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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 さらにパターン認識・機械学習を学ぶ！ 本書は『わかりやすいパターン認識』（第1版1998年、第2版2019年）、『続わかりやすいパターン認識』（2014年）の姉妹書として、教師付き学習における非線形な識別処理を主テーマに、パターン認識・機械学習を解説したものです。本書ではサポートベクトルマシン、カーネル法、畳み込みニューラルネットワークを取り上げ、それらの前段階として、一般化線形識別関数、ポテンシャル関数法も紹介しています。 　パターン認識・機械学習を学びたい初学者が独学で学べるようにわかりやすい記述として、具体例、実験例をできるだけ取り入れて解説しています。また章末に演習問題を設けて、力試しができるようにもなっています。演習問題の解答はオーム社Webページからダウンロードできるようになっています。 第1章　線形識別関数とパーセプトロン 第2章　線形分離不可能な分布 第3章　一般化線形識別関数 第4章　ポテンシャル関数法 第5章　サポートベクトルマシン 第6章　カーネル法 第7章　ニューラルネットワーク 第8章　畳み込みニューラルネットワーク 付録　補足事項

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく！ 本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。 大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。 第1章　自然言語処理の概要 　1.1　自然言語処理の応用 　1.2　コーパスと自然言語処理 　1.3　自然言語処理の難しさ 　演習問題 第2章　自然言語処理のための機械学習の基礎 　2.1　機械学習とは 　2.2　教師あり学習 　2.3　特徴量表現 　2.4　パーセプトロン 　2.5　ロジスティック回帰 　2.6　ソフトマックス回帰モデル 　2.7　機械学習モデルの評価 　2.8　正則化 　2.9　ニューラルネットワーク 　2.10　計算グラフと自動微分 　2.11　ニューラルネットワークに関するその他の話題 　演習問題 第3章　単語ベクトル表現 　3.1　記号からベクトルへ 　3.2　素性関数による単語のベクトル表現 　3.3　分布仮説と単語文脈行列 　3.4　特異値分解による次元削減 　3.5　Word2Vec：ニューラルネットワークによる学習 　3.6　単語ベクトルの応用 　3.7　FastText：単語よりも小さな単位の利用 　3.8　単語ベクトル表現の課題と限界 　演習問題 第4章　系列に対するニューラルネットワーク 　4.1　単語ベクトルの合成 　4.2　再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 　4.3　勾配消失問題と勾配爆発問題 　4.4　長期短期記憶（LSTM） 　4.5　ゲート付き再帰ユニット（GRU） 　4.6　畳込みニューラルネットワーク（CNN） 　演習問題 第5章　言語モデル・系列変換モデル 　5.1　言語モデル・系列変換モデルの導入 　5.2　言語モデルの定式化 　5.3　言語モデルの利用例 　5.4　言語モデルの具体例1：nグラム言語モデル 　5.5　言語モデルの具体例2：ニューラル言語モデル 　5.6　系列変換モデル 　5.7　言語モデルの評価：パープレキシティ 　5.8　未知語問題への対応 　演習問題 第6章　Transformer 　6.1　Transformerの歴史的背景 　6.2　自己注意機構（セルフアテンション） 　6.3　Transformerの構成要素 　6.4　学習時の工夫 　演習問題 第7章　事前学習済みモデルと転移学習 　7.1　事前学習済みモデルの背景 　7.2　デコーダの事前学習：GPT 　7.4　エンコーダ・デコーダの事前学習：BART 　7.5　事前学習済みモデルと知識蒸留 　7.6　事前学習済みモデル利用上の注意点 　演習問題 第8章　系列ラベリング 　8.1　系列ラベリングとは 　8.2　系列ラベリングの定式化 　8.3　点予測による系列ラベリング 　8.4　線形連鎖に基づく条件付き確率場 　演習問題 第9章　構文解析 　9.1　構文解析とは 　9.2　句構造解析 　9.3　依存構造解析 　9.4　さまざまな構文解析手法 　演習問題 第10章　意味解析 　10.1　意味解析とは 　10.2　テキスト間含意関係認識 　10.3　ニューラルネットワークによる意味解析 　10.4　述語項構造解析 　10.5　論理表現 　10.6　セマンティックパージング 　10.7　意味解析のその他の話題 　演習問題 第11章　応用タスク・まとめ 　11.1　機械翻訳 　11.2　質問応答 　11.3　対話 　11.4　自然言語処理の過去・現在 演習問題略解 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。 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。 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。 「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。 「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。 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。 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。 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。 Scheme入門書の定番を翻訳 プログラミング言語Scheme は、Lisp の代表的な方言であり、計算機科学においてプログラミングを学ぶ上でもっとも適した言語のひとつでもある。 本書は、 Daniel P. Friedman and Matthias Felleisen “The Little Schemer, Fourth Edition”（The MIT Press, 1995）を翻訳発行するもの。計算機科学の話題を織り交ぜながらSchemeの基本的な考え方を対話形式で学んでいく、イラスト入りの定番の入門書である。 訳者まえがき 序文 はじめに 1章　おもちゃ 2章　一度、もう一度、さらにもう一度、またもう一度、…… 3章　偉大なるCons 4章　数遊び 5章　*すごい*星がいっぱいだ 6章　影法師 7章　友達と親類 8章　究極のlambda 9章　…… もう一度、もう一度、もう一度、…… 10章　このすべての値は何だ 幕間 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。 統計解析の定番ソフト「R」が、EZR（Easy R）で手軽に使いこなせる！ 本書は、統計解析の定番ソフト「R」がGUIで使いこなせる「EZR（Easy R）」を活用して、初心者でも手軽に統計解析ができる方法を解説する入門書です。 EZRを使えば、コンソール入力を行わなくても、マウスでサクサク解析を進めることができます。しかも、EZRの開発者である著者が専門とする医療分野を中心に、統計解析の現場で活用されている本格的なパッケージなので、安心して使うことができます。 本書では、多くの方に親しみやすいテーマを扱いながら、日常生活から実務まで役立つ統計解析の基本的な考え方をやさしく解説するとともに、サンプルデータを用いたわかりやすい事例をとおして、EZRを操作しながら統計解析手法の基本を押さえることができます。 EZRと本書で、サラっとカンタンに、統計解析を始めましょう！ プロローグ　雨の文化祭と統計学 第1章　結婚するならスポーツ選手？　～平均値と中央値～ 第2章　テストの偏差値で一喜一憂　～分散と標準偏差～ 第3章　引越し先の家賃は高い？　～ｔ検定、相関、回帰分析～ 第4章　新製品でアンケート調査　～比率の検定と多変量解析～ 第5章　SNS？　友人の紹介？　長続きするのはどんなカップル？　～生存解析～ 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。 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。 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。 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。 パターン認識の決定版教科書、待望の改訂2版！ 本書は1998年刊行の『わかりやすいパターン認識』の改訂版です。パターン認識を初めて学ぶ読者をおもな対象として、扱うテーマを基本的な項目にしぼり、それらを重点的かつ詳細に解説しました。 　改訂にあたっては、具体例・実験例をもっと増やしてほしいという初版に与えられた要望に答え、補足・実験例、演習問題を加えました。演習問題の詳細な解答はオーム社のホームページに掲載されています。初版発行から20年の間に開発・提案された新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させ、より使いやすい書籍となるように改訂いたしました。 第1章　パターン認識とは 第2章　学習と識別関数 第3章　誤差評価に基づく学習 第4章　識別部の設計 第5章　特徴の評価とベイズ誤り確率 第6章　特徴空間の変換 第7章　部分空間法 第8章　学習アルゴリズムの一般化 第9章　学習アルゴリズムとベイズ決定則

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 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。 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。 発刊にあたって 　プロジェクトは非定常業務である。ルーティン作業として毎日繰り返される日常業務と異なり、基本的には、常に気の抜けない作業に挑戦して行かなくてはならない。ところで、プロジェクトは有期性という属性をもつ。はじめがあるが、おわりも必ずある、そのような有期のものである。さらに、個々のプロジェクトはすべて異なるという、個別性という属性ももつ。類似のプロジェクトは過去に存在していても、全く同じプロジェクトはない。さらに、プロジェクトの語源は未来への投影である。その名前の由来の通りプロジェクトは未来に向かって挑んでゆく業務であるために、何が起こるかわからないという不確実性を持ち備えている。この有期性、個別性、不確実性は、プロジェクトの3属性だ。このような属性を持つプロジェクトを成功に導くためには、過去の経験に学ぶことが重要だと言われている。いわゆる、Lessons-Learnedに記載された経験者の体験記録が参考になり、時としてその中には貴重な宝の山がある。 　本書のきっかけは経済産業省からのアジアを対象としたプロジェクトに関する英文エッセイ投稿のお誘いであった。このような投稿記録を残せる機会は、日本プロジェクトマネジメント協会にとっても貴重である。その白羽の矢を渡部寿春氏に当てたのも縁だとおもう。当協会の発足以来、地域ごとのP2M研究部会があり、渡部寿春氏はその中の東京P2M研究部会の2代目部会長になった。当協会の会員の中でもユニークな仕事に就かれているうえに、人の思い付きにくい発想をされる。英語も日常的に使われている。適任であったことは、本書を読んでいただければわかるとおもいます。 　こうして英文が先行し、日本語をあとつけした日英文のプロジェクト日記ができることになった次第です。100編のエッセイは、きっと読者の思考を刺激するでしょう。それがあらたな発想のヒントになれば幸いです。 　最後に、本書の発刊のきっかけをつくっていただいた関係者のすべての方に感謝いたします。そして、何より本書を完成させた著者に感謝いたします。 特定非営利活動法人日本プロジェクトマネジメント協会 理事長　光藤昭男 2019年6月吉日 発刊にあたって まえがき 読み方 もくじ Chapter 1 PMの基本 Chapter 2 修羅場 Chapter 3 プロマネの仕事 Chapter 4 日本のPM Chapter 5 今時の知恵 参考文献 NIN2 P2Mについて PMAJについて P2Mについて 著者紹介

※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。 ストーリーでPythonと機械学習がわかる!! 『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』、『ベイズ推定入門　モデル選択からベイズ最適化まで』につづく、お妃さまシリーズの第3弾を刊行するものです。Pythonの学習を主軸としたものであり、機械学習を実践したくなった人、およびカジュアルでわかりやすいPython入門本を探している人をターゲットとします。Pythonのコードとコードの説明をイラストでわかりやすく解説します。現在注目されているGAN（敵対的生成ネットワーク）についても解説。 第1章　魔法の鏡との出会い 第2章　機械学習の発見 第3章　思い出のアヤメ 第4章　器用な鏡、不器用な小人 第5章　あなたは誰？顔認識システム 第6章　表情豊かな鏡に戻れ！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 学ぶことの多い機械学習をマンガでさっと学習でき、何ができるかも理解できる!! 　本書は今後ますますの発展が予想される人工知能分野のひとつである機械学習について、機械学習の基礎知識から機械学習の中のひとつである深層学習の基礎知識をマンガで学ぶものです。 　市役所を舞台に展開し、回帰(イベントの実行）、識別１（検診）、評価（機械学習を学んだ結果の確認）、識別２（農産物のサイズ特定など）、教師なし学習（行政サービス）という流れで物語を楽しみながら、機械 学習を一通り学ぶことができます。 序章　機械学習を教えてください！ 第1章　回帰ってどうやるの？ 第2章　識別ってどうやるの？ 第3章　結果の評価 第4章　ディープラーニング 第5章　アンサンブル学習 第6章　教師なし学習 エピローグ 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。 「いつかはプログラミングしたい！ でも私には難しそう……」と二の足を踏んでいる方。 「プログラミングできたら便利！ でも勉強するのはつまらない……」と敬遠している方。 「プログラミングできたらかっこいい！ でも作りたいアプリとかない……」とあきらめている方。 世界中で大人気の小難しくないプログラミング言語Pythonなら、覚えることも最小限。この本を読んで、楽しいプログラミングの世界に飛び込んでみましょう！ 面白い例題やパズルを楽しみながら、愉快でカラフルなイラストと一緒にかっこいいプログラミングを学ぶことができます。　 本書は、“Python for Kids：A Playful Introduction to Programming”を翻訳したものです。

※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。 使い方自由自在！統計解析、数値計算、プログラム、シミュレーション、プロット図から複雑なグラフィックスまで詳細に解説！ 　本書は2009年11月発行の『The R Tips 第2版 データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集』（2005年3月に九天社から発行された書籍に対して、改訂・加筆を行いオーム社から再発行したもの）の改訂版です。 R は統計計算とグラフィックスのための言語・環境で、R の熟練度に合わせて読んでいただけるよう、2部構成にしています。初心者向けにはR入門編、統計や数値計算、プログラミング技法やデータハンドリング等、グラフィックスなど実行したい人はR-Tips 編で学ぶことができます。 　改訂にあたって、データ解析の内容を抜本的に見直し、グリッドグラフィックスの章を削り、代わりにパッケージdplyr とggplot2 に関する内容を新たに盛り込みました。 主要目次 第1編　R 入門 編 第1章　R のインストール 第2章　電卓としてR を使う──起動→計算→終了 第3章　代入（付値） 第4章　ベクトルの基本 第5章　関数定義とプログラミング入門 第6章　ヘルプ，パッケージ，関数定義の見方 第7章　グラフ作成入門 第8章　データ解析（入門編） 第2編　R Tips 編 第9章　データの種類と種々のベクトル 第10章　配列とリスト，要素のラベル 第11章　オブジェクトと出力 第12章　行列 第13章　関数とプログラミング 第14章　数値計算 第15章　データハンドリング 第16章　データ解析（実践編） 第17章　乱数とシミュレーション 第18章　グラフィックス 第19章　データ解析（多変量解析編） 第20章　 ggplot2 入門 付録A　練習問題の解答 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。 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。

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。 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。 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。 複数のプログラミング言語とパラダイムを使いこなせれば、プログラマとしての幅が広がります。本書は、1週間で1つの新しい言語を学ぶ“Seven Languages in Seven Weeks”を、Rubyの作者まつもとゆきひろ氏の監訳で発行するものです。言語の特徴を映画の登場人物になぞらえて、Ruby、Io、Prolog、Scala、Erlang、Clojure、Haskellという個性的な7つの言語を紹介。各言語の特性とそこにあるプログラミングパラダイムを、体験を通してものにしましょう。 母に捧ぐ 謝辞 序文 第1章 はじめに 第2章 Ruby 第3章 Io 第4章 Prolog 第5章 Scala 第6章 Erlang 第7章 Clojure 第8章 Haskell 第9章 全体のまとめ 付録A 参考資料 監訳者あとがき 索引 著者・監訳者・訳者について

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 ベクトル自己回帰（VAR：vector autoregression analyses)に特化した実用書 　本書はRを使ってベクトル自己回帰（VAR：vector autoregression analysis）分析を行うものです。理論に関する疑問、モデル構築に関する疑問、分析ツールをRで書くことの疑問、等VARに関する疑問に答えるものです。実証分析を行ううえで、役に立つ情報を提供します。 まえがき 第1章　Rについて 第2章　VAR分析の紹介 第3章　時系列分析の基礎 第4章　VAR分析の基礎 第5章　ラグ次数の選択問題 第6章　単位根検定 第7章　共和分検定　 第8章　撹乱項に関する仮説検定 第9章　推定と識別問題 第10章　係数パラメータの制約に関する仮説検定 第11章　インパルス応答分析 第12章　推定後のモデル変換 第13章　インパルス応答分析の区間推定 第14章　予測誤差の分散分解　 第15章　グランジャー因果性検定 第16章　その他のVAR分析 あとがき 本書を終えるにあたり 索引 参考文献 分布表

※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。 2025年に人工知能が到達しているであろう地点を現実的に予想！ これからの社会に人工知能を活かすための技術を解説！ 東京五輪も終わり、超・超高齢社会を迎え大きく様変わりしているであろう「2025年」。人工知能はどこまで発展・進歩し、我々の社会に活用されているのでしょうか。 本書は、2025年に人工知能が到達しているであろう地点、およびクリアできていないであろう問題点について、AIX（電気通信大学人工知能先端研究センター）を代表する研究者が独自の視点で予想します。 1章　2025年が やって来る！ 2章　ロボットと人工知能 3章　ＩｏＴとは　時間・空間・人―物間をつなげることの効果とインパクト 4章　自然言語処理と人工知能 5章　人工知能における感性 6章　社会に浸透する汎用人工知能 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。 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。 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。 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

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

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

TCP/IPネットワークの実際が基礎から理解できる TCP/IPを真に理解するため、ネットワーク技術の解説はもちろん、コンピュータ内部の構造、データやパケットをやり取りする仕組みを解説した1冊。豊富な解説図により、パケットやメッセージの動作がよく分かる！ 第1章 TCP/IP入門 第2章 TCP/IPの理解を助けるアプリとコマンド 第3章 ネットワーク技術を支えるコンピュータの基礎 第4章 ネットワークの基礎知識とTCP/IP 第5章 IPはインターネットプロトコル 第6章 TCPとUDP 第7章 TCP/IPアプリケーション 第8章 IPを助けるプロトコルと技術 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。 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

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。 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。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 そのあたりの電線を切ってみたら、機能美の極致がそこにあった！ 目で見て、仕組みを知って、二度たのしめる電子部品の図鑑 目の前のスマートフォンやPC、日々使用する家電製品は、数百もの電子部品で構成され、それぞれ決まった機能を果たすために精密に設計されています。しかし、目に見えるところにあることは稀で、また、見られることを想定して作られてはいません。 本書では、抵抗器やコンデンサ、LED、スイッチに各種ケーブル、モーターなど、さまざまな電子部品を実際に切断し、美しい断面図を視覚的にたのしみながら、仕組みや製造方法について知ることができます。 電気に興味がある方、電子工作好きの方はもちろん、アートや写真が好きな方も楽しめる一冊です。 【このような方におすすめ】 電子機器にかかわる社会人および専門としている学生、 電子工作愛好家、 電子機器に興味のある一般の方 【目次】 謝辞 はじめに 1．受動素子 32kHz水晶振動子 カーボン皮膜抵抗器 ガラススケルトン抵抗 大電力型巻線抵抗器 厚膜抵抗アレイ 表面実装チップ抵抗 薄膜抵抗アレイ 巻線ポテンショメータ トリマポテンショメータ トリマポテンショメータ（15回転型） ポテンショメータ（10回転型） 円板型セラミックコンデンサ ガラスコンデンサ 積層セラミックコンデンサ アルミ電解コンデンサ フィルムコンデンサ ディップ型タンタルコンデンサ ポリマータンタルコンデンサ アルミポリマーコンデンサ アキシャルリードインダクタ 表面実装インダクタ 焼結フェライトインダクタ フェライトビーズ 3端子フィルタコンデンサ トロイダルトランス 電源トランス 低電流カートリッジ型ヒューズ アキシャルリード型ヒューズ 液体パワーヒューズ 小型パワーヒューズ 温度ヒューズ 2．半導体部品 1N4002 整流ダイオード ガラス封止ダイオード ブリッジダイオード 2N2222 トランジスタ 2N3904 トランジスタ LM309K 電圧調整器 デュアルインラインパッケージ（DIP） AVRマイコン ATmega328 スモールアウトライン集積回路（SOIC） 薄型クワッドフラットパック（TQFP） ボールグリッドアレイ（BGA） SoC（System-on-a-chip） スルーホール実装型赤色LED 表面実装型LED 自己点滅LED（赤緑2色） 白色LED 半導体レーザ フォトカプラ 光学式傾斜センサ 光学式エンコーダ 照度センサ CMOSイメージセンサ 3．エレクトロメカニクス トグルスイッチ スライドスイッチ 押ボタンスイッチ DIPスイッチ タクタイルスイッチ マイクロスイッチ 電磁継電器 サーマルスイッチ ブラシ付DCモータ ステッピングモータ 磁気ブザー スピーカー スマートフォンカメラ カメラモジュール内部 ロータリーボイスコイルモータ 光学ドライブのモータ エレクトレットコンデンサマイク 4．ケーブルとコネクタ 単線とより線 AC電源ケーブル IDCリボンケーブル モジュラーケーブル（電話線） DIPソケット バレルプラグとジャック 1/4インチオーディオプラグとジャック 3.5 mmオーディオジャック LMR-195 同軸ケーブル ノートPC用電源ケーブル RG-6 同軸ケーブル RG-59 同軸ケーブル F型コネクタ BNCプラグとジャック SMAコネクタ DE-9コネクタ CAT6 LANケーブル SATAケーブル HDMIケーブル VGAケーブル 一般的なUSBケーブル USBジャック SuperSpeedモード対応USBケーブル 5．レトロテクノロジー ネオンランプ ニキシー管 ニキシー管の内部 12AX7 真空管 蛍光表示管 陰極線管 陰極線管の内部 水銀スイッチ 古い巻線抵抗器 カーボンコンポジション抵抗器 Cornell-Dubilier社製 9LSコンデンサ シルバーマイカコンデンサ アキシャルリード型 積層セラミックコンデンサ 中間周波トランス（IFT） 白熱電球 写真撮影用閃光電球 フォトレジスタ 点接触型ダイオード ゲルマニウムダイオード μA702集積回路 窓付きEPROM コアメモリ IBM SLTモジュール アナログ計器（パネルメータ） 磁気テープヘッド 薄型磁気ヘッド GMRヘッド 6．複合デバイス LEDフィラメント電球 片面プリント基板 両面プリント基板 両面スルーホール基板 フレキシブル基板とリジットフレキシブル基板 エラストマーコネクタ MicroSDカード グロブトップパッケージ EMVクレジットカードチップ NFCカードキー スマートフォンのロジックボード ロジックボード内部 イーサネットトランス DC-DCコンバータ 7セグメントLEDディスプレイ 厚膜LED数字ディスプレイ 5×7 LEDドットマトリクスディスプレイ ビンテージLEDバブルディスプレイ LED英数字ディスプレイ 温度補償水晶発振器 水晶発振器 アバランシェフォトダイオード（APD）モジュール 3656HG 絶縁アンプ 絶縁アンプ内部 付録：断面図のつくりかた 切る・磨く キレイにする 固める キメる 撮影機材 レタッチする マクロ撮影 多焦点合成 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 データからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか?! 極値統計学とはデータからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか知るための学問です。 　本書は統計学の基礎、Rの基礎から始め、極値統計学の理論とシミュレーションを実践することが出来ます。特に数理統計学で分析できない内容、コンピュータを使ったデータ分析が必要なため、データサイエンティストやSEなどにも役立つものです。 第1章　概要 第2章　統計の一般論 第3章 　Rの基本 第4章　極値統計の基本 第5章　極値統計法の推定法 第6章　ブロック最大データと上位r 個データ GEV モデルとrGEV モデル 第7章　閾値超過データ 一般パレートモデルと点過程モデル 第8章　時系列データ 第9章　極値理論の数理 第10章　補遺

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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を使って線形代数学を見える化して学ぼう！ 本書は、大学初年次に学ぶ基礎数学科目の一つであり、具体的なところでは機械学習やコンピュータグラフィックス、ゲームプログラミングなどの基礎となる線形代数を、Pythonを使って学ぶものです。 線形代数は、微分・積分とならび基礎的な数学の一つですが、ふつうに勉強するとベクトル・行列計算が面倒くさく、また定義や概念が多く抽象的な表現も多いため、なかなか理解しづらい学問といえます。そこで本書は、Pythonによるプログラミングを用いて以下の工夫を施すことで、よりわかりやすく、またビジュアルにベクトルを見るなどの体験を通して、線形代数を学べるようにまとめたものです． 1）2次元平面や3次元空間のベクトルを視覚的に表現する 2）関数をグラフ化することで、ベクトル計算の意味を理解しやすくする 3）面倒なベクトルや行列の計算をプログラミングで表現する 4）手計算では不可能な高次の線形計算を、具体的なデータ（音や画像）を用いて表現する 5）通常の教科書の演習問題レベルの計算問題をプログラミングによる数式処理で求める 第1章　数学の基礎とPythonによる表現 第2章　線形空間と線形写像 第3章　基底と次元 第4章　行列 第5章　行列の基本変形と不変量 第6章　内積とフーリエ展開 第7章　固有値と固有ベクトル 第8章　ジョルダン標準形とスペクトル集合 第9章　力学系 第10章　線形代数の応用と発展

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ヒューマンコンピュータインタラクションの基本的事項を中心にわかりやすく解説 IT Textシリーズは情報処理学会編集の教科書として、大学や高専などでこの間一定の評価を得てきました。本書は人間の感性や認知に関する基礎知識や対話システムやGUI、インタフェースの評価技術など、人間とコンピュータの親和性が高いシステムづくりに必要な技術を解説するものです。改訂版では、スマホ／タブレットなどの話題を盛り込み、最新技術に対応した内容とします。 1章　人間とヒューマンコンピュータインタラクション 2章　対話型システムのデザイン 3章　入力インタフェース 4章　ビジュアルインターフェース 5章　人と人工物のコミュニケーション 6章　空間型インターフェース 7章　協同作業支援のためのマルチユーザインタフェース 8章　インタフェースの評価

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ※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。 ※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。 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。 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。 複雑なルーティング技術の解説書をマスタリングシリーズで刊行 本書は複雑なインターネットルーティング技術をわかりやすく説明した書籍。教科書として初学者が安心して学べるように、図や例を多用しながら体系的な構成と一般的な用語を用いて解説するもの。 第1章 ルーティングの基礎 第2章 RIP 第3章 OSPF 第4章 BGP 第5章 VRRP

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る 本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。 主要目次 はじめに 第0章 Chainer とは 第1章 NumPy で最低限知っておくこと 第2章 ニューラルネットのおさらい 第3章　Chainer の使い方 第4章　Chainer の利用例 第5章　Trainer 第6章　Denoising AutoEncoder 第7章　Convolution Neural Network 第8章　word2vec 第9 章Recurrent Neural Network 第10章　翻訳モデル 第11章　Caffe のモデルの利用 第12章　GPU の利用 参考文献 ソースプログラム

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

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

Chainerは2015年にPreferred InfrastructureがPythonのライブラリとして開発・公開したフレームワークです。 本書は、Pythonの拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecとRNN（Recurrent Neural Network）を解説し、それらシステムをChainerで実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。

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。 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。 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

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。 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

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。 ※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。 マンガに興味あれば誰でも描けるようになる!! 　本書はSNSで投稿するマンガの描き方を解説します。道具や決まり事をイチから覚え、ある程度満足するレベルの画力やネームで紙に表現するレベルでは初心者には敷居が高いです。一方、SNSへの投稿は、描画ソフトがあるため描きやすく、SNSの使い方に慣れているうえ、「作品」を公開する範囲を限定することにより、画力がなくても「承認欲求」を満たせることが可能です。中でもTwitterに投稿されている漫画は、基本的に1頁投稿で、色数・コマ数の規定はなく（1コマ～6コマの短コマ）、画力がなくてもバズります。 　道具を揃えるのが大変なことを考えてペイントソフトCLIP STUDIO PAINTの使い方も解説します。 冒頭マンガ ・マンガを描く楽しさとは？ Chapter 1　映えるマンガを描くにはどうしたらいいの？ 1‐1　初心者でも映えるマンガが描ける 1‐2　うまく描くコツはうまく観察すること 1‐3　○△□で描いてみよう 1‐4　奥行き（遠近感）の表現 1‐5　顔を描こう 1‐6　人の動きを把握する 1‐7　身体を描こう 1‐8　衣服を描こう Chapter 2　どうやってストーリーを決めるの？ 2‐1　テーマを決める 2‐2　ストーリーを作る 2‐3　キャラクターの作り方 Chapter 3　描いてみよう！ 3‐1　道具の準備 3‐2　ネームの作成 3‐3　作画 3‐4　マンガを描くうえでのポイント Chapter 4　投稿のススメ！ 4‐1　投稿先を決める 4‐2　投稿についての注意点 4‐3　バズらせるためののコツ Chapter 5　CLIP STUDIO　PAINT PRO で実際に作品を作ってみよう 5‐1　デジタルの描き方の基本 5‐2　CLIP STUDIO PAINT PROで描く COLUMN 模写のコツ 衣服のデザイン AIとマンガ マンガ家の収入 マンガ家を目指す 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。 【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。 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。 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。 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。 本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書 本書は，本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書です． 初歩からていねいに解説してあります． 本書を読み切れば，誰でもPythonによるデータマイニングと機械学習の主な手法の実装方法が身に付きます。 準備編 第1章　データマイニングと機械学習 第2章　Python速習（基本編） 第3章　Python 速習（応用編） 基礎編 第4章　回帰分析 第5章　階層型クラスタリング 第6章　非階層型クラスタリング 第7章　単純ベイズ法による分類 第8章　サポートベクトルマシン法による分類 実践編 第9章　時系列数値データの予測 第10章 日経平均株価の予測 第11章 テキストデータマイニング 第12章 Wikipedia記事の類似度 第13章 画像データの取り扱い手法 第14章 画像の類似判別とクラスタリング

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ※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。 ※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。 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。 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。 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。 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。 「ディープラーニング」を概念から実務へ ― Keras、Torch、Chainerによる実装！ ―数多の「ディープラーニング」解説書で概念は理解できたが、さて実際使うには何から始めてよいのか― 本書は、そのような悩みを持つ実務者・技術者に向け、画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説しています。 すでに世界で標準的に使われているディープラーニング用フレームワークであるKeras（Python）、Torch(Lua)、そして日本で開発が進められているChainerを、そのインストールや実際の使用方法についてはもとより、必要な機材・マシンスペックまでも解説していますので、本書をなぞるだけで実務に応用できます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。検索やハイライト等の機能が使用できません。 初心者でもPythonを用いて機械学習が実装できる！ 　 本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術のうち機械学習について、入門的知識から実践まで、できるだけ平易に解説する書籍です。「解説だけ読んでもいまひとつピンとこない」人に向け、プログラミングが容易なPythonにより実際に自分でシステムを作成することで、そのエッセンスを実践的に身につけていきます。 また、読者が段階的に理解できるよう、「導入編」「基礎編」「実践編」の三部構成となっており、特に「実践編」ではシステム計画研究所が展示会「Deep Learning実践」で実際に展示した「手形状判別」を実装します。 詳細目次 第1部　導入編 　第1章　はじめに 　1.1 機械学習とは 　1.2 Python と機械学習 　1.3 インストール＆セットアップ 　1.4 Python 早分かり ― NumPy とmatplotlib 　1.5 クイックツアー 　　小話 深層学習って何だ？ 　第2 章　機械学習の様々な側面 33 　2.1 機械学習をとりまく環境.. 33 　2.2 関連分野. 34 　2.3 学習法による分類. 35 　2.4 手法や課題設定による分類. 36 　2.5 応用例. 37 第2部　基礎編 　第3章　分類問題 　3.1 分類問題とは 　3.2 最初の分類器 　3.3 学習データとテストデータ 　　ミニ知識 色々な用語 ―学習・訓練・教師 vs テスト・評価・バリデート・検証 　　ミニ知識 k- 分割交差検証 　3.4 分類器の性能を評価しよう 　　ミニ知識 正答率（Accuracy）と適合率（Precision） 　　ミニ知識 色々な平均.調和平均・算術平均・幾何平均 　3.5 色々な分類器 　3.6 まとめ 　第4章　回帰問題 　4.1 回帰問題とその分類 　4.2 最初の回帰 ― 最小二乗法と評価方法 　4.3 機械学習における鬼門 ― 過学習 　4.4 過学習への対応 ― 罰則付き回帰 　4.5 様々な回帰モデル 　4.6 まとめ 　第5章　クラスタリング 　5.1 iris データセット 　　ミニ知識 フィッシャーのあやめ 　5.2 代表的なクラスタリング手法 ― k-means 　5.3 その他のクラスタリング手法 　5.4 まとめ 第3部　実戦編 　第6章　画像による手形状分類 　6.1 課題の設定 　6.2 最初の学習 　6.3 汎化性能を求めて ― 人を増やしてみる 　6.4 さらに人数を増やしてみる 　　ミニ知識 学習データに含める人数について 　6.5 データの精査と洗浄 ― データクレンジング 　6.6 特徴量の導入 　6.7 パラメータチューニング 　6.8 まとめ 　第7章　センサデータによる回帰問題 　7.1 はじめに 　7.2 準備 　7.3 センサデータの概要 　7.4 データの読み込み 　7.5 高松の気温データと四国電力の消費量 　7.6 もっと色々、そしてまとめ 　7.7 終わりに 第4部　付録 　付録A　Python で作る機械学習 　A.1 この付録の目的 　A.2 最小二乗法 　A.3 行列計算による解析解の導出 　A.4 反復法 　A.5 コードを書く前に 　A.6 実装例 　付録B　線形代数のおさらいと代表的な非線形モデル 　B.1 この付録の目的 　B.2 そもそも「線形」とは 　B.3 線形変換とアフィン変換 　B.4 ノルムと罰則項 　B.5 線形回帰の最小二乗解を考える 　B.6 機械学習における「非線形」

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 環境設定からロボットへの実装まで。ROSのすべてを網羅 本書は，ロボット用のミドルウェアであるROS（Robot Operating System）についての，ロボット分野の研究者や技術者を対象とした解説書です。ROSの構成や導入の方法，コマンドやツール等の紹介といった基本的な内容から，コミュニケーションロボットや移動ロボット，ロボットアームといった具体的なロボットのアプリケーションを作成する方法を解説しています。 　ROSについて網羅した内容となるため，ROSを使った開発を行いたい方が必ず手元に置き，開発の際に活用されるような内容です。 本書で使用しているソフトウェア、ハードウェアについて 第1章　ロボットソフトウェアプラットフォーム 第2章　Robot Operating System（ROS） 第3章　ROSの開発環境の構築 第4章　ROSの主要概念　 第5章　ROSコマンド 第6章　ROSツール 第7章　ROS基本プログラミング 第8章　ロボット、センサ、モータ 第9章　組込みシステム 第10章　移動ロボット 第11章　SLAMとナビゲーション 第12章　サービスロボット 第13章　マニピュレータ 付録　ROS2

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematicaをフル活用して，大学教養レベルの統計，微分積分，線形代数の全体像を把握する．学び直しにも最適な一冊． コンピュータ（Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematica）を活用して，数学の学びの質を高めましょう． 本書の具体的な目標は，線形回帰分析を理解することです．そのために必要な微分積分と線形代数も学びます．微分積分は多変数の微分積分まで，線形代数は特異値分解までです．これで，大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます． すべてが線形回帰分析につながるので，何の役に立つのかと疑うことはありません．面倒な計算はコンピュータにまかせるので，計算に迷い込んでしまうこともありません． 線形回帰分析はデータサイエンス（人工知能・機械学習）の出発点です．本書を読んで，データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう． 大学教養レベルの数学の全体像の把握，学び直しにも最適な一冊です． コードは全てウェブで公開されます． 第I部　入門 第1章　実行環境 第2章　数と変数 第3章　データ構造 第4章　可視化と方程式 第5章　論理式 第II部　統計 第6章　1次元のデータ 第7章　2次元のデータ 第8章　確率変数と確率分布 第9章　多次元の確率分布 第10章 推測統計 第11章　線形回帰分析 第III部　微分積分 第12章 関数の極限と連続性 第13章 微分 第14章 積分 第15章 多変数関数の微分積分 第IV部　線形代数 第16章 ベクトル 第17章 行列 第18章 ベクトル空間 第19章 固有値と固有ベクトル 第20章 特異値分解と擬似逆行列