※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 アジャイル（俊敏な、フットワークの軽い）開発の実践的な側面を解説した書籍。単なる開発手法の教科書ではなく、実際の開発現場から生まれたアドバイスや手引きを、具体例を用いて達人プログラマが伝える。 原書は、2007年Software Develompent誌Jolt Awardで一般書籍部門のProductivity Award を獲得。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 坂本真樹先生（人工知能学会、オスカープロモーション所属）がやさしく人工知能を解説！ 本書は、一般の人には用語の理解すら難しい人工知能を、関連知識が全くない人に向けて、基礎から研究に関する代表的なテーマまで、イラストを多用し親しみやすく解説した書籍です。 数少ない女性人工知能研究者の一人である坂本真樹先生が、女性ならではの視点で、現在の人工知能が目指す最終目標「感情を持つ人工知能」について、人と人工知能との融和の観点から解説しています。

TCP/IP解説書の決定版！　時代の変化によるトピックを加え内容を刷新！ 　本書は、ベストセラーの『マスタリングTCP/IP 入門編』を時代の変化に即したトピックを加え、内容を刷新した第6版として発行するものです。豊富な脚注と図版・イラストを用いたわかりやすい解説により、TCP/IPの基本をしっかりと学ぶことができます。プロトコル、インターネット、ネットワークについての理解を深める最初の一歩として活用ください。 第1章 ネットワーク基礎知識 第2章 TCP/IP基礎知識 第3章 データリンク 第4章 IPプロトコル 第5章 IPに関連する技術 第6章 TCPとUDP 第7章 ルーティングプロトコル（経路制御プロトコル） 第8章 アプリケーションプロトコル 第9章 セキュリティ 付録

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 コンピュータのアーキテクチャの最新の技術を取り込んだ改訂5版 　コンピュータアーキテクチャは，ソフトウェアを動かすためのハードウェア設計を指すもので，さらに計算速度を速くするための，効率的な方法の開発が常に続いている分野です． 　本書は前版の内容から進化した分野を加え，最新のスーパーコンピュータの富岳にも触れながらアーキテクチャについての技術全般を，基礎から学べるものです． 　改訂5版として最新の技術・動向に合わせており，これまでと同様に大学等での利用を考えて基礎は初学者でも理解できるよう，また企業研修でのテキストとしても利用できるようにもなっています． 1章　コンピュータの発展とアーキテクチャ 2章　コンピュータアーキテクチャの基礎 3章　コンピュータのアーキテクチャの実現 4章　高性能コンピュータのアーキテクチャ 付録 演習問題解答 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ５００以上の資格を持つ資格ソムリエが送る合格のトリセツ！ 　本書は情報処理技術者試験の「ITストラテジスト」の受験対策書です。 　著者は、情報処理技術者試験だけではなく、数多くの資格試験を持つ資格ソムリエとして、資格取得や勉強方法のアドバイスなど、数多くメディアにも出演されています。 　本書は、ITストラテジスト（午前Ⅱ、午後Ⅰ・Ⅱ）の合格に必要な勉強方法や資格試験の攻略法を数多く盛り込んだ1冊です。特に、難関とされる午後Ⅱ試験においては、「問題を読む」→「解答を組み立てる」→「肉付け」→「書く」といった一連のプロセスについて、著者の思考回路を順を追って細かく解説しているので、問題の読み方や解答の書き方が手に取るようにわかります！ 　本書のルールを使って、合格を勝ち取りましょう！ 1章　午前Ⅱ 　1-1　経営戦略 　1-2　マーケティング 　1-3　技術経営 　1-4　システム戦略 　1-5　システム企画・要件定義 　1-6　システム調達 　1-7　情報化投資 　1-8　その他システム関連用語 　1-9　企業活動 　1-10　ビジネス全般 　1-11　セキュリティ関連 2章　午後Ⅰ 　2-1　午後Ⅰ試験攻略のポイント 　2-2　過去問を解いてみる① 　2-3　過去問を解いてみる② 　2-4　過去問を解いてみる③ 　2-5　過去問を解いてみる④ 3章　午後Ⅱ 　3-1　午後Ⅱ試験攻略のポイント 　3-2　午後Ⅱ試験攻略の対策 　3-3　問題の読み方と解き方 　3-4　過去問を解いてみる① 　3-5　過去問を解いてみる②

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

アジャイルなチームの育て方を学ぼう ソフトウェア開発手法の一つである「アジャイル開発」。本書は、アジャイルコーチ（アジャイル開発を実践するチームにおける、メンバーの指導者）のあり方について、実用的な側面から解説したRachel Davies and Liz Sedley, “Agile Coaching”（The Pragmatic Programmers, LLC 2009）の翻訳書です。 チームを改善するためのヒントや効果的なミーティングの方法などを実践的に解説しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 教育現場のデータを活かすために！ 　本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説するものです。 　中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。 　本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。 　教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。 【準備編】 第1章　Rの使い方 【基本編】 第2章　記述統計―テスト結果の概要を知りたい 第3章　層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい 第4章　t検定―2つのテスト結果を比較したい 第5章　分散分析・多重比較―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい 第6章　効果量―指導法による成績の違いを調べたい コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい 第7章　相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい 【発展編】 第8章　回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい 第9章　因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい 第10章　構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい コラム 潜在ランク理論―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい 第11章　クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！ 　様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。 　そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。 第I部 多変量解析の基礎 第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理 第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング 第II部 量的変数の説明・予測 第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析 第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析 第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル 第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析 第III部 心理尺度の分析 第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析 第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析 第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析 第IV部 質的変数の説明・予測 第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル 第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析 第V部 個体と変数の分類 第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析 第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析 第VI部 多変量解析を使いこなす 第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画 第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 データの要約からモデル解析まで、簡単クッキング！ 本書は、R＆RStudioを使ったデータ分析の新しい入門書です。連続データやカテゴリデータの要約、シミュレーションや統計的検定の考え方、ベイズ解析、モデル解析までを、レシピのスタイルで手順を追って画面操作、ソースコード入力、出力された数値やグラフの解釈方法などを説明します。データ分析が必要となるシーンや具体例を都度示しながら解説していますので、Rや統計学についてはじめて学ぶ方も安心して読み進めることができます。 Part 1　カルビが売れ残りすぎる×連続データの要約 Part 2　アンケートが雑すぎる×カテゴリデータの要約 Part 3　思い込みが激しすぎる×ベイズ解析のコンセプト Part 4　室温が変わりすぎる×モデル解析 Part 5　説明が後ろすぎる×R&RStudioの基本と補足

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 論文執筆や学会発表のための統計解析手法が、しっかり身に付く！ 国際的なEBM (Evidence-Based Medicine) の潮流をうけ、各医学雑誌は研究の再現性について非常に厳しい目で論文を審査するようになってきました。そのため、正しい統計リテラシーに基づき精確なデータ分析や統計解析を行うこと、また、その結果をわかりやすく可視化し表現することは、臨床医・研究者にとって不可欠といえます。 本書は、統計学の基本事項を学んだ方が実践的な統計解析を行うための橋渡しとなるような内容で構成しました。統計解析のツールとして、プログラミング言語Rとその統合環境RStudioを採用し、Rの導入のハードルが低くなるよう配慮しています。また、事例ごとに、データ分析や統計解析の手法と考え方、Rの記述、分析・解析結果の表現をその都度解説し、統計解析の考え方と関連するRのスキルをまとめて、手を動かしながら実践的に身につけることができる流れとしました。 1章　RとRStudioの準備や基本操作 2章　データの読み込みと前処理 3章　変数の種類と記述統計 4章　統計的仮説検定 5章　回帰モデル 6章　多変量回帰モデル 7章　結果のアウトプット 付録 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。 人気ブログ「Geekなぺーじ」の管理人である著者らによる、非常に身近でありながらその全容をとらえることが難しいインターネットという存在を、わかりやすい切り口で解説したものです。 インターネットってそもそも何？　という疑問に、従来の教科書や読み物とは別のアプローチ方法で、身近な話題と公開された情報や論文などをもとにわかりやすく解説した書籍です。

アジャイル開発とは何だったのか、その原点を再考する新訳 優れた技術力と良好な人間関係をもってしてソフトウェア開発を成功に導く、ケント・ベックによるXP（エクストリームプログラミング）のすべてを集約した名著“Extreme Programming Explained: Embrace Change” の新訳版。アジャイル開発の原点を知る、必読の一冊です。 ★このような方におすすめ エクストリームプログラミング（XP）の実践を考えている、ソフトウェア開発プロジェクトのマネージャ・リーダー・チームリーダー。 よりよく仕事がしたいと考えているプログラマ。 ピアソン版のXPの読者

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 実験、調査、検査などで得たデータに統計モデルを用いて解析する手法を例題でやさしく解説します。 　本書では対象データに適した統計分布、つまり統計モデルを適用し、解析する方法を基礎から説明します。この場合、「最小二乗法」は使えないため、「最尤法」を使います。データに合った統計モデルを使うことで、より精度の高い予測、判断ができます（この解析するプロセスを統計モデリングとよぶ）。さらに、この解析手法はベイズ統計学に繋がっていきます。 はじめに 第1章　データ解析のための準備 1.1　四則計算と対数・指数計算 1　四則演算 2　指数と対数 1.2　条件（場合）分け 1.3　順列と組み合わせ 1.4　集合 解答 第2章　統計および確率 2.1　データ 2.2　度数分布表とヒストグラム 2.3　データの代表値 1　平均 2　中央値 3　最頻値 4　分散 2.4　事象と確率 2.5　確率の性質 2.6　条件付き確率 2.7　独立事象 2.8　確率変数 1　確率変数とは何か 2　確率変数の平均と分散 3　確率変数の加法と乗法 解答 第3章　確率分布 3.1　離散型確率分布 1　ベルヌーイ分布 2　二項分布 3　ポアッソン分布 4　負の二項分布 5　多項分布 6　超幾何分布 3.2　連続型確率分布 1　正規分布 2　対数正規分布 3　指数分布 4　ワイブル分布3 5　ガンマ分布 6　ベータ分布 7　一様分布 3.3　確率分布に基づくデータの捉え方 3.4　代表的な確率分布の平均と分散 3.5　確率分布の近似 1　二項分布の正規分布への近似 2　ポアッソン分布の正規分布への近似 3　超幾何分布の二項分布への近似 解答 第4章　確率分布へのデータのフィッティング：最尤法 4.1　確率分布へのデータのフィッティング 4.2　モーメント法 4.3　最尤法 1　最尤推定量の求め方 2　パラメーターの存在範囲 3　各種確率分布の適用 解答 第5章　統計モデルの適用 5.1　統計モデルとは何か 5.2　計数データと計量データ 5.3　離散型および連続型統計モデル 5.4　代表的な統計モデルの特性 1　二項モデル 2　ポアッソンモデル 3　負の二項モデル 4　正規モデル 5.5　統計モデルの選択 5.6　統計モデルの比較指標 5.7　尤度の重要性 5.8　まとめ：統計モデルの適用手順 1　対象とするデータの特徴の把握 2　データに適した統計モデルの選択 3　候補統計モデルによるデータ解析 4　最適な統計モデルの選択 5　統計モデルの検証 6　総合的判断 第6章　計数データの解析：単一条件下 6.1　二項モデルによる解析 6.2　多項モデルによる解析 6.3　ポアッソンモデルによる解析 6.4　負の二項モデル 6.5　離散型統計モデルの選択 6.6　正規モデルによる解析 6.7　0を含まない計数データの解析 6.8　0が過剰の計数データの解析 6.9　度数分布データの解析 解答 第7章　計量データの解析：単一条件 7.1　正規モデル 7.2　指数モデル 7.3　ワイブルモデル 7.4　連続型統計モデルの選択4 7.5　確率分布からの乱数データ生成 解答 第8章　複数条件下のデータ解析 Ⅰ 8.1　用量反応関係 8.2　回帰分析 8.3　統計モデル 8.4　最小二乗法 8.5　正規分布に基づいた単回帰分析 8.6　正規モデルによる重回帰分析 8.7　比率データの解析：ロジスティック回帰分析 8.8　計数データの解析 解答 第9章　複数条件下のデータ解析 Ⅱ 9.1　指数回帰モデル 9.2　ワイブル回帰モデル 9.3　回帰分析のポイント 解答 第10章　各種のデータ解析手法 10.1　ブートストラップ法 10.2　モンテカルロ法 10.3　応答曲面法Response Surface Method 解答 練習問題　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。 日本中のSEを沸かした名著『SEクライシス』が、4半世紀のときを超えて復刊！ SEとは何か？時代はSEに何を求めているのか？SEが奏でる「疑問」と「理想」の狂想曲。 《この25年で、SEの生態はどう変わったか？》 （以下は、発行当時の内容梗概です） 本書一冊でSEを取り巻くすべてがわかるよう解説！ 自分の業務実態や悲喜こもごもの人間ドラマを織りまぜ、SEの核心に迫っていく異色の読み物。コンピュータ社会において確固たる地位を持つSEの新しい側面が満載。４コママンガが秀逸。 越川 亘　著　須崎 一成　画 目次（一部） 1　ハートブレイクSE 2　手に職ってなぁに?? 3　SEの実態を知らないユーザー 4　SEへの過度の期待 5　ソフトウェアはハードウェアのおまけか？ 6　最近のソフトウェア技術動向へのキーワード 7　ソフト屋のハードウェア知らず 8　過度の専門的文化はシステム屋を殺す？ 9　SEの仕事ってなぁに？ 10　OJTは金稼ぎの場か?? 11　SEってブーム??　食べられる?? 12　神経質なら避けましょう 13　でもおもしろいよ 14　ユーザーSEの実態とは？ 15　意外と知られていないSEの実態 16　SEの仕事の行方は？ 17　プログラマーの次、SEの次 18　提案力と新技術企画力 19　社内コンサルタントへの道とキーマン 20　結局使うのは人間 21　絶対、絶対、一番になってやる 22　時のロストワールド?? 23　ある玩具メーカーSEと話をしたら、こんなもん？ 24　はてさて、実際のSE業務は？ 25　概要計画に入るまで 26　お客様は神様です、概要設計の日々 27　とっても大切基本設計 28　だからどーしたコーディング 29　まずは正常、単体テスト 30　もっと、もっと!!　結合テスト ほか

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 はたしてなぜ生成AIは嘘をつくのか？ ハルシネーションの原理とその対策を一からわかりやすく解説 　生成AIを利用する際に最も厄介な問題となるのがハルシネーション（hallucination）です．ハルシネーションは幻覚とも呼ばれる現象で，一見もっともらしいのに，まったく正しくない文章が生成されることをいいます．これによって，実際にはありもしない発言や事実が大量につくり出され，SNSなどで拡散されて私たちの社会や認識を大きくゆがめてしまっています．これからの情報系エンジニアにとって，ハルシネーションの対策に必要な知見やスキルは非常に重要です． 　本書では，ハルシネーションに挑むための土台となるべき自然言語処理や機械学習の基礎的な知識や，「言語の正しさ」に関する基本的な知見から解説しています．そして，これまで研究されてきたハルシネーションの検出方法や，LLMの学習方法および構造の改善，RAGや外部モデルの利用によるハルシネーション対策について解説しています．　AI関連の技術は日進月歩で進歩していますが，エンジニアにとって重要なことは流行に乗り遅れないことより，少しずつ自分の引き出しを増やしていくことであると考えられます．この観点から，本書では「スタンダードな手法への手っとり早い入門」という以上の価値を提供できるように心がけています． Chapter 1　自然言語処理の基礎 1.1　自然言語処理とは 1.2　トークン化と分散表現 1.3　言語モデル 1.4　自然言語処理の評価指標 1.5　言語の研究の歴史 Chapter 2　統計学と機械学習の基礎 2.1　帰　納 2.2　統計的推測 2.3　強化学習 2.4　さまざまな生成AI Chapter 3　TransformerとLLM 3.1　Transformer登場の背景 3.2　Transformerの内部構造 3.3　学　習 3.4　TransformerによるLLM 3.5　ChatGPT 3.6　さまざまな大規模言語モデル Chapter 4　ハルシネーションの基礎 4.1　ハルシネーションとは 4.2　事実性／忠実性 4.3　内在型／外在型 4.4　文や知識の正しさとは 4.5　ハルシネーションの発生源 4.6　ハルシネーションの検出と評価 4.7　ハルシネーションに関する評価ベンチマーク Chapter 5　ハルシネーションの抑制 5.1　学習データの改善 5.2　デコーディング方法の改善 5.3　モデル構造の改良 5.4　プロンプトエンジニアリング Chapter 6　外部知識活用にもとづく生成 6.1　検索を組み合わせた生成 6.2　疎ベクトル検索 6.3　密ベクトル検索 6.4　知識データベース 6.5　RAGの発展的な話題 6.6　ツール拡張生成

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ローカルLLMでファインチューニングとRAGを学ぼう！ 本書は、公開されている大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を使ってローカル環境に独自のチャットボットを構築することを目標に、LLM のファインチューニングと RAG (Retrieval Augmented Generation) の基礎と、そのプログラミングについて学ぶものです。 ChatGPTの台頭により、高性能なチャットボットへの期待が急速に高まっています。しかし、そのチャットボットの核となるLLMは基本的に言語モデルであるために、幻覚（誤った情報）を生成してしまいます。とくに、LLMはローカルな情報や最新の情報は持っていないため、それらに関する質問に対しては正しい回答が期待できません。また、ChatGPTのようにLLMが外部のサーバにある場合、自社データや顧客データを入力することには抵抗があると思います。 本書では、そういった課題を解決するために、公開LLMをファインチューニングしたり、公開LLMを使ったRAGを構築したりすることで、よりニーズに沿ったチャットボットを構築します。こういった調整を行って構築したチャットボットは、特定の分野について深く正確に回答してくれるようになります。 <本書のポイント> ・LLMについての基本事項を学べます。 ・LLMのファインチューニングの方法とRAGの構築方法を学べます。 ・解説したプログラムをウェブサイトで配布します。 はじめに／目次 第1章　大規模言語モデル 1.1 言語モデルとは 1.2 言語モデルとチャットボット 1.3 日本語特化のLLM 1.4 LLMの利用 1.5 この章で使用した主なプログラム 第2章　ファインチューニング：言語モデルの追加学習 2.1 基本的な学習の処理 2.2 Trainerの利用 2.3 訓練データをDatasetへ 2.4 collator 2.5 保存されたモデルからの文生成 2.6 Early Stoppingの導入 2.7 この章で使用した主なプログラム 第3章　Instruction Tuning：指示に基づくファインチューニング 3.1 Instruction Tuningとは 3.2 Instruction Tuningの学習データ 3.3 Instruction Tuningの学習データの作成 3.4 Instruction Tuningの実行 3.5 Instruction Tuningモデルによる文生成 3.6 この章で使用した主なプログラム 第4章　大規模言語モデルのファインチューニング 4.1 LoRA：低ランク行列によるファインチューニング 4.2 PEFT：効率的にファインチューニングするためのライブラリ 4.3 LoRAモデルによる文生成 4.4 QLoRA：LoRAに量子化を利用する ① 量子化とは ② bitsandbytesの利用 4.5 Prompt Tuning：プロンプトの効率的なチューニング法 4.6 この章で使用した主なプログラム 第5章　RAG：検索を併用した文生成 5.1 RAGとは 5.2 FAISSによるデータベースの構築 ① パッセージの作成 ② パッセージのベクトル化 ③ ベクトルデータベースの構築 5.3 RetrievalQAとOpenAIのLLMによるRAGの構築 5.4 RetrievalQAと公開LLMによるRAGの構築 ① プロンプトの作成 ② HuggingFacePipelineを利用したLLMの設定 ③ プロンプトの変更 5.5 RAGの各種パーツの変更 ① WikipediaRetrieverクラスの利用 ② Wikipediaからの自前データベースの作成 ③ Document LoaderとDocument transformersによるデータベースの作成 ④ キーワードデータベースの検索 ⑤ 量子化モデルの利用 5.6 HyDE：仮想的文書作成による検索法 5.7 RAGの性能向上のために検討するべき要素 5.8 この章で使用した主なプログラム 第6章　ChainlitによるGUIのチャットボット 6.1 インストール 6.2 Chainlitの基本プログラム 6.3 OpenAIのLLMを使ったチャットボットのGUI 6.4 公開LLMを使ったチャットボットのGUI 6.5 RAGを利用したチャットボットのGUI 6.6 Chainlitのサーバでの稼働 6.7 この章で使用した主なプログラム あとがき／索引／奥付

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 マンガとイラストで理論をつかみ、Excelで実践 　本書は計量経済学の入門書です。統計学を詳しく知らなくても、回帰分析がわかれば計量経済学は活用できます。本書は回帰分析の基本から紐解き、経済データの分析ができる計量経済学を使えるようにします。数式が苦手な方でも抵抗をもたいないよう、イラストと図解でわかりやすく解説します。 主な特徴 ・社会人が経済分析できるようになるための本。高校までの知識で理解できるようにする。 ・統計ソフトはExcelを想定する。 ・回帰分析を推計するところからスタートして、実用化への距離を縮める（すぐに役立つ）。 ・つかみとしてマンガを挿入します。 Prologue プロローグ コスプレな私と、本物の魔法使いさん！ 第1章　データを関連づける 第1章の課題 第2章　結果をどう評価するか 第2章の課題 第3章　式の工夫 第3章の課題 第4章　変数の工夫 第4章の課題 第5章　時系列分析 第5章の課題 第6章　機械学習への道 第6章の課題 第7章　仮想現実の世界 第7章の課題 Epilogue エピローグ appendix 付録　Excelの使い方

画像生成AIと著作権について、イラストレーター・エンジニア・弁護士の3人と一緒に考えよう 　画像生成AIの急速な一般化に伴い、学習データや出力された画像に関して、法的・倫理的な議論が行われています。本書では、イラストレーター・AI開発者・弁護士というそれぞれ異なる立場の3名が、AIイラスト周辺の権利や倫理について説明や議論を行います。 　画像生成AIと権利をめぐる議論には、著作権法を中心とした法律の知識と、生成系モデルを中心とした機械学習の知識、さらにイラスト制作の技術や当該分野における慣習などのクリエイティブ業界の知識という異なる3分野の知見が必要となります。また、新技術として社会実装されるためには、「適法か否か」という論点だけでなく、「倫理的に正しいといえるのか」「ビジネスとして成立しうるのか」など、複数の視点からの問題提起が必要となります。 　本書では、3分野における基礎知識を説明しながら、画像生成AIの課題と可能性を指摘していきます。画像生成AIの学習データや出力に対して疑問をもっている方や、逆に画像生成AIを利用しており商用利用も考えている方など、立場問わず生成AIに関心のある方を広く読者対象として想定しています。 <本書のポイント> ・立場の異なる3人のプロが、50の質問に対して回答します ・画像生成AIをめぐる問題を広く取り上げ、法だけでなく倫理やビジネスなど複数の側面から議論します Chapter 1　画像生成AIと著作権の基本 Chapter 2　生成モデルと著作権 Chapter 3　学習データをめぐる問題 Chapter 4　生成AIをめぐるトラブルと対処法 Chapter 5　画像生成AIの課題と未来 補論 著作権法の基本

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 機械学習エンジニアが知らないでは済まされない知財と契約の基礎知識をコンパクトに、わかりやすく整理 本書は、エンジニア・研究者、学生を対象に、知らないでは済まされない機械学習にかかわる知財と契約の基礎知識をコンパクトに、わかりやすくまとめた書籍です。 GoogleやAppleの創業者がエンジニアであり、スタートアップ企業から始まっているように、いまや、そして特に機械学習に関連する分野では、エンジニア自身が知財活動や法務活動に積極的にかかわることが必要不可欠です。いいかえれば、何かことが起こればエンジニア自身が矢面に立たされたり、少なくとも責任の一端をとらされたりすることは避けられません。 本書は、このような背景を踏まえて、機械学習の研究開発に関連してエンジニアが知っておくべき法律的な考え方や知識を、主に実務的な観点を交えつつ、一から丁寧に解説しています。 第1章　AI・データと法的な保護 第2章　契約－当事者のインセンティブのデザイン 第3章　AI・データと特許 第4章　専門家とのコラボレーション 第5章　OSSと知的財産権

本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処理手続きやプログラム例（C言語）を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを具体的に理解できるように紹介していきます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 イラストを使って初心者にわかりやすく解説!! 　現在扱われている各種機械学習の根幹とされる「ボルツマン機械学習」を中心に、機械学習を基礎から専門外の人でも普通に理解できるように解説し、最終的には深層学習の実装ができるようになるまでを目指しました。 さらに機械学習の本では、当たり前になってしまっている表現や言葉、それが意味していることを、この本ではさらにときほぐして解説しています。

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 TCP/IPプロトコルの動作を実験プログラミングで学ぶ！ TCP/IPの動作メカニズムの詳細を理解するには、実際に動作を確認するためのプログラム作成し、解析することが最良の方法といえる。 この本では、IP、TCP、UDP、ICMP、IP(v6)などのヘッダを直接操作したり、生成するプログラムの作成をとおして、これらのプロトコルのもつ性質、メカニズムの本質を理解していく。 プログラムはC言語対応、OSは、FreeBSD、Linux対応。実験プログラムをとおしてプロトコルの詳細を学ぶのに最適の1冊。 2001年8月に発行された初版を、現状に合わせて改訂し、第2版として発行するもの。 第1章　TCP/IPプロトコルスタック入門 第2章　TCP/IPプロトコルとヘッダの構造 第3章　ソケット 第4章　パケットモニタリング実験 第5章　TCP/IP通信の識別 第6章　ARPの実験 第7章　IPとICMPの実験 第8章　TCPの実験 第9章　IPv6による通信実験

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 料理を支える自然言語処理と画像処理を学ぼう！ クックパッドや楽天レシピなどのレシピサービスは、多くの方にとってなじみ深い、日常的に使用するものです。ほかにも、写真を撮るだけで食事が記録できるアプリや、トレーに載せた食品をスキャンすると精算ができる画像認識型のレジなど、身の回りには食に関係する情報技術が多数存在します。 本書は、そういったレシピや料理画像を題材として、言葉や画像を扱う技術について解説します。 たとえばクックパッドには、投稿されたレシピの文章を解析して、自動的にカテゴリ分けする機能があります。これには、自然言語処理という言葉を扱う技術が活用されています。 また、上で触れた食事が記録できるアプリなどには、投稿された料理写真を解析して、自動的に料理を認識する機能があります。これには、画像処理という画像を扱う技術が活用されています。 こういった自然言語処理や画像処理の技術を概説したのち、研究や開発に使用できるデータセットや、実際のサービスにおける活用事例を紹介します。さらに、自然言語処理と画像処理を複合的に用いる、クロスモーダルな処理についても紹介します。 また、最後には、自然言語処理や画像処理をより深く学びたい方に向けて、推薦図書の案内も掲載しています。 「まさに料理に関する情報サービスの開発に携わっている！」という方にはもちろんですが、これから自然言語処理や画像処理を学びたい方、言語と画像のクロスモーダルな処理について学びたい方、新しい研究テーマやサービス開発のアイデアを見つけたい方、さらには単純に料理とAIという組み合わせに興味のある方まで、技術に興味のある方には幅広く楽しんでいただける内容です。 第1章 はじめに――なぜ料理と情報処理なのか？ 第2章 料理と自然言語処理 第3章 料理と画像処理 第4章 料理とクロスモーダル処理――複合的なアプローチ 第5章　おわりに――料理と情報処理のこれから

※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。 ※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。 バージョン管理ツールGitは、高機能な反面、望みどおりの結果を得るには少し慣れが必要です。本書は、Gitを使っていて実際によく出会う状況やワークフローを例に、基本的な使い方からその先まで、場面に応じた使い方を解説します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 深層学習でネットワークを解析する世界最前線の研究を1冊で学ぶ！ 　深層学習をグラフ（ネットワーク）で表される構造データに対して適用するための研究が盛んになっています。それが、本書で解説するグラフニューラルネットワークです。グラフ中の頂点やグラフ全体を高精度に分類できれば、高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類、さらには新型コロナウイルス（COVID-19）への対処のための応用なども期待できる、世界最前線の研究です。 　本書では、グラフニューラルネットワークの基本的な知識および研究事例について説明し、PyTorchによる実装について紹介するとともに、今後の学習のための情報源についても解説します。Google Colaboratoryで解説するとともに、サンプルコードもついています。 まえがき 第1章　グラフニューラルネットワークとは 　1.1　はじめに 　1.2　グラフを対象とした畳み込み 　1.3　グラフを対象とした機械学習タスク 　　1.3.1　ノード分類 　　1.3.2　グラフ分類 　　1.3.3　リンク予測 　　1.3.4　グラフ生成 　1.4　グラフニューラルネットワークの応用 　　1.4.1　画像認識 　　1.4.2　推薦システム 　　1.4.3　交通量予測 　　1.4.4　化合物分類 　　1.4.5　組み合わせ最適化 　　1.4.6　COVID-19とグラフニューラルネットワーク 　まとめ 第2章　グラフエンベディング 　2.1　グラフエンベディング手法の概観 　2.2　次元縮約に基づく手法 　2.3　グラフ構造に基づく手法 　　2.3.1　DeepWalk 　　2.3.2　LINE 　　2.3.3　node2vec 　　2.3.4　GraRep 　2.4　ニューラルネットワークに基づく手法 　まとめ 第3章　グラフにおける畳み込み 　3.1　グラフ畳み込みにおけるアプローチ 　3.2　Spectral Graph Convolution 　　3.2.1　フーリエ変換 　　3.2.2　グラフラプラシアン 　　3.2.3　ChebNet 　　3.2.4　GCN 　3.3　Spatial Graph Convolution 　　3.3.1　PATCHY-SAN 　　3.3.2　DCNN 　　3.3.3　GraphSAGE 　まとめ 第4章　関連トピック 　4.1　グラフオートエンコーダ 　4.2　GAT 　4.3　SGC 　4.4　GIN 　4.5　敵対的攻撃 　4.6　動的グラフのエンベディング 　4.7　時空間グラフ畳み込みネットワーク 　4.8　説明可能性 　まとめ 第5章　実装のための準備 　5.1　Python 　5.2　NumPy 　5.3　SciPy 　5.4　pandas 　5.5　Matplotlib 　5.6　seaborn 　5.7　Scikit-learn 　5.8　t-SNE 　5.9　Jupyter Notebook 　5.10 Google Colaboratory 　まとめ 第6章　PyTorch Geometricによる実装 　6.1　PyTorch 　　6.1.1　データセット 　　6.1.2　モデル 　　6.1.3　損失 　　6.1.4　最適化 　6.2　PyTorch Geometric入門 　　6.2.1　PyTorh Geometricとは 　　6.2.2　類似ライブラリとの比較 　　6.2.3　PyTorch Geometricによるグラフのデータ構造 　　6.2.4　よく使われるベンチマークデータセット 　　6.2.5　ミニバッチ 　　6.2.6　データ変換 　　6.2.7　グラフの学習手法 　6.3　PyTorch Geometricによるノード分類・グラフ分類 　　6.3.1　PyTorch Geometricによるエンベディング 　　6.3.2　PyTorch Geometricによるノード分類 　　6.3.3　PyTorch Geometricによるグラフ分類 　まとめ 第7章　今後の学習に向けて 　7.1　書籍 　7.2　サーベイ論文 　7.3　動画 　7.4　リンク集など 　7.5　Open Graph Benchmark 　まとめ おわりに 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 大規模言語モデル（LLM）の本質の解説 　生成AIの1つである大規模言語モデル（LLM）は、言語を操る数理モデルの1つのあり方です。LLMを活用するシステムの研究・開発は、その不確実性の高さや制御の難しさから、多くの試行錯誤を要します。そのため、より効率的に、より効果的に課題解決をするためには、LLMがテキストを生成する仕組みの理解や、LLMを強化する方法論に向き合うことは欠かせません。また同時に、言語をつかさどる暗黙的な規則性を炙り出す、LLMとは異なるタイプの数理モデルにも目を向けるべきでしょう。これらの知見は、地に足のついた試行錯誤へと繋がります。 　上記のような知見は、計算言語学という領域で蓄積されています。本書は、LLM時代における計算言語学の「言語の理論としての側面」と、「言語の工学としての側面」に着目した入門書です。本書により、LLMをはじめとする言語の数理モデルが読者の皆さまの手札の1つとなり、より多くの実務的課題・学術的課題が解き明かされることを願います。 第1章　自然言語の数理 1.1　計算言語学とは 1.2　言語の理論としての計算言語学 1.3　言語の工学としての計算言語学 1.4　まとめと本書の構成 第2章　形式的手法による言語学 2.1　意味現象 2.2　依存型意味論序説 2.3　未指定型による形式証明の制御 第3章　大規模言語モデルの仕組み 3.1　言語モデルによるテキストの生成 3.2　大規模言語モデルのパイプライン 3.3　Transformerの機構 3.4　大規模言語モデルの学習 3.5　大規模言語モデルの評価 3.6　データセットの作成方法 3.7　次章へ向けて 第4章　大規模言語モデルは何を理解しているか 4.1　注意機構の分析 4.2　プロービング 4.3　Logit lens：語彙空間への射影 4.4　次章へ向けて 第5章　大規模言語モデルの実用 5.1　大規模言語モデルの軽量化・高速化 5.2　RAG：大規模言語モデルの知識拡張 5.3　LLMエージェント：自律・推論・動態 付録　数学と機械学習の基礎 参考文献

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説 　本書は，ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説した書籍です． 　ゲームAI研究は従来より，AIの社会実装における重要な示唆を与えるものとして大きな役割を果たしてきました．特に近年，深層学習の登場により注目を集める分野になっています．しかし，すべての情報を得られない不完全情報ゲームや実環境の外乱が結果を大きく左右するスポーツ等の不確定ゲーム，コミュニケーションがゲームの勝敗に大きな影響を与えるコミュニケーションゲームなど，まだまだ多くのゲームで人間を超えるゲームAIをつくることが困難な分野もあります．さらに，AlphaGoZeroが人間のプロを超越したとされる完全情報ゲームの囲碁でも，囲碁AIが陥ってしまう穴が見つかっています． 　また，人間を超越したゲームAIが人間と共存するために求められる人間らしさや楽しさの理解，これからのデジタルゲームに求められるゲームデザインとゲームAI，ゲーム体験の評価手法および人間の認知機能の理解なども課題として残されています． 　本書は，これまでのゲームAI研究の理解の上に，これからゲームAI研究をする人にとってヒントとなるエッセンスの詰まった必読書です． CHAPTER 1　ゲームと知能研究 1.1　知能研究におけるゲーム 1.2　ゲーム研究のメインストリーム 1.3　ゲーム研究の残された課題 CHAPTER 2　不完全情報ゲーム 2.1　CFR 2.2　ガイスター 2.3　大貧民 2.4　ポーカー 2.5　不完全情報ゲームのゲームAIの可能性 CHAPTER 3　不確定ゲーム 3.1　バックギャモン 3.2　バックギャモンのゲームAI 3.3　ゲームAIの評価の可視化 CHAPTER 4　コミュニケーションゲーム 4.1　ゲームにおける社会的相互作用 4.2　Hanabi 4.3　人　狼 CHAPTER 5　実環境のゲーム 5.1　カーリング 5.2　測定データの処理 5.3　研究事例 5.4　実環境で人間プレイヤを支援する技術 5.5　実戦運用と課題 5.6　ミニ四駆AI 5.7　ミニ四駆AIの技術と課題 CHAPTER 6　ゲームデザイン 6.1　ゲームにおけるゴール 6.2　ルール設定 6.3　ゲームデザインの表現 6.4　レベルデザイン 6.5　難易度の調整 CHAPTER 7　メタAIとプロシージャル コンテンツ ジェネレーション 7.1　メタAI，PCG，機械学習 7.2　メタAIとは 7.3　アルゴリズムによるPCG 7.4　機械学習を用いたPCG 7.5　学習を含んだMCS-AI動的連携モデル CHAPTER 8　人間らしさと楽しさの演出 8.1　人間らしさのさまざまな側面 8.2　ゲームの要素とAI技術 8.3　ゲームAIに求められる人間らしさ 8.4　人間プレイヤの人間らしさ 8.5　人間らしさの実装方法 8.6　人間プレイヤの感じ方のモデリング 8.7　実例（FPS，スーパーマリオブラザーズ，囲碁，不確定ゲーム） CHAPTER 9　ゲーム体験の評価 9.1　AlphaZero以後のゲームAI研究 9.2　主観的事項の評価・計測手法 9.3　楽しさの評価 9.4　今後の課題 CHAPTER 10　人間の認知機能とスキルアップの原理 10.1　スキルアップの原理 10.2　熟達にともなう潜在化と自動化 10.3　熟達者の認知特性の実例 10.4　熟達者の脳 CHAPTER 11　認知研究とAIの人間への影響 11.1　ゲームと認知研究 11.2　ゲームの認知科学的研究 11.3　生体データの計測と解析 11.4　ゲームによる学習支援 11.5　人間を超えるゲームAIの反響 11.6　将棋界に起こった変化と邂逅 11.7　囲碁AIが囲碁界に与えた影響 11.8　eスポーツとゲームAI 11.9　人間の知を超えたゲームAIとその応用

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ゲームAI手法を技術開発に必要な基礎的な内容から解説！ 本書は、最近のゲームAI手法をさまざまな実例で解説するとともに、実際にゲームAIを構築できるような技法の習得を目指します。さらに、人工知能の最新の話題として、人間らしいゲームAIや深層学習、機械学習、強化学習についても解説しています。 第1章　パズルとゲームのAI今昔物語 第2章　パズルを解くAI 第3章　制約従属のパズルと非単調な推理 第4章　ゲームを解くAI 第5章　学習・進化とゲームAI 第6章　ゲームAIと人間らしさ 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 カメラマンによるアートなゲーム機アルバム 本書はビデオゲームの勃興期からPS5までの各ゲーム機を撮り続けたカメラマンによるフォトグラフィックヒストリーです。カメラマンならではの精緻で美しい写真を主に、コメントや簡単なスペックがまとめられており、特にゲーム開発者、ゲームファン、収集家、研究者の方々にお勧めする保存版です。 原書：Evan Amos, THE GAME CONSOLE 2.0,No Starch Press Inc.,2021 第1世代　1972年Magnavox Odyssey～ 第2世代　1976年Fairchild Channel F～ 第3世代　1983年Sega SG-1000～ 第4世代　1987年NEC PC Engine～ 第5世代　1993年FM Towns Marty～ 第6世代　1998年Sega Dreamcast～ 第7世代　2004年PlayStation Portable～ 第8世代　2007年Apple iOS～ 第9世代　2017年Nintendo Switch～PS5 レトロなゲームを楽しむ Missing System アクセサリやバリエーション

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 「とにかくわかりやすい！」だけじゃなく、ワクワクしながら読める！ 本書は一般ユーザー向けのサイバーセキュリティの入門書です。前半は専門家以外でも知っておくべき内容として、身近なリスクとその対策を概説します。後半ではより専門的な内容に踏み込み、攻撃や防御で使われる技術や、セキュリティ設計の考えかたなども紹介します。 難易度は「セキュリティの入門書が難しくて読めない」という人でも通読できるものです。身近な被害事例を取り上げたり、自分一人でいますぐ始められるセキュリティ対策を紹介したりするので、専門知識がない方でも教養としてセキュリティの知識を身につけることができます。 ＜こんな方におすすめ＞ ◎日常生活や会社・学校でスマホやPCを使う学生、社会人 ◎IT系の企業や部署に就職や転職が決まった方 ○一般ユーザー向けのセキュリティ講習担当者 ○スマートフォンやタブレットの安全な使い方を教える必要がある親、教員 はじめに 　この本で学べること 　この本の読者対象 　この本の構成 目次 Chapter 1　サイバーセキュリティはなぜ必要なの？ 　サイバーセキュリティを学ぶ理由 　　1 生活はサイバー空間とつながっている 　サイバー攻撃による身近な被害 　　2 預金がネット経由で奪われる 　　3 データを人質に身代金を要求される 　　4 顧客の個人情報を流出してしまう 　　5 公共交通機関への攻撃 　　6 ネットショップで買いものができなくなる 　　7 ペースメーカーが勝手に操作される Chapter 2　サイバー攻撃のしくみを理解しよう 　典型的なサイバー攻撃の手口 　　8 攻撃は騙すことから始まる 　　9 典型的な手口① ソーシャルエンジニアリング 　　10 典型的な手口② フィッシング 　　11典型的な手口③ マルウェア 　システムの脆弱性とその悪用 　　12 ハッキングってなんだろう？ 　　13 脆弱性ってなんだろう？ 　　コラム　マルウェアに感染してしまったら 　　14 脆弱性を悪用する攻撃 　インターネットのしくみ 　　15 インターネットを支えるプロトコル 　　16 TCP/IPがもたらすメリットとデメリット Chapter 3　サイバーセキュリティの基本的な考えかた 　サイバーセキュリティの定義 　　17 情報セキュリティとサイバーセキュリティ 　情報セキュリティの三大要素 　　18 CIA ＝機密性、完全性、可用性 　　19 機密性と機密性に対する攻撃 　　20 完全性と完全性に対する攻撃 　　21 可用性と可用性に対する攻撃 　セキュリティの基本要素① 認証 　　22 認証ってなんだろう？ 　　23 認証の種類 　セキュリティの基本要素② 認可 　　24 認証と認可はどう違う？ 　　25 認可（アクセス制御）の種類 　セキュリティの基本要素③ 暗号化 　　26 暗号化ってなんだろう？ 　セキュリティの基本要素④ 監視、検査、遮断 　　27 監視ってなんだろう？ 　　コラム　ネットワークの構造と防御システム 　　28 攻撃を検知し遮断するシステム 　セキュリティの基本⑤ 管理と統制 　　29 組織と人を管理しよう 　　30 法律と制度による制約 　セキュリティ設計のための原則 　　31 最小特権ってなんだろう？ 　　32 多重防御と多層防御 　　33 脅威を分析する 　　コラム　個人情報と特定個人情報 　　34 隠すだけでは安全ではない Chapter 4　情報を守るしくみを知ろう 　暗号 　　35 通信は暗号で守られている 　　36 現代暗号のしくみ 　　37 さまざまな暗号の種類 　　38 暗号は何年経っても絶対に解けないのか？ 　ハードウェアやOS による保護 　　39 外部からの改変を防ぐデバイス 　　40 絶対に信頼できる最初の基点 　　41 セキュアOSってなんだろう？ 　セキュリティのためのテスト 　　42 脆弱性を見つけるテスト 　　コラム　サイバーセキュリティ関連のいろんな資格 　　43 ブラックボックステストの手法 　　44 鍵の開いた入口がないか見つけよう 　さまざまな検知技術 　　45 悪性のファイルを見つける 　　46 ネットワークからの攻撃を検知する Chapter 5　サイバー攻撃のしくみを知ろう 　パスワードに対する攻撃 　　47 みんなパスワード認証をやめたがっている 　　48 総当たり攻撃 　　コラム　パスワード変更はどうして面倒なのか？ 　　49 辞書攻撃 　　50 アカウントリスト攻撃 　DoS/DDoS 攻撃 　　51 Dos攻撃とDDos攻撃 　　52 DDos攻撃への対策 　インジェクション攻撃 　　53インジェクション攻撃ってなんだろう？ 　　コラム　サイバーセキュリティの知識はいつ必要になる？ 　　54　データベースやOSのための言語 　　55 インジェクション攻撃のしくみ 　　56インジェクション攻撃への対策 　バッファオーバーフロー攻撃 　　57　メモリのしくみ 　　58バッファを溢れさせる① 異常終了 　　59バッファを溢れさせる② アドレスの書き換え 　　60バッファオーバーフローへの対策 おわりに 　自分でできるサイバーセキュリティ対策のまとめ 　この本で説明したサイバー攻撃のまとめ 　サイバーセキュリティの用語や考え方のまとめ 　読書案内 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。 CNNとViTによる画像認識を本格的に学ぶために！ 本書は、深層学習（ディープラーニング）に基づく2つの技術、畳込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformer（ViT）を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説するものです。 画像認識技術は、顔認証や異常検知など、現代社会に欠かせない技術として広く応用されており、研究開発も盛んに行われています。本書では、確かな理解のもとに画像認識技術の研究開発が可能となるよう、前半において理論的な基盤（深層学習の基本事項、畳込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT））を、紙数を割いてわかりやすく解説していきます。また後半では、画像認識の基本的手法である物体検出と領域分割、学習データの大規模化に欠かせない自己教師あり学習を実例とともに解説し、最終章では今後ますます重要になると見込まれるVision and Languageのマルチモーダル処理を詳細に扱います。 全体を通して、擬似コードなどでアルゴリズムを把握できるようにしたほか、Python（PyTorch）のサンプルコードも用意し、読者自身が手を動かして画像認識を実践することができるようにしました。 第1章　画像認識の概要 第2章　深層学習の基礎 第3章　畳込みニューラルネットワーク 第4章　Vision Transformer（ViT） 第5章　物体検出 第6章　領域分割 第7章　自己教師あり学習 第8章　画像と自然言語

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 小規模システムからIoTをはじめよう！ 　本書は、研究や共同研究において、実際にIoTシステムを実用化している著者が、小規模なIoTシステム（振動感知システム）構築の試作および実際にIoTを導入・運用するために必要な知識を網羅的に解説した、IoTの実践的な入門書です。 　まず小規模なIoTシステムを構築したうえで，個別の技術解説を進めるので ・IoTとはどのようなものか、どのように使うのか、役立つのか がとくにわかりやすくなっています。 ・IoTにおいて、ハードウェア・ソフトウェア両方の視点からみたシステム開発のノウハウ ・（ソフトウェア／ハードウェア）エンジニアが、専門外の部分を補完しながら開発するための情報 などを提供します。 　身近な対象であれば結果もすぐに得ることができ、IoTがどんなものかを、自社の製品、システムに役立ちそうかがよくわかる内容になっています。 1章　IoTは誰でも試せます（You can do IoT!） 2章　IoTの基礎知識 3章　データ分析（機械学習）で目的を達成する 4章　サーバーでデータを受信・保持・処理する 5章　多様な通信手段を組み合わせてデータを送出する 6章　プロセッサーで現場での通信・データ処理を実現する 7章　センサーで状況・状態を計測する 8章　適切な電源供給の重要性 9章　発展的に実践するために 10章　実践内容の解説と拡張

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 エヌアイデイ流スクラムのトリセツ＆スクラムの品質管理 【雛型】プロジェクト計画書兼報告書解説付き 　本書は、筆者が実施してきたスクラム開発の経験を基に、「これからスクラム開発プロジェクトに参画しようとしているが、どのように進めてよいかよくわからない方」や、「すでにスクラム開発に従事しているが、あまりうまくいっていない方」のために開発の進め方やアプローチの方法を具体的にガイドしているものです。プロジェクト計画書の雛形も掲載しており、共通認識としてスクラムチームで活用参照してほしい書籍です。 発刊にあたって はじめに 第1部 アジャイル開発の基礎 第1章　アジャイル開発とは 1.1 なぜアジャイル開発が求められるのか 1.2 アジャイルソフトウェア開発宣言とその意図 1.3 アジャイル宣言の背後にある原則 1.4 ウォータフォール開発とアジャイル開発との違い 第2章　アジャイル開発の手法 2.1 アジャイル開発の手法と特徴 2.2 開発手法の適用状況 第3章　スクラム開発 3.1 スクラム開発とは 3.2 スクラム開発の理論 3.3 スクラム開発の価値基準 3.4 スクラム開発の流れとフレームワーク 3.5 スクラム開発の進め方 第4章　スクラム開発での契約 4.1 契約の前に 4.2 契約形態について（請負契約と準委任契約） 4.3 顧客と当社の役割分担 4.4 契約前チェックリスト 第2部 開発の現場 第5章　受　　注 5.1 契約前の合意および確認事項 5.2 見積りおよび契約 第6章　計画・立ち上げ 6.1 スクラムチームの編成と立ち上げ計画策定 6.2 インセプションデッキ作成 6.3 プロダクトバックログ作成 6.4 プロダクトバックログ見積り 6.5 初期リリース計画 6.6 スプリント準備 6.7 プロジェクト計画書の作成 第7章　スクラム開発のフレームワーク 7.1 スプリントプランニング 7.2 開発（技術プラクティス） 7.3 デイリースクラム 7.4 問題・障害・リスクの共有 7.5 進捗管理 7.6 スプリントレビュー 7.7 スプリント・レトロスペクティブ 7.8 リリース 7.9 プロダクトバックログ・リファインメント 第8章　品質管理 8.1 スクラム開発での品質の考え方 8.2 品質管理活動 8.3 品質データの収集および分析について 第9章　終 結 9.1 プロジェクトの実績評価とふりかえり 9.2 プロジェクト完了報告 9.3 プロジェクト実績の保管 第3部 各種資料 資料1　インセプションデッキの作り方・注意点 項目1：我われはなぜここにいるのか 項目2：エレベーターピッチを作る 項目3：パッケージデザインを作る 項目4：やらないことリストを作る 項目5：「ご近所さん」を探せ 項目6：解決案を描く 項目7：夜も眠れなくなるような問題は何だろう 項目8：期間を見極める 項目9：優先順位は？ 項目10：何がどれだけ必要なのか 資料2　プロジェクト計画書の解説 1 管理表 2 体制 3 リスク管理 4 予算・要員計画 5 マスタスケジュール 6 進捗管理 7 品質管理 8 完了報告書 資料3 【雛型】プロジェクト計画書兼報告書 資料4 見積リスク評価表 資料5 スクラム開発プロセス俯瞰図 資料6 スクラムの実例紹介 1 プロジェクトの背景 2 プロジェクトの概要 3 インセプションデッキ 4 プロダクトバックログ 5 スプリントバックログ 6 デイリースクラム 7 スプリントレビュー 8 レトロスペクティブ 資料7 用語集 参考文献 あとがき

※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。 ※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。 ソフトウェアエンジニアリング・スタンダードの第9版 「ソフトウェア技術者なら、この財産を活用しない手はない」とマイクロソフト榊原彰氏よりの推薦文にあるように、その通りに期待できる内容です。 「本書は米国においての第1版が発行（1982年）されて以来、世界累積300万部を超えるベストセラーの最新刊である第9版の邦訳書です。ソフトウェア同様、改良が続けられているソフトウェアエンジニアリングの「最良の手法」を解説している書籍であり、現役のソフトウェアエンジニアならびに学生諸氏におすすめする1冊です。 原書：Roger S. Pressman, Bruce R. Maxim, Software Engineering,McGraw-Hill, 2020 著者について／まえがき／訳者まえがき 第1章　ソフトウェアとソフトウェアエンジニアリング 第1部　ソフトウェアプロセス 第2章　プロセスモデル 第3章　アジャイルとプロセス 第4章　推奨のプロセスモデル 第5章　ソフトウェアエンジニアリングの人間的側面 第2部　モデリング 第6章　プラクティスの指針となる原則 第7章　要求エンジニアリング 第8章　要求モデリングの推奨手法 第9章　設計の概念 第10章　アーキテクチャ設計の推奨手法 第11章　コンポーネント設計 第12章　ユーザエクスペリエンス設計 第13章　移動体端末におけるソフトウェアの設計 第14章　パターンに基づく設計 第3部　品質とセキュリティ 第15章　品質の概念 第16章　レビューの推奨手法 第17章　ソフトウェア品質保証 第18章　ソフトウェアセキュリティエンジニアリング 第19章　ソフトウェアテスト―コンポーネントレベル 第20章　ソフトウェアテスト―統合レベル 第21章　ソフトウェアテスト―移動体端末と特定ドメインに対するテスト 第22章　ソフトウェア構成マネジメント 第23章　ソフトウェアメトリクスと分析 第4部　ソフトウェアプロジェクトのマネジメント 第24章　プロジェクトマネジメントの概念 第25章　実行可能で役立つソフトウェア計画 第26章　リスクマネジメント 第27章　ソフトウェアサポート戦略 第5部　先端的な話題 第28章　ソフトウェアプロセス改善 第29章　ソフトウェアエンジニアリングの新興トレンド 第30章　おわりに 付録／参考文献／索引／訳者プロフィール

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 プログラマが素晴らしいキャリアを築くための実践的な考え方と方法を説く 本書は、等身大のプログラマの一人がキャリア開発の重要性を説き、そのための心構えなどを示したもの。「プログラマはビジネス視点を持って意識的なキャリア開発をすべき」という視点から、その実践方法を著者独特の生き生きとした共感できる語り口で伝える。原書は“The Passionate Programmer: Creating a Remarkable Career in Software Development”（The Pragmatic Programmers,2009） 『My Job Went To India オフショア時代のソフトウェア開発者サバイバルガイド』（オーム社、2006年）の改題改訂版。 日本の読者の皆さんへ 本書に寄せて 謝辞 イントロダクション 第1章 市場を選ぶ 第2章 製品に投資する 第3章 実行に移す 第4章 マーケティング……スーツ族だけのものじゃない 第5章 研鑽を怠らない 楽しもう 参考文献 監訳者あとがき

※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。 ※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。 情報理論の全容を簡潔にまとめた名著 本書は，情報理論の全容を簡潔にまとめ，いまもなお名著として読み継がれる今井秀樹著「情報理論」の改訂版です． 機械学習などの分野が急激に発展する現代において，情報伝達，蓄積の効率化，高信頼化に関する基礎理論である情報理論は，情報系のみならず，多くの学生にとって必修といえるものになっています． 本書では，数学的な厳密さにはあまりとらわれず，図と例を多く用いることで，直感的な理解が重視されています．また，例や演習問題には，応用上深い意味をもつものを取り上げ，具体的かつ実践的に理解できるよう構成しています． さらに，今回の改訂において著者自ら全体の見直しを行い，最新の知見の解説を追加するとともに，さらなるブラッシュアップを加えています． 初学者の方にも，熟練の技術者の方にも，わかりやすく，参考となる書籍です． 第1章　序　論 第2章　情報理論の問題 第3章　情報源と通信路のモデル 第4章　情報源符号化とその限界 第5章　情報量とひずみ 第6章　通信路符号化の限界 第7章　通信路符号化法 第8章　アナログ情報源とアナログ通信路

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ソフトウェア開発にかかわるすべての人に贈る、世界的な人気を誇るWebサイト発の厳選コラム かつてExcel VBAの開発を率い、現在ではソフトウェア会社を経営するJoel Spolsky氏は、自身のWebサイト"Joel on Software"にてソフトウェア開発やマネジメントに関する記事を発表し続けてきた。深い洞察力で物事の核心に迫り、それを軽妙な語り口で端的に表現するJoel氏の記事は、世界各国でも有志により翻訳が公開され、すでに日本でも多数の読者を得ている。原書は、それらの記事をJoel氏自身が編纂してまとめたもの。 はじめに 1. 言語の選択 2. 基本に帰れ 3. ジョエルテスト：いいプログラムへの12ステップ 4. すべてのソフトウェア開発者が絶対確実に知っていなければならないUnicodeとキャラクタセットに関する最低限のこと（言い訳なし！） 5. やさしい機能仕様 パート1：なぜわざわざ書く必要があるのか？ 6. やさしい機能仕様 パート2：仕様書とはどんなものか？ 7. やさしい機能仕様 パート3：だけど……どうやって書くの？ 8. やさしい機能仕様 パート4：ヒント 9. やさしいソフトウェアスケジュール 10. デイリービルドは君の友達 11. 手強いバグ修正 12. 5つの世界 13. ペーパープロトタイピング 14. アーキテクチャ宇宙飛行士たちに脅かされるな 15. 射撃しつつ前進 16. クラフトマンシップ 17. コンピュータサイエンスの3つの誤ったアイデア 18. 二文化主義 19. ユーザからクラッシュレポートを自動的に取得する方法 20. 採用面接ゲリラガイド 21. 報奨金有害論 22. テスタを雇わない（間違った）理由、ベスト5 23. 人のタスク切り替えは有害であると考えられる 24. あなたが絶対すべきでないこと PART I 25. 氷山の秘密、明らかに 26. 漏れのある抽象化の法則 27. プログラミングにおけるロード・パーマストン問題について 28. 測定 29. リック・チャップマンの愚かさの探求（あるいは「アホでマヌケな米国ハイテク企業」） 30. この国では犬はどんな仕事をしているの？ 31. 下っ端でも何かを成し遂げる方法 32. 2つの話 33. ビッグマック 対 裸のシェフ 34. 何ごとも見た目ほど簡単ではない 35. 「ここで発明されたものじゃない」症候群を擁護する 36. ストラテジー･レターⅠ：Ben & Jerry's 対 Amazon 37. ストラテジーレターII：鶏と卵の問題 38. ストラテジーレターIII: もとに戻してくれ！ 39. ストラテジーレターIV：ブロートウェアと80/20の神話 40. ストラテジーレターV：オープンソースの経済学 41. マーフィーの法則が吹き荒れた一週間 42. MicrosoftはいかにしてAPI戦争に負けたか 43. Microsoft、羽目をはずす 44. 私たちの.NET戦略について 45. 申し訳ありませんが、リンカをいただけないでしょうか？ 付録：「ジョエルに聞け」選集

人工知能が俳句を詠む日はいつ訪れるのか。現在の人工知能はどこまでできて、できないのかを、俳句を詠むAIの開発を通して迫る！ 突然ですが、 　見送りのうしろや寂し秋の風 　病む人のうしろ姿や秋の風 このふたつの俳句が松尾芭蕉と人工知能のどちらの作品かわかるでしょうか。 　本書は、現在も精力的に研究の進む人工知能について、俳句の生成という視点から現在の研究・開発動向を解説するものです。コンピュータを用いた俳句の自動生成は1968年のCybernetic Serendipityというコンピュータアートの展覧会に端を発し、近年では小説を生成する「きまぐれ人工知能プロジェクト 作家ですのよ」などとともに、人工知能による文学生成研究のひとつとして進められています。俳句という身近でわかりやすいテーマであるため、TVや新聞などのメディアでも取り上げられるなど、人工知能による俳句生成は現在注目が集まっています。 　本書では、実際に俳句を生成する人工知能である「AI一茶くん」を研究・開発している著者らが、現在の人工知能技術の動向から創作分野における人工知能の展開、俳句をどのように人工知能に解釈させ、生成するのかを具体的に解説します。そして「AI一茶くん」の活動の紹介を通して、現在の人工知能がどこまで達成し、なにができていないのかまで見ていきます。 　人工知能がどんなことをできるのか気になる方、とくに人工知能の創造性について興味のある方にピッタリの1冊となっています。もちろん人工知能がどんな俳句を生成するのかが気になる俳句好きの方にもわかりやすく、ていねいに解説しています。 第1章　人工知能が俳句を詠む日 第2章　人工知能の歴史と未来 第3章　人工知能を実現する技術 第4章　人工知能と創作 第5章　俳句の人工知能的解釈 第6章　俳句を生成する人工知能、AI一茶くんの仕組み 第7章　AI一茶くんの活動 第8章　人工知能と俳句の未来 付録　AI俳句百句選

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人工知能のための創発・進化のシミュレーションが体験できる!! 本書は、進化計算をもとにした複雑系シミュレーションの理論とその応用を解説します。本書を通して、複雑系と創発の基礎的な考え方を学ぶとともに、その考えを読者自らが人工知能に応用できるようになることを最終的な目的としています。 また、本書では主に複雑系のシミュレーション構築ツールであるSwarmを使ったシミュレーションを示していますが、それ以外のシミュレータに基づくデモも提供しております。読者自ら創発現象のシミュレーションを体験できるような構成としています。 主要目次 第１章　学習と進化のための創発計算 第２章　創発する複雑系 第３章　待ち渋滞と認知の錯誤 第４章　協調と裏切りの創発 第５章　効用と多目的最適化 第６章　プロスペクト理論と文化の進化

※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。 ※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。 まずはじめに手をとるデータサイエンスの入門書。 数式なしでデータサイエンスの要点がわかる。 本書は数式なしで、データサイエンスの要点を解説した入門書です。 ビッグデータを想定したデータサイエンスの考え方を初学者にわかりやすく解説されており、米国をはじめ、中国、ドイツ、ロシア、韓国でも大注目されている書籍の翻訳書です。 第1章　きほん中の基本 第2章　クラスター分析 第3章　主成分分析 第4章　相関ルール 第5章　社会ネットワーク分析 第6章　回帰分析 第7章　k近傍法と異常検知 第8章　サポートベクターマシン 第9章　決定木 第10章 ランダムフォレスト 第11章 ニューラルネットワーク 第12章 A/Bテストと多腕バンディット

※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。 ※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。 スモールなデータの解析手法・ノウハウが身につく！ Webデータや画像データに代表されるようなビッグデータが注目される一方で、機械の故障データのように発生自体がまれであったり、患者さんの検査データのように倫理的な問題からデータを集めることに制約があったり、あるいはデータの判読が専門家以外では困難で機械学習に利用しにくいデータは、どうしても忘れられがちです。ビッグデータの時代において、収集が難しいために私たちが忘れかけているデータのことをスモールデータとよびます。 スモールデータでは、測定されている変数の数に比べて学習に必要なサンプルが不足していたり、それぞれのクラスのサンプル数が極端に偏っていたりするため、深層学習のようなビッグデータの方法をそのまま適用するのは適当ではなく、異なるアプローチが必要になります。 本書は、スモールデータとはどのようなデータであるのかを具体的に紹介して、スモールデータ解析の基本となる次元削減と回帰分析を説明します。特に部分的最小二乗法（PLS）はスモールデータ解析の大きな武器となるでしょう。そして、機械学習においてモデルの性能向上のために必要な変数（特徴）選択を紹介し、特にクラスタリングに基づいた新しい変数選択手法を説明します。つづいて、不均衡なデータの解析手法と異常検知を紹介して、最後にスモールデータ解析についての筆者の経験に基づいたポイント・考え方を述べました。本書ではPythonプログラムとスモールデータ解析の例題を通じて、読者がスモールデータを有効に解析できるようになるよう工夫しています。 ビッグデータの世界は、もはやデータ量と資本力が支配するレッドオーシャンとなっています。しかし、スモールデータの世界は、まだまだ現場の創意工夫次第でデータから新たな価値を引き出すことのできるブルーオーシャンなのです。みなさんも、この未知の世界に飛び込んでみませんか？ 第1章 スモールデータとは 第2章 相関関係と主成分分析 第3章 回帰分析と最小二乗法 第4章 線形回帰モデルにおける入力変数選択 第5章 分類問題と不均衡データ問題 第6章 異常検知問題 第7章 データ収集や解析の心構え

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 『コンピュータ概論』の決定版教科書、待望の改訂4版！ 　2010年に発行され、多くの大学で好評を博してきた教科書の改訂4版です。 　 　前版の内容の範囲・程度、解説の観点などを引き継ぎつつ、スマートフォンの登場、記憶装置やコンピュータの性能の進展を中心として内容を一部刷新。2色刷で見やすく、わかりやすく解説しています。 1章　コンピュータの構成と利用 2章　データ表現 3章　論理回路 4章　プロセッサ 5章　記憶装置 6章　入出力装置 7章　コンピュータの性能と信頼性 演習問題解答 参考・引用文献

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 テストプレイだけじゃない！　複雑化したゲームテストを楽しく学べる超入門書 本書は、ゲームテストに初めて携わる方に向けた入門書です。ゲームテストに特化した内容ではありますが、一般のソフトウェアテストの経験がない方にもわかりやすく解説します。 ひと昔前は、テストプレイや倫理チェックのみで終わることもあったゲームテストですが、ソーシャルゲームやスマホゲームの台頭により、ゲームの頒布方式の違い（パッケージ型／運営型）やメモリ拡張による描画等の高度化、また、それまでゲームを専門としていない会社からのゲーム業界参入などから、現在ではテスト設計をもとに計画的に実施されています。 本書は、ゲームテストに初めて触れる方に向けて、複雑化したゲームテストを平易に解説するものです。ゲーム業界から見たゲームテスト、ソフトウェアテストから見たゲームテスト、どちらからも入りやすいように、ベテランのテストエンジニアたちがやさしく解説します。 Stage 0　プロローグ Stage 1　ばぐのたいぐん が あらわれた！ よく遭遇するバグ Stage 2　見つけたバグを観察しよう Stage 3　ゲームテスト≠ゲームプレイ　ゲームテストの種類を知ろう Stage 4　テストってどうやって作るの？　テストのプロセスを知ろう Stage 5　目的から報告まで テストの流れをつかもう！ おまけStage 1　ゲームテスト年表 おまけStage 2　ゲームテスト用語集

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 「こんな情報がほしい」という読者視点が強く意識されている論文の書き方の本です。 　大学生、技術者が上質なレポートを効率良く執筆できるように、Wordのコツを中心にしたレポートのノウハウをまとめたものです。Wordには様々なテクニックがあり、執筆時の煩雑な作業を一気に自動化し、執筆に集中できるようになります。また、論文の探し方・読み方など、「大学で必須だが、誰も教えてくれない手法」も盛り込みます。著者は現役大学生や教授の意見も取り入れながら制作を進めたので卒論の必要な学生には役立つ内容となっております。 第1部　レポートの書き方 第1章　論文・レポートを書き始める前に 第2章　文献の探し方・読み方・管理方法 第3章　日本語入力を快適にしよう 第4章　効率良く仕上げる 第2部　Wordの活用術 第5章　美しいWordレポートの執筆の基本 第6章　ショートカットキーを活用しよう 第7章　数式 第8章　図 第9章　表 第10章　より便利な発展ワザ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ソフトウェア品質に関する膨大な技術を整理、体系化 本書は、ソフトウェア、ITシステムの専門家である著者らが長年取り組んできたソフトウェアの品質について体系立てて整理し、簡潔に解説したものです。第1版発行から13年、第2版から6年が経過し、ソフトウェアを取り巻く環境は大きく変化しました。これを踏まえ、従来の内容を見直し、最新の技術（AI、IoTなど）の品質についても大幅に加筆しました。本書の情報をもとに、ソフトウェアの品質がどのようなものであるのか、どのように品質を確保するか、といった検討が可能になります。ソフトウェアに携わるすべての方におすすめの一冊です。 序章　SQuBOKガイド　概略 第1章　ソフトウェア品質の基本概念 第2章　ソフトウェア品質マネジメント 第3章　ソフトウェア品質技術 第4章　専門的なソフトウェア品質の概念と技術 第5章　ソフトウェア品質の応用領域

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 定番「わかりやすい　パターン認識」の続編！ベイズ統計学の基礎から、最新のノンパラメトリックベイズモデルまでやさしく解説した唯一の書籍！ 初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、1998年発行「わかりやすい　パターン認識」の続編です。前作で取り上げることのできなかった教師なし学習を主に取り上げてわかりやすくまとめました。教師なし学習を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術、ビッグデータなどを扱うことができるようになります。また、ノンパラメトリックベイズモデルについてわかりやすく解説した日本語の書籍は本書のみで、機械学習やパターン認識をこれから志す研究者、学生の方にもおすすめです。 第1章　ベイズ統計学 第2章　事前確率と事後確率 第3章　ベイズ決定則 第4章　パラメータ推定 第5章　教師付き学習と教師なし学習 第6章　EMアルゴリズム 第7章　マルコフモデル 第8章　隠れマルコフモデル 第9章　混合分布のパラメータ推定 第10章　クラスタリング 第11章　ノンパラメトリックベイズモデル 第12章　ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング 第13章　共クラスタリング 付録A　補足事項 （凸計画問題と最適化，イェンゼンの不等式，ベクトルと行列に関する基本公式，KLダイバージェンス，ギブスサンプリング，ウィシャート分布と逆ウィシャート分布，，ベータ・ベルヌーイ過程）

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 より良いプログラマになるための実践的アプローチ 本書は、David Thomas and Andrew Hunt, The Pragmatic Programmer 20th Anniversary Edition (Addison Wesley, 2019）の日本語版です。 本書は、より効率的、そしてより生産的なプログラマーになりたいと願うソフトウェア開発者に向けて、アジャイルソフトウェア開発手法の先駆者として知られる二人により執筆されました。経験を積み、生産性を高め、ソフトウェア開発の全体をより良く理解するための、実践的なアプローチが解説されています。 先見性と普遍性に富んだ本書は、入門者には手引きとなり、ベテランでも読み直すたびに得るものがある、座右の一冊です。 第1章　達人の哲学 第2章　達人のアプローチ 第3章　基本的なツール 第4章　妄想の達人 第5章　柳に雪折れ無し 第6章　並行性 第7章　コーディング段階 第8章　プロジェクトを始める前に 第9章　達人のプロジェクト

※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。 ※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。 Q&A形式で学ぶことでTCP/IP、ネットワークの基礎知識が身につく TCP/IP、およびネットワーク全般についての入門書。気軽に読めるQ＆A形式で、初心者がもつ疑問に対して分かりやすく解説することで、IPネットワークの知識や体系がわかるようになっている。また、Windowsでのネットワーク情報入手の具体的な操作も一部紹介し、机上の勉強を超えた実践的に把握・活用できるように工夫されている。 ※本書籍は、RBB Pressより発行されていた「ここが知りたいTCP/IP FAQ 三訂版」の改題改訂版となる。 第1章　ネットワーク・TCP/IPプロトコル基礎編 第2章　ネットワークインターフェース層編 第3章　インターネット層編 第4章　トランスポート層編 第5章　アプリケーション層編 第6章　ルータ関連技術編 第7章　セキュリティトレンド編 第8章　Windows標準ネットワークコマンド 付録　TCP/IPプロトコルヘッダ情報一覧

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 テキストマイニングの手法がよくわかる!! 本書はテキストマイニングの基礎と事例について、フリーの計量テキスト分析ソフトKH Coderを利用したテキストの解析と、Excelによるその分析手法を通して解説する入門書です。 　テキストマイニングをいかに業務に活かしていくか、つまづきがちなポイントをマンガやイラスト、図解を用いてわかりやすく解説します。 はじめに 登場人物 プロローグ 第1部　テキストマイニング　基礎編 　第1章　テキストマイニングとは 　第2章　テキストマイニングで実現できること 　第3章　気軽に始めるテキストマイニング 　第4章　テキストデータを準備する 　第5章　KH Coderで伝える！分析アウトプット5選 　第6章　分析の精度を高める！データクレンジング 第2部　テキストマイニング　実践編 　第7章　アンケートのテキストマイニング 付録 A.1　Jaccard係数の計算方法 A.2　先輩おすすめの参考書籍 索引

技術系ではない多くの学生がITに関するニュースを正しく理解し、間違った内容であれば指摘できるようになることを目指して、ITの普遍的な技術や概念を丁寧で分りやすく解説。あらゆるものがディジタル化されている現代の社会で、一人前の社会人として生きていくために知っておくべき教養がこの一冊に濃縮されています。 計算機科学者ブライアン・カーニハン氏によるプリンストン大学の講義を基にした書籍“D is for Digital: What a well-informed person ought to know about computers and communications”の翻訳です。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 目から鱗！　P2Pはダークじゃない!! 　技術・工学に興味をお持ちの方々に基礎的な知識、最新の技術動向、トピックスを含めた情報を提供する書籍群「なるほどナットク！」シリーズの一冊。 　本書は、ダークなイメージを持つP2P技術の誤解を解くとともに、システム構築やアーキテクチャの話をする際に当たり前のようにP2P技術がソリューションの選択肢として上るよう、P2Pでシステムを構築する上で必須となる概念、周辺技術、技術発展のバックグラウンドを解説する。 1章　P2Pの基礎と用語解説 2章　P2Pの歩み 3章　P2Pテクノロジー 4章　P2Pアプリケーションの例 5章　ビジネス分野への適用 6章　P2Pのこれから 付録　P2Pフレームワーク紹介

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 合格のエッセンスが詰まった一冊！ラクして受かろう！ 　本書は第二種電気工事士の筆記試験の受験対策書として、合格するために必要な知識のみに的を絞って解説した独習用のテキスト「ラクしてうかる！第二種電気工事士　筆記試験」の2022年版です。 　本書は1テーマ見開き2ページで「これだけ覚える（重要事項の暗記）」→「攻略のステップ（問題の攻略法を伝授）」→「過去問の攻略」の3段階の構成になっています。 　無理なく合格ラインに到達できるよう、点数の取りやすい配線図や材料・工具など、目で見て覚えやすいものから順に学習する目次構成になっています。 　また、過去に出題された問題を徹底分析し、過去問題を解くために必要な情報に絞って解説しています。 　読んで（見て）覚える方法や、語呂合わせで覚える方法など、問題を解くための攻略法が詰まっていますので、初めて受験する人、専門的な知識がない方でも無理なく学習できます。 　本書では過去16年間（令和3年下期～平成18年）に出題されたすべての問題を扱っていますので、この1冊で試験対策はバッチリです！ 1章　配線図（図記号と写真） 　1-1　受電点から分電盤 　1-2　遮断器 　1-3　配線 　1-4　照明器具 　1-5　点滅器（接点の構成図） 　1-6　その他の点滅器と開閉器 　1-7　コンセントと取付場所 　1-8　コンセントの極配置 　1-9　各種ボックス 　1-10　電線管 　1-11　その他の器具 　　練習問題 2章　配線図（重要事項） 　2-1　引込線と木造建物の屋側電線路 　2-2　開閉器・過電流遮断器の目的 　2-3　配線用遮断器の極数と素子 　2-4　過負荷保護装置・過電流遮断器の取付け 　2-5　小勢力回路 　2-6　白熱電灯取付用コードと最小断面積 　2-7　地中埋設配線 　2-8　引込口の開閉器の省略 　2-9　接地工事と接地抵抗 　2-10　電路と大地間の絶縁抵抗 　　練習問題 3章　配電図（電気工事用の材料および工具） 　3-1　測定器具 　3-2　各種工事に使用する材料を見てみよう 　3-3　材料の問題にチャレンジ 　3-4　各種工事に使用する工具を見てみよう 　3-5　工具の問題にチャレンジ 　　練習問題 4章　配線図の見方と複線図 　4-1　基本的な複線図の描き方1 　4-2　基本的な複線図をなぞって覚えよう1 　4-3　基本的な複線図をなぞって覚えよう2 　4-4　基本的な複線図の問題にチャレンジ1 　4-5　基本的な複線図の描き方2 　4-6　基本的な複線図の問題にチャレンジ2 　4-7　3路スイッチの複線図の描き方 　4-8　3路スイッチの複線図をなぞって覚えよう1 　4-9　3路スイッチの複線図をなぞって覚えよう2 　4-10　3路スイッチの問題にチャレンジ 　4-11　最少電線本数（心線数） 　4-12　リングスリーブの数と刻印 　4-13　差込形コネクタの種類と最少個数の組合せ 　　練習問題 5章　機器 　5-1　三相誘導電動機 　5-2　照明器具（LEDランプ・白熱電球・蛍光灯） 　5-3　材料・器具の目的や役割 　5-4　工具・材料の使用方法 　5-5　電気工事の種類と工具・材料の組合せ 　5-6　ケーブル・絶縁電線 　5-7　コード 　5-8　配線用遮断器の動作時間 　5-9　その他の器具と機器 　　練習問題 6章　鑑別（写真の名称と用途） 　6-1　材料の名称 　6-2　機器・器具・測定器・工具の名称 　6-3　材料の用途 　6-4　機器・器具・測定器の用途 　6-5　工具の用途 　　練習問題 7章　電気工事の施工方法 　7-1　電線の接続 　7-2　距離（支持点間・曲げ半径・離隔距離） 　7-3　ライティングダクトの施工 　7-4　三相200Ｖルームエアコンの施工 　7-5　リングスリーブによる圧着接続と刻印 　7-6　配線図の図記号と施工方法 　7-7　その他の施工方法 　7-8　施工場所 　7-9　接地工事とその省略 　　練習問題 8章　一般電気工作物の検査 　8-1　竣工検査 　8-2　回路計 　8-3　電線の電圧と中性線の断線 　8-4　絶縁抵抗値と漏えい電流 　8-5　絶縁抵抗の測定 　8-6　接地抵抗値と接地線の太さ 　8-7　接地抵抗の測定 　8-8　検電器・検相器・回転計 　8-9　クランプ形電流計・変流器 　8-10　電圧計・電流計・電力計 　8-11　電気計器の目盛板記号 　　練習問題 9章　法令 　9-1　電圧の種別 　9-2　電気事業法（一般電気工作物の適用） 　9-3　電気工事士法（義務または制限，違反） 　9-4　電気工事士法（一般電気工作物の工事または作業） 　9-5　電気工事業法 　9-6　電気用品安全法 　　練習問題 10章　電気に関する基礎理論 　10-1　合成抵抗の問題を見て覚えよう 　10-2　合成抵抗の問題にチャレンジ 　10-3　オームの法則の問題を見て覚えよう 　10-4　オームの法則の問題にチャレンジ 　10-5　電線の抵抗 　10-6　電線の抵抗の特徴 　10-7　交流の基礎（交流回路の波形と最大値） 　10-8　電力（消費電力および電線路の電力損失） 　10-9　力率 　10-10　発熱量と電力量 　10-11　インピーダンスZと全電流Ｉ 　10-12　三相交流（Ｙ結線と△結線） 　10-13　三相交流（全消費電力および電線路の電力損失） 　10-14　断線 　10-15　断線の問題にチャレンジ 　　練習問題 11章　配電理論および配線設計 　11-1　単相2線式の電圧降下 　11-2　単相3線式の電圧降下 　11-3　三相3線式の電圧降下 　11-4　電線1本当たりの許容電流 　11-5　屋内幹線の設計（幹線の太さを決定する根拠となる電流IW） 　11-6　屋内幹線の設計（幹線の過電流遮断器の定格電流IB） 　11-7　分岐回路の設計（電線a‐b間の許容電流の最小値〔A〕） 　11-8　分岐回路の設計（電線a-b間の長さの最大値〔m〕） 　11-9　分岐回路の設計（配線用遮断器の定格電流とコンセントの組合せ） 　　練習問題 　模擬試験問題 　模擬試験解答

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 バージョン管理ツールgitの実践的な解説書 git（ギット）は、オープンソースな分散型のバージョン管理ツールであり、ここ数年で急速にユーザを増やしている。本書は、gitの実践的な解説書である“Pragmatic Version Control Using Git”の日本語版で、ユーザにとって必要な知識を簡潔に解説している。 第I部 分散管理の世界へようこそ 　第1章 Git流バージョン管理入門 　第2章 Gitのセットアップ 　第3章 最初のプロジェクトを作る 第II部 日々のGit 　第4章 追加とコミット：Gitの基本 　第5章 ブランチを理解して使う 　第6章 Gitの履歴を使った作業 　第7章 リモートリポジトリを使った作業 　第8章 リポジトリを整理する 　第9章 基礎を越えて 第III部 管理 　第10章 Gitへの移行 　第11章 GitosisでGitサーバを動かす 第IV部 付録 　付録A Gitコマンドリファレンス 　付録B その他のリソースとツール 　付録C 参考文献

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 APNプレミアティアコンサルティングパートナーの渾身の1冊 　企業情報システムではクラウドに構築するシーンが多くみられますが、オンプレミスとしているシステムも多数あります。本書は、現在オンプレミスで運用している情報システム担当者にむけ、クラウド移行のポイントをまとめたものです。クラウドとオンプレミスの連携や、移行の7Rなど、コンパクトにポイントを押さえた解説で、全体像が手にとるようにわかります。 第1章　パブリッククラウドの利用 第2章　コスト試算 第3章　移行方法の検討 第4章　クラウド化成功のためのガイドライン作成 第5章　AWSアカウントの開設のポイント 第6章　クラウド利用の2大構成 第7章　クラウドならではの可用性 第8章　責任範囲 第9章　ネットワークの設計と構成 第10章　運用・保守の検討 第11章　教育 第12章　AWSの各サービス解説 用語集

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 データベース入門の決定版！ データベースを学びたい初学者に向けて、平易な言葉で基礎を解説した入門書です。 　大規模な情報を効率よく処理するために、いまやデータベースは欠かせないコンピュータの基盤技術となっています。 　本書は、データベース技術に関する、大学・高専の標準的な教科書として、また社会人の方の入門書として、データベース技術のポイントを選んで、それぞれの基本的な考え方，内容をていねいにわかりやすく説明しています。 1章　データベースとは 2章　関係表とは 3章　データベースの代数 4章　関係表の正規化 5章　基底表と視野表 6章　やわらかい内部スキーマ 7章　安全なデータベース

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 「とにかくわかりやすい！」だけじゃなく、ワクワクしながら読める！ 　本書は一般ユーザー向けのネットワークの入門書です。 　前半は専門家以外でも知っておくべき内容を扱い、スマートフォンなど日常的に用いる端末を例に、ネットワークの構成および関連機器について説明します。また、ネットワークについて学ぶ際に初学者が抵抗を覚えがちな専門用語について、重要なものを一つずつ拾って解説します。 　後半ではネットワークの構造や代表的なプロトコルなどを説明します。 　「家庭における端末の通信設定ができない、あるいは意味がわからない」という人でも通読できる難易度なので、専門知識がない方でも教養としてネットワークの知識を身につけることができます。 ＜こんな方におすすめ＞ ◎ 日常生活でスマートフォンを使う学生、社会人 ◎ 勉強や仕事でパソコンを使う学生、社会人 ◎ IT企業への就職や転職が決まった方 ○ 一般社員向けのネットワーク講習を担当するIT関連部署の社員 ○ 子どもにスマートフォンやタブレットのしくみを教える 必要がある保護者、教員 ○ ほかのネットワークの入門書を読んでみたが、難しくて 挫折してしまった方 はじめに／目次 Chapter 1　ネットワークってなんだろう？ Chapter 2　インターネットのしくみを知ろう Chapter 3　電波による通信のしくみを知ろう Chapter 4　ネットワークを支えるルール、プロトコルと階層構造 Chapter 5　ネットワークを支えるプロトコルたち Chapter 6　実際のネットワークでのやりとり 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。 一番やさしい整数論―暗号理論・フェルマーの定理・abc予想まで学べる、数論の集大成 　 　整数論（数論とも呼ばれる、number theory）とは数、特に整数およびそれから派生する数の体系（代数体、局所体など）の性質について研究する数学の一分野で、「フェルマーの最終定理」等が有名です。 　本書は「読み物」ではなく、かつ単に問題を解く教科書でもない、考え方に重きを置いた本を目指します。本書の大きな魅力は、数学の専門書以外ではあまり扱われることがなかった定理も証明し、興味を持ってくれた人にはわかってもらうよう、イラストを入れ、詳細な説明を行います。数論は決して易しい学問ではなく、特に「abc予想」等は難問として超有名ですがこれをゴールとすることで、明確な目標を提示できる書籍となります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 自然言語処理の標準モデル、BERTを使いこなせるようになる！ 　BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。 　本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング（BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習）、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。 なお、BERTで処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用されるTransformersを、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリとしてPyTorch Lightningを用います。本書ではTransformersやPyTorch Lightningを用いたことがない読者を想定して、その使い方を一から体系的かつ丁寧に解説します。 ▼本書の環境 言語：Python 深層学習フレームワーク：PyTorch ライブラリ：Transformers, PyTorch Lightning 計算環境：Google Colaboratory ▼本書の特徴 ・BERTで実際にさまざまなタスクを解くことができます。 ・使用するデータセットを日本語で統一しています。 ・ライブラリの使い方を一から体系的に説明します。 第1章　はじめに 第2章　ニューラルネットワークを用いた自然言語処理 第3章　BERT 第4章　Huggingface Transformers 第5章　文章の穴埋め 第6章　文章分類 第7章　マルチラベル文章分類 第8章　固有表現抽出 第9章　文章校正 第10章　文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索 付録A　ニューラルネットワークの学習の基礎 付録B　Colaboratoryの使い方

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Python でさまざまな現象をシミュレーションしよう！ 本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Pythonを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。 うわさの拡散や伝染病の流行、人口予測といった自然科学モデル、リボ払いの計算や在庫管理といった経営・経済モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、GA（遺伝的アルゴリズム）といった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。 本書では、シミュレーションの各モデルの立て方やアイデアの説明に重点を置き、数値計算の厳密な詳細やモデルの数理よりはPythonによる実行を志向します。また、プログラムのほとんどは Jupyter Notebook形式で配布しているので、ご自身の手もとのPCで実行することができるようになっています。 第1章 はじめに 第2章 数値計算と数学の基礎 第3章 アニメーション 第4章 確率モデル 第5章 自然科学モデル 第6章 経営モデル 第7章 ベイズ統計に基づくモデル 第8章 グラフ理論に基づくモデル 第9章 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル 第10章 エージェントベースモデル 第11章 強化学習による意思決定モデル

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 プログラミング初心者の小中学生たちが絶賛！ 世界一わかりやすくて楽しくて思考力も使うプログラミング本、待望の初登場！ 『Python（パイソン）』は、人工知能（ＡＩ）、機械学習、データ分析、Web開発などで幅広く使われ、現在世界でもっとも人気のあるプログラミング言語の一つです。 本書で『Python』を体感して、価値ある一歩を踏み出してください！ 【本書の特徴】 1)プログラミング初心者の小学生でもわかる→プログラミング経験ゼロでも大丈夫 2)ストーリー仕立ての会話形式→スラスラと楽しく読める 3)計算・作図・ゲーム作成と幅広く学習できる 4)チェック問題やチャレンジ問題が付いているので、思考力も強化できる 【対象読者】 ・小学生プログラミング教育必修化に伴い、何を教えればいいのか悩んでいる保護者の方々、教育関係者の方々 ・本格的なプログラミングをやってみたいと考えている小中学生の方々 ・プログラミングに興味があるけど、全くの未経験で不安に思っている方々 ・プログラミングを独学しようとしたけど、挫折してしまった方々 Day 1　準備する Day 2　計算する Day 3　描く Day 4　分類する Day 5　創る 特別付録１ 特別付録2 特別付録3

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで音作りをはじめよう！ ・音のプログラミングが音響楽の基本からわかる！ ・音の信号処理もていねいに解説！ ・打楽器・管楽器・弦楽器・鍵盤楽器の音が手もとで作れる！ ・ソースコードはWebからダウンロード可能！ 　 　本書は、コンピュータで音作りをしてみたい方に向けた、サウンドプログラミングの入門書です。音作りに興味があるけど何からはじめたらという初心者のために音響の基本から解説をはじめ、コンピュータでの音の考え方、音を加工するディジタル信号処理の基礎をていねいに説明し、シンセサイザ、エフェクタの音作りなどを解説します。さらに、さまざまな音響合成のテクニックとともに、その具体例として、ゼロから楽器音をつくり出すフルスクラッチ合成のレシピを紹介します。サウンドプログラミングの言語には、音データの読み書きはもちろん、波形、周波数特性、そしてスペクトログラムの描画も簡単に行える、Pythonを採用しています。 　Pythonを使ってサウンドプログラミングの第一歩を踏み出しましょう！ はじめに 目次 第1章　音響学 1.1　純音 1.2　複合音 1.3　音の三要素 1.4　音の大きさ 1.5　音の高さ 1.6　音色 第2章　サウンドプログラミング 2.1　サンプリング 2.2　標本化 2.3　量子化 2.4　 WAVEファイル 2.5　サウンドプログラミング 第3章　コンピュータミュージック 3.1　五線譜 3.2　音階 3.3　音符 3.4　強弱 3.5　拍子 3.6　テンポ 3.7　音楽の三要素 3.8　コンピュータミュージック 3.9　自動演奏 第4章　MIDI 4.1　MIDI 4.2　ノートオンとノートオフ 4.3　ノートナンバー 4.4　ベロシティ 4.5　プログラムチェンジ 4.6　プログラムナンバー 4.7　パーカッションマップ 4.8　MIDIファイル 4.9　DTM 4.10　自動演奏 第5章　ディジタル信号処理 5.1　周波数分析 5.2　スペクトログラム 5.3　楽器音の周波数分析 5.4　フィルタ 第6章　シンセサイザ 6.1　音響合成のアプローチ 6.2　アナログシンセサイザ 6.3　オシレータ 6.4　時間エンベロープ 6.5　加算合成 6.6　減算合成 6.7　FM合成 6.8　カープラス・ストロング合成 6.9　音のリアリティ 第7章　エフェクタ 7.1 リバーブ 7.2 ディストーション 7.3 コンプレッサ 7.4 イコライザ 7.5 モジュレーション 7.6 デチューン 第8章　ミキシング 8.1　モノラル再生とステレオ再生 8.2　音像定位 8.3　ミキシング 8.4　音楽制作 8.5　ボーカルキャンセラ 第9章　打楽器の音をつくる 9.1　グロッケンシュピール 9.2　トライアングル 9.3　チューブラーベル 9.4　マリンバ 9.5　シロフォン 9.6　ティンパニ 9.7　シンバル 9.8　銅鑼 9.9　ハイハットシンバル 9.10　バスドラム 9.11　タムドラム 9.12　スネアドラム 第10章　管楽器の音をつくる 10.1　フルート 10.2　ピッコロ 10.3　クラリネット 10.4　オーボエ 10.5　バスーン 10.6　サキソフォン 10.7　トランペット 10.8　トロンボーン 10.9　ホルン 10.10　チューバ 第11章　弦楽器の音をつくる 11.1　バイオリン 11.2　ビオラ 11.3　チェロ 11.4　コントラバス 11.5　ハープ 11.6　アコースティックギター 11.7　エレクトリックギター 11.8　エレクトリックベース 11.9　スラップベース 第12章　鍵盤楽器の音をつくる 12.1　パイプオルガン 12.2　リードオルガン 12.3　ハープシコード 12.4　アコースティックピアノ 12.5　エレクトリックピアノ 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。 Pythonで効果検証の実務を学ぼう！ この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。 実務応用しやすい3つの分析手法（A/Bテスト・Difference in Differences （DID）・Regression Discontinuity Design （RDD））について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。 とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。 また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。 本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。 本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。 謝辞／目次 1章　はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論 　1.1 効果検証とはなにか？ 　　1.1.1 本書のねらい：基礎と実務を紐づける 　　1.1.2 本書の特徴 　　1.1.3 効果検証の各手法の特性と使いかた 　　1.1.4 効果検証の目的：意思決定と探索的分析 　1.2 本書の構成 　1.3 想定する読者 　1.4 サンプルコード 2章　A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う 　2.1 Prelude 　　2.1.1 太郎くんの分析の再現 　2.2 施策と効果 　　2.2.1 基本的な用語の確認 　　2.2.2 施策効果と反実仮想 　2.3 バイアス 　　2.3.1 バイアスを含んだ分析の例：ユーザーの性質 　　2.3.2 バイアスを含んだ分析の例：時系列 　　2.3.3 バイアスを含む分析手法の負のループ 　2.4 A/Bテストの基本的な発想 　　2.4.1 ランダムな施策割当によるバイアスの排除 　　2.4.2 施策効果のポテンシャルアウトカムフレームワークによる表現 　2.5 A/Bテストのデザイン 　　2.5.1 A/Bテストの設計 　　2.5.2 データ収集 　　2.5.3 収集したデータの分析と評価 　2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装 　2.7 A/Bテストのアンチパターン 3章　A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う 　3.1 実務におけるA/Bテストの課題 　3.2 A/Aテスト：A/Bテストの信頼性を担保する 　　3.2.1 A/Bテストは頻繁に「失敗」する 　　3.2.2 A/Bテストの失敗は2種類のケースに大別できる 　　3.2.3 A/Aテスト 　　3.2.4 A/Aテストのリプレイ 　3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン 　　3.3.1 クラスターA/Bテスト 　　3.3.2 層化A/Bテスト 　　3.3.3 A/Bテストにおける処置と割り当ての不一致 　3.4 効率的な分析：共変量のコントロール 　3.5 施策効果の異質性：どこで効果があるのか知る 　　3.5.1 セグメントごとにサブサンプルに分割する 　　3.5.2 セグメントの交差項を入れて分析を行う 4章　Difference in Differencesを用いて効果検証を行う 　4.1 DID（差分の差法）：施策実施前後の違いを捉える 　　4.1.1 施策をとりまく4つの状況とよくある分析の仮定 　　4.1.2 DIDの基本的な発想 　　4.1.3 DIDの発想に基づいた施策効果分析の実装 　4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証 　　4.2.1 パネルデータ 　　4.2.2 分析方法 　　4.2.3 DIDによる施策効果分析の実装：文言変化の効果を調べる 　4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する 　　4.3.1 時間を通じて施策効果は変わりうる 　　4.3.2 分析方法 　　4.3.3 DIDによる施策効果分析の実装：イベントスタディのケース 　4.4 パラレルトレンド仮定と検証 　　4.4.1 パラレルトレンド仮定の検証とは？ 　　4.4.2 プレトレンドテスト 　4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか？ 5章　Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う 　5.1 RDDを適用できるシチュエーション 　　5.1.1 クーポン配布施策：クーポンの効果は本当に大きいのか？ 　　5.1.2 閾値によって実施するかどうか決める施策の効果を評価する 　5.2 RDDの仮定と推定 　　5.2.1 RDDの直感的な説明 　　5.2.2 RDDにおける施策効果 　　5.2.3 Sharp RDDの推定 　　5.2.4 rdrobustを用いたSharpRDDの実装 　　5.2.5 RDDの仮定が成り立たないケースとその検証法 　　5.2.6 McCraryの検定の実装 　　5.2.7 共変量のバランステストの実装 　5.3 Fuzzy RDD：処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD 　　5.3.1 rdrobustを用いたFuzzy RDDの推定 　5.4 内的妥当性と外的妥当性：我々はなにを推定しているのか？ 　5.5 bunchingの難しさ 　　5.5.1 操作が発生している例：所得税控除制度 　　5.5.2 bunchingの推定ステップと2つのケース 6章　おわりに：実務における課題と展望 　6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択 　6.2 分析プロセスの“不”可能性 　6.3 データ分析実務者の役割 　　6.3.1 闇落ちするデータサイエンティスト 　　6.3.2 専門知識で意思決定を支える 　6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド 　　6.4.1 施策効果検証の発想を理解する 　　6.4.2 効果検証の発展的なトピックを学ぶ 　　6.4.3 計量経済学を学ぶ 　　6.4.4 実務として効果検証を実践する 著者・監修者略歴／参考文献／索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 深層強化学習の入門から実装まで、この一冊でわかる！ アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御、自動運転などで注目されている深層強化学習の基礎と、Pythonによる実装について解説した入門書です。 強化学習に適したライブラリであるChainer（ChainerRL）と、AIシミュレーション環境であるOpenAI gymを用いて解説しています。 ソフトウェアシミュレーションだけでなくRaspberryPiとArduinoを用いた実環境への応用も解説しているので、ソフト・ハード問わず自身の課題に深層強化学習を応用することができるようになっています。 1章 はじめに 2章 深層学習 3章 強化学習 4章 深層強化学習 5章 実環境への応用 付録 付録1 VirtualBoxのインストール 付録2 RaspberryPiの設定 付録3 Arduinoのインストール 付録4 Graphical Processing Unit（GPU）の利用 付録5 Intel Math Kernel Libraryを用いたNumPyのインストール

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonによるネットワークプログラミング入門書！ 本書は、Pythonによる実装を前提として、ソケットプログラミングに必要な知識をわかりやすく解説する入門書です。TCP/IPやソケットの原理を説明したのち、Pythonでソケットを実装する基礎的方法を示していきます。さらに、Python固有の機能を用いたプログラミング例（モジュールを利用したサーバ実装など）を紹介します。 ダウンロードできるサンプルプログラムが多数掲載されているので、実際に試しながら読み進めて、知識と技術を身につけてください。 Chapter 1　TCP/IPとソケットの基礎 Chapter 2　Pythonソケットプログラミング Chapter 3　Pythonソケットによるネットワークシステムの構築 Chapter 4　Webシステムに関連するPythonモジュールの活用 Appendix

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Python 3を使ったテキストマイニングの入門書！ 本書は、Pythonを使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについてもていねいに解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。 目次 第1章　テキストマイニングの概要 1.1 テキストマイニングとは 1.2 応用の例 第2章　テキストデータの構造 2.1 テキストの構成要素 2.2 統計分析・データマイニングの基本的な手法 2.3 テキストマイニング固有の考え方 第3章　Pythonの概要と実験の準備 3.1 Pythonとは 3.2 プログラムを作って動かす環境 3.3 Pyrhonの書き方ルール 3.4 テキストマイニングに役立つライブラリパッケージ 3.5 データの準備 第4章　出現頻度の統計の実際 4.1 文字単位の出現頻度の分析 4.2 単語の出現頻度の分析 第5章　テキストマイニングの様々な処理例 5.1 連なり・N-gramの分析と利用 5.2 共起（コロケーション）の分析と利用 5.3 語の重要性とTF-IDF分析 5.4 KWICによる検索 5.5 単語のプロパティを使ったネガポジ分析 5.6 WordNetによる類語検索 5.7 構文解析と係り受け解析の実際 5.8 潜在的意味論に基づく意味の分析とword2vec 付録　Python, Jupyter notebook のインストール

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonの基礎を学びながらデータ解析の実践技術が身につく！ 本書は『Pythonによる統計分析入門』の多変量解析編に相当するものですが、前著のより発展的な内容として、ネットワーク解析まで扱っています。Pythonの基本を学びながら、より実践で活用できるデータ解析を習得できます。Pythonの解析ライブラリを使った独習書として、多次元データの解析、アソシエーション分析、ネットワーク解析などを丁寧に解説し、実務的な課題にも応用できるようになっています。 第 1 章 データ解析の基礎知識 第 2 章 Pythonとデータ解析ライブラリ 第 3 章 統計的な手法を使った多変量の分析　～　相関・回帰分析・主成分分析・因子分析 第 4 章 学習の手法を使った多変量の分析　～　クラスタ解析・k-近傍・決定木・SVM 第 5 章 アソシエーション分析 第 6 章 時系列データの解析 第 7 章 ネットワークの解析

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 アニメーションやムービーを制作できるオーサリングソフト、FLASH。比較的簡単に作品を制作できることから、近年ますます需要が高くなっている。しかし、きちんとしたFlash「アニメーション」作品を作り上げる場合、Flashの知識以外にアニメーション制作の基礎知識が必須になる。 本書は、プロのアニメーターがアニメーション制作における普遍的な基礎技術を中心に、Flashでアニメーションを作る技術を解説している。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 プログラミングなしで人工知能をはじめよう！ 　本書は，何か人工知能を活用してみたいが，プログラミングを学ぶのはハードルが高い，どんなことができるのかまずは試してみたい，という方をおもな対象として，Azure Machine Learning Studio (classic)を用いたノンプログラミングでの人工知能手法を紹介するものです． 　Azure Machine Learning Studio (classic)はMicrosoft社の提供するクラウドサービスで，一般的なブラウザ上でドラッグ＆ドロップによるビジュアル操作を用いて，人工知能（機械学習）を実践することができます．機能単位のアイコンとアイコンとを配線することで，さまざまな分析をおこなうことができます． 　基本的な人工知能手法の解説に留まらず，「カップの振動」に対する教師あり学習，「扇風機の異常」を教師あり学習で分類する，水位の推定などの数値予測，「地目別平均地価」に対する教師あり学習，「ICTサービスの利用動向」に対するクラスタリング，「扇風機の異常動作」に対するSVMを用いた異常検知などの具体的な例を取り上げて解説することで，実践的な人工知能の手法をお試しできるようになっています． 1.　AIとは？ 2.　Azure Machine Learning Studio (classic)の利用準備 3.　データ形式の理解と準備 4.　Azure Machine Learning Studio (classic)における処理の全体構造 5.　Azure Machine Learning Studio (classic)へのデータ入出力 6.　Azure Machine Learning Studio (classic)内における前処理 7.　教師あり学習 8.　数値予測 9.　グルーピングと異常検知 10.　学習と推定についての評価 11.　独自処理 12.　Webサービス化とAndroidアプリ作成

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 Haskellの特徴を凝縮したコンパクトな教科書 Haskell（ハスケル）は純粋関数型言語として注目を集めているプログラミング言語。 本書は、関数プログラミングの専門家が題材を厳選して著したものであり、すでに国内のHaskellユーザたちからの評価も高い。これからHaskellを始めようという人はもちろん、既存の入門書を購入している人たちにもお勧め。 第1章　導入 第2章　はじめの一歩 第3章　型とクラス 第4章　関数定義 第5章　リスト内包表記 第6章　再帰関数 第7章　高階関数 第8章　関数型パーサー 第9章　対話プログラム 第10章　型とクラスの定義 第11章　切符番号遊び 第12章　遅延評価 第13章　プログラムの論証 付録A 標準ライブラリ 付録B 記号表 付録C 訳者による関数の解説 付録D 訳語一覧

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ベイジアンネットワークの知識と実践がわかる ベイジアンネットワークは因果関係を確率によって表示したグラフネットワークで、原因と結果の関係性を数値的に、またグラフィカルに示すことができるため、近年注目されています。 本書ではベイジアンネットワークの基本的な知識と、実際に実務の現場でどのようにベイジアンネットワークが使われているかの実践例を説明します。BayoLinkSというソフトウェア（体験版）を用いた実際の分析方法も紹介しています。 〈執筆者一覧〉（五十音順） 小野　義之 北村　章 阪井　尚樹 佐藤　雅哉 鈴木　聖一 野守　耕爾 本村　陽一 安松　健 株式会社NTTデータ数理システム 第1章　機械学習（AI技術）を使うと何がいいのか 第2章　ベイジアンネットワークとは何か 第3章　BayoLinkSでベイジアンネットワークを体験する 第4章　思考力を拡張させるベイジアンネットワーク 第5章　ID-POS データとベイジアンネットワークによる顧客行動分析 第6章　因果連鎖分析とベイジアンネットワーク 第7章　テキストデータにおけるベイジアンネットワークの適用 第8章　ベイジアンネットワークと予測モデル化によるデータアクティベーション 第9章　医療分野におけるベイジアンネットワークの応用 第10章　ベイジアンネットワークによる製造情報学の実現 第11章　ベイジアンネットワークの理論 第12章　ベイジアンネットワークの応用

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 POSデータでマーケティング・リサーチの基本を学ぼう！ この本は、POSデータ（販売状況の管理データ）の分析を通じて、マーケティング・リサーチにおけるデータの集計・分析・可視化の基礎を身につける入門書です。以下4つのコンセプトに沿って構成しました。 ① POSデータのダミーデータを用い ② 現実に近い分析のストーリーをもたせ ③ なるべく簡単なExcel 操作で ④ 分析の手順やコツを自然に学べる 各章の冒頭で「スーパーのマーケティング部の新人が、部長から集計や分析を依頼される」というストーリーが示され、そこで提示された課題に沿って学習を進めていきます。高度な理論の説明は控えて、実際にPOSデータの分析で求められる内容を中心に扱っています。本書を通読することで、単純集計やクロス集計、集計結果のグラフ化や検定、データ間の相関や回帰、同時に購買されやすい商品の分析方法やPOSデータから得られる指標（店頭カバー率、PI値など）の解釈などを身につけることができます。 数学が苦手な方、Excelの複雑な操作が苦手な方にもおすすめです。 ＜おすすめの用途＞ ・インターンや就職前の独習教材として ・大学のデータリテラシーの授業の教科書として ・ゼミ活動の準備段階の参考書として ・企業の新人、若手研修の補助教材として ＜本書のポイント＞ ・ダミーデータを使って、実際にPOSデータの分析でよくぶつかる課題の解決方法を学ぶため、小売り業の現場に近いかたちでデータ分析の基礎を身につけられます。 ・数式をほとんど使わないため、数学や統計学が苦手でも読み進めることができます。 ・Excelの高度な操作は行わず、初出の操作は都度説明するため、Excelが苦手でも読み進めることができます。 第0章　この本の読みかた 第1章 「売り上げをまとめた資料を作っといて！」－データを集計してみよう－ 第2章 「売り上げ、顧客層で違うよね？」－属性ごとに集計して検定してみよう－ 第3章 「季節ごとの売上傾向ってわかる？」－時系列データを集計してみよう－ 第4章 「なにが売り上げに影響したんだろう？」－データ間の関係性を調べよう－ 第5章 「どの商品を同じ棚に置いたら売れやすい？」－併売の分析をしてみよう－ 第6章 「売れる商品を狙って入荷しよう！」－店頭カバー率とPI値から売れ筋商品を見つけよう－ 第7章 「新店舗、うまくいくかな？」－回帰分析で新店舗の売り上げを予測しよう－

─ UXリサーチ・シリーズ第2弾は待望の「評価編」 ─ 「ユーザビリティテスト」とは、ユーザがタスク(作業課題)を実行する過程を観察して問題点を発見するというユーザビリティ評価手法のひとつです。テストと改善を繰り返し行うことによって、製品の利用品質は目覚ましく向上します。数あるUXリサーチ手法の中でも、最も使用頻度の高い最重要手法です。 本書は、プロUXリサーチャの豊富な実務経験に基づいて書かれた実践ガイドブックです。同著者の前作『UXリサーチの道具箱―イノベーションのための質的調査・分析―』(2018年)は調査手法がテーマでしたが、今作では評価手法をテーマにしています。 本書の構成(全6章+附録)は以下のようになっています。 ◎第1章はユーザビリティテストを実施するうえで前提となる基本知識を簡潔に解説しています。 ◎第2章から第5章は本書の中核です。「1リクルート」「2設計」「3実査」「4分析(再設計含む)」というテスト実施プロセスを各ステップにつき1章単位で丁寧に解説しています。 ◎第6章は応用編です。「質問紙法」や「ツリーテスト」など7つの関連手法を紹介しています。また、附録には「タスク事例集」として実際のテストで使用したシナリオとタスクの実物を12本掲載しています。 いずれの章も20~30ページ程度の手軽なボリュームにまとまっており、著者の軽快な筆致と相まってサクサクと読み進められます。読者は、本書を片手に自分自身でもユーザビリティテストをやってみたくなるのではないでしょうか。 プロダクトマネージャ、エンジニア、デザイナ、起業家など、製品やサービスの品質向上に取り組む必要がある幅広い職種で役に立つ内容です。 <目次> 第1章:ユーザビリティテスト概論 1-1 UCDにおける評価 1-2 ユーザビリティテストの基礎 章末コラム: UTブックガイド 第2章:求人ガイド 2-1 テスト計画 2-2 リクルート 章末コラム:謝礼にまつわるエトセトラ 第3章:設計ガイド 3-1 タスク設計 3-2 テスト設計 章末コラム: UXラボ原論 第4章:実査ガイド 4-1 実録ユーザビリティテスト 4-2 司会者の心得 4-3 見学者の心得 章末コラム: UXリサーチの倫理学 第5章:分析ガイド 5-1 データ分析 5-2 再設計 章末コラム: ExcelでUX統計学 第6章: UTちょい足しレシピ集 6-1 質問紙法(SUS) 6-2 共同発見法 6-3 オズの魔法使い 6-4 ホームページツアー 6-5 ツリーテスト 6-6 OOBE 6-7 リモートUXリサーチ 附録: UTタスク事例集

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 パーソナルデータを「正しく」活用するための教科書 パーソナルデータとは、個人を識別したうえで収集されたデータのことです。たとえば、ECサイトで買い物をしていると、自分がカートに入れたものに関連するおすすめ商品が出てきたり、検索エンジンでの検索結果が自分と友人とで違ったりするのは、パーソナルデータとして「自分や友人が識別されたうえで集められたデータ」の活用によってサービスが作られているからです。 パーソナルデータは世界中のさまざまなサービスで活用されていて、企業は利益を効率的に改善できるようになり、ユーザーは個々人にとって適切なサービスを受けられるようになりました。 その一方で、パーソナルデータの利用目的や手段によっては、法的あるいは倫理的な課題にぶつかり、議論となることが多々あります。場合によっては大きなニュースとなり、企業イメージを低下させ、ユーザーの生活に悪影響を与え権利を侵害する恐れすらあります。これらは個人が識別されることによっておきる弊害です。 本書は、以上の背景のもと、パーソナルデータの適正な利活用に必要な基本事項を提示するものです。 リスクを回避し、「有用性」と「ユーザーのプライバシーや第三者の権利の保護」とを両立しながらデータを活かすにはどうしたらよいのか、法律・倫理・技術などの複数分野を横断しながら、多角的に解説します。 本書のおもな読者対象は、パーソナルデータを活用するサービスのプロデューサー、マネージャー、ディレクター、そして実際にパーソナルデータを処理する、いわゆるデータサイエンティストや機械学習エンジニアなどです。 ほかにも、パーソナルデータを使ったサービスを提供する企業の社会人であれば、それ以外の職種の方（企画、広報、営業など）にも有用な内容です。 また、自分のパーソナルデータがどのように活用されているのか気になる一般のユーザーの方にもおすすめです。 ■本書の特徴 ・法的な側面だけでなく、倫理やセキュリティや技術に関するものや、意図せずして社会に与える影響など、周辺知識を幅広く解説します。 ・Web業界を例として、職種問わず共通認識として把握しておきたいことを網羅的に解説します。 ・実際にサービスをつくるときに考慮すべき事項を、表とフローチャートを用いて解説します。 はじめに／目次 第1章　パーソナルデータってなんだろう？ 　1.1 パーソナルデータの定義 　1.2 パーソナルデータでできること 　1.3 本書の構成 第2章　パーソナルデータの事件簿 　2.1 知られたくないことを知られる・利用される 　2.2 公的機関から監視される 　2.3 自分のデータが利用されることへの同意の有無と実態 　2.4 誰でも手に入るデータによる問題 　2.5 過剰なデータ取得に対する拒否感 　2.6 パーソナルデータの「値段」 第3章　パーソナルデータ活用の分類 　3.1 個人情報？　個人データ？ 　3.2 個人情報 　3.3 ところで「パーソナルデータ」とは？ 　3.4 「誰が」「なにから」「なにを」「なにに」？ 　3.5 《処理結果》を深掘りする 　3.6 「誰と」「どこまで」？ 第4章　パーソナルデータまわりの権利や決まり 　4.1 著作権 　4.2 限定提供データ 　4.3 通信の秘密 　4.4 複合的に考えるべき事例 　4.5 顔画像による個人認証や本人確認 第5章　データ収集と処理に使われる技術 　5.1 通信技術と個人情報の関係 　5.2 個人の特定と個人の識別のしくみ 　5.3 個人を特定せずにデータ活用するための技術 　5.4 情報科学的な理論に基づく技術 第6章　「信頼できるサービス」の構造 　6.1 「信頼」の難しさ 　6.2 信頼概念の整理 　6.3 企業に対する「安心」のもと 　6.4 「使われるサービス」と「受け入れられるサービス」 第7章　プライバシー・リスク・倫理 　7.1 プライバシーの懸念と消費者の行動 　7.2 パーソナルデータのリスク 　7.3 パーソナルデータと倫理 第8章　パーソナルデータの「正しい」活用のフロー 　8.1 データ分析の目的と手順 　8.2 データの利用基準はいつ考えるべきか 　8.3 データ利用基準の実例 　8.4 データ利用基準実施手順 第9章　パーソナルデータ活用の応用事例 　9.1 【自社データの自社利用】自社で収集したデータを情報推薦に活用する 　9.2 【グループ会社データの自社利用】ユーザーの行動ログなどを用いて論文を書く 　9.3 【自社データの外部利用】コミュニケーションデータから違反行為の予兆を発見する 　9.4 【外部サービスによる自社データ取得】アンケートと行動ログを合わせて活用する 　9.5 【自社データの外部利用】アンケート調査結果と行動ログを 用いて共同研究を行う 　9.6 【自社データの外部利用】ハッカソンの課題としてパーソナルデータを利用する 　9.7 【外部データの自社利用】投稿コンテンツから特定商品への言及を抽出してレポートする 第10章　パーソナルデータがもたらす副作用 　10.1 社会の偏りの増大 　10.2 統計的差別 　10.3 情報接触の偏り 　10.4 社会関係の偏り 　10.5 ヘイトスピーチ対策システムが生み出してしまう差別 　10.6 ステレオタイプの強化 　10.7 マイクロターゲティングの弊害 　10.8 おわりに 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。 安全なプログラミング言語 　通常のプログラミング言語では、変数やメモリの保護はプログラマーの責任で行います。この際の配慮不足があったとしても、コンパイルして実行できるプログラムはできてしまいます。その結果は、バグやセキュリティホールにつながるので、プログラマーも強い責任感でのプログラミングが必要です。本書で解説するRust言語は、後発なだけいろいろ考えられており、構文そのものが配慮不足になりにくいしくみであり、また不良なソースコードはコンパイルできません。つまり安全なプログラムを記述しなければコンパイルできないというユニークな特長を持ちます。 第1章　Rust言語 第2章　準備 第3章　Rustの基本 第4章　Rustの最初の難関 第5章　所有権システム 第6章　もっとRustを学ぶ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ソフトウェア開発の名著、第2版登場！ 　リファクタリングは、ソフトウェアの外部的な振る舞いを保ったままで、内部の構造を改善する作業を指します。本書はリファクタリングのガイドブックであり、リファクタリングとは何か、なぜリファクタリングをすべきか、どこを改善すべきか、実際の事例で構成され、ソフトウェア開発者にとって非常に役立つものとなっています。 　本第2版では、約20年前のオリジナル原稿の構成は変わらないものの、大幅に書き換えられているほか、サンプルコードがJavaからJava Scriptになるなど、現代的にアレンジされています。 第2版翻訳にあたって 初版の「本書に寄せて」 はじめに Chap.1　リファクタリング－最初の例 Chap.2　リファクタリングの原則 Chap.3　コードの不吉な臭い Chap.4　テストの構築 Chap.5　カタログの紹介 Chap.6　リファクタリングはじめの一歩 Chap.7　カプセル化 Chap.8　特性の移動 Chap.9　データの再編成 Chap.10　条件記述の単純化 Chap.11　APIのリファクタリング Chap.12　継承の取り扱い 文献リスト　 訳者あとがき 索引

量子コンピュータで変わる世界はもう目の前に！ 「量子コンピュータのもたらす未来を見たい方へ」 メルカリ代表取締役会長兼CEO　山田進太郎 最近、ニュースでよく聞くようになった量子コンピュータ。「人工知能の先は量子コンピュータを使った量子人工知能だ」とGoogleはいいます。 でも、量子コンピュータって何だろう？　世の中で何が起ころうとしているんだろう？ 本書は文系理系問わず、そんな疑問をお持ちの方に量子コンピュータと社会の接点をお伝えします。 量子コンピュータと聞くと、なんとなく専門的な知識が必要なこと、まだまだ先のことと身構えてしまいます。 ですが、実は現在さまざまな企業が身を乗り出して新しく研究開発を進めています。 皆さんにも馴染み深いところ、意外なところが名乗りを上げ、実業に結びついた新しい試みが始まっています。 本書では大学で基礎研究を進める視点と、企業で量子コンピュータを導入・利用することについて考える視点の両者から、量子コンピュータで見ることができる人類共通の夢を語ります。 量子コンピュータの時代はもう目の前。この本で、今日からあなたの行動が変わるかもしれません！ Part 1　量子コンピュータとは Chapter 1　量子コンピュータはもう目の前に！？ Chapter 2　量子コンピュータは難しい？ ・特別寄稿コラム　D-Wave Systems　Bo Ewald氏 Part 2　量子コンピュータで世界が変わる Chapter 3　量子コンピュータで変わる車と工場の未来 ・株式会社デンソー Chapter 4　量子コンピュータで世界を変える企業が描く未来 ・株式会社リクルートコミュニケーションズ ・京セラ株式会社・京セラコミュニケーションシステム株式会社 ・株式会社メルカリ ・野村ホールディングス株式会社・野村アセットマネジメント株式会社 ・LINE株式会社 ・株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA） ・株式会社みちのりホールディングス ・株式会社ナビタイムジャパン ・株式会社シナプスイノベーション ・株式会社Jij Chapter 5　量子コンピュータと社会のこれから　―リーンスタートアップと共創が世界を変える―

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 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。 ※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。 【本書は、2000/10/26に発行した書籍の電子復刻版です】 人気急上昇のプログラミング言語「Ruby」の本格的入門書 Rubyは、Perlと同等以上の機能を持ち、さらに「直観的に楽しくプログラミングできる」という特長を持っている。フリーソフトウェアとして公開されており、Linux(UNIX）やWindowsで動作する。ここ1～2年でユーザが急増しており、今一番ホットなプログラミング言語だ。 本書は、カバーする分野を主にRubyの基礎とテキスト処理に絞って、分かりやすく丁寧に解説する。Ruby界の第一人者を著者に、Rubyの作者自身を監修者に迎えた、入門書として決定版といえる一冊。 第1章 はじめてのRuby 第2章 Rubyの基礎 第3章 オブジェクトとメソッド 第4章 正規表現 第5章 クラスとモジュール 第6章 マルチスレッド 第7章 ネットワーク 第8章 Rubyスクリプト実例集 付録A Rubyの入手とセットアップ 付録B 参考資料

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 UNIX/Linuxシステムプログラミングをはじめよう 　本書は、2007年にピアソン・エデュケーションから発行された『例解UNIXプログラミング教室　―システムコールを使いこなすための12講―』の改訂版です。 　本書は、UNIX/Linuxの機能を使ったC言語プログラミングを解説するものです。UNIXは、ファイルの操作やプロセスの制御、プロセスへのシグナル、ネットワーク通信、端末の操作など、多くの高度な機能を持っています。しかし、システムコールによって、このような機能を利用したプログラムを正しく動作するようつくるためには、UNIXの隠れた概念や制約について知っている必要があり、それらを網羅的に覚えるのは困難です。 　本書は、この概念や制約が、それぞれのシステムコールの動作に及ぼす影響を全部覚えるといったアプローチはとっていません。むしろ、必要なときに必要なシステムコールが分かり、それをどう使えばよいのか、そして、その機能には当然どのような制限があるのかが分かるようになるように、UNIXの基本概念とプログラマから見えるUNIXの概観をつかめるよう解説しました。 　本書は単なるインタフェースの解説書ではありません。インタフェースの説明をしつつ、 UNIXの概観（エッセンス）を読者に理解してもらうことで、できるだけ楽に、しかも確かなUNIXシステムプログラミングができるようになってもらうことを目指しました。また、豊富なサンプルコードと演習問題を掲載し、実践的なプログラミングの助けとなるようにしています。 ＜おもな改訂内容＞ ・第0章　UNIXの基礎とシェルの新設：UNIXシステムプログラミングを学ぶ準備として、UNIX にまだ慣れていない読者のために、UNIXとはどのようなものか、どのように操作するかを説明する第0章を新設しました。 ・用語の見直し：旧版では提案も含めて読者にわかりやすい用語を目指していましたが、この新版では、わかりやすさを保ちつつ、広く使われている語を用いるようにしました。 　UNIX自体がすでに成熟しているため、システムプログラミングの部分については小規模な改善を行いました。 　なお、すべてのコードは以下のサイトからダウンロードできます。 https://github.com/kazutomi/reikai-unix-code-samples 第0章　UNIXの基礎とシェル 第1章　Cの復習(1)：マニュアルの読み方、エラー処理、構造体、共用体 第2章　Cの復習(2)：ポインタ、バイトオーダ、複雑な型 第3章　低水準入出力 第4章　標準入出力ライブラリ 第5章　プロセス 第6章　ファイルシステム 第7章　ファイル記述子のコピーとパイプ：dup、dup2、pipe 第8章　ソケット通信入門 第9章　シグナルと競合状態 第10章　端末(1) ：端末、端末ラインディシプリン、termios構造体 第11章　端末(2) ：エスケープシーケンス、cursesライブラリ、擬似端末 第12章　非局所脱出：setjmp、longjmp 参考文献 用語集 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。 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