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

データ分析の手法の一つ「スパースモデリング」の扉を開く一冊！ 【推薦の言葉】 「スパースモデリングの応用の広さを知り、 実際のデータ分析に活用できるようになります」 ――滋賀大学 データサイエンス学部 教授 河本 薫氏 「実際の現場で重要となる考え方や実装方法を中心に、 現代風に書き下ろしていることから、 今の時代に必要とされる書籍であること間違いなしである」（序文より） ――東北大学 大学院情報科学研究科 情報基礎科学専攻 教授 大関 真之氏 【本書の内容】 データ分析の手法の一つとして注目されているスパースモデリング。 本書はスパースモデリングについて、なるべく複雑な数式は使わず、 原理の説明から、実際のデータに対してどのように適用していくかまでを 紹介する書籍です。 スパースモデリングを活用して企業の問題解決に貢献してきた 株式会社HACARUSのメンバーが、Pythonコードを交えながら解説しています。 本書を活用することで、スパースモデリングがどのようなところに有効で、 実際にどのように使えばいいのかという勘所がつかめます。 【目次】 第1章　機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景 第2章　スパースモデリングはなぜ生まれたか？代表的なアルゴリズム「Lasso」の登場 第3章　Lassoの正則化パラメータとモデルの評価～Lasso推定値の評価方法 第4章　スパースモデリングの画像処理への応用～辞書学習による画像の再構成 第5章　スパースモデリングの画像処理への発展的な応用～欠損補間、異常検知、超解像 第6章　最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso 第7章　スパースモデリングの未来～ディープラーニングとスパースモデリングの融合 ※本電子書籍は同名オンデマンド出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 書籍 ◎「学習のポイント」で、重要ポイントを押さえる！ ◎「ポイントの解説」で、知識事項についての理解を深める！ ◎「理解度チェック」で、しっかりと復習ができる！ ◎「問題にチャレンジ」で、知識のさらなる定着を図る！ ◎「総復習問題」で、現在の実力を確認！ Webコンテンツ ◎英略語攻略　IP単語帳！ →IT用語の難関、英略語！ 「フルスペル」をヒントに、「意味」を覚える！ ◎IPキーワードマッチング →クイズ形式で、関連キーワードをマッチング！ スキマ時間にさくさく反復演習！ （目次） はじめに 本書の使い方 第１部　ITパスポート試験の概要と出題傾向 第１章　ITパスポート試験とは 第２章　試験の概要と出題傾向 第２部　試験の出題ポイント 第１章　ストラテジ系（企業と法務・経営戦略・システム戦略） 1.1　企業活動 1.2　法務 1.3　経営戦略マネジメント 1.4　技術戦略マネジメント 1.5　ビジネスインダストリ 1.6　システム戦略 1.7　システム企画 第２章　システム開発技術（開発技術） 2.1　システム開発技術 2.2　開発プロセス・手法 第３章　マネジメント（プロジェクトマネジメント・サービスマネジメント） 3.1　プロジェクトマネジメント 3.2　サービスマネジメント 3.3　システム監査 第４章　基礎理論（基礎理論） 4.1　数と表現 4.2　論理演算と集合 4.3　確率と統計 4.4　情報量の表し方とデジタル化 4.5　データ構造 4.6　アルゴリズムとプログラミング 4.7　プログラム言語 第５章　コンピュータ構成要素（コンピュータシステム） 5.1　プロセッサ 5.2　メモリ 5.3　入出力デバイス 第６章　システム構成要素（コンピュータシステム） 6.1　システムの構成 6.2　システムの評価指標 第７章　ソフトウェアとハードウェア（コンピュータシステム） 7.1　オペレーティングシステム 7.2　ファイルシステム 7.3　開発ツール 7.4　オープンソースソフトウェア 7.5　コンピュータと入出力装置 第８章　情報デザインと情報メディア（技術要素） 8.1　情報デザイン 8.2　情報メディア 第９章　データベース（技術要素） 9.1　データベース方式 9.2　データベース設計 9.3　データ操作 9.4　トランザクション処理 第10章　ネットワーク（技術要素） 10.1　ネットワーク方式 10.2　通信プロトコル 10.3　ネットワーク応用 第11章　セキュリティ（技術要素） 11.1　情報セキュリティ 11.2　情報セキュリティ管理（セキュリティマネジメント） 11.3　情報セキュリティ対策・実装技術 第３部　総復習問題 付録　 総復習問題 解答一覧 ITパスポート試験の出題範囲 表計算ソフトの機能・用語（ITパスポート試験用） 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 社会人なら知らないと恥ずかしいIT用語を厳選！ ★1ページにつき1単語を基本にイラスト付きで解説 一言での解説とイラストがあるから、IT用語を短時間で学びたい人に最適。 ★「用語に関連する話」でさらにIT知識が身につく 紹介している用語に関連する事項を説明。さらに理解を深めよう。 ★違いがわかりづらい用語も解説 「インターネットとイントラネット」「書体とフォント」など、 似ている用語は2章で解説。セットで覚えよう。 RPA、IoT、プロトコル、UI、チャネル、EC、LP、コンバージョン、 ハッカーとクラッカー、ランサムウェア、暗号化と復号、IC、アルゴリズム…… たくさんのIT用語をわかったふりをして聞き流していませんか？ 本書は、AIなどの話題の用語から、 Web用語、セキュリティ用語の他、 IT業界で知っておくべき人物についても紹介しています。 文系でIT業界に就職した方や、 他業種から転職した方など、 ITの専門知識のない方でも理解できるように やさしく解説しています。 わからない用語があったら、 まずは一言での解説とイラストを見て、 概要だけさらっとつかむことをオススメします。 巻末には、知りたい用語をさっと引ける索引付き！ 目次 第1章　ニュースがよくわかるIT用語 第2章　セットで覚えるIT用語 第3章　打合せ・ビジネス会話で使われるIT業界用語 第4章　Webサイトの作成やSNSの運営で使われるIT用語 第5章　サイバー攻撃と戦うためのセキュリティ用語 第6章　IT業界で活躍する人の基本用語 第7章　IT業界で知っておくべき人物 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 音声認識の基礎理論から実用的なシステム構成までわかる 本書は音声認識手法の最新技術について基礎から丁寧に解説するとともに、実際の音声認識ソフトによって実践的に学ぶことができることを目的としたものです。改訂版では、DNNをはじめとした音声認識手法のこの間の発展を補うとともに、最新の音声認識ソフトに対応しています。 1章　音声認識の概要 2章　音声特徴量の抽出 3章　HMMによる音響モデル 4章　ディープニューラルネットワーク（DNN）によるモデル 5章　単語音声認識と記述文法に基づく音声認識 6章　統計的言語モデル 7章　大語彙連続音声認識アルゴリズム 8章　音声データベース 9章　音声認識システムの実現例 付録　大語彙連続音声認識エンジン Julius

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

シンギュラリティ前夜！ 脳科学と人工知能の接点がわかる！ 【本書の概要】 本書はUdemyで大人気の講座、 『脳科学と人工知能：シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点』 をもとにした書籍です。 脳と人工知能のそれぞれの概要から始まり、 脳の各部位と機能を解説した上で、 人工知能の様々なアルゴリズムとの接点をわかりやすく解説。 脳と人工知能の、類似点と相違点を学ぶことができます。 後半の章では「意識の謎」についても解説します。 【シンギュラリティ】 また近年、人工知能の分野では「シンギュラリティ」という概念が注目されています。 シンギュラリティとは指数関数的に高度化する技術や人工知能が未来に人間の知能を凌駕するという概念ですが、 本書を読むことでそうしたシンギュラリティへの洞察力も養うことができます。 【対象読者】 ・人工知能に強い関心があり、人工知能の背景にある天然の「知能」の仕組みについて知りたい方 ・人工知能に関して、技術面以外の知識、特に生物学的側面を知りたいエンジニア ・人工知能の未来と、自身のキャリアを関連付けて考えたいビジネスマン ・素朴に、「ヒトって何？」という疑問のある方 ・知性の本質をアルゴリズムで探究したい方 【著者プロフィール】 我妻幸長（あづま・ゆきなが） SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。 人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。 著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

Apache Sparkの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とML開発を徹底解説 本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Spark、MLflow、Delta Lakeの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データAIの実装者がApache Spark、MLflow およびDelta Lakeを使いこなすための解説を行います。 本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Apache Sparkの導入から解説をはじめ、Spark SQLとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Apache Sparkを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。 ・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習 ・Spark の操作とSQLエンジンの理解 ・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ ・JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC、Hive、S3、またはKafkaといったデータソースへの接続 ・構造化ストリーミングを使用してバッチ データとストリーミング データの分析を実行 ・オープンソースのDelta LakeとSparkを使用して信頼性の高いデータ パイプラインを構築 ・MLlibを使用する機械学習パイプラインの開発、MLflowを使用するモデルの管理、本番化 ・［日本語版オリジナルコンテンツ］pandas DataFrame、SparkDataFrameに関する各種データフレームの使い分け ・［日本語版オリジナルコンテンツ］LLMやEnglish SDK for SparkなどAIを活用した新たなコーディングスタイル、LLMの利用方法の実践 ※本書は『Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics 2nd Edition』の邦訳です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【Houdini 17.5 完全対応！】 本書は、映画やゲームを中心とする3DCG領域でますます注目を集めているソフトウェア「Houdini」を用いて、自然界に見られる魅力的な現象を生成するデザインレシピ集です。 フラクタル構造、シマウマ模様に見られる反応拡散系、鳥や魚の群れを生成する群知能、霜や雪の結晶など、合計16種類の複雑な形状や現象の背後にはたらいているしくみ（アルゴリズム）を説明し、それをどのようにHoudiniで再現・生成できるかについてステップ・バイ・ステップで解説します。考え方と作り方を同時に学ぶことを通して、Houdiniによるアルゴリズミック・デザインを体得しましょう。 SOPはもちろん、VEXコードを大いに活用するため、次のステップに進みたいHoudiniユーザーにも大変おすすめです。 ●全データ、ダウンロード可！ 本書に掲載されている事例のレシピは、すべて弊社サイトよりダウンロードしていただけます。実際のデータを見ながら本書を読めば理解が早まるでしょう。 ●プログラミングのレベルについて 本書では、VEX というHoudini のスクリプト言語を使ったプログラミングを大いに活用します。必ずしもすでにVEXをマスターしている必要はありませんが、何らかのプログラミング言語を習得しているとより理解が深まります。 ●数学のレベルについて 本書には様々な数式や記号が登場しますが、それらの具体的な定義に関しては説明を割愛しています。もちろん、それらすべてを理解しなくともお楽しみいただけますが、数式の理由までを完全に理解したい方は、以下の知識を高校数学の範囲内で把握しておくとよいでしょう。 ・連立方程式、対数、ベクトル、微分積分、数列、三角関数、行列、複素数、確率分布

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 世界標準 MIT 教科書!! 原著は，計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり，その第3版．前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが，より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ，それを基に新たな章や節の追加なども含めて，大幅な改訂がなされている． 単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく，最終的なアルゴリズム設計に至るまでに，どのような概念が必要で，それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している． さらに各節末には練習問題（全957題）が，また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており（全158題），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ハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる． 本書は，原著の第1～35章，および付録A～Dまでの完訳総合版である．また巻末の索引も圧巻で，和（英）‐英（和）という構成により，「数理用語辞典」としてもまことに有用である．

※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。 あのややこしそうなアルゴリズムがこんなにわかりやすいなんて！ 動物たちの会話やアクションを読んだり見たりしていくだけで，むりなくアルゴリズムの基本が身につく，楽しい図鑑です。 お手元のパソコンで手軽に動かして実感できるPython実習つき。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 世界最高峰の競技プログラミングコンテストサイトのAtCoderが主催するアルゴリズム実技検定試験「PAST」の公式対策本！ ■アルゴリズム実技検定（PAST）とは AtCoder株式会社が主催する検定試験で、IT人材に求められるプログラミングスキルを可視化することを目的としています。プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、試験対策を行うことでこれからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を見につけることができます。 ■PASTの上級～エキスパート認定まで対応 さまざまなアプローチが考えられるアルゴリズム実技検定の問題において、より適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成できることを目指します。 複数のアルゴリズムを用いた解法を身につけ「上級」「エキスパート」合格の点数を勝ち取ろう！ ［監修］ 高橋 直大（たかはし なおひろ）：1988年生まれ。慶應義塾大学大学院政策メディア研究科修士課程修了。現在、AtCoder株式会社代表取締役社長。Microsoft主催のImagine Cupで世界3位、TopCoder Openで世界2位、2022年にはGoogle Hash Codeで優勝など、複数の世界大会で上位入賞を経験し、15年以上プログラミングコンテストに参加し続けている。 ［著者］ 大槻 兼資（おおつき けんすけ）：1988年生まれ。2014年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。修士（情報理工学）。現在、株式会社 NTTデータ数理システム顧問、モノグサ株式会社コンテンツアーキテクト。数学や情報科学の諸分野の啓蒙活動に従事。著書に『問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造』講談社 (2020) がある。趣味は競技プログラミング、虫食算作り、国内旅行など。 杉江 祐哉（すぎえ ゆうや）：20歳のときに競技プログラミングに出会い、以降tsutajというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加。北海道大学競技プログラミングサークル所属時、アルゴリズムやデータ構造に関する勉強会資料の公開やオリジナル問題の出題・プログラミング合宿の開催など精力的に活動した。現在はモノグサ株式会社でソフトウェアエンジニアとして従事する一方、競技プログラミングの作問支援ツールの開発も行っている。 中村 謙弘（なかむら けんこう）：ニートの時に競技プログラミングに出会い、AtCoderでプログラミングを学ぶ。ソフトウェアエンジニアとして国内外の企業に勤務する傍ら、kenkooooというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加している。好きなプログラミング言語はRust。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 イメージがつかめるから、面白い！ アルゴリズムをまるごとイラストにしました 【本書のポイント】 ・基本的な26のアルゴリズム＋7つのデータ構造をすべてイラストで解説 ・誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい ・各アルゴリズムの考え方や計算効率、問題点もフォロー ・50万人が学んだ大人気アプリを書籍化 アルゴリズムはどんな言語でプログラムを書くにしても不可欠ですが、 現場で教わることはめったになく、かといって自分で学ぶには難しいものです。 本書は、アルゴリズムを独学する人のために作りました。 はじめて学ぶときにはイメージしやすく、 復習するときには思い出しやすくなるよう、 基本的な26のアルゴリズム＋7つのデータ構造を すべてイラストにしています。 ソートやグラフなどの「動き」を図で追うことで、 考え方や仕組みを理解する手助けをします。 よいプログラムを書くために知っておかなきゃいけない アルゴリズムの世界を、楽しく学びましょう。 ●書籍のもとになったアプリ「アルゴリズム図鑑」の実績 ・50万ダウンロード達成（2017年4月時点） ・2016年 App Store「今年のベストApp 10選」に選出 ※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】 イメージがつかめるから、わかる！楽しい！ アルゴリズムをまるごとイラストにしました。 【本書のポイント】 ・基本的な33のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストで解説 ・誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい ・各アルゴリズムの考え方や計算効率、問題点もフォロー ・全世界250万人が学んだ大人気アプリを書籍化 【内容紹介】 アルゴリズムはどんな言語でプログラムを書くにしても不可欠ですが、現場で教わることはめったになく、かといって自分で学ぶには難しいものです。 本書は、アルゴリズムを独学する人のために作りました。はじめて学ぶときにはイメージしやすく、復習するときには思い出しやすくなるよう、基本的な33のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストにしています。ソートやグラフなどの「動き」を図で追うことで、考え方や仕組みを理解する手助けをします。 よいプログラムを書くために知っておかなきゃいけないアルゴリズムの世界を、楽しく学びましょう。 【目次(抜粋)】 ●序章 アルゴリズムの基本 ●第1章 データ構造 リスト／配列／スタック など ●第2章 ソート バブルソート／選択ソート／マージソート など ●第3章 配列の探索 線形探索／2分探索 ●第4章 グラフアルゴリズム 幅優先探索／ベルマン-フォード法／A*／クラスカル法／マッチングアルゴリズム など ●第5章 セキュリティのアルゴリズム 暗号の基本／公開鍵暗号方式／デジタル署名 など ●第6章 クラスタリング k-means法 など ●第7章 データ圧縮 ランレングス符号 など ●第8章 その他のアルゴリズム ユークリッドの互除法／ページランク／ハノイの塔 など 【旧版との主な違い】 ・7つのアルゴリズム＋2つ性質の解説を加筆（クラスカル法、プリム法、マッチングアルゴリズム、ランレングス符号、一意復号可能符号、瞬時符号、ハフマン符号、文字列照合、クヌース-モーリス-プラット法） ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

AtCoder株式会社は、日本発のプログラミングコンテスト運営会社として2012年６月20日に設立され、年々活動の幅を拡げてきました。 AtCoderの開催するコンテストは、「与えられた問題を解決するアルゴリズムを考え、それを正しく実装する」ことを競技化したものです。 本書は「AtCoderでアルゴリズムを学びたい」「AtCoderのコンテストに参加したい」という方に向けたAtCoderの入門書です。 AtCoderのコンテストで出題された過去問を用いて、問題の解き方を体系的に解説しました。一つひとつの問題を解説する際には、「なぜそのように考えるのか」が明快になるように心がけました。 筆者は、プログラマのための技術情報共有サービスサイトQiitaに、次のタイトルの記事を投稿しています（2018年３月）。 「AtCoderに登録したら次にやること～これだけ解けば十分闘える！過去問精選10問～」 この記事は、AtCoderの過去問10問を実際に解くことで、読者がAtCoderへスムーズに入門できるように試みたものです。 本書はこの記事にいくつかのトピックを追加して、さらにC++とPython3の両言語で学べるようにして、できあがりました。 AtCoderのコンテストは、参加者の人生を大きく変える力があります。 コンテストの問題を解いていくことで、アルゴリズム的思考力が身につきます。コンテストでよい成績を修めてレーティングを上げると、参加者の市場価値も高まります。また、コンテストに参加することで他の参加者とのつながりを得て、交流を深めることもできます。そしてなにより、AtCoderのコンテストは、ゲームのように楽しいものです。 ～「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。 今やコンピュータサイエンスやデジタル技術に関する知識は〈これから〉の時代を生きていくすべての人に必要なものになりました。この全５巻のシリーズは、まるで紙面上で実際に授業を受けているような感覚が味わえる、読みやすくて楽しい入門書です。シリーズ第４巻は、アルゴリズムの基本的な考え方と種類、データ構造やさまざまなデータ分析の手法のほか、機械学習やニューラルネットワークについて学びます。

※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。 図解イラストで楽しくわかる、アルゴリズムのしくみと、主要言語での書き方 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 第1章　アルゴリズムってなに？ 第2章　いろいろなプログラミング言語 第3章　データ構造とアルゴリズムの基本 第4章　簡単なアルゴリズム 第5章　サーチアルゴリズム 第6章　ソートアルゴリズム 付録 ●森 巧尚(もり よしなお) パソコンが登場した『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学、大阪芸術大学で非常勤講師、プログラミングスクールコプリの講師などを行っている。 著書に『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』『作って学ぶ iPhoneアプリの教科書～人工知能アプリを作ってみよう！～』（以上、マイナビ出版）、『Python1年生 第2版』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』『Python自動化簡単レシピ』『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（以上、翔泳社）、『そろそろ常識？ マンガでわかる「正規表現」』（シーアンドアール研究所）、『なるほど！ プログラミング 動かしながら学ぶ、コンピュータの仕組みとプログラミングの基本』（SBクリエイティブ）などがある。 ●まつむら まきお マンガ家・イラストレーター マンガ作品『ルナパーク』（青心社）、『いろいろあるのよ』（朝日新聞社）、『ビスキィの冒険』など。 『おしえて!! FLASH』など、パソコン関係の書籍イラスト、記事を多く手がける。 成安造形大学イラストレーション領域教授。

本書は、コンピュータのプログラムを作るうえで重要なアルゴリズムを、プログラミング言語によらず、初歩から学習することを主眼としている。豊富な図表を用いて初心者にもわかりやすく説明した。各章末にまとめと問題を掲載している。●目次●アルゴリズム／順序立てを大切に／繰り返しを利用する／自由にデータを使いたい／配列の取扱い／アルゴリズム学習用ツールの操作　1991年発行。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングとアルゴリズムの一番やさしい新定番書！ プログラミング言語を習得しても、実際にコードを書いてみようとすると 「どう書いて良いかわからない」と感じる方は多いと思います。 本書はアルゴリズムとプログラムロジックの基本を通じて、 プログラミング（コードを書く）の実際を学んでいただけます。 アルゴリズムは、与えられたさまざまな課題をプログラムで効率良く 処理するためのテクニックの集合体です。これらを通じて、誰でも効率の良い 効果的なコードを作るための第一歩を踏み出すことができます。 ・絵を多用し、短い解説で絵本のようにビジュアルに理解することができます。 ・2ページを単位とした説明、基礎に絞り込んだ内容でスピーディに習得。 ・説明は基本中の基本から。「C言語の基礎」から学べます。 ・プログラミングのために必要な知識を広くフォロー、コードの書き方が身につきます。 ・環境構築から内容を最新にアップデートし、実際に試して学ぶことができます。 【「絵本」シリーズは、ラインナップをリニューアル！】 翔泳社の「絵本シリーズ」は、豊富なイラストと簡潔な解説で コンピュータ技術に入門できる初心者向けのシリーズです。 コンピュータ言語／技術の超初心者や手軽に習得したい方に最適な入門書です。 新しい「絵本シリーズ」では、旧来のコンセプトはそのままに、 Web／ネットが全盛となった 現在のコンピュータ技術の潮流に合わせた解説を心掛けます。 『Cの絵本』『Javaの絵本』『Pythonの絵本』などを皮切りにラインナップを順次刷新、 さらに新しい仲間を増やしてラインナップを充実していきます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 さあ、いよいよ“アルゴリズム”です。C言語ベースでみるみるわかる入門書 大ヒットシリーズ！待望の第3弾！ 【本書の特徴】 アルゴリズムは、難解なトピックもあるため、文章だけではなかなかイメージがつかめず、理解しづらいものですね。 本書は、イラストで解説しているので、直感的にイメージをとらえることができ、理解も進みます。 さあ、アルゴリズムの扉を開き、プログラマへの道を進んでいきましょう。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 疑似言語部分を，新基本情報技術者の疑似言語仕様に刷新しました。 基本的なアルゴリズムを紹介し，その説明を通してアルゴリズムを作成する能力，トレースをする能力の育成をサポートします！ 【本書の特長】 ・アルゴリズムの理解を深めるために，擬似言語の流れを分かりやすく説明しています。 ・見ただけで内容が理解できるように，アルゴリズムの流れを，図表で解説しています。 ・これから実務でプログラミングを初めて学ぶ方にも，読みやすい構成（基礎編・応用編）となっています。 ・テキストを読んで終わりではなく，アウトプットして知識の確認ができるよう，各章の章末には，その章で学習した基本的な知識を活かした問題を掲載。実践的なスキルを身につけることができます。 【目次】 基礎編_第1部 第1章　アルゴリズムの基本 1. アルゴリズムとは？ 2. アルゴリズムの表し方 3. 変数の意味と必要性 4. 繰返し処理 5. アルゴリズムを考えるときの三つのポイント 6. 配列処理と繰返し 7. 2次元配列と二重ループ ● 章末問題 第2章　探索アルゴリズム 1. 逐次探索 2. 2分探索 ● 章末問題 第3章　整列アルゴリズム 1. 整列処理の概要 2. 交換法（バブルソート） 3. 選択法 4. 挿入法 ● 章末問題 第4章　データ構造 1. データ構造とは 2. リスト 3. スタック 4. キュー 5. 木 ● 章末問題 応用編_第1部 第1章　文字列処理 1. 文字列の探索 2. 文字列の置換 3. 文字列の挿入 ● 章末問題 第2章　再帰アルゴリズム 1. 階乗の計算 2. 木の探索アルゴリズム 3. クイックソート ● 章末問題 第3章　数値計算のアルゴリズム 1. 素数 2. 最大公約数 3. 行列の演算 4. ニュートン法 ● 章末問題 第4章　ファイル処理のアルゴリズム 1. ファイル処理の概要 2. グループトータル（集計処理） 3. マッチング（突合せ処理） 4. マージ（併合処理） ● 章末問題 付録 研究1 挿入法のアルゴリズムについて 研究2 2分探索と計算量について 研究3 クイックソートのアルゴリズムについて 擬似言語の記述形式と補足説明 流れ図記号（JIS X 0121-1986） 構造化チャート

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 アルゴリズムの基礎をしっかり理解!! 基本となる必須のアルゴリズムとデータ構造のみに焦点をあて，丁寧に数理を理解しながら習得できるよう解説．初学者が直感的に把握できるよう，手作業で確認するように工夫してある． すべてのアルゴリズムにC言語によるプログラムを掲載．また，豊富な演習課題と詳細な解答を掲載し，自学自習ができる． しっかりアルゴリズムとデータ構造を理解しようとする読者には必携の書である．

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 コンピュータの知識をもたない初心者でも理解できるように、フローチャートやプログラミング言語などを意識せず、日常的な事象を題材に、徹底して図解でわかりやすく説明します。 20世紀に発明されたコンピュータは飛躍的に発展し、21世紀の現代では、携帯電話、テレビ、デジタルカメラ、ゲーム機などの生活用品に組み込まれています。さらに、自動改札機、ATM端末機の制御や、顧客管理、財務管理など、さまざまな企業の業務も、コンピュータなしには成り立ちません。これらのコンピュータは、プログラムによって動作します。 本書は、アルゴリズムとはなにかを理解し、アルゴリズムを知ることで、コンピュータプログラミングをするうえでどのように役立つのかを体験してもらうことが目的です。アルゴリズムってなに? という素朴な疑問にもわかりやすく図解で答え、コンピュータプログラミングに興味をもってもらえる内容になっています。

アルゴリズムは強力だ。しかし、落とし穴もある。 機械が入り込んだ日常で、コンピュータと人間の共存の道はあるのか!? 買い物、自動運転、医療診断、犯罪予測、裁判の判決、芸術……。 人の判断より機械の判断を優先させるべきなのか？ どんな時に機械に頼りたくなる気持ちを抑えるべきなのか？ その答えを見つけるために、アルゴリズムをこじ開けて、その限界を見極めよう。 数学者であり、コンピュータオタクであり、ベストセラー作家である著者による、 機械とデータの社会を生きていくための必読の書！ 【ベイリー・ギフォード　ノンフィクション賞最終候補作】 人の意思決定は少しずつ、機械に任されるようになっている。 だが、その機械の実体「アルゴリズム」は、どんなプログラムで、どんな狙いで、実際何をしているのか？ 一方で、信じられないミスも犯すことを知っていただろうか？ アイダホ州の「予算管理ツール」は、障害者助成金を無闇にカットしてした。 腫瘍を発見できるアルゴリズムは、正常な細胞までがん細胞と言い立てた。 自動運転は、いざ運転手が対応するしかなくなったときに判断を遅らせる。 テロ組織と似た名前の学会に属していた建築家は10年も米国に帰れなくなった例もある。 アルゴリズムは、思ったよりもずっと凄いが、思ったほど万能ではない。 必要なのは、何ができて何ができないかを知り、人間がアルゴリズムのどこを補い、どうやってつきあっていけばいいかを知ることだ。 本書を読めば、間違いなくその第一歩を踏み出せるはず。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 アルゴリズムはITの分野でも重要なテーマの１つであり、一般教養としても学び身に付ける価値があります。本書はよく知られている「アルゴリズムとデータ構造」の計算の形・計算の流れ・計算結果のデータを分かりやすく視覚化しました。 各アルゴリズムに掲載している『QRコード』からスマートフォンやタブレット端末のカメラでアクセスすれば、直観的で分かりやすく・楽しく学習することができるアルゴリズム・アニメーション（動画）を見ることができます。 また本書では疑似コード（プログラミング言語の種類に依存しない模範コード）によるプログラミングの手引きも用意し解説しています。 アルゴリズムは人の脳で考え実行できますが、コンピュータプログラミングによって自動化することが可能です。アルゴリズムを正確に組み立て問題を理解・解決することができる能力、限られたコンピュータ資源を効率よく使い、データの構造を工夫していくことがプログラマにとって大切になってきます。 本書でアルゴリズムとデータ構造を理解し、プログラミング可能な実力を養おう。

※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。 あなたのプログラミングスキルを高める 20の定番アルゴリズム！ アルゴリズムとは、プログラム開発の問題を解くアイデアです。 本書で取り上げているアルゴリズムを身につければ、あなたの プログラミングスキルは高まることでしょう。 ※本電子書籍は、印刷物として刊行された「アルゴリズムまるごと学習ブック」（日経ソフトウエア2015年6月号第2付録）を基に作成しました。本書掲載の情報は、印刷物発行時点のものです。また、掲載時の誌面とは一部異なる場合があります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、アルゴリズムの入門書の中でも、一番最初に読んでいただきたいアルゴリズム超入門書です！ アルゴリズムの定石と呼ばれるものには様々な種類がありますが、 プログラマ初心者がいきなりたくさんのアルゴリズムを学ぼうとしても、 途中で挫折してしまう人が多いのではないでしょうか。 本書は、アルゴリズムの中でもプログラマが最低限知っておかなくてはならないものだけをぎゅっと絞込み、 ひとつひとつをていねいに解説しているため、無理なく最後まで読み終えることができます。 また、簡単な例でイメージを確認してからフローチャートを少しずつ完成させていく手順で解説しているため、 確実に理解することができます。 アルゴリズムをゼロから学びたい人に必携の1冊です！

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 『ハッカーの学校』の著者が徹底解説 暗号技術の絡み合いを解き明かす 【本書のポイント】 1）古典暗号から現代暗号までを体系的に解説 2）アルゴリズムに注目することで、暗号技術の絡み合いを解き明かす 3）図や数値例を多数掲載し、数学も克服できるように配慮 4）教科書として、辞書として……いろいろな読み方ができる 【本書のねらい】 ・「読める」…専門書や論文を読む準備ができる。 ・「使える」…適切な運用や実装ができる。 ・「見える」…日常に隠された暗号技術に気付く。 ・「楽しむ」…古典暗号と現代暗号に魅了される。 【必要な予備知識】 ・コンピュータの基礎知識 ・高校レベルの数学知識（復習のための解説あり） 【内容紹介】 現代で安全な情報のやり取りをするには 暗号技術が不可欠です。 本書では、仕組みの説明だけでなく、 安全性や危険性について、利用する側と 攻撃する側の両面から見ていきます。 特にシステムの設計者や開発者が 正しく暗号技術を使えるように、 実装と運用の観点も加えました。 攻撃が成功するロジックや、 暗号化と復号の計算などを 自分で考える項目も用意しています。 ぜひ挑戦してみてください。 【ダウンロード特典あり】 本書をお買い上げの方に、ページ数の都合で泣く泣くカットした内容をまとめたPDF（約60ページ）をダウンロード提供しています。（詳しくは本書をお読みください） ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

はじめての人も再挑戦の人も！ AI（人工知能）の基礎技術となる機械学習は、ここ数年で飛躍的に進化を遂げました。 その要因として、コンピュータの性能の向上とネットワーク網の発達、そして取得データの 増加が挙げられます。 本書はそれら膨大なデータから、統計学の成果をもとに、有意な事象を正確に抽出する 分析・解析手法をR言語で実装する方法をまとめたものです。 とはいえ、「統計学の成果」を「R言語を使って」となると、いきなり敷居が 高くなってしまいがちです。統計学の成果である数式を解読し、その数式から導かれる アルゴリズムを理解し、アルゴリズムをR言語で実装するとなると、（各種パッケージを 使用するとはいえ）一朝一夕では学習しきれません。 そこで、本書では直感でわかる基礎的な統計手法をとっかかりにしてそのデメリットを、 補正するために、次の統計手法を紹介し、その手法に合わせたR言語のパッケージと 使い方を、実際のデータを操作しながら説明するというスタイルを取っています。 おかげで、数式はほとんど出てきませんし、アルゴリズムの森のなかで迷子になることも ありません。初学者はもちろん、数式とアルゴリズムとR言語の3本の矢に射抜かれて 倒れた方にとっての復活の呪文ともなるでしょう。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法まで、Rを使ったアルゴリズムの例題を交えてていねいに解説します。主な構成は、第１部でRを使ったデータマイニングの簡単な分析と探索的データ解析およびデータの可視化について解説、第２部でデータマイニングの一連の流れについて解説、第３部でRを使った、データマイニング手法をサンプルデータでコードを示して解説、現実のデータマイニング事例を紹介という流れで解説します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミング自体がはじめてのあなたが「C#」を始めるための第一歩。 C#でプログラミングを始めようと思って入門書を買って勉強してみたものの、なかなか理解できない・・・そんな方にオススメの1冊。 ［文法のマスター］⇒［アルゴリズムとデータ構造の理解］⇒［実践練習］という単純明快な流れで解説しており、7日間で「C#でかんたんなプログラミングが書ける基礎力」が身に付けられます！ ▼目次 1日目　はじめの一歩 2日目　変数と条件分岐 3日目　繰り返しと配列 4日目　オブジェクト指向① 5日目　オブジェクト指向② 6日目　コレクション・デリゲート・例外処理 7日目　実践練習

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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　オブジェクト指向とフレームワーク Chapter 1　オブジェクト指向理解のポイント Chapter 2　C++超入門 Chapter 3　オブジェクト指向分析・設計超入門 Chapter 4　フレームワークは快適な乗り物 Chapter 5　GAフレームワークの構造 Chapter 6　GPフレームワークの構造 第2部 遺伝的アルゴリズムの応用 Chapter 7　どの順序で作ろうか？ Chapter 8　時間割は奥深い Chapter 9　後片づけはむずかしい！？ Chapter 10　遊びじゃないスケジュール 第3部　遺伝的プログラミングの応用 Chapter 11　まずは多数決をとってみよう Chapter 12　この次にくる数はなんだろう Chapter 13　体積の差がわかるかい Chapter 14　人工蟻を進化させる Chapter 15　倉庫番はつらいかも 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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 近年、プログラミングの世界はますます多様化しています。 　ひとことでプログラミングと言っても、AI、ゲーム、Webアプリ、デスクトップアプリなど、様々なジャンルのプログラミングがあるのです。 　使っているプログラミング言語が同じでも、作るプログラムのジャンルが異なると、プログラミングの中身はだいぶ変わってきます。 　本ムック「いろいろ作って楽しむ！速習プログラミング」では、PythonやJavaScript、PHP、C＃などの人気プログラミング言語を使って、いろいろな種類のプログラムをサクサク作っていきます。 ≪目次≫ はじめに いろいろなプログラミングを速習しよう 第1章 7つのレッスンで“基本のキ”をサクっと学ぶ Pythonプログラミング入門 第2章 トランプでおぼえるアルゴリズム 第3章 AI入門 第4章 ゲームプログラミング入門 第5章 最新！PHP 8で始めるWebプログラミング 第6章 Electronでデスクトップアプリを作ろう 第7章 検証！Chromebookはプログラミングに最適？

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

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

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

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

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

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 基本情報技術者試験の【科目B試験】（旧午後試験）の中心テーマ「アルゴリズム」対策のテキストです。 文系初学者・プログラム未経験者にとってハードルが高く感じられる「アルゴリズム分野」を、先生と学生の対話形式や失敗例でやさしく解説します。 ・身近な例で説明 ・読みやすい対話形式 ・まとめページも充実 ・擬似言語問題を多数収録 ・サンプル問題の解説＋解説動画付き ※解説動画は2024年12月31日まで視聴可能です 第1章 アルゴリズム入門 第2章 アルゴリズムの考え方 第3章 基本アルゴリズム 第4章 データ構造と応用 第5章 擬似言語問題の演習 2024年版特別付録 サンプル問題16問解説

※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。 基本情報技術者試験の【科目B試験】「情報セキュリティ」対策のテキストです。 2023年4月から試験制度が変わり、旧午後試験の出題の軸は「情報セキュリティ」と「データ構造及びアルゴリズム（擬似言語）」になりました。試験ではこの「情報セキュリティ」から4問が出題されます。 本書は「低空飛行型合格対策書籍」です。最小の努力で合格水準をクリアすることを目指し、基礎知識から実装技術まで幅広い試験内容を解説しています。 第0章　セキュリティとは何か？ 第1章　セキュリティの基本 第2章　セキュリティ管理 第3章　セキュリティ技術評価 第4章　セキュリティ対策 第5章　セキュリティ実装技術 第6章　サンプル問題・過去問に挑戦！　 第7章　補講

機械学習とは，コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに，さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く，AIに関心のある人が学習を始めたとき，困惑する原因となっています。本書では，それらを整理し，わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため，難しい前提知識なしで，機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。

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

【暗号化通信のしくみを手を動かしながら理解する】 SSL/TLSは、通信の秘密を守るために利用されている通信プロトコルです。HTTPSやHTTP/3にも利用されており、今日のWebでは利用が一般的になっています。本書では、その最新バージョンであるTLS 1.3のしくみと、その使い方を解説します。SSL/TLSは公開されている実装例などを真似すれば基本的な動作はさせられますが、それを応用していくには技術に関する理論の理解が必須になります。しかしSSL/TLSに関連する技術は大変多く、かつそれらのドキュメントは不足している状態です。本書ではこの理論部分を丁寧に解説し、それを活かした形で実装例まで解説することで、Web開発者たちが望んでいる解説と実践を相互に接続します。 ■目次 ●第1章 SSL/TLSの世界へようこそ 　　暗号化の役割と重要性 　　SSL/TLSの歴史 　　SSL/TLSの定義 　　SSL/TLSの構成要素 　　終わりに ●第2章 暗号アルゴリズムと鍵 　　検証環境 　　共通鍵暗号 　　ストリーム暗号 　　ブロック暗号 　　ハッシュ関数 　　認証付き暗号 　　公開鍵暗号 　　デジタル署名 　　暗号鍵 　　鍵生成 　　鍵管理 　　終わりに ●第3章 SSL/TLSの各プロトコル詳細──Wiresharkによる解析 　　検証環境 　　最も代表的なプロトコル──Handshakeプロトコル 　　フルハンドシェイクの解析 　　セッション再開の解析 　　その他のプロトコル 　　TLS 1.3特有の仕組み 　　終わりに ●第4章 SSL/TLSの標準規格とPKI 　　検証環境 　　符号化とフォーマット 　　PKCS──公開鍵暗号標準 　　PKI──公開鍵基盤 　　PKIの利用──証明書のライフサイクル 　　終わりに ●第5章 OpenSSLによるSSL/TLSプログラミング入門 　　開発環境の構築 　　フルハンドシェイクの実装 　　セッション再開の実装 　　HRRの実装 　　0-RTT（Early Data）の実装 　　終わりに ●第6章 脅威・脆弱性 　　中間者攻撃──MITM（Man-In-The-Middleattack） 　　BEAST攻撃──ブロック暗号のIVを狙った攻撃 　　パディングオラクル攻撃──ブロック暗号のパディングを狙った攻撃 　　Lucky 13攻撃──タイミング攻撃、暗号アルゴリズムの実行時間に対する攻撃 　　POODLE攻撃──SSL 3.0のパディングチェック方式を狙った攻撃 　　CRIME攻撃──サイドチャネル攻撃、その他の物理的特性に対する攻撃 　　危殆化 　　量子コンピュータによる暗号解読の可能性 　　終わりに ●第7章 性能の測定 　　性能測定の目的──時代に合わせた選択をするため 　　測定環境の構築 　　プロトコルの性能 　　暗号アルゴリズムの性能──AES-GCMとChaCha20-Poly1305の測定 　　署名、鍵交換の性能 　　終わりに ●第8章 SSL/TLSが抱える課題と展望 　　仕様変更と普及の問題 　　PKIにおける課題 　　証明書の信頼性 　　SSL/TLSの展望 　　暗号化は必要か 　　終わりに ■著者プロフィール ●市原 創：大学時代にCGIプログラミングをしながら黎明期のインターネットに親しむ。修士課程修了後、電機メーカーで流通、金融等業務システムの基盤ソフトウェア開発や性能改善に従事。転籍後キヤノン製品や車載機器の制御ソフトウェアの開発業務の中で暗号技術と格闘する。現在はキヤノンITソリューションズ（株）のサイバーセキュリティラボでマルウェアや暗号技術の調査・研究・情報発信を担うリサーチャーとして活動中。 ●板倉 広明：小学生の頃プログラミングを始め、高校在学中はWeb分野に明け暮れる。大学で電気電子工学を学ぶ一方、Webサービスへの攻撃事例を見てリバースエンジニアリングなどセキュリティ分野に興味を持つ。その後はキヤノングループでキヤノン製品の画像処理・認証ソフトウェアの開発に従事。現在はキヤノンITソリューションズ（株）で組み込みソフトウェアのセキュリティを中心に活動中。バーチャルYouTuber「因幡はねる」の大ファン。

効率性を柔軟性を兼ね備えたプログラミング言語として進化を続けるC++。本書は、次の規格として標準化が進められているC++20を意識しながら、現行の規格に準拠したC++プログラムの書き方を徹底的に解説していく。プログラミング経験者を主要な対象としているが、解説を進めるに当たっては、その時点で学習した知識だけを利用して新しい知識を学ぶ方法（知識のブートストラップ）が意識されており、プログラミング初心者であっても新しい機能、知識の理解を無理なく行えるようになっている。C++の実行、デバッグ、基本的な文法、アルゴリズム、オブジェクト指向、テンプレート、メモリ管理、乱数など、C++による本格的なプログラム開発に必須の知識を網羅した本格的な入門書である。

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

仮想通貨や契約管理を実現する仕組みを 豊富なイラストで解説！ ビットコインやイーサリアムなど、仮想通貨（暗号資産）の基盤として 注目が集まるブロックチェーンですが、分散台帳システムとして、 契約や取引など「価値のある情報」を、「信頼性が高い」形で共有するための 情報基盤としての利用も進められています。 本書は、ブロックチェーンを専門としない ネットワークやアプリケーション領域のエンジニアに向け、 ・ネットワーク構造：P2Pネットワーク ・データの内部構造：トランザクション、ブロックなど ・信頼性の担保：暗号技術、合意形成アルゴリズムなど といった多角的な側面から、 「ブロックチェーンとは何か」 「ブロックチェーンはどのように動くのか」 「ブロックチェーンはどのように利用されるのか」 など、ブロックチェーンを幅広く、技術的な観点で解説する一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

どれだけクライアント側のUXが変わっても、アルゴリズムが変更されても、変わらないのがリレーショナルデータベースの世界。それだけに経験値とベンダーごとに微妙に異なる方言を操るための“鍛錬”は必須の世界といえます。 しかし“鍛錬”は、それこそ思考し手を動かさなければ鍛錬とは言えません。 そこで本書では、単なる教科書的なSQL文の組み立て（鍛錬の方法）を超えて、さまざまなケースにマッチした最適なSQLを自然に記述できるようになるための知見と勘所を、具体的なテーブルやDB構成とともに解説します。 そのためSQL方言は極力排し、標準SQLで解説を行い、各サンプルの方言版はGitHubで公開するという方法を取っています。 つまり、 ・解くべき問題を明確にし、 ・次にその解決方法を整理し、 ・考え方を標準的なやり方で提示し、 ・必要であれば方言でも参照できる、 というスタイルです。 SQLの現場ですぐに使える……、というのは大袈裟ですが、必ず解決策にたどり着けるヒントや知見にあふれた、全61のTips集です。 ［目次］ 第1章　データモデル設計 第2章　生産性とインデックス設計 第3章　設計の変更ができないときの対処法 第4章　フィルタリングと検索 第5章　アグリゲーション 第6章　サブクエリ 第7章　メタデータの取得と分析 第8章　直積問題 第9章　タリーテーブル（複雑なSQLのために） 第10章　階層的なデータ構造 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著！ 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3～6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。（本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています）。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」（Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex）。

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

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

時代を生き抜く 「確かな力」が身に付く！ 【本書のポイント】 ・身近なテクノロジーの裏側を体感できる ・問題を解決に導く「考え方」がわかる ・変革するIT技術の「未来」が見えてくる！ アルゴリズムは、プログラマーやエンジニアにとって 必要不可欠な知識です。 特に昨今は機械学習や深層学習が注目されるなど、 ITテクノロジーの大転換期にあり、アルゴリズムの重要性は ますます高まってきました。 本書は、「身の回りの様々なテクノロジーはどんなアルゴリズムで 実現されているのか」を、自宅PCで確認しながら学習を進めていきます。 「アルゴリズムの基本を学べること」だけでなく、 「アルゴリズムの開発＆活用力（＝問題解決力）を身に付けること」が 本書の目標です。 スキルを高めたいプログラマーはもちろん、 アルゴリズムについての知識を得ておきたい各種技術者や IT企業の営業マンなどに、ぜひ手に取ってもらいたい1冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 第1章 はじめに 第2章 遺伝的アルゴリズム概説 第3章 山登りをさせてみよう 第4章 できるだけ近道をしてみよう 第5章 最短手順を発見してみよう 第6章 迷路からの脱出 第7章 神になったつもり 第8章 最適スケジュールはたてられるかな おまけの章 進化をシミュレートしてみる ダウンロードサービスのご利用について 用語解説 参考文献 あとがき 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。 チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説 　本書は，機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整（チューニング）を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく，そして，詳しく説明した書籍です．合わせて，Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を，Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており，基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます． 　いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており，技術者／研究者，学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが，その際に手間を要するのが，ハイパーパラメータ調整です．特に，深層学習（ディープラーニング）では，ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに，その調整が性能を大きく左右するといわれています．多くの技術者が，これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です．ブラックボックス最適化は汎用性も高く，機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず，工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます．例えば，本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や，お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています． 　ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とそのPythonベースのフレームワークOptunaについて，応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です．機械学習に留まらず，科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です． CHAPTER 1　ブラックボックス最適化の基礎 1.1　ブラックボックス最適化とは？ 1.2　目的関数と最適化 1.3　グリッドサーチとランダムサーチ 1.4　SMBO 1.5　ブラックボックス最適化の利用対象 CHAPTER 2　はじめてのOptuna 2.1　環境構築 2.2　簡単な数式の最適化 2.3　機械学習のハイパーパラメータのOptunaによる最適化 CHAPTER 3　Optunaを使いこなす 3.1　多目的最適化 3.2　制約付き最適化 3.3　可視化機能を用いた探索空間の調整 3.4　探索点の手動指定 3.5　分散並列最適化 3.6　サンプラーの選択 3.7　枝刈り CHAPTER 4　ブラックボックス最適化の応用例 4.1　機械学習のハイパーパラメータの最適化：音声認識ソフトウェアMozilla DeepSpeech 4.2　パイプラインフレームワークとハイパーパラメータ最適化 4.3　継続的なモデル改善でのOptunaの使い方 4.4　オンライン広告入札システムの実行環境の最適化 4.5　クッキーレシピの最適化 4.6　ニューラルアーキテクチャサーチ CHAPTER 5　Optunaの最適化の仕組み 5.1　Optunaの柔軟なインタフェース 5.2　独立サンプリング 5.3　独立サンプリングの課題 5.4　同時サンプリング 5.5　パラメータ選択の全体像 CHAPTER 6　ブラックボックス最適化のアルゴリズム 6.1　探索点選択における共通の枠組 6.2　単目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.3　多目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.4　探索点選択アルゴリズムの使い分け

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

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 コンピュータの算法に関わるアルゴリズムの定石，レトリックを可能な限り収録した定番の書。手元に置いておきたい実用的な本が30年弱の時を経て新装改訂版として登場です。定評をいただいている基本的な内容はそのままに，時代にそぐわなくなっていた部分のみ改訂。これからも末長くご愛顧いただけるようにまとめ直しました。※本書は『C言語による最新アルゴリズム事典』の改訂版です。

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングの世界で，数学の定理や公式に相当するものがアルゴリズムです。本書では，πの計算や文字列の検索，迷路の解法などのプログラムをC言語で作成しながら基本的アルゴリズムを習得していきます。 Visual C++ 2017などの最新コンパイラに対応した待望の改訂第4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。 最先端研究者必携シリーズ！！ ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。 思考や記憶など，脳の活動を担うニューロンの状態変化を情報処理システムと捉える新しい計算方式「カオスニューラルネットワーク・モデル」を解説。この計算方式では「アルゴリズムによる計算」ではなく，ダイナミクス—多数素子による超並列処理—により計算を行う。従来のコンピュータが“苦手”としている最適化問題などを解かせることで，その有用性や可能性を論じる。先進的な計算機科学に興味を持つ学生，研究者が対象。

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■ プログラムの設計力を身につけよう！ 「プログラミングは勉強したのに、自分でプログラム作れない……」 そう悩んでいる人、けっこう多いんです。プログラミングの入門講座や入門書で、ひと通りプログラミング言語の文法やツールの使い方は学んだという人に本書を読んでいただきたい。きっと講座で取り上げられたコードや、書籍に掲載されたコードは、何をやるプログラムかはもう理解できますよね。自分で実際にコードを入力して、動作させることもできましたよね。でも、自分で「こんなプログラムを作ってみたい」と思って、自由自在にコードを書けていますか？ 実は、「こんなプログラムを作ってみたい」というアイデアがあっても、それをすぐにプログラムにするのは簡単なことではありません。そうしたアイデアをプログラムにするための過程が欠けているからです。アイデアとプログラムをつなぐのが“設計”です。入門講座や入門書には、この設計の説明がほとんどないのです。プログラムを作れるようならないのは、そのためです。新米プログラマーがすぐに自分でプログラムを書けるようにならないのはもっともなことなのです。 でも悲観することはありません。そんなプログラミングの初心者に向けてソフトウェア設計の初歩の初歩を解説するのが本書です。「設計」といっても難しく考える必要はありません。本書ではじゃんけんやすごろく、あっち向いてホイなど、誰もが知っている遊びを取り上げ、それをプログラムにするために何を考えなければならないか、プログラムにするにはどうすればいいかを、一つひとつステップを踏みながら説明します。

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

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

プログラムが使用しなくなったメモリ上の空間を解放し、他のプログラムが使えるようにするのは、古くはプログラマの役割でした。それがゆえに、しばしば解放を忘れるというヒューマンエラーを引き起こし、ついには「メモリ不足です」と宣告され、あるいはオペレーションシステムもろとも轟沈し、作業中のデータはすべて消え失せ、モニタの前のユーザーは声にならない叫び声をあげるというシーンがしばしば見られました。 そこで研究され実装されたのが、ガベージコレクションです。これはメモリの解放を人任せにせず、プログラム自身が行えるようにするもので、プログラマの苦役の幾ばくかをも解放してくれました。 とはいえ、その実装方法やアルゴリズムは多種多様で、ガベージコレクションがあるから大丈夫、という思い込みだけでプログラムを作成していると、思わぬ落とし穴に転げ落ちることになります。 本書はアルゴリズムはもちろん、その実装方法とメリット／デメリットを解説し、真に必要なガベージコレクションを選別できる選択眼を養える一冊です。心あるエンジニアであればユーザーを阿鼻叫喚の地獄から救うために目を通しておくべき書籍と言えるでしょう。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

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

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

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

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。 また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 「Jubatus(ユバタス)」は、分散した大容量データを素早く深く分析するオンライン機械学習用フレームワークで、日本発のオープンソースプロダクトです。 本書はJubatusコミュニティのメンバー自らが執筆。様々な環境へのJubatusの導入から、特徴抽出方法、主要な機械学習アルゴリズムの解説を、新規に起こしたサンプルを例に実践的に解説します。大容量データを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。また、サンプルで手を動かしながら学べるため、機械学習の入門にも適しています。 なお、本書で使用したサンプルコードはダウンロード提供します。

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

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

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

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械語-それはコンピューターのコトバ。本書はコンピューターに興味のある一般の方を対象とした、楽しみながら学べるソフトウェア基礎の入門書です。データの数値化やアルゴリズムの話と共に、コンピューターのコトバ「機械語」の解説を行います。ある程度コンピューターを知っている人だと機械語は難しいものだというイメージがあるかもしれません。しかしコンピューターがどのように動作するかというイメージを掴むためには、実はこの機械語を見てみるのが一番の早道なのです!機械語の動作が理解できれば、その上で動く高級言語やOSなどの動作も非常に分かりやすくなります。本書を読むことで、「今まで何だかよく分からない箱」だったコンピューターが少しでも違ったように見えてくるようになるはずです。 【ご注意】 本書は2005年5月に刊行された『機械のコトバ』を元にした復刻版です。初版当時と大きく状況が変わった記事についてはコラムの形でコメントを追加していますが、基本的に書籍中の情報は、原著発行時のものですので、ご了承ください。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 量子コンピューティングがやさしくわかる 「量子コンピューティング」は量子コンピュータを用いた計算手法です。量子コンピュータには、大別してゲート型量子コンピュータとアニーリング型量子コンピュータがあり、ほかにアニーリング型量子コンピュータに着想を得た疑似量子コンピュータがあります。 本書で特に力を入れて説明しているのは、イジングマシンを使った具体的な問題の解き方です。イジングマシンは、組合せ最適化問題を解く専用のコンピュータで、アニーリング型量子コンピュータと疑似量子コンピュータのことを指します。組合せ最適化問題は応用範囲が広いので、具体的な問題の解き方を知ることで、量子コンピューティングの役立つシーンがイメージしやすくなるはずです。そうしたイメージができて興味がわいてきたら、もう少し専門的な資料を読んだり、量子コンピュータを使ってみたりして、さらに上の段階に進めると思います。 量子コンピューティングのしくみと、量子コンピュータを使ってどんなように問題を解くのかを知りたい方に基礎からていねいに解説します。 1章　量子コンピューティングの概要 1.1　量子コンピューティングとは 1.2　量子コンピューティングの応用例 1.3　量子を使わない量子コンピューティング 2章　イジングマシンのしくみ 2.1　イジングマシンとイジング模型 2.2　イジングマシンの計算のしくみ 2.3　問題を解くために必要なこと 2.4　問題を解く前の注意点 3章 イジングマシンで問題を解く 3.1　最大カット問題 3.2　画像のノイズ除去 3.3　グラフ彩色問題 3.4　クラスタリング 3.5　巡回セールスマン問題 3.6　ナップサック問題 4章　イジングマシンを使った機械学習 4.1　二値分類 4.2　行列分解 4.3　ブラックボックス最適化 5章　ゲート型量子コンピュータ 5.1　ゲート型量子コンピュータの計算のしくみ 5.2　量子アルゴリズム 5.3　量子ビットと操作の方式 6章　量子コンピューティングの今後 6.1　イジングマシンの進化 6.2　ゲート型量子コンピュータの発展 6.3　量子コンピューティングへの期待 付録 A．行列とベクトル A.1　行列とベクトルの演算 A.2　行列の固有値と固有ベクトル B．ブラックボックス最適化の補足 B.1　損失関数の平方完成 B.2　多変数ガウス分布 C．量子アルゴリズムの補足 C.1　ブラケット記法 C.2　ドイチュ・ジョサのアルゴリズム C.3　グローバーの量子探索アルゴリズム 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、カラー画像やDepthデータ、Bodyデータの使い方、音声データ・方向の取得方法、顔の位置・表情の検出、詳細な顔モデルの解析、3DスキャンのKinectFusion、ジェスチャーの認識方法や音声認識等について解説します。また、センサーの性能を分析し、独自処理を実装することで、Kinectを高性能化します。v2に搭載されるとアナウンスされつつ、最終的にサポート外となった心拍の取得を独自アルゴリズムで実装します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 2023年4月の試験制度の改訂で新設された「科目B」は，従来の午後試験に相当するものですが，長文ではなく，以前の中問程度の分量で20問出題される形に変更されました。このうち16問が「データ構造及びアルゴリズム（擬似言語）」からの出題となりますが，全問必須なので，従来のように言語が苦手という人が表計算等に逃げることもできなくなりました。 IPAが公開したサンプル問題を見ても，1問あたり平均5分で解いていくにはコツや慣れが必要です。本書は，アルゴリズムや擬似言語に慣れていない人を対象として，過去問およびサンプル問題，さらにはそれらを題材としたオリジナル問題を多数用意し，アルゴリズム問題に慣れるためのトレーニングが積める内容となっています。

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 基本事項をコンパクトにまとめ，親切・丁寧に解説したコンピュータの基礎の教科書！現場のニーズに応じて，さらに内容をブラッシュアップしました． 　基本事項をコンパクトにまとめ，親切・丁寧に解説したコンピュータの基礎の教科書です。今回の改訂で現場のニーズに応じて，さらに内容をブラッシュアップしました． 　大学1，2年生向けの教科書として適切な内容として，ハードウェア，ソフトウェアの両面からコンピュータやネットワークの内部構成や動作原理について，基礎的かつ重要な事項に的をしぼって解説しています． 1章　コンピュータシステム 　1　コンピュータの歴史 　2　コンピュータの基本構成と動作原理 　3　現代社会におけるさまざまなコンピュータ 　練習問題 2章　情報の表現 　1　2進符号 　2　2進数による数の表記法 　3　数値データの表現 　4　文字データの表現 　5　音声・画像データの表現 　練習問題 3章　論理回路とCPU 　1　ブール代数と論理回路 　2　論理回路と中央演算処理装置（CPU） 　3　CPUの動作 　練習問題 4章　記憶装置と周辺機器 　1　記憶装置 　2　インタフェースとバス 　3　入出力装置 　練習問題 5章　プログラムとアルゴリズム 　1　プログラムとプログラミング言語 　2　アルゴリズム 　3　プログラミング言語と言語処理プログラム 　練習問題 6章　OSとアプリケーション 　1　OS 　2　制御プログラムの役割 　3　アプリケーションとミドルウェア 　4　仮想化ソフトウェア 　練習問題 7章　ネットワーク 　1　コンピュータネットワーク 　2　インターネットとTCP/IP 　3　インターネットサービス 　4　コンピュータシステムの構成と信頼性 　練習問題 8章　セキュリティ 　1　セキュリティ技術 　2　暗号化技術 　練習問題 練習問題解説・解答 索　引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 「平均」という観点から強化学習の基本が理解できる！ AlphaGoがプロ棋士を破った2016年以降、強化学習や深層強化学習はさまざまな分野から注目を集めています。しかし、専門書では難解な専門用語や数式が多用されるため、初学者にとってはハードルが高い状態が続いていました。 本書は、そのハードルの高さを解消することを目的に制作されました。平均という初歩的な数学を使うことで、「価値」「探索」「マルコフ性」といった強化学習の基本をわかりやすく解説します。 また、各アルゴリズムについては、「多腕バンディット問題」および「グリッドワールド問題」のいずれかを用いて、比較しやすい状態で解説します。そのため、各アルゴリズムの特徴や差異がわかりやすくなっています。さらに、中核的なアルゴリズムについては、PythonとMATLABの2種類のコードを、オーム社と著者のWebサイト、およびGithubで配布します。配布コードを実行することで、「原理→数式→プログラム」という一連の流れを直感的に把握できます。 【本書の特徴】 ・難解な強化学習の原理を、中高生にもなじみ深い「平均値の計算」という観点からわかりやすく解説します。 ・さまざまなアルゴリズムを、共通する例題を用いて特徴がわかりやすいように比較します。 ・PythonとMATLAB、2種類のコードを配布します。 ※Pythonのバージョンは3です。 第1章　平均から学ぶ強化学習の基本概念 第2章　各アルゴリズムの特徴と応用 第3章　関数近似手法 第4章　深層強化学習の原理と手法

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人工知能研究における諸分野を、C 言語による具体的な処理手続きやプログラム例によりやさしく解説する!! 　強化学習は、一連の行動の結果だけから行動知識を学習する手法です。　本書では、この強化学習と深層学習の基礎を紹介した上で、深層強化学習のしくみを具体的に説明します。単に概念を説明するだけでなく、アルゴリズムを実際にC言語のプログラムとして実装することで、実際にプログラムを動かすことで具体的な処理方法の理解を深めます。 主要目次 第1章　強化学習と深層学習 第2章　強化学習の実装 第3章　深層学習の技術 第4章　深層強化学習

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 "競プロ" で必要なテクニックを1冊に凝縮！ 競技プログラミング（競プロ）は、問題を解くことでプログラミング能力を競う大会です。本書では、競プロで必要なアルゴリズム・データ構造・考察テクニックを丁寧に解説します。さらに、知識を定着させるための例題・演習問題が150問以上掲載されています。 本書は、競プロのコンテストで勝ちたい、アルゴリズムを本格的に学びたい、技術力向上に繋げたいなど、様々な目的で利用できるものとなっています。 　 ［本書の特徴］　 ・競プロで必要な77個のテクニックを網羅 ・320点超のフルカラーの図でわかりやすく解説 ・知識を身に付ける演習問題153問 ・全問題が「自動採点システム」に対応 ・新傾向の「ヒューリスティック・最適化」も解説 　 ［本書の構成］　 序章 競技プログラミング入門 第1章 アルゴリズムと計算量 第2章 累積和 第3章 二分探索 第4章 動的計画法 第5章 数学的問題 第6章 考察テクニック 第7章 ヒューリスティック 第8章 データ構造とクエリ処理 第9章 グラフアルゴリズム 第10章 総合問題 終章 さらに上達するには 　 ［本書で扱うトピック（抜粋）］　 全探索／2進法／一次元の累積和／二次元の累積和／配列の二分探索／答えで二分探索／しゃくとり法／半分全列挙／部分和問題／ナップザック問題／ビットDP／最長増加部分列問題／素数判定法／ユークリッドの互除法／繰り返し二乗法／包除原理／ゲーム問題／偶奇を考える／一手先を考える／後ろから考える／山登り法／焼きなまし法／ビームサーチ／スタック／キュー／優先度付きキュー／連想配列／文字列のハッシュ／ダブリング／セグメント木／深さ優先探索／幅優先探索／ダイクストラ法／Union-Find／最小全域木問題／最大フロー問題／二部マッチング問題／ほか多数 序章　競技プログラミング入門 第1章　アルゴリズムと計算量 第2章　累積和 第3章　二分探索 第4章　動的計画法 第5章　数学的問題 第6章　考察テクニック 第7章　ヒューリスティック 第8章　データ構造とクエリ処理 第9章　グラフアルゴリズム 第10章　総合問題 終章 さらに上達するには 米田 優峻（よねだ まさたか）：　 2002年生まれ。2021年に筑波大学附属駒場高等学校を卒業し、現在東京大学に所属。競技プログラミングでは「E869120」として活躍。2020年までに国際情報オリンピック（IOI）で3度の金メダルを獲得したほか、世界最大級のオンラインコンテスト「AtCoder」でも最高ランクである赤色の称号を持っている。また、Qiitaで多数の記事を投稿したり、競技プログラミングの中上級者向け問題集「競プロ典型90 問」を作成するなど、アルゴリズムや競技プログラミングの普及活動も行っている。著書に『問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』（技術評論社）がある。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 京都を知る，アルゴリズムを知る。アルゴリズムとはそもそも，何か物事を行うときの“具体的手順”のことである。私たちは日々，意識するかしないかに関わらず，次々とアルゴリズムの設計をしながら生活をしている。 　本書は，岩間一雄教授が京都の町を題材にアルゴリズムの思考を伝える，読み物的手法をとった数学書である。読者はその奥深い世界へと誘われてゆくだろう。 　巻末には本書で取り上げた京都関連の名所・行事などの索引があり，逆引きで読んでいくことができる。