本書（原題：Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language）はアルゴリズムの分析と設計方法について、Pythonを使って説明します。古典的なアルゴリズムに焦点を絞って解説していますが、基本的なアルゴリズムによる問題解決の方法もしっかり理解できます。 本書はプログラミングとコンピュータサイエンスの最も重要で難しい分野を非常に読みやすい形で解説しています。アルゴリズムの理論とプログラミングの実践の両方をカバーし、理論が実際のPythonプログラムにどのように反映されているかを説明します。また、Pythonに組み込まれている有名なアルゴリズムとデータ構造について説明し、実装と評価について学ぶことができます。 本書で学べること 新しい問題を効率的なアルゴリズムで解ける問題に変換する方法。もしくは、効率的に解けない問題であると示す方法 数学と基本的な実験やベンチマークを使ってアルゴリズムとPythonのプログラムを分析する方法 古典的なアルゴリズムとデータ構造を深く理解し、Pythonでこれらを効率的に実装する方法 新しい問題を解くために新しいアルゴリズムを設計し、実績のある設計原理・設計技法を使って実装する方法 Pythonのハイパフォーマンスコンピューティングを実現する豊富なツールを使って実装を高速化する方法

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、工学系基礎教育としてのコンピュータ教育およびプログラミング教育を実現するための教科書です。工学的問題の解決に対するコンピュータやプログラムの利用に抵抗感をなくし、スムーズにコンピュータを使う素養を養うことを目的としています。 プログラミングの基礎は扱いますが、特定のプログラム言語全般を深く学ぶことは目標としません。そのかわり、後で必要となった時に、どのような言語でも容易に学ぶことのできる下地を作ります。 コンピュータは、単純な手続きの積み重ねで処理を実現します。この事実、つまり手続き的処理の理解が本書の第一の目標です。これによりコンピュータとは何なのかが理解でき、コンピュータを道具として利用するための能力が身につきます。 続いて、手続き的記述能力の獲得を目指します。これは平たく言えば、プログラムを書いて利用するための初歩的な能力です。具体的には、プログラム言語の基礎を学ぶと共に、シミュレーションや解析、統計処理等のためのソフトウェアツールを使いこなすための素養を養います。 各章末には演習問題を掲載し、略解を示すことで理解の助けとなるよう配慮しました。 ※本書は、近代科学社より2015年に刊行された『コンピュータ科学とプログラミング入門 ―コンピュータとアルゴリズムの基礎―』のPython版です。

※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。 “脱Excel”で実務力アップ！ Pythonは、データ分析にぴったりのプログラミング言語です。なぜなら、Pythonには、数値計算やデータ集計、グラフ描画などの様々なライブラリが用意されているからです。 まずは、「Anaconda」というPythonプログラミング環境を構築します。Anacondaに同梱されている様々なPythonライブラリの中から、数値計算ライブラリの「NumPy」、データの加工・集計を効率化するライブラリの「pandas」、グラフ描画ライブラリの「Matplotlib」を使ってみます。 データ分析を行うには、統計学の基礎を知っておく必要があります。統計学の概念を理解し、記述統計や推測統計のプログラムをPythonで実装します。 さらに、データ分析の手法として、機械学習のアルゴリズムを知っておくとよいでしょう。大量のデータを扱うには、SQLの知識も必要です。 基礎知識を身につけたら、実践的なデータ分析プログラミングに挑戦します。企業の財務情報を分析するプログラムや、検索エンジンのプログラムを作ります。 本ムックを活用して、Pythonでのデータ分析プログラミングを習得し、実務力を向上させましょう！ ≪目次≫ 第1章　「Anaconda」開発環境構築ガイド 第2章　Python数値計算ライブラリ「NumPy」入門 第3章　Pythonライブラリ徹底攻略 第4章　11個のキーワードで学ぶ統計学入門 第5章　Pythonで学ぶ統計 記述統計編／推測統計編 第6章　機械学習アルゴリズム事始め 第7章　データサイエンス時代のSQL 第8章　Pythonで理解する財務分析 第9章　「Elasticsearch」と「kibana」で検索エンジン開発とデータ分析

PyTorchは、世界で主流の深層学習ライブラリのひとつ「Torch」（松明の意）のPython対応版です。Facebookが開発を主導したオープンソースとして非常に注目されています。本書はこのライブラリを初めて触るところから手ほどきし、Pythonによる異常検知や画像認識の実装までを体験。機械学習・深層学習を初めて学ぶITエンジニア向けに、数式なしで丁寧に解説します。 ◆本書の特徴 機械学習・深層学習のアルゴリズムを数式なしで理解できる。 Pythonを使って少ないコードで簡単に実装できる。 異常検知や画像認識など、様々なケースの実装を体験できる。 ◆本書の構成 ・第I部 AI技術の最新動向やPyTorchライブラリの概要、実装環境の構築方法 ・第II部 機械学習の全体像、ニューラルネットワーク・アルゴリズムを使った学習の実装方法 ・第III部 深層学習のアルゴリズム(DNN、CNN、Deep Q Network)を使った学習の実装方法

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう！ 本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。 ・ PyTorch（パイトーチ）とは？ 2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世界的にユーザーが多く、GitHubで公開されるディープラーニングのプログラムもPyTorchで作られたものが多数存在します。 ・ 物体検出とは？ 画像認識の一分野で、画像から特定の物体の位置と、その物体のカテゴリ（クラスタ）を検出する技術です。 ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました（例：2012年の画像認識コンテストILSVRC）。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。 本書は、PyTorchの使いかたを習得することと、物体検出の各種アルゴリズムを理解して自力でプログラムを作れるようになることを目的とします。前半はPyTorchについて解説し、後半は物体検出の代表的なアルゴリズムを解説しながら、PyTorchでの実装例を示します。 ＜本書の特徴＞ ・PyTorchを使って物体検出アルゴリズムを実装できるようになります。 ・Pythonによるサンプルコードを例示＆配布し、自分で手を動かしながら理解を深められます。 第1章　PyTorch によるプログラミング 第2章　物体検出アルゴリズムSSDの実装 第3章　SSDに関連した話題

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12680-3)も合わせてご覧ください。 さまざまな問題を解決するためには，適切なアルゴリズムを判断したり，ときには自分で生み出したりできる力が必要です。そして，自在に使いこなせるようになるためには，知識をためるだけではなく実践してみることも大切です。 本書では，「テンパズル」「数独」「4×4オセロ」といったさまざまなパズルのソルバーを実装することで，楽しく効率的にアルゴリズムの設計力が磨けます。各アルゴリズムの概要は，図解でしっかり解説。数学的解法といった発展的な内容も盛り込みました。競技プログラミングに挑戦したい方の第一歩としてもお勧めの1冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、『必要な数学だけでわかる ニューラルネットワークの理論と実装』に続く姉妹書です。「必要な数学だけでわかる」という書名どおり、ディープラーニングに必要な数学だけに光を当て、できるだけ短時間でディープラーニングのアルゴリズムを理解することを目的としました。前著であつかった機械学習の基礎部分は飛ばして、ニューラルネットワークの構築から解説。手書き文字の認識や高難度のイヌとネコの認識にも挑戦します。

※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。 この本はニューラルネットワークに必要な数学だけを解説するのではなく、必要な数学の知識をもとに作り上げたアルゴリズムをそのままプログラムに置き換えることを目的としています。いわばニューラルネットワークを含む機械学習全般で使われている数学的な考え方を身に付けることで、プログラム上の「ブラックボックス」をなくし、機械学習のためのアルゴリズムをそのままソースコードに落とし込む力を習得することが最大の目標です。

製造、サプライチェーン、会計、R&D、営業、マーケティング　 ヒトと人工知能との「協働」が始まる GE、マイクロソフト、BMW、グーグル、アマゾン…… 先進企業に学ぶ「これまでと違う仕事」と「これまでと違う仕事のやり方」 AI革命とは「人間の能力を拡張する」ために業務プロセスを根本的に変えることである。 本書はこの新しい時代を理解し、勝ち抜くためのガイドとなる。 【主要目次】 イントロダクション　ＡＩ時代における人間の役割とは パート１　「人間＋マシン」の未来を現在から考える 　第１章　自己認識する工場―製造・サプライチェーン・流通におけるＡＩ 　第２章　会計業務をするロボット―コーポレートファンクションにおけるＡＩ 　第３章　究極のイノベーション・マシン―Ｒ＆Ｄとビジネス・イノベーションにおけるＡＩ 　第４章　フロントオフィスにボットがやってくる―カスタマーサービス、営業、マーケティングにおけるＡＩ パート２　ミッシング・ミドル―ＡＩで業務プロセスを再考する　 　第５章　アルゴリズムを正しく設計する―「責任あるＡＩ」を実現する上で人間が演じる３つの役割 　第６章　普通の人々が素晴らしい結果を生み出す―ＡＩが新しいレベルの生産性を実現する３つの方法 　第７章　業務プロセスを再設計する―リーダーのための５つのステップ　 　第８章　人間とマシンのコラボレーションを発展させる―ＡＩが働く職場のための８つの新しい融合スキル 　結論　人間＋マシン時代を生き残るために 　解説　日本語版監修によせて、日本と日本企業が取り組むべきこと

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■マット・タディはビッグデータ活用の基礎を成す統計学について完璧かつ配慮の行き届いた本を書き上げた。この素晴らしい教材には実例、技術、洞察がぎっしりと詰まっている。多くの機械学習の教材とは異なり、本書は相関関係が因果関係ではないという問題に取り組み、データから信頼に足る解釈を得るための手法を提供している。 ———プレストン・マカフィー［元マイクロソフト チーフエコノミスト兼バイスプレジデント　ヤフー バイスプレジデント・チーフエコノミスト　グーグル研究責任者　カリフォルニア工科大学教授兼役員］ ■シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスの人気教授を務め、マイクロソフトとアマゾンでデータサイエンスチームを率いた経験から、マット・タディは最先端の企業でデータに基づいた意思決定を行なうことを志すMBAや技術者に向けた見事な本を書き上げた。最新の統計学、機械学習アルゴリズム、社会科学の因果モデルから得られる重要な概念を巧みに織り上げ、精彩を放つタペストリーに仕上げている。本書を読めば流行りの専門語の意味が誰にでもわかるようになっている。この分野の標準的な教材となるだろう。 ———グイド・インベンス［スタンフォード大学経営大学院教授（経済学）　『Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences』共著者］ ビッグデータを構造的に理解、近未来の手がかり、ビジネスチャンスを洗い出し、次の一手につなげる 巨大IT企業アマゾン・ドット・コムのバイスプレジデントが教える、ビジネスにおける意思決定の最適化・自動化・加速化

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 micro:bitは、イギリスの小学生に配布された小型の教育用マイコンボードです。日本でも2017年8月に発売され、現在では全世界40ヵ国で利用されています。micro:bitは、コンピュータを理解するためにシンプルな構造になっています。一方で、最新技術を備えた高度なIT機器でもあります。本書はこのmicro:bitを用いたデジタル技術の入門書です。micro:bitに搭載されたハードウェア（LED、端子、各種センサ、チップなど）を内部まで掘り下げて解説しています。そして、プログラミングでは、ブロック、JavaScript、TypeScript、Pythonを使い、アルゴリズムやゲームプログラミング、センサの制御などを解説しています。さらに応用として、拡張ボードの利用や回路の組み立て、LEDやセンサによる科学実験などにも触れ、STEM教育のサポートとしても役立つ内容です。説明には多くの図やイラストを用いて、機能やしくみをビジュアルでわかりやすく理解できるように工夫されています。

数値計算に最適なソフトウェアFortran 95の基礎から実践までの知識がこの1冊で身に付く！本書はFortran文法とプログラムの書き方を解説した基礎編，さまざまな数値計算法を解説した実践編の2部構成になっています。「第I部 Fortran 基礎編」では，Fortranプログラミングの基本から，汎用性の高い便利な文法や配列計算式など，幅広く解説してあります。「第II部 Fortran 実践編」では，さまざまな数値計算法を題材にした例題を豊富に収録。例題にはそれぞれ解答プログラム例を示し，数値計算アルゴリズムについて詳細に解説してあります。初歩的なものから実用的なものまで，数多くの数値計算アルゴリズムが本書1冊に収録されています。

いま幅広い分野で人工知能やディープラーニングなどに代表される「機械学習」の重要性が高まっています。しかし、機械学習に興味があっても、理論や実装が難しく、一般のユーザーはなかなか手が出せません。本書は、初心者向けに人工知能やAI、評判分析、画像認識など、初歩的な機械学習のアルゴリズムや使い方を実際に体験しながら学ぶ入門書です。著者の人気勉強会の講義内容を書籍化しました。サンプルコードのDLサービス付き。

分散アプリ（dapp）の基本を学び、 実装したい人のための本格入門書 人工知能（AI）や機械学習に並び、現在注目されている技術の一つが ブロックチェーンであり、dapp（分散アプリ）です。 ICOやSTOといったトークンの基盤となる暗号通貨として FinTech分野で期待されるのみならず、 非中央集権的なWebであるWeb3.0時代における 世界的規模のコンピューティングプラットフォームとしても ブロックチェーンは注目されています。 そのため、現代のソフトウェアエンジニアにとって、 ブロックチェーンやブロックチェーン上で動作する dapps開発の知識は、避けて通れないものになってきています。 本書は、プログラマのためのブロックチェーンアプリ開発の入門書として、 ・ブロックチェーンの概念 ・開発環境 ・スマートコントラクト（仮想マシンで自動実行される 　ブロックチェーン上のプログラム） などの基礎を学びつつ、ゲームを中心に 現実的なアプリケーションを実装していきます。 具体的には、ビットコイン（Bitcoin）以降に登場し、 ユーザーが多く、dapps開発基盤のデファクトスタンダードとなっている イーサリアム（Ethereum）で、スマートコントラクト実装用の言語 「Solidity」を用いて、ゲームやアプリの開発を学んでいきます。 決して多すぎないページ数に凝縮された解説を読めば、 あなたもブロックチェーンアプリ開発の概観を掴むことができます。 本書を読むことで、ブロックチェーン上でできること、 できないことについて、現実的な、地に足の付いたセンスが得られるはずです。 また、特にゲーム開発者にとっては、乱数生成アルゴリズム、 データ隠蔽、ゲーム内経済やゲーム理論など、示唆に富む内容で 満ちており、他にはないユニークな一冊になっています。 さらに、実際にアプリを構築する段階で、 特に問題となりやすいのがセキュリティです。 さまざまな事件の原因となった脆弱性を取り上げながら、 気をつけなければならないポイントを複数の章にわたって解説しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 会員登録数25000人（2019年２月時点）を超える、日本最大級の先端技術のラーニングサービス「Aidemy」 ディープラーニング、自然言語処理、ブロックチェーンなど、いま話題の技術を学べる「Aidemy」から、 ブロックチェーンを理解するための参考書が登場！ ■本書の特長 ・ブロックチェーンの理解に必要とされるコンピュータサイエンスの基礎知識を、体系立てて復習できる ・BitcoinやEthereumの基礎となっている技術を学び、どういう仕組みで動いているかを理解できる ■本書の対象読者 ・これからブロックチェーンを使った開発を行いたいが、コンピュータの基礎（低レイヤー）や、コンピュータの仕組みを改めて復習したい方。 ・Bitcoin（BTC）やEther（ETH）などの暗号通貨に興味があり、その仕組みと技術をしっかり理解したい方。 ■本書の内容 ●CHAPTER１　コンピュータ基礎 データ構造とアルゴリズム、CPUの仕組みなどを扱う。 ●CHAPTER２　暗号とセキュリティ 共通鍵暗号、公開鍵暗号、ハッシュ関数、デジタル署名などを扱う。 ●CHAPTER３　ネットワーク プロトコル、HTTP通信、Websocket、P2P通信などを学ぶ。 ●CHAPTER４　ブロックチェーン応用（Bitcoin編） Bitcoinを題材に、ブロックチェーンの仕組みを学ぶ。 ●CHAPTER５　ブロックチェーン応用（Ethereum編） Ethereumを活用したアプリケーションの開発を学ぶ。スマートコントラクトを用いたアプリの仕組みを理解する。

※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。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13029-9)も合わせてご覧ください。 ITパスポートは受かった。さて次は基本情報技術者を受けてみようかと思い，参考書を開いたり，問題集を買ってみたりしたが，あまりのわからなさに悶絶… そんな方のために，基本情報技術者試験のために必要になる，2進数や論理回路，アルゴリズムなどの基礎知識を，専門学校の講師としての経験を生かし，身近な例や語り掛け口調，うんちくを駆使して親しみやすくまとめ，かみ砕いた説明でわかりやすくする本です。まずはこの1冊でスタートを切りましょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 テクノロジー好きな“ナード”へ贈る「自分たちの仕事の文化的背景」を理解する1冊。 本書では、テクノロジーが生み出される“工学”と呼ばれるプロセスが非常に創造的であること、そしてこのことから工学がもてはやされ競争が激しくなってしまい、聡明な若者がナードと呼ばれるようになっていることを説明します。 エンジニアはモデルと抽象を用い独創的な人工の世界をどのように築いているのか、そして現在では人間がこれまでに公開してきたものすべてをポケットに入れて持ち運べるようになるなどの驚くべき能力をどのようにして提供しているのかについて解説します。 しかしだからといってテクノロジーに限界がないわけではありません。陰と陽のバランスを保つため本書の後半では、一部で暴走ぎみのデジタルテクノロジーとコンピューテーション（計算）＆人工知能に対する熱狂への反論を試みます。 本書のタイトル“プラトンとナード”は2つの考え「知識・テクノロジーが人間とは無関係に存在し発見される」「人間は知識やテクノロジーを発見するのではなく作り出す」を対立させるものです。そして「ナード」とは主観的で斬新な作り手であって既存の真実を採掘する者ではありません。 本書からコンピューターサイエンスと歴史、その哲学・論理、そして数学についてなど多くのことを学ぶことができます、若者が工学の道に進むことを検討したくなる一助となれば幸いです。 MIT Press『Plato and the Nerd:The Creative Partnership of Humans and Technology』の日本語版。 ●著者 エドワード・アシュフォード・リー（Edward Ashford Lee） カリフォルニア大学バークレー校EECS（電気工学およびコンピュータサイエンス）の名誉教授、大学院教授。エール大学卒、MITで修士号、カリフォルニア大学バークレー校でEECSに関する博士号を取得。同大学で30年以上教え続け300以上の学術論文とデジタル通信、組み込み、ソフトウェアモデリングに関する教科書の共著がある。サイバーシステム、ロボティクス・自転車システムなどソフトウェア開発に携わる研究を活発に行っている。この本は一般向けに書かれた彼の最初の著作となる。 ●翻訳 株式会社クイープ 1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピューターシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『サイバーセキュリティ レッドチーム実践ガイド』、『PythonとKerasによるディープラーニング』（マイナビ出版）、『Python機械学習ライブラリ　scikit-learn活用レシピ80+』、『AIアルゴリズムマーケティング』（インプレス）、『入門JavaScriptプログラミング』、『テスト駆動Python』（翔泳社）、『プログラミングASP.NET Core』（日経BP社）などがある。

パズルを解くコードを、あなたは書けるか？ アルゴリズムがみるみるわかる！プログラミングってやっぱり面白い！ 急速な技術の進歩、システム開発競争の激化……。プログラマを取り巻く環境はやさしいものではありません。でも、思い出してみてください。自分の書いたソースコードでプログラムが動くのを初めて見たとき。思い描いた通りのプログラムができたとき。プログラミングの楽しさを感じたことでしょう。何もないところからソースコードだけで新たな価値を生むプログラマは、非常に魅力的な職業です。 本書で登場する数学パズルは、そのようなワクワクにあふれています。「両替したときの硬貨の組み合わせはいくつ？」のような問題から、「国名でしりとりしたときに、一番長く続く順番は？」「運命の出会いは何通り？」というものまで、70の問題を解くコードを、3人のキャラクターたちと一緒に考えていきます。 パズルを解くうちにアルゴリズムが身につき、シンプルで高速なコードが書けるようになります。楽しみながらスキルアップもできて一石二鳥。さっそく挑戦してみましょう！ 【使用言語について】 本書の解説では、主にRubyとJavaScriptを使用していますが、解説内容は「考え方」が中心であるため、どんな言語にも応用できます。また、問題を解くために特定の言語が必要になることもありません。 【本書に収録されている問題（抜粋）】 Q01　10進数で回文 Q03　カードを裏返せ Q08　優秀な掃除ロボット Q09　つりあわない男女 Q21　排他的論理和で作る三角形 Q33　百人一首の達人 Q45　素数のマトリックス Q48　グレイコードのループ Q53　いたずらされたお菓子 Q64　迷路で待ち合わせ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

最初から最後まで、遊びっぱなし。 でも、「使えるコード」が書けるようになります。 【本書の特長】 <<遊び感覚でプログラミングとアルゴリズムをおぼえよう！>> ・イチからPythonのプログラミングとアルゴリズムがわかる ・ゲームをつくりながら基本を理解できる ・パズル問題で実践的なコードの書き方が身につく ・環境構築不要のGoogle Colaboratoryですぐ始められる ・パズル問題の解答はPythonに加え、JavaScriptとRubyのコードも提供 【内容紹介】 楽しくなきゃ、プログラミングじゃない！ プログラミングを学ぶとき、 言語の文法などを勉強するのは退屈なものです。 何かつくりたいものがあり、 それを自分の手でつくることが 達成感となり、楽しさにつながります。 本書でも一般的なプログラミングで 必要な要素がひと通り登場しますが、 簡単なゲームをつくりながら基本をおぼえます。 そして、だんだん難しくなるパズル問題を通じて、 アルゴリズムを考慮した「使えるコード」が 身につくようになっています。 プログラミングの楽しさを見つけるきっかけになる、 そんな本を目指しました。 アタマをやわらかくして、ぜひ挑戦してみてください。 ★付属データ★ ・本書に登場するソースコード例 ・パズル問題の解答ソースコード（Python） ・○×ゲームでコンピュータ対戦をできるようにする追加解説 ★読者特典★ ・パズル問題の解答ソースコード（Ruby／JavaScript） ※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。 さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。 問題解決力、データ活用力をレベルアップ！ ソートや検索といった基本的なアルゴリズムから、 大規模処理・暗号化、機械学習・説明可能性の手法など最新系もカバー。 本書は、アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。 より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズム を説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。 ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンを取り上げ、 さらには大規模処理・並列処理・暗号化のアルゴリズムも紹介します。 本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなる 格好のガイドブックです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングコンテストで勝つための必須テクニック「アルゴリズム」と「データ構造」の基礎をマスター！ 本書はプログラミングコンテストの問題を攻略するための「アルゴリズムとデータ構造」を体得するための参考書です。初級者が体系的にアルゴリズムとデータ構造の基礎を学ぶことができる入門書となっています。プログラミングコンテストでは、高い数理的能力で上位ランクを得ることができますが、多くの入門者においては基礎アルゴリズムの応用が目の前の問題の攻略に繋がります。つまり、基礎対策をすることでランクを上げ（問題が解けて）コンテストを楽しむことができます。 基礎対策と言っても辛い勉強ではありません。そこには、体得したスキルで問題を解いていく楽しみ、応用する楽しみ、アルゴリズムとデータ構造を網羅的に「コレクション」していく楽しみがあります。このような楽しみを体感しながら学習・対策できるように、本書ではコンテストの競技システムに類似した、オンラインジャッジと呼ばれるプログラムの自動採点システムを通してアルゴリズムとデータ構造を獲得していきます。本書の内容はAIZU ONLINE JUDGEでチャレンジすることが可能です！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 [本当の力がつくアルゴリズムの本] プログラミングコンテストの問題を通してアルゴリズムのしくみや考え方を楽しく習得。 プログラミングコンテストにて世界トップレベルの成績を誇る著者たちが、コンテストで得た知識やノウハウを難易度別にまとめました。初心者が取り組めるアルゴリズムの基本問題から、世界中のプログラマを悩ませた難問まで。“プログラミング脳”を活性化するための問題を厳選して紹介します。 「プログラミングコンテスト」は上級者だけのものではありません。多くの場合は初級者向けの問題も用意され、幅広い参加者が楽しめるよう配慮されています。良い成績を収められなくてもプログラミング能力を向上させることにつながり、何より、楽しく充実した時間を過ごせます！ 本書を読むにあたって必要なものは「基礎的なプログラミング能力」だけです。掲載したソースコードはC++ですが基本的な機能のみで記述しており、C++での開発経験がなくても読みやすいように配慮しました。 難易度別に分けて構成し、内容の多いトピックは難易度ごとに何度か扱っています。各トピックは説明と例題からなっています。 第2版となる本書では、４つの新しいトピック「平面・空間を扱う“計算幾何”」「工夫を凝らして賢く“探索”」「分けて解いてまとめる！“分割統治法”」「“文字列”を華麗に扱う」を追加した他、より理解を深めるための練習問題の紹介や、さらなる高みを目指す読者のために発展的内容の紹介を行い、より一層充実した内容になっています。 現役プログラマだけでなくプログラマを目指している方にもぜひ読んでいただきたい1冊です！

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人気声優・山口勝平氏のボイスデータも収録！ 100を超える3D・2D・音声データ付き！ ゲーム作りを通じてプログラミングを体験する、画期的な実践書！ 小学校におけるプログラミングの必修化が議論されています。 人工知能やロボットがプログラミング技術を土台に急速な発展を続ける昨今、 もうプログラミングを知らずに過ごすわけにはいかないでしょう。 プログラミングを身につける上で、はじめに何をすべきなのでしょうか。プログラミング言語の文法を覚えることでしょうか。それとも、たくさんのアルゴリズムを知ることでしょうか。プログラミングを身につける上で重要なのは、まず体験してみることです。そのために最適な方法はゲームを作ることです。ほとんどのゲームの動きは視覚的なグラフィックスで表現されています。自分の指示どおりにキャラクターが動くかどうか、カンタンに試せるのです。 本書は、ゲーム作りを通してプログラミングを理解するという、単純明快なプログラミング本。難しい理論は放置して、まずは体験してみよう！　それが動作原理を科学的に理解できるようになる一番の近道です。

※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。 IT系資格の登竜門となる，基本情報技術者をめざす方のための参考書です。最新の傾向を分析し，出題頻度の高い分野を中心に，イラストや豊富な図解・例え話を駆使して理解しやすく・記憶に残りやすいように説明し,「〇〇とくれば××」方式で重要ポイントを再確認。さらに関連の本試験問題をすぐ解くことで，知識が定着し応用力もつきます。平成31/01年版では章構成を変更し，未経験の方が苦手意識をもちがちな2進数やアルゴリズムの項などに記述を増やすなど，さらにわかりやすくなりました。無駄なく効率よく短時間で合格レベルに到達することができる，受験者必携の1冊です。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。 　本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 2020年春より、基本情報技術者試験の午後試験にプログラミング言語試験、Python言語が導入されました。本書は、午後試験に新たに導入されたPython言語および、苦手な受験者の多いアルゴリズムに焦点をあてた試験対策テキストです。これまでの出題傾向を分類・分析し、重要度がわかるよう印をつけました。はじめてのPythonでも基礎から学べるので、試験対策はもちろん今後Pythonを使っていくうえでも役立つ情報が満載です！

世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。 囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？　観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？　蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？ アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。 マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。 ペドロ・ドミンゴス（著者） ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。 神嶌敏弘（訳者） 1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。 携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。 2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。

【プログラミングは暗記じゃない！】 プログラミング言語を学ぶ前に押さえておきたい、コンピュータとソフトウェア、プログラミングの仕組みを楽しく学べる入門書です。 コミカルなマンガとイラスト図解で、「プログラムは難しい」という先入観にとらわれることなく、すんなり理解が進みます。プログラムの勉強中にはついついおろそかになりがちなコンピュータとソフトウェアのモヤモヤを、スッキリ解消してくれる一冊です。 【本書の内容】 ■CHAPTER 1　プログラムとコンピューター コンピューターとプログラムってどんな関係？／プログラムがコンピューターを動かす流れ／CPUの仕組みを見てみよう／メモリは数値を記憶する／コンピューターが画像や音楽を扱う仕組み etc. ■CHAPTER 2　プログラミング言語って何？ プログラミング言語はいろいろある／プログラミング言語の歴史／実行方式で2つに分類できる／コンパイラとインタプリタの発展 etc. ■CHAPTER 3　メモリの管理とデータ型 データには「型」がある／数値はこうやって記憶する／文字はこうやって記憶する／画像はこうやって記憶する／データを記憶するときは「変数」を使う／変数に記憶してみよう／複合的な変数／配列を試してみよう etc. ■CHAPTER 4　プログラミング言語の文法 「演算子」を使って「式」を書く／演算子には優先順位がある／式を書いて計算してみよう／3種類の構文だけでプログラムを書く／分岐構文で「判断」させる／同じ仕事を繰り返させる／繰り返し処理をしてみよう／自分で命令を作る「関数」etc. ■CHAPTER 5　オブジェクト指向プログラミング オブジェクト指向プログラミングとは？／なぜオブジェクト指向が生まれたのか／インスタンスを作ってから使う／標準で付いてくるオブジェクトを利用してみよう／新しいクラスを作る／データを隠蔽する「カプセル化」／既存のものから機能を「継承」する／違うものを同じように操作する「多態性」 etc. ■CHAPTER 6　データ構造とアルゴリズム データ構造ってどんなもの？／リンクリストを自作しよう／アルゴリズムってどんなもの？／バブルソートに挑戦してみよう

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

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

【すべてのビジネスパーソン、必読！ やさしい文章と豊富な図解で「ディープラーニング」がよくわかる！】 今、第3次人工知能ブームが到来しています。その一因を担っているのが「ディープラーニング」です。「ディープラーニング」は、これからの時代にとても重要となる技術と考えられていますが、一方でとても複雑なものであり、専門家にしか理解できないと捉えられています。その大きな原因は、「ディープラーニング」のしくみをわかりやすく説明することが困難であることにあります。 第1に、「ディープラーニング」を理解するためには、まず「ディープラーニング」登場以前に行われてきた研究もふまえないといけないという点。「ディープラーニング」を一足飛びに理解するのはなかなか難しく、前提として「ニューラルネットワーク」などのアルゴリズムを理解しないといけません。「ディープラーニング」を理解するための要素としては、必要な知識が多く、調べるだけで大量の時間を費やしてしまいます。 第2に、「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」などのアルゴリズムを説明する際には数式を使うのが一般的になっており、技術的・数学的バックグラウンドがなければ、理解するためのハードルがとても高い点。数式が出てきた時点で、そっと本を閉じる方は多いのではないでしょうか。 しかし「ディープラーニング」は、これからあらゆる業界・業種が関わっていくことになります。だから専門家ではなくても、「どんなものなのか」「何ができるのか」は誰でも知っておく必要があるのです。 本書では、これらの課題を解決するために「ディープラーニング」を最短で理解するための情報を提供しています。PART1でAIの歴史と変遷をたどりながら「ディープラーニング」についてを説明。PART2でユースケースを解説し、具体的にどのように使われているかを理解していただきます。PART3では未来を予測し、どのようなことが起こっていくのかをまとめました。また、全編を通じて、イラストを多用することで、「ディープラーニング」をできるだけ直感的にわかりやすく理解できるようになっています。 〈本書のおもな内容〉 ■PART1 ディープラーニングとは ■PART2 実用化されるディープラーニング ■PART3 ディープラーニングがもたらす未来

コンピュータに対するコンパクトな知識地図 【本書の内容】 もはやコンピュータなしには生活が立ち行かなくなるレベルにまで到達しつつある現代社会。その圧倒的なパワーを問題解決に援用するためには小手先の知識だけでは追いつきません。かといって行き当たりばったりで、全方位に知識を求めるには、その世界は広大にすぎますし、効率が悪すぎます。 本書はコンピュータサイエンスが扱う「基礎」「効率」「戦略」「データ」「アルゴリズム」「データベース」「コンピュータ」「プログラミング」という8つのジャンルにしぼり、そのエッセンスと背景となる考え方を紹介します。 どのジャンルであれ、トップクラスのエンジニアを目指すにはコンピュータサイエンスが不可欠ですが、「どこから手を付ければいいのかわからない」「砂を噛むような分厚い理論書は敬遠したい」というステップアップしたいエンジニアやその予備軍、あるいは現役だけれどももう少しライトに全体像を俯瞰したい学生にも最適な1冊です。 【本書のポイント】 ・コンピュータサイエンスの全体像を俯瞰できる ・自身が手がける問題領域の解決の方向が定まる ・理論と実践の橋渡しが強固になる ・問題の抽出とその解決策が見出しやすくなる 【対象読者】 ・技術に対する選球眼を磨きたい開発者 ・計算機科学というコトバにアレルギー反応を起こす方 【目次】 第1章：基礎 第2章：効率 第3章：戦略 第4章：データ 第5章：アルゴリズム 第6章：データベース 第7章：コンピュータ 第8章：プログラミング ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

量子コンピューティングに関する基礎理論の全体像 【本書の内容】 本書は、量子ビットを使用したコンピューティングの数学的構造をわかりやすく紹介しています。 解説を単純化すると、量子状態に実際の係数のみを使用することで、位相の複雑さを軽減し、 初学者にもイメージしやすくしています。 一読すれば、すぐにでも量子コンピュータのエキスパートに近づけるという書籍ではありませんが、 量子コンピュータを形作る数学・物理学、アルゴリズム、論理回路など、多方面のアイデアと、 その源泉に触れることができます。 そのため、読者が直感的に理解している分野に関しては、その厳密なバックボーンを提供し、 理解の促進（あるいは取っ掛かり）が得られるはずです。 本書は、「なんとなく」や「話のタネ的に」ではなく、 量子コンピュータをベースに世界を構築したい人たちのための、最初の一冊です。 本書は "Quantum Computing for Everyone" Chris Bernhardt The MIT Press Cambridge の翻訳です。 【本書のポイント】 ・スピンやキュービット、スイッチなどの厳密な解説 ・もつれ状態の構築実際の係数を使用して説明 ・論理回路とユニバーサルゲートの構築法 ・NP問題に適応する量子アルゴリズムの構築 【読者が得られること】 ・量子コンピュータに必要な数学的背景 ・80年代から続くアイデアの整理と展望 ・高次コンピュータサイエンスの理解 【対象読者】 ・理工学部学生 ・量子コンピュータをターゲットとするエンジニア ・量子コンピュータ科学者 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

★この本を買わずして何を買う！！★ 競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。 【推薦の言葉】 プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？　すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？　という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。 また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。 ――河原林健一（国立情報学研究所副所長） 【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】 まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。 その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。 そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。 最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 サポートベクトルマシンの理論と実践の基礎・基本が，この1冊で学べる！ サポートベクトルマシンは、データの分類、回帰、はずれ値検知など、機械学習のさまざまな場面で強力かつ柔軟性の高いモデルとして知られています。そのアルゴリズムは直観的であり数学的な曖昧さがないことから、昨今注目されている「機械学習の解釈可能性」というモデルの評価基準に照らしても有力な手法といえます。そのため、自然科学や経済学等の研究成果や経験則的な業務知識をモデルに生かすことも容易です。 本書は、サポートベクトルマシンの理論的枠組みを高校レベルの数学からやさしく展開するとともに、Pythonによるわかりやすい実装例を紹介します。また、応用上重要な非線形サポートベクトルマシンで用いられるカーネル法も、図解や具体例を通してわかりやすく解説します。 第1章　はじめに 1.1　人工知能と機械学習 　1.1.1　人工知能による推論 　1.1.2　人工知能による学習 　1.1.3　機械学習 1.2　機械学習モデル 　1.2.1　モデル 　1.2.2　機械学習モデル 1.3　機械学習分類モデルの作りかた 1.4　サポートベクトルマシンの概要 1.5　サポートベクトルマシンの特徴 1.6　本書の読みかた 第2章　数学の基礎 2.1　ベクトル 　2.1.1　ベクトルとは何か 　2.1.2　位置ベクトル 　2.1.3　三角比と余弦定理 　2.1.4　ベクトルの内積 　2.1.5　点と直線の距離 　2.1.6　Pythonでベクトル 2.2　行列 　2.2.1　行列とは何か 　2.2.2　行列の演算 　2.2.3　転置行列 　2.2.4　半正定値行列 　2.2.5　Pythonで行列 2.3　関数 　2.3.1　関数とは何か 　2.3.2　指数関数 　2.3.3　対数関数 　2.3.4　Pythonで指数関数・対数関数 2.4　微分 　2.4.1　平均変化率 　2.4.2　微分 　2.4.3　合成関数の微分 　2.4.4　指数関数・対数関数の微分 　2.4.5　偏微分 　2.4.6　級数展開 第3章　線形サポートベクトルマシン（線形SVM） 3.1　線形SVM 　3.1.1　線形ハードマージンSVM 　3.1.2　線形ソフトマージンSVM 3.2　線形SVMの最適化 　3.2.1　ラグランジュの未定乗数法 　3.2.2　KKT条件 　3.2.3　線形SVM最適化の方法 3.3　線形SVMによる分類問題の解法 　3.3.1　ペンギン分類モデル 　3.3.2　Pythonでペンギンの分類 　3.3.3　2値分類モデルの評価 　3.3.4　ペンギン分類モデルの評価 第4章　非線形サポートベクトルマシン（非線形SVM） 4.1　非線形SVM 　4.1.1　カーネル法 　4.1.2　カーネル関数の具体例 　4.1.3　カーネル化SVMの定式化 4.2　非線形SVMの最適化 　4.2.1　逐次最小最適化アルゴリズム（SMO） 　4.2.2　非線形SVM最適化の方法 4.3　非線形SVMによる分類問題の解法 　4.3.1　カーネル化SVMによる非線形分類モデル 　4.3.2　カーネル化SVMによる分類問題の解法 　4.3.3　Pythonでアヤメ分類 付録　Pythonの基礎 A.1　開発環境Colab A.2　Python文法の要点 　A.2.1　データ型 　A.2.2　演算子 　A.2.3　条件分岐 　A.2.4　繰返し 　A.2.5　組込み関数 　A.2.6　関数定義 　A.2.7　クラス 　A.2.8　変数のスコープ A.3　Pythonライブラリ群 　A.3.1　NumPy 　A.3.2　pandas 　A.3.3　SymPy 　A.3.4　matplotlib 　A.3.5　scikit-learn 本書を読み終えた後に

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

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

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。『WEB+DB PRESS』で断トツ人気だった連載を加筆・修正して書籍化しました。 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まで，プログラマとして長く役立つ基本が身につきます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 問題集だから、よくわかる！ 1．問題解決と反復演習で楽しく学べる 2．基本文法と基礎的なアルゴリズムが、よく解る 3．4つの言語で、比較しながら理解できる C、 C++、 Java、 Python言語それぞれで、基本文法と基礎的なアルゴリズムを学べる。単純な問題ではなく、思考を要する実践的な問題でプログラミングスキルを養う。構文などを学んだが、プログラムが書けずに悩んでいる読者に最適の書。

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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 従来のコンピュータシステムの視点から量子コンピュータシステムをとらえた他に例をみない解説書．実用化に向けて急速に進化する量子コンピュータシステムの全容と課題がわかる． 　本書は，従来のコンピュータシステムの視点から量子コンピュータシステムをとらえた，他に例をみない解説書です．本書の著者の1人のFrederic T. Chong氏は，コンピュータアーキテクチャの世界的な研究者でありながら，いち早く量子コンピュータシステムの研究に取り組み，多くの先駆的な成果を上げており，その知見を活かして，現在のノイズのある量子コンピュータシステムの全容と課題を本書にコンパクトにまとめています． 　また，多種多様な観点より参考文献が豊富にあげられており，本書で量子コンピュータの現在の全体像を押さえ，必要に応じて参考文献を頼りに深掘りしていくことで，これからの量子コンピュータの研究開発者に求められる素養が身につけることができます． 　黎明期とはいえ，量子コンピュータは実用化に向けて急速に進化しており，これから量子コンピュータにかかわる研究者，技術者，学生にとってエキサイティングな時代が到来することは間違いありません．従来のコンピュータがたどった経緯を振り返れば，量子コンピュータの黎明期にあたるいまこそ，その基礎固めに最適な時期といえます．ぜひ本書を一読してみてください． 第I部　量子コンピュータの基礎 第1章　量子計算の起源と現在 第2章　量子計算と古典計算 第3章　量子アルゴリズムとアプリケーション 第II部　量子コンピュータシステム 第4章　量子コンピュータシステムの最適化 第5章　量子プログラミング言語 第6章　量子回路の合成とコンパイル 第7章　マイクロアーキテクチャとパルスコンパイル 第8章　ノイズ緩和と誤り訂正 第9章　量子計算の古典シミュレーション 第10章　量子コンピュータシステムのこれから

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

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 別売の『例題学習と問題演習 Javaの手ほどき 学習編』に完全準拠した傍用問題集。 プログラミングの学習では、プログラム言語の文法や用例、アルゴリズムの理解などをしっかり身につけることは必要ですが、それらは手段であって目的ではありません。プログラミング学習の最終目的は、実際にプログラムを作れるようになることです。この目的のためには、十分な量の問題演習が欠かせません。言い換えれば、プログラミング学習の中心は問題演習なのです。 また、プログラミング学習では、問題を理解し、既習の知識をもとにプログラムの構想を立て、多くのエラーを修正して、最後に当初想定した結果がコンピュータから出力されたとき、他の学習では得られない達成感、満足感を得ることができます。この達成感が次の学習段階へ進むための強力な原動力になるのもプログラミング学習の特徴です。 以上のような考え方から、別売の『例題学習と問題演習 Javaの手ほどき 学習編」では、紙面の許すかぎり節末に問題を掲載しましたが、テキストという性格上、必ずしも量的に十分とはいえません。本書は、これを補うものです。 本書の各節の問題構成は、次のとおりです。 1.復習問題(93題)テキストの各項ごとの学習事項の確認用で、穴埋め形式の問題です。 2.練習問題(78題)その節までの既習の学習事項の確認用で、穴埋めや選択式の問題です。 3.実習問題(96題)既習の知識で作成可能なプログラムの実習用問題です。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13165-4)も合わせてご覧ください。 【新制度試験に対応！】 ご好評いただいている基本情報技術者試験の定番テキストの改訂版です。最新のシラバスVer.8.0（2022年8月4日発表）を圧倒的に網羅した内容で，試験範囲を体系的にしっかりと理解し合格を目指します。05年版では「アルゴリズムと擬似言語」の節を追加。新制度の試験に対応しています。図解を豊富に使ったわかりやすい解説で学習を進め，随所に掲載された過去問からの例題や出題分析，そして章末問題でしっかりと知識を定着させて理解を深めることができます。体系立てた学習ができるため，独習にはもちろん，授業で使用するテキストとしても最適です。これから上位試験受験を目指す方の知識の土台づくりにもばっちりです。 読者特典として，スマホやPCから利用できる「問題演習Webアプリ」を提供。20回分の過去問題を収録し，いつでもどこでも問題演習が行えます。間違えた問題のみを出題したり分野を選択して出題したりできるため，苦手分野を集中的に演習できます。自己採点機能により得意/不得意分野がひと目でわかり，苦手克服や直前対策に役立ちます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 連続最適化アルゴリズムの数理を、詳しく丁寧に解説！ 連続最適化アルゴリズムとは、連続変数の関数についての数理最適化の問題で、適切な近似解を得るための計算手法のことです。古典的な数理計画の問題に限らず、近年ますます応用の広がりを見せている機械学習でも、その各種アルゴリズムにおいて数理最適化のさまざまな計算手法が駆使されています。 本書では、特に、二つの連続最適化に焦点を当て、詳しく丁寧に解説しました。一つ目は、微分不可能な凸関数の最適化、つまり、非平滑凸最適化です。ネットワーク資源割当や信号処理に現れる連続最適化は、非平滑凸最適化として表現ができます。二つ目は、微分可能ではあるが凸ではない関数の最適化、つまり、平滑非凸最適化です。深層学習に現れる連続最適化は、平滑非凸最適化として表現ができます。 また、この二つの最適化のための連続最適化アルゴリズムの性能を決定するステップサイズと呼ばれるパラメータの設定に着目し、その設定に関する理論と応用も詳解します。連続最適化問題の最適解へ進む方向（探索方向）が決まっているとき、その方向へ進む度合いを表すのがステップサイズです。 予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、第2章で本書の通読に必要な知識をまとめ、読者の利便性を高めています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理は、本文中もしくは演習問題としてすべて載せています。さらに、アルゴリズムの実装に資するよう、Pythonのサンプルコードを用意し、ダウンロードできるようにしました。 第1章　はじめに 1.1　連続最適化問題 1.2　連続最適化アルゴリズム 1.3　資源割当や機械学習に基づいたステップサイズ 第2章　数学的準備 2.1　ユークリッド空間の諸性質 　1　ユークリッド空間 　2　行列全体からなる集合 　3　点列の収束性 2.2　微分可能性と平滑性 2.3　凸性 2.4　射影 2.5　非拡大写像 演習問題 第3章　連続最適化と関連する問題 3.1　連続最適化問題と最適解 3.2　制約なし平滑最適化問題 3.3　制約なし非平滑最適化問題 3.4　制約付き非平滑最適化問題 3.5　制約付き平滑最適化問題と変分不等式 3.6　不動点問題 演習問題 第4章　反復法 4.1　反復法の基本的概念 4.2　勾配法と降下方向 4.3　ステップサイズ 　1　定数ステップサイズ 　2　減少ステップサイズ 　3　直線探索ステップサイズ 　4　その他のステップサイズ 4.4　劣勾配法 4.5　近接点法 4.6　収束性と収束率 演習問題 第5章　平滑非凸最適化のための反復法 5.1　最急降下法（Lipschitz連続勾配） 5.2　最急降下法（非Lipschitz連続勾配） 5.3　Newton法 5.4　準Newton法 5.5　共役勾配法 5.6　数値例 演習問題 第6章　非平滑凸最適化のための反復法 6.1　射影劣勾配法 6.2　射影近接点法 6.3　近接勾配法 6.4　FISTA（高速近接勾配法） 6.5　資源割当問題 演習問題 第7章　不動点近似法 7.1　Krasnosel'skii-Mann不動点近似法 7.2　Halpern不動点近似法 7.3　POCS 7.4　不動点近似法の適用例 　1　制約付き平滑凸最適化問題 　2　凸実行可能問題 　3　一般化凸実行可能集合 7.5　資源割当問題 演習問題 第8章　平滑非凸最適化のための深層学習最適化法 8.1　損失最小化問題 8.2　確率的勾配降下法（Lipschitz連続勾配） 8.3　確率的勾配降下法（非Lipschitz連続勾配） 8.4　モーメンタム法 8.5　適応手法（非Lipschitz連続勾配） 8.6　ミニバッチサイズの設定 8.7　ミニバッチサイズの推定 演習問題 付録A　定理の証明と補足 付録B　演習問題解答例 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★本書の特長★ ◎わかりやすい言葉と豊富なイラストで、IT知識を基礎の基礎から丁寧に解説！ ◎確認問題で、身に付けた知識を確認。ITパスポート試験の対策としても利用できます！ ◎重要知識や、間違いやすいポイントをキャラクター「I君とTちゃん」がフォロー。学習をやさしくナビゲートします！ ★こんな人におすすめ！★ ◆ITに興味をもって、基礎からしっかり学習したい方 ◆ITに関する資格取得を目指しているけれど、何から学習を始めてよいかわからない方 ◆身近なスマートフォンやPCを支える「情報」の仕組みについて、理解したい方 ★本書の使いどころ★ ◆本書１冊で、IT パスポート試験と高校の情報Ⅰ・Ⅱの共通知識を学ぶことができます。 ◆デジタルリテラシーとしての必須知識を掲載。DX の学習の第一歩に。 ★目次★ 第1部 企業と法務 　1.1 企業活動 　1.2 法務 第2部 経営戦略 　2.1 経営戦略マネジメント 　2.2 技術戦略マネジメント 　2.3 ビジネスインダストリ 第3部 システム戦略 　3.1 システム戦略 　3.2 システム企画 第4部 開発技術 　4.1 システム開発技術 　4.2 ソフトウェア開発管理技術 第5部 プロジェクトマネジメント 　5.1 プロジェクトマネジメント 第6部 サービスマネジメント 　6.1 サービスマネジメント 　6.2 システム監査 第7部 基礎理論 　7.1 ITの基礎理論 　7.2 アルゴリズムとプログラミング 第8部 コンピュータシステム 　8.1 コンピュータ構成要素 　8.2 システム構成要素 　8.3 ソフトウェア 　8.4 ハードウェア 第9部 技術要素 　9.1 情報デザイン 　9.2 情報メディア 　9.3 データベース 　9.4 ネットワーク 　9.5 情報セキュリティ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 パターン認識の決定版教科書、待望の改訂2版！ 本書は1998年刊行の『わかりやすいパターン認識』の改訂版です。パターン認識を初めて学ぶ読者をおもな対象として、扱うテーマを基本的な項目にしぼり、それらを重点的かつ詳細に解説しました。 　改訂にあたっては、具体例・実験例をもっと増やしてほしいという初版に与えられた要望に答え、補足・実験例、演習問題を加えました。演習問題の詳細な解答はオーム社のホームページに掲載されています。初版発行から20年の間に開発・提案された新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させ、より使いやすい書籍となるように改訂いたしました。 第1章　パターン認識とは 第2章　学習と識別関数 第3章　誤差評価に基づく学習 第4章　識別部の設計 第5章　特徴の評価とベイズ誤り確率 第6章　特徴空間の変換 第7章　部分空間法 第8章　学習アルゴリズムの一般化 第9章　学習アルゴリズムとベイズ決定則

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 初級から中級レベルのアルゴリズムとプログラミングの問題を、例題は100題、課題は173題用意した実践的演習書。すべて解答を参照することができます。「文法は学んだけれどプログラミング力がなかなか身につかない」と悩む方に最適な内容です。