 間違い探しゲーム ●付録 スクラッチへの参加登録とサインイン ■著者プロフィール 松下孝太郎（まつした こうたろう）：東京情報大学(（学）東京農業大学)総合情報学部 教授。画像処理、コンピュータグラフィックス、教育工学等の研究に従事。教育面では、プログラミング教育、シニアへのICT教育、留学生へのICT教育等にも注力しており、サイエンスライターとしても執筆活動および講演活動を行っている。 山本光（やまもと こう）：横浜国立大学教育学部 教授。数学教育学、離散数学、教育工学等の研究に従事。教育面では、プログラミング教育、教員養成、著作権教育にも注力しており、サイエンスライターとしても執筆活動および講演活動を行っている。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 どう動くのか仕組みを理解し、スマートなコードを実現できる、データ構造やアルゴリズムの現実のコードを知りスキルアップできる。Pythonプログラマーの必須の書籍。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「これからプログラミングを学ぼう」といった入門者、少しだけプログラミングを経験したことのある初心者のための「アルゴリズム」の入門書です。プログラムを作成する上で必要となる問題解決の考え方について解説します。

※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。 コンピュータの動作を決めるアルゴリズムは、プログラマーの能力を引きだす基礎体力。 プログラムにとってアルゴリズムは、屋台骨となるデータの処理手順を記述するものです。 この世にプログラムがあるかぎり、アルゴリズムの改良が続けられます。 本書は、アルゴリズムの基礎知識を厳選し、可能なかぎりやさしくまとめました。 読むだけで、かならずアルゴリズムのおもしろさに気づいていただけるでしょう。 入門者に必要な重点項目を選びだし、徹底して図解で理解できるようガイドします。 これさえあれば、アルゴリズムは怖くない！

アルゴリズムの基礎から特徴、 活用方法まですべて図解 確かな知識がつく「使える教科書」 【本書のポイント】 ・解説とイラストがセットで理解しやすい！ ・多彩なアルゴリズムの特徴と考え方がわかる！ ・機械学習や高度なアルゴリズムについても解説！ ・キーワードから知りたい項目を調べやすい！ ・初心者からプログラマまで知っておきたい知識を収録！ 【こんな方におすすめ】 ・アルゴリズムの基本を身につけたい人 ・知識を広げてステップアップしたい人 ・適切なアルゴリズムを選べるようになりたい人 ・速くて正確なプログラムを書けるようになりたい人 【内容紹介】 効率のよいプログラムを作成するには、 場面に合った適切なアルゴリズムを選ぶ必要があります。 同じ結果を得るにしても、どのアルゴリズムを選択するかで 処理速度が大きく変化するからです。 しかし、「違いがよく分からない」「複雑で難しそう」といった 苦手意識をアルゴリズムに抱いている人も多いでしょう。 そこで、本書では見開きで 1つのテーマを取り上げ、 図解を交えて解説しています。 最初から順に読んで 体系的な知識を得るのはもちろん、 気になるテーマやキーワードに 注目しながら読むなど、 状況に合わせて活用してください。 ※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。

言語の特徴からWebの知識、 アルゴリズムまですべて図解 確かな知識がつく「使える教科書」 【本書のポイント】 ・解説とイラストがセットで理解しやすい！ ・どんな言語でも使える知識を解説！ ・言語の特徴からWebの知識までを網羅！ ・キーワードから知りたい項目を調べやすい！ ・しくみがわかると開発がぐっとはかどる！ 【こんな方におすすめ】 ・プログラミングをはじめたばかりの人 ・ステップアップしてスキルをみがきたい人 ・プログラミングの基礎知識を知りたい人 ・周囲の人が使う用語がわからないことがある人 【内容紹介】 一口にエンジニアといっても その業務は、開発するものや 開発環境によって全く異なるものです。 どんな言語でも使える知識を 身につければ、スムーズに 開発を行うことができます。 そこで、本書では見開きで 1つのテーマを取り上げ、 図解を交えて解説しています。 最初から順に読んで 体系的な知識を得るのはもちろん、 気になるテーマやキーワードに 注目しながら読むなど、 状況に合わせて活用してください。 ※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。 トップIT企業が出題するコーディング面接にチャレンジ！ 人気のあるトップIT企業で行われるプログラミング面接に合格し採用されるための攻略本として、マイクロソフト、アップル、グーグルでエンジニアとして働き、かつ多くの採用プロセスに関わってきた著者によって本書は執筆されました。 米国で大人気のコンピュータプログラミングに関するベストセラー書（Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions）の日本語版です。 本書で取り上げるプログラミング問題はトップIT企業が求める能力が凝縮されている面接で実際に使われた問題です。 そしてなによりもアルゴリズムを中心としたコンピュータサイエンスの基礎知識や活用法を楽しみながら学べる内容となっています。 前著「世界で闘うプログラミング力を鍛える150問」と比べ問題数が増えただけでなく、Big-O記法の解説章や発展課題、解き方のヒントの追加、また全ての問題がカテゴライズされより読みやすくなりました。 問題を出しっぱなしにしない著者の親切丁寧な解説が本書最大の特徴です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】 　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。 　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。 　第1巻ではPart1～3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた"Introduction to Algorithms"の第4版の翻訳書である。 　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。 　第2巻ではPart4～6までの「高度な設計と解析の手法」「高度なデータ構造」「グラフアルゴリズム」を収載。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ビジネスパーソン必見! データ分析に不可欠なAIスキルを最短で習得できる！ 本書は機械学習を実際のビジネスシーンに適用してデータ分析を行うための実践書である。機械学習そのものの解説というよりは、データ分析に不可欠な機械学習の手法を駆使してビジネスを予測的に改善する手法を解説していく。具体的な適用事例を用いて説明がなされるため、読者は目的やケースに合った手法（アルゴリズム）や実際の適用方法などを効率的に身に付けることができる。原著はMITで使われている教科書であり、講義の目的に応じて章を選択可能。ビジネスで使えるデータ分析手法を最短で習得したい読者に役立つ一冊である。

ゲーム開発者、AIエンジニア、 すべての意思決定に悩んでいる方に必見！ 戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書 【戦略ゲームAIについて】 戦略ゲームの元にとなるストラテジー＆シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。 近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー＆シミュレーション要素が取り入れられており、 いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。 またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。 【本書の特徴】 ストラテジー＆シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、 国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。 基本的な技術の概論の解説から始まり、 著者が注目するシミュレーション＆ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、 ビジュアルを交えながら解説します。 【読者対象】 ・ゲーム開発者 ・AI開発者 ・意思決定に興味を持つ方 【本書のゴール】 戦略ゲームAIの仕組みを学ぶことができる 【プロフィール】 ゲームAI研究者・開発者。 京都大学で数学を専攻、大阪大学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）。 博士（工学、東京大学）。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。 国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事など。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品は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。 アフィリエイトの一般的な普及から早20年。いままでと同じ方法では、アフィリエイトでそれなりの金額を稼ぐのはかなり困難になりました。それは、検索エンジン「Google」のアルゴリズムの変化によって、公的機関や大手メディアやネットモールのページが上位表示しやすくなった一方、個人運営のブログやサイトのページの順位が上がりにくくなったためです。 では、「アフィリエイトはオワコンか？」と思われるかもしれませんが、決してそうではありません。ポイントは「お客さんの利益」です。ブログを運営するなら「何が面白いのか」、ウェブサービスであれば「何が便利なのか」が明確であることです。検索エンジンからの集客が見込めないのであれば、ブログやサービス自体の魅力を高めて、読者が自発的に訪問してくれるようにする必要があります。 魅力的なブログやサービスを作り上げることができれば、Googleからも評価されて、検索エンジンからの流入も期待できます。 つまり、本当の意味で世に役立つものを本気で作らないと、アフィリエイト収入を得ることは難しいわけです。 本書では、アフィリエイトを活用するために必要な技術を網羅的に紹介しています。 ネットビジネスはスケールします。一つ成功すれば、それを世界に広げたり、別分野に応用することで、利益は無限大に向かいます。 アフィリエイトは、サービスを効率的に収益化してくれます。あなただけのアフィリエイトの成功をつかんでください！

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

読みやすく保守しやすい「良いコード」の書き方を解説した入門書です。本書を読むと，良いコードを書くための習慣から，名前の付け方，コードの分割や集約を行う方法，抽象化の作法，計算量とアルゴリズム，ユニットテストやメタプログラミング，そして簡単なフレームワークの自作まで，プログラマーとして長く役立つ基本が身に付きます。 2011年に刊行し，大好評を博した初版を，10年ぶりに改訂しました。改訂版では，コード例をモダン化したほか，第7章「データ構造」を新たに書き下ろしました。10年ぶりの改訂であるにも関わらず，本書の根幹は驚くほど変わっていません。それはすなわち，基礎や基本といった本質的な知識は，陳腐化しないということです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 はじめに 第1部　遺伝的アルゴリズムの応用 Chapter 1　GA の解説を兼ねて，式の因数分解を解いてみよう Chapter 2　ゲームで勝つ方法 Chapter 3　隣り合ったものは別の色で――グラフ彩色 Chapter 4　これだけの荷物を何台の配送車で配達できる？ ――Vehicle Routing Problem 第2部　遺伝的プログラミングの応用 Chapter 5　GPの解説を兼ねて，どれくらい連続して素数を生成できるか試してみよう Chapter 6　うるう年の判定は4年ごと!? Chapter 7　多くのデータから「なぜ」を見出そう――データマイニング Chapter 8　GPにもっと意味を――型付きGPフレームワーク Chapter 9　多くのデータから意味を探ろう――改良した動物分類 Chapter 10　数値データを含んだ分類――あやめの分類 第3部　付録：カオスと予測 Chapter 11　カオスを利用した予測の可能性について 参考文献 あとがき 索引 ダウンロードサービスのご利用について

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 対戦型麻雀ゲーム「電脳麻将」のソースコードを開発者自ら解説。シャンテン数計算、和了役判定と点数計算、ゲーム進行を実装。そして、シンプルなAIを組み込み、さまざまな戦術を追加して麻雀AIを強くしていく過程を解説。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この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。 このテキストは、他の参考書なしにプログラミングの学習を進められるように細かいところまで説明しています。プログラム例を実際に走らせては、その働きを理解することで、プログラミングへの理解を深めることができます。初歩的なプログラミングの手ほどきから初めて、より実用的なプログラムを作成する上で、必要なアルゴリズムを学んでいくことが主な目的です。

本書は環境構築の必要がなくすぐに始められるオンラインプログラミング環境であるBit Arrowを利用して学ぶC言語の入門書です。簡単な図形やアニメーションを作成できるライブラリを利用し、C言語の基礎やアルゴリズムなどを学びながら最終的にシューティングゲームを作成します。実行結果がグラフィカルに確認できるので初学者にも学びやすく、Scratchなどのビジュアルプログラミングを学んできた方にも最適です。 日本語の環境なので学びやすく、プログラム提出用の機能など授業やプログラミング教室での活用もしやすくなっています。

※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。 「いつ、なにをする？」がわかれば、Unityが使えるようになる！ はじめてプログラムを作る、はじめてゲームを作る、という初心者向けのやさしいUnityとゲームの作り方入門です。 作る時の「考え方」がわかれば、アプリ作りはぐっと楽になります。「動く」「回転する」などの簡単なしくみから、それを組み合わせてゲームにしていく過程まで、サンプルアプリを作りながら解説していきます。 カリキュラムは次のようになっています。 Chapter1　Unityって何？ 　Unityの基本解説と、インストールをします。 Chapter2　体験してみよう 　まずは、プロジェクトを作って、基本的な使い方を理解しましょう。 Chapter3　スクリプトで動かそう 　「絵を移動させたいとき」は、「ずっと、絵の位置を変え続ける」というスクリプトで実現できます。 Chapter4　キー入力と衝突判定 　「キーで移動させたいとき」は、「ずっと、キー入力を調べ続ける」というスクリプトで実現できます。 Chapter5　マウスでタッチしたものを調べる 　「マウスのタッチで何か処理を行いたいとき」は、「マウスのタッチがものに衝突したとき、何かの処理を行う」というスクリプトで実現できます。 Chapter6　アニメーション 　「パラパラマンガで動くキャラを作りたいとき」を解説します。 Chapter7　シーンを切り替える 　「メインのゲーム画面の他に、タイトル画面や、ゲームオーバー画面を作りたいとき」のやり方を解説します。 Chapter8　プレハブでたくさん作る 　「同じしくみのキャラをたくさん登場させたいとき」はどうしたらよいでしょう？ Chapter9　重力を使う 　「横から見た2Dゲーム」を作ります。 Chapter10　UI テキストでカウンター 　「ゲーム中に文字を表示させたいとき」の方法を解説します。 楽しいゲームを作りながら、Unityとプログラミングの基本をマスターしましょう！ ◆著者：森 巧尚(もり よしなお) パソコンが登場した『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて約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。 近著に『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！～』（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）、『動かして学ぶ！ Vue.js開発入門』（翔泳社）、『Python1年生』（翔泳社）、『Java1年生』（翔泳社）、『なるほど！ プログラミング 動かしながら学ぶ、コンピュータの仕組みとプログラミングの基本』（SBクリエイティブ）、『小学生でもわかるiPhoneアプリのつくり方』（秀和システム）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。 TableauとPythonの組み合わせで学ぶデータサイエンス入門です。入門とは言っても、すでにTableauでビジュアル分析をしていて、機械学習を用いるデータ活用にチャレンジしたい方を対象としています。CRISP-DMプロセスの中で楽ができるところはTableauで楽をして、モデリングには最新アルゴリズムを無料で利用できるPythonを組み合わせることで、「ちょっと難しそう」と思われがちなデータサイエンスに気軽にチャレンジできます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 多様体上の最適化理論の数理を、詳しく丁寧に解説！ 本書は、多様体上の最適化理論について、基礎となる数理から応用例までを解説するものです。 多様体上の最適化理論を学ぶ、あるいは研究する読者は、 ・ユークリッド空間上の連続最適化を一通り学んでおり、その抽象化の仕方の一つとして多様体上への拡張について学ぶ ・多様体論をはじめとした幾何学に慣れ親しんでおり、そうした理論の応用の一つとして幾何学的な最適化を学ぶ ・最適化と多様体に馴染みがあり、両者の融合について学ぶ ・最適化と多様体のいずれにも馴染みがなくとも、具体的な応用問題に興味をもったことをきっかけに、多様体上の最適化理論を学ぶ などのように、背景知識が様々であることを想定し、本書の執筆に際しては丁寧な論理展開による数学的記述を行うことを心がけました。 また、位相空間や多様体およびその周辺の様々な概念については、最適化において必要なもの（ないと困るもの）を挙げながら議論を進めていくスタイルで記述しました。多様体や、多様体上の関数の微分や勾配など種々の概念を定義する際には、最適化において何が必要となるかを随所で強調し、常に多様体上の最適化を目標として読み進められるよう注意しました。 本書の通読の前提とする知識は線形代数および解析学（特に微分法）の基礎的な事柄のみにとどめるとともに、読者の利便性に資するよう、付録で本書の通読に必要な知識をまとめています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理や命題の多くについて、その証明を本文や付録（一部は演習問題）で論じています。 第I部　最適化理論からの準備 第1章　多様体上の最適化の概論 第2章　ユークリッド空間上の最適化の基礎と無制約最適化 第3章　ユークリッド空間上の制約付き最適化 第II部　多様体からの準備 第4章　位相空間 第5章　多様体 第6章　リーマン多様体 第III部　多様体上の最適化 第7章　多様体上の最適化の基礎と無制約最適化の理論 第8章　リーマン多様体上の無制約最適化手法 第9章　多様体上の無制約最適化の応用 第10章　多様体上の制約付き最適化の理論と応用 付録A　集合と写像・線形代数・微分法・群論の基礎 付録B　定理と命題の証明

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

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

Chainerによるディープラーニングの入門書です。ディープラーニングはさまざまな分野に応用される注目の技術です。本書の前半では，ディープラーニングの基礎理論を丁寧に解説します。後半ではChainerの特徴と基本的な構造を押さえた上で，畳み込みネットワーク，GAN，RNN，強化学習などのアルゴリズムを解説していきます。実際に現場でディープラーニングを利用できるように，基礎から応用的なテーマまで幅広い構成でお届けします。

※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。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】 あたらしい1年生シリーズ ChatGPTプログラミング1年生の登場！ ChatGPTを利用したプログラミングに挑戦してみよう！ 【本書の概要】 ChatGPTの得意分野でもあるプログラミングへの利用が注目されています。最近では「ChatGPTって、どんなしくみで動いているんだろう」「効果的な使い方を知りたい」「ChatGPTをPythonプログラミングに利用したい」「便利なChatGPTアプリを作りたい」という方が多くなってきています。 本書はそうした初めてChatGPTをプログラミングに利用する方に向けて、ヤギ博士とフタバちゃんと一緒にChatGPTを利用したプログラミングやアプリ開発の基本を解説。対話形式でChatGPTのしくみや、ChatGPTプログラミングのしくみをまなぶことができます。 【対象読者】 ・Pythonの基本をまなんだ方（『Python1年生』を読み終えた方） ・ChatGPTプログラミングの初心者 【本書のポイント】 ・対話形式で、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう記述方法をしっかり解説します。 ・楽しいサンプルを用意していますので、安心してChatGPTプログラミングを体験できます。 【目次】 第1章　ChatGPTってなに？ 第2章　ChatGPTの使い方 第3章　ChatGPTにプログラミングを手伝ってもらおう 第4章　PythonでChatGPTを動かそう 第5章　Pythonで翻訳アプリを作ろう 第6章　Pythonで便利なアプリを作ろう 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） 『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。近著に『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『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）、『ゲーム作りで楽しく学ぶ オブジェクト指向のきほん』、『ゲーム作りで楽しく学ぶ Python のきほん』、『アルゴリズムとプログラミングの図鑑 第2版』（いずれもマイナビ出版）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。 ビジネスユーザーも腑に落ちる! Excelでアルゴリズムの仕組みをとらえよう。 プロジェクト準備のための第一歩。 Part 1では、機械学習の全体像、ExcelやPythonの基本事項を解説、 どのような状況や体制であれば機械学習を利用してよいのかを確認。 さらに、具体的な活用シーンもイメージできるようにします。 Part 2では、機械学習の各アルゴリズムをExcelで実現する方法を説明。 Pythonコードによる実装例も紹介します。 線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングなどの仕組みを 具体的に理解できるようにしていきます。 アルゴリズムのメリット／デメリット、向き／不向きがわかれば、 ビジネスへの応用の可能性も見えてくるでしょう。 機械学習を理解していく最初の一歩として本書をご活用ください。 ●データ活用における機械学習の役割／位置づけを理解できる ●Excelに展開することで、仕組みをより具体的に把握できる ●ビジネスの現場に活かせる具体的な理解を獲得できる ●より実務的なPythonコードによる実装方法も把握できる

本書は、LightGBMやXGBoostなどに代表されるアンサンブル学習のアルゴリズムをPython 3でゼロから実装することで、その仕組みや原理を学べる1冊です。 <序文より抜粋> ビッグデータを解析するための機械学習アルゴリズムとしては、ディープラーニング、つまりニューラルネットワークの他にも、ベイズ分類器や決定木、それにそれらを組み合わせた「アンサンブル学習」アルゴリズムなど、さまざまな種類があり、データやその利用シーンに応じて適切なものを選択しなければ、その威力を発揮させることはできません。実際、海外のデータコンペティションにおいてはLightGBMなどのアルゴリズムがよく利用されますが、それは勾配ブースティングアルゴリズムの一種であり、「アンサンブル学習」アルゴリズムの1つです。 そうした「アンサンブル学習」アルゴリズムは強力な分析力を提供してくれますが、それらを正しく使いこなし、最大限の性能を引き出すためには、アルゴリズムの詳細についての理解が欠かせません。そして、どのようなアルゴリズムについても、その手法を最もよく理解できる学習手段は、そのアルゴリズムを実際に一からプログラミングしてみることなのです。 そうした「アンサンブル学習」と呼ばれる手法について、最も基礎的な部分から解説し、実際にコードを作成しながらその動作原理を学ぶ、というの本書の目的となります。 そして本書では、Python言語を使用して、複数のアンサンブル学習アルゴリズムを、完全に一からスクラッチで制作します。数式でアルゴリズムを理解するのではなく、実際に一からプログラムを書き、コードに触れることで得られる知識は、実際のデータ解析における問題解決能力を大きく養ってくれるはずです。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonプログラミングを行いながら、ディープラーニングの技術を使った将棋AIを完成させていきます。 ディープラーニングフレームワークのPyTorchを活用し、Google Colabで動かしながら学びます。 本書には3つの目的があります。 1つの目的は、ディープラーニングを使用した将棋AIの仕組みを解説することです。ディープラーニングを使用した将棋AIは、従来型の将棋AIよりも特に序中盤での大局観に優れていると言われており、その疑問に答えます。 もう1つの目的は、実際に手を動かして将棋AIを実装してみることです。Pythonプログラミングを行いながら将棋AIを完成させます。 最後の目的は、強い将棋ソフトを創ることです。コンピュータ将棋の大会で優勝したGCT電竜を超えるような、より強い将棋AIを創る方法を解説していきます。 Part 1　導入編 第1章コンピュータ将棋について Part 2　理論編 第2章コンピュータ将棋のアルゴリズム 第3章ディープラーニングの基本 Part 3　実装編 第4章ディープラーニングフレームワーク 第5章Pythonで将棋AIを創る 第6章対局プログラムの実装 第7章GCT電竜を超える強い将棋AIを創る Part 4　発展編 第8章さらに強くするために

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

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

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

wolfSSLをもとに、SSL/TLSの正しい利用法と仕組みを理解する 暗号化された安全な通信は、ネットワークを使う全てのアプリケーションにとって、 考慮すべき重要な課題です。 セキュアな通信を実現するために用いられる技術SSL/TLSの最新版がTLS 1.3であり 各種SSLライブラリも対応してきています。 ただ、ライブラリだけが最新のものになっても、仕組みを知り、 正しく使わなければ、安全は担保されません。 そこで本書は、そんなTLS 1.3の基礎的なプロトコルの流れから、 暗号化・認証の仕組み、アプリケーション実装のベストプラクティスを 組み込みシステム向けの軽量＆高機能なライブラリwolfSSLを例に 解説していきます。 さらに、ライブラリコードの解説を含め、内部実装にまで踏み込んだ解説も行い、 SSLライブラリを徹底的に理解できる一冊です。 Part 1：TLSの技術 ・Chapter 1：TLSプロトコルの概要 ・Chapter 2：TLSのプロトコル仕様 ・Chapter 3：TLSを支える暗号技術 ・Chapter 4：TLSを支える標準 ・Chapter 5：セキュリティ上の課題 Part 2：TLSを使ったプログラミング ・Chapter 6：TLSプロトコルによる通信 ・Chapter 7：暗号アルゴリズム ・Chapter 8：その他のプログラミング Part 3：TLSライブラリの構造 ・Chapter 9：wolfSSLライブラリの構成 ・Chapter 10：プロトコル処理 ・Chapter 11：暗号化処理 ・Chapter 12：プラットフォーム依存部 ・Appendix：wolfSSLプログラミングサポート機能とツール ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 完全新規書き下ろし！ 基本情報技術者(FE)試験攻略のための必須知識を完全網羅した、 テキスト＆問題集の決定版！ AI、アルゴリズム、情報セキュリティ技術や情報倫理など、最新の動向を踏まえて解説を強化した新年度版が登場。この1冊で基礎から知識を積み上げることで、その場しのぎの受験テクニックではない確かな実力が身につきます。 ■知識が定着しやすいアジャイル式学習法 合格に必須の知識を基礎から丁寧に解説。「本文解説→例題」の積み重ねで確実に知識を定着させます。側注には理解を助けるヒントを豊富に盛り込んでいるため、苦手分野も安心して読み進められます。 ■わくすたAIが出題傾向を徹底分析 わくわくスタディワールドで開発・学習を進めているAIにより、公開問題の出題傾向を独自に分析。分析結果をもとにした試験対策の重点ポイントも必見です。 ■模擬試験問題＆解説で合格力アップ 巻末に科目A、科目Bを含むオリジナル模擬試験問題＆解説を収録しています。学習してきたことの力試しに、問題の解き方の演習に、ぜひお役立てください。 ■スキマ時間学習に便利な2大特典 本書の電子版PDF（印刷不可）、スマホで学べる単語帳「でる語句200」を提供しています。 ※特典の利用については、インプレスの無料読者会員システム「CLUB Impress」への登録が必要です。特典提供期間は発売から1年間を予定しております。

※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。 基本情報技術者試験の新形式「科目B」はプログラムを読み解く力で突破できる！ 新試験形式「科目B」の全範囲を網羅した実践対策本が登場。この1冊で基礎から知識を積み上げることで、素早く正答に辿り着く力が身に付きます。 ■手を動かして基礎から学ぶ、実践形式のテキスト＆問題集 合格に必須の知識を基礎から丁寧に解説し、擬似言語問題やアルゴリズム問題の得点力を鍛えます。文法を暗記するより実際に動かして試行錯誤する方が記憶に残りやすい、というプログラミング学習の特性を踏まえ、本書に掲載のプログラムはすべてGitHubで公開されています。 ■わくすたAIが出題傾向を徹底分析 わくわくスタディワールドで開発・学習を進めているAI（人工知能）により、科目Bの出題傾向を独自に分析。分析結果をもとに重点解説項目と演習問題を選定しています。 ■サンプル問題＆予想問題で合格力アップ 各章末に公開サンプル問題を掲載しているほか、巻末には独自の予想問題を収録。多彩な問題と丁寧な解説で確かな合格力が身に付きます。 ■スキマ時間学習に便利な2大特典 外出時や移動中の学習にも使える「本書の全文PDF」、スマホで学べる単語帳「でる語句200」を無料でダウンロードいただけます。 ■試験直前まで徹底サポート！ 項目別要点チェック 各項末尾に掲載の「覚えよう！」をまとめて確認できるチェックリストを収録。苦手分野の特定や試験直前の実力チェックなどに最適です。 ※特典の利用については、インプレスの無料読者会員システム「CLUB Impress」への登録が必要です。特典提供期間は発売から3年間を予定しています。

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 TensorFlowで強化学習を実践！ 　アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御，自動運転などで注目されている深層強化学習の基本と実装について，PythonとTensorFlow（TF-Agents），シミュレータとしてOpenAI GymとPyBulletを用いて解説したもの． 　深層学習，強化学習のアルゴリズムを一歩一歩ていねいに解説し，Raspberry Pi＋Arduinoを用いた実応用までを扱っています． 第1章　はじめに 第2章　深層学習 第3章　強化学習 第4章　深層強化学習 第5章　実環境への応用

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。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12812-8)も合わせてご覧ください。 初学者の方々に向け，ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。 ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており，スマートフォンからIoT，クラウドに至るまで幅広い領域で，画像，音声，言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し，目覚ましい進展をもたらしています。 ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き，本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて，将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして，「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして，4つのテーマのもと，ディープラーニングや人工知能について課題を整理し，今後を考えていきます。 多様な問題を一つのアプローチ，アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段と進化していく将来につながる，長く役立つ原理，原則，考え方を紐解く1冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」準拠テキスト データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！ データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。 本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。 【著者一覧】 第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻 第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻 第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター 第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター 第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科 第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科 第1章　データサイエンスの考え方 1.1　データサイエンスとは 1.2　データサイエンスを学ぶ理由 1.3　データから価値を生み出すプロセス 第2章　アルゴリズムとデータ構造 2.1　はじめに 2.2　データサイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造 2.3　アルゴリズムの基礎 2.4　基本的なデータ構造 2.5　探索 2.6　ソーティング 第3章　システム最適化 3.1　最適化問題とは 3.2　線形計画問題 3.3　非線形計画問題 3.4　整数計画問題 第4章　統計的データ解析の考え方 4.1　標本調査 4.2　信頼区間と仮説検定 4.3　分布の近似と標準誤差 4.4　線形回帰モデル 4.5　非線形回帰モデル 第5章　教師なし学習 5.1　クラスタリング 5.2　高次元データの次元削減と可視化 第6章　教師あり学習 6.1　教師あり学習とは 6.2　学習モデルとトレーニング（パラメータ最適化） 6.3　データのセットの分割とテスト（モデルの評価） 6.4　実データへの適用例（回帰） 第7章　確率モデル・確率推論 7.1　はじめに 7.2　確率モデルとベイズの定理 7.3　確率推論 7.4　確率推論の応用 第8章　強化学習 8.1　強化学習とは 8.2　強化学習の理論 8.3　強化学習アルゴリズム 8.4　探索と利用のトレードオフと意思決定モデル 第9章　情報センシング 9.1　情報センシングとは 9.2　センサデータ処理 9.3　センシング応用 第10章　画像解析・深層学習 10.1　画像解析 10.2　デジタル画像の特徴とフィルタ処理 10.3　深層学習 第11章　時系列データ解析・音声解析 11.1　時系列データ解析 11.2　音声解析 第12章　テキスト解析 12.1　はじめに 12.2　テキストデータの収集 12.3　テキストクレンジング 12.4　トークン化 12.5　ベクトル化 12.6　探索的データ分析 12.7　テキスト分析 第13章　情報セキュリティ 13.1　情報資産と情報セキュリティ 13.2　情報セキュリティの基本：アクセス制御 13.3　情報セキュリティのCIA 第14章　プライバシー保護技術 14.1　データが価値を生む仕組みと提供リスク 14.2　匿名化によるプライバシー保護 14.3　差分プライバシーによるプライバシー保護 14.4　準同型暗号によるプライバシー保護 14.5　協調学習によるプライバシー保護 第15章　意思決定論 15.1　意思決定の基本的枠組み 15.2　相関関係と因果関係 参考文献 索引

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラミング技術，ビジネス知識などが必要になってきます。本書では，第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法，流行の深層学習などに触れ，第2部ではPythonを用いた機械学習，画像認識，推薦エンジンなど，サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が，面白く，わかりやすい解説でお届けします。

※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。 ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。 いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。 いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。 本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。

※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。 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。

膨大な量のデータを解析し、企業などにとって有用な知見を導き出す職業、データサイエンティスト。データサイエンスで用いられる、様々な「アルゴリズム（問題を解決するための処理手段）」の考え方を、恋愛や仕事など、日常の難題と立ち向かうために使ってしまう、狂気のデータサイエンティストによる「アルゴリズム入門」エッセイ。

プログラミング入門書として広く活用いただいている『独学プログラマー』の姉妹書が登場。第2弾の本書は、コンピューターサイエンス(計算機科学)の入門書です。 アルゴリズムとデータ構造について、図およびPythonのコードで具体的に示しながら、分かりやすく説明します。 「独学プログラマー」が活躍するうえで役に立つ、基本的な概念と実装を紹介します。 本書に登場するコードは、日経BOOKプラスの本書ウェブページからダウンロードいただけます。詳細な目次ページ（PDF）もそちらからダウンロードいただけます。 独学プログラマーが理解しておくべきもっとも大切な分野を学ぼう！ 私は当時、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレイ校、カリフ ォルニア工科大学を出た優秀なプログラマーと一緒のチームにいました。コンピューターサイエンスを十分に理解している同僚たちの中で、不安で、居心地の悪さを感じていました。独学プログラマーとしてコンピューターサイエンスを学ぶことで、このような不安を最小限に抑えられます。 ――「イントロダクション」より

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

標準教科書がC++17に対応し、 完全書き下ろしリニューアルで9年ぶりに新登場！ システム開発者、ゲームプログラマーをはじめ、 すべてのC++学習者、待望の解説書。 boostコミッターの著者により、 旧版の特徴である「扱う内容の深さは」そのままに、 より自然でわかりやすい解説に完全リニューアルしました。 言語仕様の初歩から標準ライブラリの基礎まで、 より丁寧で、より詳しい解説となった一冊です。 ===目次=== - 第1章 C++の基本的な言語機能（1） - 第2章 C++の基本的な言語機能（2） - 第3章 クラス - 第4章 分割コンパイル、ビルド - 第5章 配列、ポインター、右辺値参照 - 第6章 演算子オーバーロード - 第7章 継承 - 第8章 入出力システム - 第9章 テンプレート - 第10章 例外処理 - 第11章 実行時型情報とキャスト演算子 - 第12章 データ構造とアルゴリズム - 第13章 文字列処理 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングやプログラミング教育が話題となる中、 「自分もプログラミングに挑戦してみたい」と考える人が増えています。 本ムック「土日で学べるプログラミング入門」は、そのような方に向けて企画されました。 その名前の通り、土日の2日間くらいで読める、そしてプログラミングを楽しめる、入門者向けの記事を多数収録しています。 例えば第1章や第2章では、プログラミングの基本中の基本と言える、「変数」や「制御文」、 「クラス」などの機能を、イラストを多用して丁寧に解説しました。 第4章では、効率的なプログラムの作成に欠かせない「アルゴリズム」を取り上げています。 単なる解説ではなく、トランプのカードを使ってアルゴリズムを説明しています。 初めてプログラミングに触れる方にもイメージしやすいでしょう。

※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。 数式でもない実装でもない、 半径3メートルの身近なアルゴリズムはこんなにわかりやすい！ プログラミングにおいて、アルゴリズムは欠かせません。 それは「Hello World」から昨今のAIやIoTに代表される機械学習や ディープラーニングに至るまで変わりません。プログラミングとは、 裏を返せば、アルゴリズムをいかにして見通しよく実装するかにあるからです。 けれども、アルゴリズムの学習というと、七面倒臭い理屈の山と数式の谷間で 迷子になるのが、これまでの一般的な在り方でした。 そこで本書は、イラストを多用し、デファクトと言われるアルゴリズムが なぜデファクトなのか。けれども場合によってはデファクトたりえないのは なぜなのか。その差を分ける基準は何なのかを平易に解説してくれます。 アルゴリズムと聞くとアレルギー反応をおこす方でも、安心して その奥深い世界の扉から漏れてくる、豊かさの一端に触れることが出来るはずです。 【目次】 第1章　あれもこれもアルゴリズム 第2章　並べたり差し込んだり選んだり：ソート 第3章　同じ手順で何度でも：再帰 第4章　ちっちゃくしてから考えよう：クイックソート 第5章　関連付ければ話も早い：ハッシュテーブル 第6章　グラフを作れば見えてくる：幅優先探索 第7章　本からピアノへ物々交換大作戦：ダイクストラ法 第8章　問題は続くよどこまでも：貪欲法 第9章　ドロボーは計画的に：動的計画法 第10章　分類したら予測して：ｋ近傍法 第11章　この先にはなにがあるの？ 第12章　答え合わせ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

実践的かつ具体的なサンプルで理解を促す ディープラーニングとAIのコアアルゴリズム 【本書の内容】 本書は Rishal Hurbans, "Grokking Artificial Intelligence Algorithms", Manning Publishing, 2021 の邦訳です。 ここ十数年のさまざまな進歩によって、想像をはるかに超 える規模の、人工知能へのハイウェイが整備されてきました。 本書は、そのハイウェイを高速で走行しながら、周囲の景色や走行時の注意事項、交通法 規を図や例題・演習などで理解を促します。 目的地は、AIのコアを形成するアルゴリズムの理解と構築です。 取り上げるアルゴリズムは、画像内のオブジェクトの識別やテキストの意味の解釈、不正 や異常を検知するパターン検索などを、効率よく・手際よく行う手法です。 とはいえ、それぞれを仔細に論じることはありません。かといって、大雑把な地図を広げ るだけでもありません。 本書はあくまでもAIに興味のある読者自身が走行するハイウェイの見どころと、有用なア イテムを提供するだけです。 アイテムのほとんどは高校レベルの代数学ですし、図を多用することで数式は極力排除し ています。Pythonが多少わかれば、すぐにでもハイウェイをぶっ飛ばせます！！ 【本書のポイント】 ・小難しい理屈をイタズラ描きのような図で解説 ・直観的にAIの問題と解決を把握できる ・理解を促すための演習問題 【読者が得られること】 ・人工知能を構成するアルゴリズムの理解 ・統計・分析／解析だけにとどまらない未来 ※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。 2022/3/14からリフロー型から固定型にて配信し直す事になりました。 ゲーム機やスマホの七大人気ゲームを作りながら， アルゴリズムと開発方法をまるごと学べる！ 家庭用ゲーム機やスマホで人気のある7つのジャンルのゲームを取り上げ，それぞれのゲームを開発する際に必要な「アルゴリズム」を，かわいいイラストや図解を使ってわかりやすく解説した本です。ゲーム開発の基本となるプログラミングのアルゴリズムだけでなく，自キャラの操作やグラフィック表現，敵キャラの挙動など，「ゲームをより面白くする」アルゴリズムもたくさん紹介しているので，本書の内容を学ぶだけで本格的なゲーム開発に必要な知識をまるごと身に付けることができます。Unityなどの高機能ゲームエンジンでは隠されている基礎的なゲームプログラミング理論やコーディング技術を一から学ぶことができるので，ゲーム業界への就職・転職を目指す人にもお勧めの一冊です。 また，プログラムはJavaScriptで書かれているので，テキストエディタとWebブラウザがあればどこでも開発可能。Windows＆Macだけでなく，学校でよく使われているChromebookでも学習できます！ 【本書で作る7つのゲーム】 スカッシュゲーム 横スクロールシューティング 横スクロールアクション ボールアクション（引っ張りアクション） 落ち物パズル タワーディフェンス ロールプレイングゲーム（アイテム収集系）

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【ご案内】正誤改訂版、第2刷に更新しました。 弊社書籍『2023-2024 基本情報技術者 科目Bの重点対策』第1刷において、多数の正誤が発見されましたことをお知らせ申し上げます。 このたび、正誤を修正し、皆様に安心して学習いただけるよう、新たな「第2刷」版として販売を開始させて頂きました。 学習中の皆様には、ご不便とご迷惑をおかけしましたことを深くお詫び申し上げます。 今後とも変わらぬご愛顧を賜りますようお願い申し上げます。 【特長】 ◎アルゴリズムとプログラミングが8割を占める「科目B試験」対策が1冊でできます。 ◎イラストと図で，分かりやすく解説しています。 ◎オリジナル問題を含む豊富な演習問題で，試験合格に必要な実戦力が身に付きます。 ◎擬似言語が苦手な方でも大丈夫！　丁寧な解説で，段階を追って理解できます。 ◎情報セキュリティ分野も，重要ポイントの解説と演習問題でしっかり対策できます。 【目次】 はじめに Part １　基本情報技術者試験のポイントと学習法 Part ２　科目B試験の対策 　Chapter １　アルゴリズムとプログラミング 　Chapter ２　プログラムの基本要素 　Chapter ３　データ構造 　Chapter ４　アルゴリズム 　Chapter ５　プログラミングの諸分野への適用 　Chapter ６　情報セキュリティ 巻末資料：擬似言語の記述形式 索引 ※Chapter ２～６には，全41問の演習問題を含みます

※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。 基本情報技術者試験対策の正統派テキスト！ 　本書は年度版として、毎年、学校・企業等で安心して採用できる正統派テキストとして好評を得ている、基本情報技術者のための受験テキスト。基本情報技術者試験に合格するためには何が必要かを徹底的に追求し、編集、また、受験生の方々が一歩一歩自信をつけながら確実に学習を進められるよう構成しています。 　2023年版では、2023年4月から実施されるCBTによる通年化試験及び試験実施方法、出題形式の変更等に対応した内容にて発刊します。 Chapter00　試験の概要と学習の進め方 Chapter01　基礎理論 Chapter02　アルゴリズムとプログラミング Chapter03　コンピュータ構成要素 Chapter04　システム構成要素 Chapter05　ソフトウェア Chapter06　データベース Chapter07　ネットワーク Chapter08　セキュリティ Chapter09　システム開発技術 Chapter10　プロジェクト・サービスマネジメント（26P） Chapter11　経営戦略・システム戦略 Chapter12　企業と法務 練習問題の解答と解説

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◎どうしても午後問題が苦手で……とお悩みの方に、手にしていただきたい１冊です。 ◎ますます比重が高くなった必須問題の「情報セキュリティ」と「アルゴリズム」を詳細解説！ ◎「情報セキュリティ」を丁寧に解説しています。2022年版では演習問題を増やしました！ ◎「アルゴリズム」と聞いただけで諦めたくなっている方も、階段を一段一段上がるような感覚で理解できるようになります。 ◎テクノロジ系の選択問題、マネジメント系・ストラテジ系の選択問題についても、テーマごとの解説と演習問題を掲載しました。 ◎本書で重要ポイント、テクニックを身に付ければ本番でも動じない実力を養うことができ、合格がグッと近づきます。 （プログラム言語のPythonには対応しておりません） 必須問題の「情報セキュリティ」の演習問題の数を増やしました。 必須問題の「データ構造とアルゴリズム」も頁を割いて丁寧に解説しています。 この二つの分野は、合格のためには避けて通れません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 多くの大学・専門学校・企業で支持される合格のための教本！ 　本書は年度版として、毎年、学校・企業等で安心して採用できる正統派テキストとして好評を得ている、基本情報技術者のための受験テキスト。基本情報技術者試験に合格するためには何が必要かを徹底的に追求し、訳集、また、受験生の方々が一歩一歩自信をつけながら確実に学習を進められるよう構成しています。 令和2年度（実施自体令和3年1月～3月）からCBT方式での試験となり、かつ、問題が非公開となったことから、2022年度版は、試験要綱等で記載されている試験に適用される内容を吟味し、新たな用語、内容を取り込み、試験に万全な体制で臨める内容としています。 Chapter00　試験の概要と学習の進め方 Chapter01　基礎理論 　1-1　離散数学1 　1-2　離散数学2 　1-3　応用数学 　1-4　情報・通信に関する理論 　1-5　制御に関する理論 　1-6　AI（人工知能 　練習問題 Chapter02　アルゴリズムとプログラミング 　2-1　データ構造 　2-2　アルゴリズムの記述 　2-3　基本アルゴリズム 　2-4　プログラミング 　2-5　プログラム言語 　練習問題 Chapter03　コンピュータ構成要素 　3-1　プロセッサ 　3-2　メモリ 　3-3　補助記憶装置 　練習問題 Chapter04　システム構成要素 　4-1　システムの構成 　4-2　システムの性能評価 　練習問題 Chapter05　ソフトウェア 　5-1　ソフトウェアの体系と種類 　5-2　オペレーティングシステム（OS）の機能 　5-3　ファイル管理 　5-4　言語処理プログラム（言語処理ツール） 　5-5　開発ツール 　5-6　オープンソフトウェア（OSS） 　5-7　コンピュータグラフィックス（CG） 　練習問題 Chapter06　データベース 　6-1　データベースのモデル 　6-2　データベースの論理設計 　6-3　集合演算と関係演算 　6-4　データベース言語 　6-5　データベースの制御 　6-6　データベース応用 　6-7　ブロックチェーン 　練習問題 Chapter07　ネットワーク 　7-1　コンピュータネットワークとインターネット 　7-2　OSI基本参照モデルとTCP/IP 　7-3　LAN 　7-4　WAN 　7-5　インターネット 　7-6　ネットワークの関連知識 　練習問題 Chapter08　セキュリティ 　8-1　情報セキュリティ 　8-2　情報セキュリティ管理 　8-3　セキュリティ技術評価 　8-4　情報セキュリティ対策 　8-5　セキュリティ実装技術 　練習問題 Chapter09　システム開発技術 　9-1　開発プロセス・手法 　9-2　ソフトウェア要件定義 　9-3　ソフトウェアの設計 　9-4　テスト・レビュー 　9-5　ソフトウェアの保守と構成管理 　練習問題 Chapter10　プロジェクト・サービスマネジメント 　10-1　プロジェクトマネジメント 　10-2　サービスマネジメント 　練習問題 Chapter11　経営戦略・システム戦略 　11-1　経営戦略マネジメント 　11-2　システム戦略 　11-3　技術開発戦略 　練習問題 Chapter12　企業と法務 　12-1　企業の組織構造 　12-2　企業会計 　12-3　経営工学 　12-4　関連法規 　12-5　標準化 　練習問題 練習問題の解答と解説

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 データサイエンス・AIを学ぶ前に読んでおきたい教科書 前版発行後のソフトウェア周りの進展にあわせて内容を見直すとともに今後重要度が増していくであろうデータサイエンス、AI寄りのテクニカルな内容を増強して改訂するものです。情報科学を扱ううえでの基本的なリテラシーやコンピュータサイエンスの基礎、Word、PowerPoint、Excelの操作の基本、Excelによる統計処理の基礎などを文理問わず学部学部生にわかりやすく解説する教科書です。 1章　情報社会とビジネス 　1.1　情報社会とは 　1.2　プライバシーと個人情報 　1.3　ユビキタス社会 　1.4　IoT 　1.5　Web2.0 　1.6　人工知能 　1.7　人工知能の応用 2章　コンピュータネットワーク 　2.1　コンピュータネットワークとは 　2.2　ネットワークの形態 　2.3　ネットワークの構成 　2.4　インターネット 　2.5　有線接続手段 　2.6　無線接続手段 　2.7　プロトコル 　2.8　ネットワークセキュリティ 　2.9　パーソナルセキュリティ 　2.10　暗号化 3章　コンピュータシステム（ハードウェア） 　3.1　コンピュータの歴史 　3.2　コンピュータの種類 　3.3　コンピュータの機能 　3.4　コンピュータの構成要素 　3.5　パソコンの内部構成 　3.6　記憶装置 　3.7　演算装置 4章　コンピュータの動作原理 　4.1　演算処理の原理 　4.2　論理素子の歴史 　4.3　論理素子の動作原理 　4.4　論理回路 　4.5　基　数 　4.6　2進数と10進数の変換 　4.7　桁数の多い足し算 　4.8　引き算 　4.9　掛け算・割り算 　4.10　数学関数 5章　情報量 　5.1　ディジタルとアナログ 　5.2　情報量 　5.3　情報量の単位 　5.4　英文字の情報量 　5.5　日本語の情報量 　5.6　文字コード 　5.7　音声の情報量 　5.8　静止画像の情報量 　5.9　動画像の情報量 　5.10　通信の情報量 　5.11　情報圧縮 　5.12　誤り検出・訂正 6章　ソフトウェア 　6.1　オペレーティングシステム（OS） 　　6.1.1　オペレーティングシステムとは 　　6.1.2　OSの種類 　　6.1.3　OSの機能 　6.2　プログラム 　　6.2.1　プログラミング言語とは 　　6.2.2　プログラムの内部動作 　　6.2.3　高級言語の基本処理 　6.3　データベース 　　6.3.1　データベース理論 　　6.3.2　データベースの表現法 　　6.3.3　関係的表現のデータ操作 7章　人工知能のアルゴリズム 　7.1　学　習 　7.2　教師あり学習の代表的な手法 　7.3　教師なし学習の代表的な手法 　7.4　深層学習 　7.5　手法の評価 8章　メディアリテラシー 　8.1　メディアの定義 　8.2　メディアリテラシーの必要性 　8.3　メール 　8.4　Twitter 　8.5　Facebook 　8.6　LINE 　8.7　Instagram 9章　ビジネス文書の基礎（Word） 　9.1　画面構成 　9.2　文書全体の設定 　9.3　文章の編集と保存/印刷 　9.4　表の作成 　9.5　オブジェクトの配置 10章　ビジネスプレゼンの基礎（Power Point） 　10.1　画面構成 　10.2　スライドのデザイン 　10.3　画面切り替え効果 　10.4　アニメーション 　10.5　リハーサル 　10.6　スライドショーの実行 11章　データ処理の実践 　11.1　Excel操作の基本 　11.2　グラフ作成 　　11.2.1　折れ線グラフ 　　11.2.2　複合グラフ 　11.3　数式の計算 　　11.3.1　複利計算 　　11.3.2　損益分岐点 　　11.3.3　共有地の悲劇 　11.4　帳票の作成 　　11.4.1　見積書 　　11.4.2　確定申告書 　11.5　データ集計 　　11.5.1　データの分類 　　11.5.2　フィルター 　　11.5.3　検索表 　　11.5.4　データベース関数 　　11.5.5　クロス集計 　11.6　統計処理 　　11.6.1　ヒストグラム 　　11.6.2　偏差値 　　11.6.3　相関分析 　　11.6.4　t検定 　　11.6.5　カイ2乗検定 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。 AIのしくみと，使いこなすための技術がいっぺんに身につくディープラーニングの入門書 ディープラーニングをゼロから始めて，しっかりと理解したい人のための入門書です．ディープラーニングの基礎を一歩一歩着実に理解しながら，NumPyとKerasを使った実践的なAIプログラミングを学ぶことができます。 本書は，ディープラーニングの原理を説明しているテキストでも，そのプログラミングを実践形式でまとめたチュートリアルのような本でもありません．それらの両方をバランスよく組み合わせた，本当の意味でディープラーニングをわかるように解説した本です．「AIの学習とは」から，「ディープラーニングによる画像認識プログラムの作成」までを，なるべくやさしい言葉で，しかし大事なところを省くことなく説明しています． これからディープラーニングを学ぶ人，また，いまいちディープラーニングについてわからないことがある人，プログラムがうまく実行できない人におすすめの書籍です． 第1章　AIプログラミングを始めよう 1.1　AIとAIプログラミング 1.2　NumPyを使ってみよう 1.3　Matplotlibを使ってみよう 第2章　AIの学習の基本的な考え方 2.1　AIはどうやって学習するのか 2.2　再帰計算法を理解しよう 2.3　学習アルゴリズムの基本形 2.4　勾配降下法を理解しよう 2.5　多変数関数の勾配降下法 第3章　AIの学習の基本的なしくみ 3.1　重みを導入しよう 3.2　損失関数と重みの最適解 3.3　確率的勾配降下法 3.4　簡単なデータセットをつくってみよう 3.5　確率的勾配降下法による重みの最適解を求めるプログラム 3.6　ミニバッチ勾配降下法 3.7　ミニバッチ勾配降下法による重みの最適解を求めるプログラム 第4章　ニューラルネットワークの導入 4.1　単純パーセプトロン 4.2　活性化関数（その1）：ステップ関数 4.3　基本論理ゲートの学習問題 4.4　誤り訂正学習法 4.5　学習プログラムを作成するときの注意点（その1） 4.6　プログラム例：AND ゲートの学習問題 第5章　ニューラルネットワークに勾配降下法を適用する 5.1　活性化関数（その2）：シグモイド関数 5.2　単純パーセプトロンに確率的勾配降下法を適用する 5.3　学習プログラムを作成するときの注意点（その2） 5.4　プログラム例：単純パーセプトロンの確率的勾配降下法 5.5　単純パーセプトロンにミニバッチ勾配降下法を適用する 5.6　プログラム例：単純パーセプトロンのミニバッチ勾配降下法 第6章　単純パーセプトロンを組み合わせる 6.1　パーセプトロンを「多出力」にする 6.2　活性化関数（その3）：ソフトマックス関数 6.3　多出力のパーセプトロンに確率的勾配降下法を適用する 6.4　学習のためのデータを十分に用意しよう 6.5　プログラム例：アイリスの種類を判別する学習問題 第7章　ニューラルネットワークを2層にする 7.1　ニューラルネットワークの層を重ねる 7.2　1出力2層のニューラルネットワークの確率的勾配降下法 7.3　XORゲートの学習問題 7.4　プログラム例：XORゲートの学習問題 第8章　ニューラルネットワークを多層にする 8.1　多出力多層のニューラルネットワーク 8.2　一般的なニューラルネットワークの確率的勾配降下法 8.3　誤差逆伝播法 8.4　学習プログラムを作成するための補足説明 8.5　プログラム例：手書き数字を認識する学習問題 第9章　Kerasを使ってプログラミングする 9.1　Kerasとは何か 9.2　Kerasの導入 9.3　Kerasを用いたプログラムの基本構成 9.4　Kerasを用いたプログラムにおける損失関数 9.5　Kerasを用いたプログラムにおける学習アルゴリズム 9.6　Kerasを用いたプログラムにおける学習の評価指標 9.7　Kerasを用いた学習プログラムの例 第10章 CNNで時系列データを処理しよう 10.1　畳み込みとは何か 10.2　CNN（畳み込みニューラルネットワーク） 10.3　活性化関数（その4）：tanh関数 10.4　1次元CNNのプログラム例 10.5　Kerasによる1次元のCNNの実現 10.6　Kerasによる1次元CNNのプログラム例 第11章 RNNで時系列データを処理しよう 11.1　簡単な再帰型システム 11.2　RNN 11.3　簡単なRNNの学習アルゴリズム 11.4　簡単なRNNのプログラム例 11.5　KerasによるRNNの実現 11.6　KerasによるRNNのプログラム例 第12章 ディープラーニングで画像認識を行おう 12.1　2次元畳み込み 12.2　活性化関数（その5）：ReLU関数 12.3　画像処理の2次元CNNのプログラム例 12.4　Kerasによる2次元CNNの実現 12.5　Kerasによる2次元CNNのプログラム例

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 「ぬいぐるみ」から、コンピュータグラフィックとものづくりの基礎を学ぼう 　本書は、ぬいぐるみなどの手芸作品を題材として、コンピュータグラフィックスの基礎やシミュレーションを用いたものづくりについて解説する書籍です。 　ぬいぐるみの型紙づくりやビーズ細工のデザイン制作などには、「立体を平面に変換しなければならない」「最初から最後まで一本の糸で編めるようにしなければならない」などの制約があります。筆者は、そういった制約をアルゴリズムやシミュレーションによって解決することで、ユーザがインタラクティブにデザインを行えるソフトウェアの開発を行ってきました。本書では、そういったビーズ細工のデザインやぬいぐるみの型紙生成などを支援するソフトウェアを題材に、画像形式などのCGの初歩的知識をはじめとして、モデリング・レンダリング・シミュレーションなどの考えかたを学ぶことができます。本書を通読すれば、CGを用いた課題解決について新しい知見が得られるでしょう。 　CGを使ったものづくり（デジタルファブリケーション）を行っている人にはもちろん、CGの数理的側面に苦手意識を抱いている方や、CGを使った新しいサービスやアプリケーション、研究テーマなどを探している人におすすめです。 ＜本書の特徴＞ ・編みものやビーズ細工などの手芸を題材として、コンピュータグラフィックの基礎が学べます。 ・随所にシステム開発に関連するコラムが挿入されており、CGを使った課題解決の考えかたを学ぶことができます。 ・第8章では、Blenderを使ってモデリングを行います。解説どおりに手を動かすことで、実際に簡単なモデリングを体験できます。 Chapter 0　手芸とデジタルファブリケーション Chapter 1　ステンシル×画像表現 Chapter 2　パッチワーク×陰影処理 Chapter 3　あみぐるみ×形状表現 Chapter 4　ぬいぐるみ×物理演算 Chapter 5　カバー×集合演算 Chapter 6　ビーズ細工×経路計画 Chapter 7　設計製作支援×拡張現実 Chapter 8　Blenderでモデリングしてみよう

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。

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、人工知能研究を新時代へ導いたのです。 本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による最適化計算の手法等も明らかにします。 さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、および手描き文字のサンプルデータを用い、ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

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

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本書の概要】 Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。 最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたPython初心者の方に向けて、 簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。 【対象読者】 Pythonのついて、何も知らない超初心者 【1年生シリーズ・3つのポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易でサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。 【本書のポイント】 ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に 基本的なプログラムから、面白い人工知能アプリの作成まで 体験して、プログラミングのしくみを学ぶことができます。 【著者】 森巧尚（もり・よしなお） iPhoneアプリや、HTML5ゲーム制作、執筆活動などを行っている。 近著に『アルゴリズムの図鑑』がある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

Pythonでプログラムを作成するときに役立つ機能とライブラリを網羅した，実践的なレシピ集です。本書を使いこなして，Pythonプログラマーとして大きなステップアップが図りましょう。 本書では，Pythonが提供する，環境構築，コーディング規約，言語仕様，オブジェクト指向をサポートするクラス，型をアノテーションとして付けられる型ヒントなどに関する実践で役立つ機能を幅広く網羅しています。さらに標準ライブラリとよく使われるサードパーティライブラリとして，テキスト処理，数値処理，日付・時刻処理，データ型，アルゴリズム，ファイルとディレクトリへのアクセス，データ圧縮・アーカイブ・永続化，特定データフォーマットやインターネット上データの扱い，HTMLの扱い，テスト，デバッグ，暗号，並行処理・並列処理までの活用法を紹介します。よくある使い方，よくあるエラーや周辺知識なども加えられており，プログラミングのヒントが満載です。

※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。 ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に 機械学習のしくみを学ぼう！ 【機械学習をいちから学んでみよう！】 「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」 「機械学習ってどのようなことをするの？」 と思っている方は多いと思います。 本書はそうした方に向けて「機械学習」について いちからやさしく解説します。 【Python3年生について】 「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 （※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています） 【読者対象】 機械学習の初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、 機械学習のしくみについて、 サンプルを動かしながら、 楽しく学ぶことができます。 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。 関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、 成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、 プログラミングに関する幅広い活動を行っている。 近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、 『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、 『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に ディープラーニングのしくみを学ぼう！ 【ディープラーニングをいちから学んでみよう！】 「ディープラーニングって何？」 「ディープラーニングってどのようなことをするの？」 という方に向けて「ディープラーニング」のしくみについていちからやさしく解説します。 【Python3年生について】 「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 （※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています） 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、ディープラーニングのしくみについて、サンプルを動かしながら、楽しく学ぶことができます。 【読者対象】 ディープラーニングを知りたい初心者 【目次】 第1章　ディープラーニングってなに？ 第2章　パーセプトロンを作ってみよう 第3章　TensorFlow Playgroundで学習の動きを見よう 第4章　ニューラルネットワークでいろいろ作ろう 第5章　CNNで画像を認識しよう 第6章　もっといろいろ分類してみよう 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、プログラミングに関する幅広い活動を行っている。近著に『Python1年生 第2版』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 15の課題でアルゴリズムとデータ構造を学ぶ。各章の前半で具体的な事例から原理を理解する。確実に身につけるために各章に練習問題とその解答を配置。また後半ではPythonを使ってアルゴリズムのプログラムを組み、実際にどのように動くかを体験できる。 原理部分の理解と、プログラミング部分が分かれているので、原理が理解できていないのか、プログラムが理解できていないのかが、明確に区別できる。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 みんな知ってるスマホゲームやレトロゲームの“あの動き”は、実際にどのようなプログラミングでできているのか？ 本書は、実際に「あのゲームの」「あの動き」を作りながらPythonアルゴリズムを学ぶゲームプログラミング入門書です。撃つ・当たる・爆発するシューティングゲーム、逃げる・追いかける・先回りする迷路ゲーム、ジャンプ・ダッシュ・スクロールできるアクションゲームなど、様々なゲームの動きをまずは作ってみましょう！

時代が変わっても 変わらないアルゴリズムから考え方を学ぼう 本書は、初心者にも扱いやすいプログラミング言語「Python」を使用して、 アルゴリズムの基礎・考え方を学ぶ入門書です。特にPythonがはじめてという方の ために、第1章ではPythonの基本とデータ構造について解説しています。 本書では、プログラミング入門者が最低限知っておきたいアルゴリズムの 基礎と考え方に加えて、アルゴリズムの定石とその計算量について、具体的 なサンプルコードと動作イメージを交えて丁寧に解説していきます。 【こんな方におすすめ】 ・アルゴリズムをゼロから学びたい ・Pythonでプログラミングを学んでいるけれど何から手をつけていいのかわからない ・過去にアルゴリズムを学ぼうと思ったけれどPythonの資料が少なかった ・基本情報技術者試験でPythonが取り入れられるので勉強したい 【扱うアルゴリズム】 FizzBuzz｜フィボナッチ数列｜線形探索｜二分探索｜幅優先探索｜ 深さ優先探索｜番兵｜8クイーン問題｜n-クイーン問題｜ハノイの塔｜ ミニマックス法｜選択ソート｜挿入ソート｜バブルソート｜ヒープソート｜ マージソート｜クイックソート｜最短経路問題｜ベルマン・フォード法｜ ダイクストラ法｜A*アルゴリズム｜文字列探索の力任せ法｜Boyer-Moore法｜ 逆ポーランド記法｜ユークリッドの互除法 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ●知識ゼロから始められるゲーム制作＆プログラミングの入門書 本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作＆プログラミングの入門書です。 ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック（当たり判定）などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。 【本書のサンプルゲーム】 モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。 「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラマが最初に学ぶべきアルゴリズムを解説。 処理を効率化するテクニックが身につく！ 　本書は、プログラミング言語のPythonを使ったアルゴリズムの入門書です。アルゴリズムの処理の流れや論理構造を根本から理解できるように、図と文章で丁寧に解説しています。 　さらに、本書では、アルゴリズムを改良するテクニックを紹介しています。 　アルゴリズムを改良すると、処理を効率化できたり、別のプログラムで応用できたり、コードが読みやすくなったりします。 　自分で手を動かしてプログラムを改良することで、アルゴリズムの使い方や改良方法を実践的に学べます。 　本書の1章～10章では、ソートや探索など、様々な場面で使われている基本的なアルゴリズムとその改良テクニックを解説しています。 　補章では、初学者でも本書の内容を理解できるように、Pythonの基本的な文法を解説しています。 　いろいろなプログラムの書き方を学びたい方、プログラミングの力を伸ばしたい方におすすめです。

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

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

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「音声合成」とは、人間の音声を人工的に作り出す、音声情報処理の一分野です。深層学習の発展に従い、画像認識・音声認識などの分野と同様に、音声合成においてもパラダイムシフトが起きています。本書では、従来の統計的音声合成システムの基礎について解説した上で、深層学習技術による近年の音声合成の発展について詳説しています。また、実際に公開されているデータセットを用いて、深層学習を用いた音声合成システムを作るための実装の解説も行っています。本書は、2020年8月24日刊の『Pythonで学ぶ音源分離』、2021年5月20日刊の『Pythonで学ぶ音声認識』に続く、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の3冊目です。中級者以上向け。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「音声認識」とは、音声信号から発話内容を認識することで、AIスピーカなどに利用されている技術です。本書は、現在までの音声認識技術の発展経緯を学びながら、深層学習を用いた最新の音声認識システムを実装できるようになることを目的としています。まず手法の目的やアルゴリズムの概要を解説し、続いて数式レベルでの詳説、最後にソースコード付きで実装という流れで解説しています。特に手法の概要については「そもそもその手法は何を目的として生み出されたのか」という経緯と、「なぜその手法は前述の目的を達成できるのか」について直感的に理解できるよう工夫しています。本書は中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、それを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 AIの基本を、Pythonでやさしく学んで楽しもう！ 本書は、AI（人工知能）技術の基本を、自然言語処理と音声処理をとおしてわかりやすく解説した入門書です。アルゴリズムを平易に解説し、Pythonによるプログラミング例を紹介。さらに、自然言語処理や音声処理への応用例を取り上げ、実践しながらAI技術の基本が理解できるようになります。 第1章　人工無脳から人工知能へ 第2章　文字を処理する　テキスト処理の技術 第3章　自然言語処理の技術 第4章　音声処理の技術 第5章　知識表現 第6章　学習 第7章　深層学習 第8章　対話エージェントの構成 第9章　人工無脳から人工人格へ 付録

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

データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く ビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。 デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、 それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。 この書籍では、データ分析において、 デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、 データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。 書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。 ・データの入手や加工などのハンドリング ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 本書で学べること ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装 対象読者 データ分析エンジニアを目指す方 目次（抜粋） 第1章 データ分析とは 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ツールの基礎 第5章 応用：データ収集と加工 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 どう考えれば、よいプログラムを作れるのかの解 　データサイエンス時代の今、データ構造とアルゴリズムのセオリーを身に付けるのはデータ処理を行う多数のエンジニアにとって大切なことです。本書は、データ構造とアルゴリズムの普遍的な基礎を、Pythonによるプログラミングの実践を通して丁寧に解説するものです。 ※プログラム開発やデータサイエンスを視野に、主要なアルゴリズムをPythonで実装し、データの動きと該当コードを対比させ、しっかりと解説をしています。 ※例題で使用したサンプルプログラムをオーム社ホームページよりダウンロードできます。アルゴリズムの実際をすぐに体感できます。。 第1章　アルゴリズムをはじめる前に 第2章　準備 第3章　データ構造 第4章　ソートアルゴリズム 第5章　探索アルゴリズム 第6章　木構造 第7章　グラフアルゴリズム 第8章　その他の有用なアルゴリズム

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習による異常検知の基本と応用がわかる！ 本書では、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説します。読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説していきます。 機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。そういった基礎から入りつつ、時系列データを分析する際の手法と注意点（第3章）や、深層学習を用いた応用例（第4章）といった内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。 機械学習の各アルゴリズムの説明や例題などには、Pythonのコードが付いています。 自分でプログラムを実行しながら学べる入門書です。 ＜本書の特徴＞ ・誤差関数を中心に機械学習の原理を理解することで、異常検知の基本が自然と理解できます。 ・基本だけでなく、時系列データに対する異常検知の考えかた（第3章）や、深層学習による応用（第4章）を学ぶことができます。 ・Pythonのコード付きなので、手を動かしながら学習することができます。 第0章　機械学習と異常検知 第1章　機械学習と統計解析の基本モデル 第2章　非時系列データにおける異常検知 第3章　時系列データにおける異常検知 第4章　深層学習による異常検知

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonプログラミングの基礎が学べる!! 　Pythonの基礎、オブジェクト指向の考え方を学びながら、簡単なゲームプログラミングの作成まで行います。全15章でPythonプログラミングを一通り学ぶことができ、章ごとに段階を踏んで学んでいけるものです。まずはPythonの独習書として、プログラミングを学びたい方むけにおすすめです。 はじめに 第0章 プログラミングとは 第1部　アクションゲームの作成演習 第1章　Python の実行環境 第2章　アニメーションの導入 第3章　イベントによる対話的処理 第4章　プログラムの拡張 第2部　オブジェクト指向プログラミング演習 第5章　クラスとモデリング 第6章　集約とポリモーフィズム 第7章　継承、オーバーライド 第8章　リファクタリング 第3部　パズルゲームの作成演習 第9章　MVC による機能の分離 第10章　モジュール化 第11章　探索アルゴリズム 第4部　ライブラリを利用したゲーム作成演習 第12章　ライブラリの利用 第13章　スコープ、実体と参照 第14章　Sprite とGroup 第15章　風船割りゲーム 付録A　エラー図鑑 関連資料

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。