※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書はPython入門とは銘打ってはいますが、実質はGitHubCopilotという生成AIを活用したプログラミングの学習本です。解説にあたっては、プログラミングをしていく段階で覚えることを極めて少なくしてあります。本書では、Pythonの細かい文法を解説していませんし、効率的なコードの書き方や効率的なライブラリの使い方を解説しているわけでもありません。本書の基本的な説明方針は、逐次的に生成AIに質問をして回答を得ていくというものです。 　GitHub Copilotへの質問の仕方にルールがある訳ではありません。わからなかったら何回でも聞く。読者とCopilotが共同で作ったコードを動かしながら、自分の目的が達せられるように工夫する。うまく達成できない場合は、再びCopilotに尋ねてみる。それらを繰り返していくだけです。そして、筆者がその経緯を逐一書き示したものが本書となっています。 　本書では、複雑な機械学習の処理方法や、スマホアプリ/デスクトップアプリ/ Webアプリの作り方までは解説していません。ただ、Copilotを使ってPythonの基本文法を解説するだけではちょっと物足りないので、CSV形式のファイルの扱いやWeb APIの扱い方、グラフの書き方といった、実務に必要となる基本技術のプログラミングの仕方を本書は示してあります。ほかのPython解説本のように難しいことはできませんが、最初の取り掛かりには十分でしょう。Copilotと共同でコーディングをするときの落とし穴もいくつか用意してあります。Copilotと一緒に楽しんでPythonを学んでいってください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆実案件をもとに作成した練習サイトで、プロの知識をマスターしよう！◆ 入門編から実践編まで、6ステップで上達できる！ 納品レベルのコーディング・スキルが身につく練習帳です。 転職や副業、フリーランスとして、仕事としてのWebデザインが人気を集めています。Webデザイナーを目指す人が最初に学ぶのはHTML&CSSですが、コーディングの基本を学んだだけでは、Webサイトを制作する力は身につきません。納品レベルのWebサイトを1から作るためには、実践的なノウハウと、実際のWebサイトをもとにしたデザインの引き出し、そしてなにより経験の積み重ねが必要になるからです。これらの条件は、本来、制作会社に入って実制作を重ねることで身につけられるものですが、独学やフリーランスの道を進んだ人にとっては、そうはいきません。本書は、HTML&CSSの最初の学習を完了し、Webデザインを仕事にするレベルへと進みたい人のために、実案件をもとに作成した練習サイトを使って制作方法をマスターし、納品レベルのコーディング・スキルを身につけることのできる書籍です。オンラインでコーディング学習教材を提供するCodejump主催の小豆沢健が、多くの学習者をサポートしてきた制作ノウハウを提供します。本書のポイントは、以下の3点です。 【デモサイト】実案件に近いレベルのデモサイトを、難易度別に6種類用意しています。 【レイアウト】実案件に必須のレイアウトを、サイト全体と各パーツごとに解説しています。 【タグや技術】実案件のWebサイトで使用するタグや技術を、サンプルコードに盛り込んでいます。 これら3つのポイントに沿って、納品に耐えうる品質のWebサイトを作り上げていくことで、コーディング・スキルを高め、Webデザインを仕事にするための実力を身につけることができます。コードはすべて、レスポンシブ対応。デモサイトのコードやカンプ、画像は、すべてダウンロード提供します。 ■こんな方におすすめ ・HTML&CSSの基本はマスターしたが、自力でWebサイトを作れず悩んでいる人 ・HTML&CSSの実務で使えるスキルをマスターしたい人 ■目次 第1章 入門編 プロフィールサイトを作ろう 第2章 初級編 ブランドサイトを作ろう 第3章 中級編 サービスサイトを作ろう 第4章 上級編 カフェサイトを作ろう 第5章 応用編 ランディングページを作ろう 第6章 実践編 ポートレートサイトを作ろう ■著者プロフィール 小豆沢健：三重県出身。大学卒業後、IT系のソフトウェア開発会社に入社し、多数のシステム開発案件に従事。独立後は、スタートアップから大手企業まで様々な会社のWebアプリケーション開発やWebサイト制作に携わる。2020年に実践的なコーディングが学べる学習サイト「Codejump」を立ち上げ、累計10万人以上の人が利用。現在もCodejumpの運営を行いながら、様々な企業の開発や制作に幅広く携わっている。Webサイト：Codejump（https://code-jump.com）　SNS：https://x.com/codestep_com

シミュレーションの基礎がわかる！ 「これから人口はどう増加／減少するのか？」「火災はどこまで広がるか？」「被食者と捕食者の数はどう変動するのか？」などなど、自然現象や社会現象の予測はどのように行われるのか、その仕組みを学びたい人のための入門書。四則演算のみで数理モデルを作り、オープンソースで無料のビジュアライゼーションツールProcessingを使って視覚的に結果を確認しながら作ることで、コンピュータシミュレーションの基礎が身につきます。 「シミュレーション」は、物理学や生物学、経済学、社会学など、多岐にわたる分野で利用されています。たとえば天候の予測、自動車の操作性や安全性の検討、建築物の強度に関する設計や評価、経済の動向予測など、現実の問題を解決するために使われています。また、ビデオゲームやVR（仮想現実）などのエンターテイメントの分野でも、よりリアルな世界を再現するためにシミュレーションが使われています。本書で取り上げる13個のテーマを通じてシミュレーションを学ぶことで、それぞれの分野における考え方の違い、そして共通した部分を知ることになるでしょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆高品質なデータを設計・開発する技術◆ 　Data-centric AIとは、機械学習の権威でありGoogleのAI研究チームを率いたAndrew Ngが2021年に提唱した、モデルよりもデータに主眼を置くというAI開発のアプローチです。過去数十年にわたりAI開発においては、固定されたデータセットに対してニューラルネットワークをはじめとしたモデルを適用し、そのモデルを改善することに関心が寄せられていました。しかし、このモデルを中心としたアプローチでは、データセットへの過度な依存やデータセットが抱える課題への無意味な適合により、実用において期待ほどモデルの性能が改善しないといった問題が指摘されています。そのため近年はモデルを固定したうえで、データ拡張、アノテーションの効率化や一貫性の担保、能動学習といったデータに工夫を加えることによってモデルの性能を向上させるアプローチに注目が集まっています。本書では、Data-centric AIの概要を解説したあとに、画像認識、自然言語処理、ロボットといった分野におけるデータを改善するための具体的なアプローチを解説します。最終章では、企業における実践的な取り組みを紹介します。 ■こんな方におすすめ ・データセットの作成、データの学習方法に興味のある方 ・基盤モデルに興味がある方 ■目次 ●第1章 Data-centric AIの概要 ・1.1 Data-centric AIとは ・1.2 データセットのサイズとモデルの性能の関係 ・1.3 データの品質の重要性 ・1.4 おわりに ●第2章 画像データ ・2.1 画像認識におけるData-Centric AIとは ・2.2 画像認識モデルの基礎知識 ・2.3 データを拡張、生成する技術 ・2.4 不完全なアノテーションからの学習 ・2.5 画像と言語ペアの関係性を学習した基盤モデル ・2.6 能動学習 ・2.7 おわりに ●第3章 テキストデータの収集と構築 ・3.1 言語モデルの事前学習 ・3.2 事前学習データの収集 ・3.3 ノイズ除去のためのフィルタリング ・3.4 データからの重複除去 ・3.5 テキストデータ収集の限界 ・3.6 おわりに ●第4章 大規模言語モデルのファインチューニングデータ ・4.1 ファインチューニングとは ・4.2 Instruction Data ・4.3 Preference Data ・4.4 ファインチューニングモデルの評価 ・4.5 日本語における大規模言語モデルのファインチューニング ・4.6 おわりに ●第5章 ロボットデータ ・5.1 はじめに ・5.2 RTシリーズの概要 ・5.3 多様なロボット ・5.4 ロボットにおけるデータ収集 ・5.5 データセット ・5.6 データ拡張 ・5.7 おわりに ●第6章 Data-centric AIの実践例 ・6.1 テスラ ・6.2 メタ ・6.3 チューリング ・6.4 LINEヤフー ・6.5 GO ・6.6 コンペティションとベンチマーク ・6.7 Data-centric AI実践のためのサービス ・6.8 おわりに ■著者プロフィール 片岡裕雄（かたおかひろかつ）：2014年 慶應義塾大学大学院 博士（工学）。2024年現在、産業技術総合研究所 上級主任研究員、オックスフォード大学 Academic Visitor および cvpaper.challenge 主宰。時空間モデルのベースライン3D ResNetの研究開発，実データ不要の事前学習法 数式ドリブン教師あり学習（Formula-Driven Supervised Learning; FDSL）を提案。2019/2022年度AIST Best Paper、2020年 ACCV 2020 Best Paper Honorable Mention Award、2023年 BMVC 2023 Best Industry Paper Finalist。研究はMIT Technology Reviewや日経等メディアにて掲載。本書の監修を担当。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆C言語とラズパイで電子工作をはじめよう！◆ 国内の理工系教育現場におけるプログラミング導入教育では、現在でもC言語が多く採用されています。また、組込み系の開発現場でもC言語は現役です。本書は、そのような環境に身をおく人のための、Raspberry Piによる電子工作の解説書です。OSやプログラム開発環境のセットアップからGPIO、カメラモジュールなどの制御方法、さらにラインをトレースして自走するロボットの開発まで、電子工作に必要なポイントをやさしく説明しています。必要なパーツの入手方法も紹介しており、自作しながら読み進められます。Raspberry Pi 5に対応。 ■こんな方におすすめ ・C言語で電子工作をしたい人。C言語によるRaspberry Piの制御方法を知りたい人。 ■目次 Chapter 1 Raspberry Piの概要 Chapter 2 OSのセットアップ Chapter 3 プログラムの開発環境 Chapter 4 GPIOのデジタル出力を使う Chapter 5 GPIOのデジタル入力を使う Chapter 6 パルス出力・PWM出力・タイムスタンプ・スレッドを使う Chapter 7 I2Cバスを使う Chapter 8 SPIバスを使う Chapter 9 Piカメラで撮影する Chapter 10 自走ロボットを製作する Chapter 11 自走ロボットを制御する（基礎編） Chapter 12 自走ロボットを制御する（応用編） ■著者プロフィール 菊池達也：博士（工学）、技能検定1級（電子機器組立て）。東京都出身。職業訓練大学校（電子科卒）、東京都立科学技術大学大学院博士課程修了。独立行政法人 高齢・障害・求職者雇用支援機構に勤務。本機構のポリテクセンターおよびポリテクカレッジにて、電子情報系の教育訓練とキャリア支援に従事。また、Raspberry JAMやScratch Dayを企画して、子ども向けのプログラミング教育にも興味を持つ。受講者からはポリテク先生の愛称で親しまれている。

◆「あるべき構造」を知り、ソフトウェア開発の問題に立ち向かおう◆ 本書は、より成長させやすいコードの書き方と設計を学ぶ入門書です。筆者の経験をふまえ構成や解説内容を見直し、より実践的な一冊になりました。 システム開発では、ソフトウェアの変更が難しくなる事態が頻発します。 コードの可読性が低く調査に時間がかかる、 コードの影響範囲が不明で変更すると動かなくなる、 新機能を追加したいがどこに実装すればいいかわからない......。変更しづらいコードは、成長できないコードです。 ビジネスの進化への追随や、機能の改善が難しくなります。成長できないコードの問題を、設計で解決します。 ■こんな方におすすめ ・コードの設計スキルに興味がある人 ・日々、悪いコードと向き合っていて改善したい人 ・より良いコードを書きたい人 ■目次 第1章 悪しき構造の弊害を知覚する 第2章 設計の初歩 第3章 カプセル化の基礎―ひとつにまとめる― 第4章 不変の活用―安定動作を構築する― 第5章 バラバラなデータとロジックをカプセル化する実践技法 第6章 関心の分離という考え方―分けて整理する― 第7章 関心が混ざったコードを分けて整理する実践技法 第8章 条件分岐―迷宮化した分岐処理を解きほぐす技法― 第9章 コレクション―ネストを解消する構造化技法― 第10章 設計の健全性をそこなうさまざまな悪魔たち 第11章 名前設計―あるべき構造を見破る名前― 第12章 コメント―保守と変更の正確性を高める書き方― 第13章 メソッド（関数） ―良きクラスには良きメソッドあり― 第14章 モデリング―クラス設計の土台― 第15章 リファクタリング―既存コードを成長に導く技― 第16章 設計の意義と設計への向き合い方 第17章 設計を妨げる開発の進め方との戦い 第18章 設計技術の理解の深め方 ■著者プロフィール 仙塲大也：X（旧Twitter）-ミノ駆動（@MinoDriven）。青森県出身。大手電機メーカーからWeb業界へ転身。アプリケーションアーキテクトとして、リファクタリングやアーキテクチャ改善、若手の設計スキル育成といった、設計全般を推進する業務に従事。悪しきコードとの戦いの中で設計の魅力に気付く。暇さえあれば脳内でリファクタリングしている。X（旧Twitter）ではプログラミングの風刺動画を不定期で投稿。登壇実績多数。Developers Summitではベストスピーカー賞など受賞多数。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ●Terraformの実践的入門書 本書はIaCツールであるTerraformを解説した実践的入門書です。Terrafomはパブリッククラウドなどのインフラ構築を自動化するソフトウェアで、クラウドを横断的に管理できるツールとして、インフラ構築の現場に広く普及しています。 本書では実際にシステムの現場でTerraformを活用することを前提に、その仕組みや重要なキーワードであるIaC（Infrastructure as Code）の考え方を説明していきます。 ●さまざまインフラを統一的に管理 TerraformはHCL（HashiCorp Configuration Language）という言語でシステムを記述し、インフラストラクチャを自動作成してくれます。複数のクラウドに対して同じ記法が使える点に特徴があり、ローカルのコンテナから、IaaS（サーバー／ネットワーク等）、PaaS（ミドルウェア）など、サーバーに限らない多彩なシステムの管理が可能です。 ●Infrastructure as Codeの実現 IaCは、システム管理の属人化を排除し、仕様と実システムとの乖離を防ぎます。本書では、Terraformを使ってIaCによるシステム管理を現場で実現するためのさまざまな情報を紹介します。コマンドとしてのTerraformのさまざまな機能から、クラウドへの適用方法、HCP（HashiCorp Cloud Platform）による管理情報の共有化など、高度な利用方法までを解説します。 Terraformのインテグレーションを実践する筆者による、活用ノウハウを分かりやすくまとめた一冊です。

◆“宣言的UI”AndroidアプリUI開発の新基準◆ Jetpack ComposeはGoogleが開発し、モダンな宣言的UIの開発体験を推進するAndroid公式のUIライブラリです。本書はJetpack Composeの基本から応用までを解説し、宣言的UIの特徴を活かしたAndroidアプリのUI開発を後押しします。 本書は次のような悩みを解消するために書かれました。 ・Composeの公式ガイドを読んでみたけれど、いまいち理解できていない ・Composeの概念を理解できておらず、目的にあいそうなサンプルコードをよくわからないまま流用し、なんとなく動かしている ・複雑なデータ構造や状態管理を伴うプロダクトレベルのアプリの作り方がわからない 第1部では、初めてComposeに触れる人が宣言的UIの考え方に慣れ親しむことができるように、基本的なUIの作り方をわかりやすく説明します。第2部では、Composeをより深く理解して使いこなせるように、Composeを構成する概念やUIの設計パターン、ビジネスロジックとの接続方法、テストの方法などを解説します。 ■こんな方におすすめ ・AndroidアプリのUI開発の知識を最新にアップデートしたい開発者 ・レガシーViewのAndroidアプリ開発経験はあるがComposeは未経験の方 ■目次 ［第1部 Composeに親しむ］ 第1章 なぜ宣言的UIなのか ── Composeを採用するメリットを理解しよう 第2章 宣言的UIとComposeの基本 ── 基本的なUIの作り方を学び、宣言的UIの考え方に慣れよう 第3章 知っておきたいKotlinの文法や用法 ── Kotlinの文法を正しく理解してComposeの理解を深めよう 第4章 ComposeによるさまざまなUIの実現方法 ── よく利用するUIの作り方を学び、実践的なUIを作れる・ようになろう ［第2部 Composeを使いこなす］ 第5章 ComposeがUIを構築する仕組み ── UIの木構造や再コンポーズを理解して応用力をつけよう 第6章 Composeアプリの設計パターン ── コンポーザブル関数が利用する状態の定義方法と、データの流れを理解しよう 第7章 パフォーマンスの測定と改善 ── 不要な再コンポーズを抑制してスムーズな表示を実現しよう 第8章 Composeのテスト ── UIコンポーネントのテストを書いて信頼性の高いUIを構築しよう ■著者プロフィール 臼井篤志（うすいあつし）：UI開発が好きなAndroidアプリエンジニア。音響機器メーカーで組み込みソフトウェアエンジニアとして働きながら、個人でAndroidアプリ開発に取り組んでいたときにJetpack Composeに出会い、のめり込む。2023年よりサイボウズ株式会社。グループウェアのAndroidアプリ開発を担当している。個人ではComposeで画像をズーム可能にするライブラリを開発。OSSとして公開している。DroidKaigi 2024登壇。Composeのジェスチャーについて発表した。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 編集、製作等、本づくりの素養を一冊に網羅！ 　2008年の初版発行から16年が経過した本書。書籍編集のワークフロー、ＤＴＰシステム、印刷・製本技術、発行形態等、この間様変わりした事柄について修正し、これからの出版物製作の事情に沿った内容とするため、再編集、再執筆を行った。編集技術についての普遍的な内容は従来のままとし、既存の読者には電子書籍関連等を含めた情報のアップデートを、新規の読者に対しては編集の基礎から最新の考え方を提供し、改めて編集・製作についての素養を網羅した一冊として再出発を図る。 　編集技術や知識について歴史的な流れを把握しながら体系的に理解できる内容。 ●造本の基礎 ・本の構造・紙（誌）面の構造 ・本づくりの流れ ・組版・DTPシステム ・書籍の構成要素・判型 ・印刷・インキ ・製　本 ・オンデマンド印刷 ・電子書籍 ●文　字 ・原稿整理 ・組版校正 ・文字の構造 ・和文書体 ・欧文書体 ・文字の大きさ ・文字の変形・装飾 ・フォント形式 ・異体字 ●組　版 ・組方向・行揃え ・行間・行送り・字間・字送り ・本文サイズ・行間 ・版面・標準的な組方 ・見出し ・柱・ノンブル・キャプション ・注　釈 ・ウェブ ●組版原則 ・字下げ・イニシャルレター ・記号類の組方 ・和欧混植 ・禁則文字・禁則処理 ・ルビ（ふりがな）・圏点 ・欧文組版 ・罫線・矢印 ●図表類・写真 ・図版原稿・網 ・表組・グラフ ・線画・デジタルカメラ写真 ・階調の補正・リサイズ ・画像の形式 ・Photoshopのフィルタ ●色 ・プロセスカラー ・カラーチャート（CM/MY） ・カラーチャート（YC/K） ・2色印刷 ・本紙（色）校正・製版校正 ・インキ見本帳・特殊インキ ●用　紙 ・紙のサイズ・紙の目 ・紙取り（面付） ・紙の種類 ・クロス・ボールなど ・紙の厚さ・数量計算 ・標準的な用紙の選定 ・製　紙 ・印刷・製本・資材の発注 ●資　料 ・和文書体 ・欧文書体 ・記号・飾りフォント ・約物（記号）一覧 ・罫線・矢印の作成 ・InDesignの文字組セット ・装　丁 ・出版物での加工 ・特殊印刷 ・データの授受 ・PDF入稿 ・データの拡張子 ・単位表 ・各種印刷物などのサイズ ・本の流通・図書コード ・原価計算 ・増刷・重版 ・著作権 ・出版契約書 ・著作物利用許諾契約書 ・博物館・参考文献・サイト

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【2016年CPU大賞・書籍部門受賞！】 【シリーズ累計200万部の世界的ベストセラー！】 【日本国内でも19刷り、46000部突破！】 コンピューターの動作原理から、ハードウェア、ソフトウェア、通信、Webサービス、印刷まで、コンピューター・IT技術のしくみがすべてわかる究極のイラストガイド 今や、コンピューター・IT技術はビジネスから日常生活まで、私たちの活動のあらゆる領域に浸透しています。 本書では、ハードウェア内部のしくみ、プログラムが働くしくみ、グラフィックスやゲームやネットワークのしくみ等々を、過去から現在までさまざまな分野にわたって網羅して、美しい精細なイラストと丁寧な解説で徹底図解しています。 ●イラストによって初心者の方が技術をイメージで理解することができます。 ●技術のしくみについてはもちろん、歴史的な過程も紹介されています。 ●ITプロフェッショナルが大切にしている、深い知識まで含まれています。 ※カバー画像が異なる場合があります。

逐次処理の鳥籠から飛び立ち、スケールアウトを目指す すべての開発者のために 本書は Kirill Bobrov, "Grokking Concurrency", Manning Publishing, 2023 の邦訳です。 現代的なアプリにふさわしい高パフォーマンスのコードを書くためには、並行処理の理解が不可欠です。Webアプリ、IoTシステム、ビッグデータ処理など、並行処理はあらゆる局面で活用されていますが、そこには初学者が中心的に学ぶ「逐次実行を前提にしたプログラム」ではどうしても理解できない複雑な概念や特徴があります。それらをきちんと押さえることで、暴走せずにパフォーマンスを高める並行処理を手に入れることができるのです。 本書ではその核となる概念が徹底的に説明されており、楽しくわかりやすい文章と興味深いイラストで、洞察力に富んだ例や、独自のプロジェクトに適用できる詳細なテクニックが解説されています。本書を読めば、並行処理、非同期性の中心となる概念やさまざまなハードウェアアーキテクチャの長所と短所が理解でき、スケーラブルな並行処理システムの作成と実装を目指すことができるはずです。 ◆◆◆目次◆◆◆ Part 1　タコのオーケストラ：並行処理の交響曲 　Chapter 1　並行処理 　Chapter 2　直列実行と並列実行 　Chapter 3　コンピュータの仕組み 　Chapter 4　並行処理の構成要素 　Chapter 5　プロセス間通信 Part 2　並行処理の3本の触手：マルチタスク、分解、同期 　Chapter 6　マルチタスク 　Chapter 7　分解 　Chapter 8　並行処理問題の解決：競合状態と同期 　Chapter 9　並行処理問題の解決：デッドロックと飢餓状態 Part 3　非同期のタコ：並行処理でピザを作ろう 　Chapter 10　ノンブロッキングI/O 　Chapter 11　イベントベースの並行処理 　Chapter 12　非同期通信 　Chapter 13　並行処理アプリケーションを作成する ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆アルゴリズムの事例が盛り沢山!◆ 「アルゴリズム入門」シリーズのJavaScript対応版です。アルゴリズムは、プログラムを効率的かつ正確に実行するための重要な要素です。プログラミング技術を上達させるためには、系統的に異なるさまざまな視点でのアルゴリズム学習が効果的です。本書ではJavaScriptを用いて基本的なアルゴリズムの概念と実装方法を学び、プログラムの流れを制御するための方法を理解していきます。学習には、Webベースの開発環境“p5.jsWebエディタ”を使います。Webブラウザから掲載プログラムを入力して、すぐに動作を確認することができます。 ■目次 ●第1章 ウォーミング・アップ ・1-0 アルゴリズムとは ・1-1 漸化式 ・1-2 写像 ・1-3 順位付け ・1-4 ランダムな順列 ・1-5 モンテカルロ法 ・1-6 ユークリッドの互除法 ・1-7 エラトステネスのふるい ●第2章 数値計算 ・2-0 数値計算とは ・2-1 乱数 ・2-2 数値積分 ・2-3 テイラー展開 ・2-4 非線形方程式の解法 ・2-5 補間 ・2-6 多桁計算 ・2-7 長いπ ・2-8 連立方程式の解法 ・2-9 線形計画法 ・2-10 最小2乗法 ●第3章 ソートとサーチ ・3-0 ソートとサーチとは ・3-1 基本ソート ・3-2 シェル・ソート ・3-3 線形検索（リニアサーチ）と番兵 ・3-4 2分探索（バイナリサーチ） ・3-5 マージ（併合） ・3-6 文字列の照合（パターンマッチング） ・3-7 文字列の置き換え（リプレイス） ・3-8 ハッシュ ●第4章 再帰 ・4-0 再帰とは ・4-1 再帰の簡単な例 ・4-2 再帰解と非再帰解 ・4-3 順列の生成 ・4-4 ハノイの塔 ・4-5 迷路 ・4-6 クイック・ソート ●第5章 データ構造 ・5-0 データ構造とは ・5-1 スタック ・5-2 キュー ・5-3 データ構造としてのリスト ・5-4 Pythonの言語仕様のリスト ・5-5 双方向リスト ・5-6 逆ポーランド記法 ・5-7 パージング ・5-8 自己再編成探索 ・5-9 リストを用いたハッシュ ●第6章 木（tree） ・6-0 木とは ・6-1 2分探索木の配列表現 ・6-2 2分探索木の作成 ・6-3 2分探索木の再帰的表現 ・6-4 2分探索木のトラバーサル ・6-5 レベルごとのトラバーサル ・6-6 ヒープ ・6-7 ヒープ・ソート ・6-8 式の木 ・6-9 知的データベース ●第7章 グラフ（graph） ・7-0 グラフとは ・7-1 グラフの探索（深さ優先探索） ・7-2 グラフの探索（幅優先探索） ・7-3 トポロジカル・ソート ・7-4 Eulerの一筆書き ・7-5 最短路問題 ●第8章 グラフィックス ・8-0 グラフィックス・ライブラリ（glib.js）の作成 ・8-1 moveとturn ・8-2 2次元座標変換 ・8-3 ジオメトリック・グラフィックス ・8-4 3次元座標変換 ・8-5 立体モデル ・8-6 3次元関数と隠線処理 ・8-7 リカーシブ・グラフィックスⅠ ・8-8 リカーシブ・グラフィックスⅡ ・8-9 いろいろなリカーシブ・グラフィックス ・8-10 イメージ処理 ・8-11 アニメーション ・8-12 3D描画 ●第9章 パズル・ゲーム ・9-1 魔方陣 ・9-2 戦略を持つじゃんけん ・9-3 バックトラッキング ・9-4 ダイナミック・プログラミング ・9-5 万年暦で作るカレンダー ・9-6 21を言ったら負けゲーム ・9-7 迷路の作成と探索 ・9-8 板パズル ・9-9 ブロック崩し ・9-10 リバーシー ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「はじめてのVisualC#.NET」「C言語用語辞典」（以上ナツメ社）、「改定第5版C言語によるはじめてのアルゴリズム入門」「Pythonによるはじめてのアルゴリズム入門」（以上技術評論社）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。 本書では、強化学習における基本的な考え方や計算手法を紹介し、実際にPython を用いて実現する方法をまとめている。具体的にはマルコフ決定過程、価値関数、方策評価、方策反復、価値反復、モンテカルロ評価、SARSA、Q学習を扱う。ほとんどの内容は簡単な数学の知識があれば問題なく理解できるよう記述し、読者の学びやすさを優先して繰り返しの説明や既出の数式を再掲するなど工夫している。Pythonの基礎から強化学習の利用までを詳細に解説した充実の一冊。

この技術書は、NeRF（ニューラルレンダリングフィールド）の学習を始める初心者、特に大学生や社会人を対象にしています。具体的な内容としては、NeRFの基本から実践的な応用までを網羅しており、初めてNeRFに触れる方々に最適な内容となっています。 この本を通して、読者はNeRFの世界に一歩踏み込むことができ、学びの過程で実際に手を動かしながら理解を深めていくことが可能です。NeRFの技術を活用し、将来的には独自のプロジェクトや研究に生かすことができるでしょう。

◆モダンな開発に不可欠なテストの技法を身につける◆ プログラミング開発において、テストと伴奏しながら開発を進めるスタイルが常識となりつつあります。本書はJUnit 5を軸に、定番のJavaのテスティングフレームワークを網羅的に取り上げ、効率的な開発環境の構築をサポートします。テストを効率的かつ継続的に行うためのビルド支援ツールや継続的インテグレーションなどの周辺技術についても、ユニットテストからの視点で説明します。近年、発展の著しい生成AIについても、本書で紹介するツール類でどのように活用できるのかを紹介していきます。 ■こんな方におすすめ ・Javaの最新のテスト環境や、それらの連携方法を押さえておきたいJavaエンジニア ■目次 ●第1章 ソフトウェアテストの全体像 ・1.1 ソフトウェアテストの概要 ・1.2 単体テストの手法と戦略 ・1.3 結合テストとシステムテスト ・1.4 テスティングフレームワーク ・1.5 CI/CD ●第2章 JUnit 5による単体テスト ・2.1 JUnit 5のさまざまな機能 ・2.2 単体テストにおける「依存性注入」とテストダブルの利用 ・2.3 JUnitの開発環境 ●第3章 モッキングフレームワークの活用 ・3.1 Mockitoによるモッキング ●第4章 データベーステストの効率化 ・4.1 DBUnitによるデータベーステスト ●第5章 Spring Bootアプリケーションの単体テスト ・5.1 Spring Boot Testによる単体テスト ●第6章 REST APIのテスト ・6.1 RestAssuredによるREST APIのテスト ・6.2 WireMockによるモックサーバー構築 ●第7章 UIテストの自動化 ・7.1 SelenideによるWebブラウザのUIテスト ●第8章 負荷テストの自動化 ・8.1 Gatlingによる負荷テスト ■著者プロフィール 斉藤 賢哉（さいとう けんや）：1970年生まれ。一橋大学経済学部を卒業後、1994年に金融機関に入社。4年目よりシステム部門に配属となり、今日まで25年以上に渡って企業システムの開発に従事。専門分野はJavaによるシステム開発で、アーキテクトとして重要システムの技術設計やソリューション選定、もしくは社内標準のフレームワーク開発といった、豊富な経験を有する。現在はグループのシステム関連会社にて、先進技術による機能開発や横断的な施策を担う部門を本部長として統括する傍ら、生成AI活用によるDXの推進についてもテクニカルリード的な役割を担当。

大人気JavaScriptフレームワークで バックエンド＆フロントエンドの Webアプリケーション開発手法がわかる 【書籍概要】 本書はNext.js/ReactのWebアプリケーション開発を解説したビギナー向け入門書です。Next.js（Appルータ）を用いたフルスタックアプリケーションを完成させ、オンラインで公開することを目標に進むので、バックエンドとフロントエンドを合わせたWebアプリケーションの開発プロセス全体を体験できます。ビギナーにやさしい内容になっており、TypeScriptではなくJavaScriptを使用しています。 【対象読者】 はじめてNext.jsを利用するWeb開発者 【本書のねらい】 作りながら楽しく学ぶこと」が本書の一番のねらいです。そのため、「Next.jsをマスターする」という網羅性ではなく、「Next.jsのアプリをひとつ、自分の手で完成させる」という点に本書は重きを置いています。 読み進めていく中では難しく感じるところもあると思います。しかし「少し背伸びをすればできる」ということへの挑戦こそが、自分の力を伸ばし、そして「自分にもできるんだ」という自信を得るための近道です。 本書を終えたときには、Webアプリケーションを開発する力が自分にはあるという自信を感じることができるでしょう。 【開発環境】 本書ではWindowsではなくMacを使って解説を進めています（Windows向けの説明はないので注意してください）。 【Next.jsのバージョン】 Next.js 14.1.4 【目次】 Chapter 1　基礎知識と開発ツールの準備 Chapter 2　バックエンド開発の準備 Chapter 3　アイテム操作機能 Chapter 4　ユーザー登録とログイン機能 Chapter 5　バックエンドのデプロイ Chapter 6　フロントエンド開発の準備／Reactの書き方／サーバーコンポーネント Chapter 7　ユーザー登録ページとログインページ Chapter 8　アイテムページ Chapter 9　フロントエンドのデプロイ Chapter 10　ブラッシュアップ 【著者プロフィール】 三好アキ（みよし・あき） これまで欧州数ヶ国に住み、海外クライアントの案件を多く手がけてきたため、日本語の情報が少ないテクノロジーやツールの最新情報に精通。最新の知見を活かしながら、ウェブ関連分野の課題解決を行う。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

◆良いSQLへの改善方法を会話形式で楽しく学ぶ◆ 病院を舞台としてダメなSQL文が毎回持ち込まれて、どこが非効率なのか、どこが間違っているのかをコミカルな対話形式で議論しながら効率的で正しいSQL文の書き方を学びます。中級者向けのSQL解説書は内容が難しく読者にとって敷居が高くなりがちですが、本書は初級者と上級者の登場人物の対話形式を採用することで物語調でスムーズに理解できるようにしています。2011～2012年に『Web+DB Press』誌上で連載された「SQL緊急救命室」の書籍化です。 ■こんな方におすすめ ・「脱初級者」を目指すエンジニア ・営業やマーケターなど非プロフェッショナルだがSQLを使う機会のある職種の方 ■目次 ●序章：本書を読むにあたってのSQLの基礎──モダンなSQLの必須技術、CASE式とウィンドウ関数 ・出会い ・CASE式──SQLが誇る強力なユーザー定義関数 ・魔法のツール、ウィンドウ関数 ●第1章：サブクエリ・パラノイア──サブクエリの功罪 ・明細データの最小レコードを取得する ・株価のトレンド分析──直近の行との比較 ・列の折りたたみ ・性能改善の重要ツール、インデックス ●第2章：冗長性症候群──条件分岐をUNIONで表現するなかれ ・UNIONで条件分岐するのは正しいか ・集計における条件分岐 ・集約の結果に対する条件分岐 ・何をもってリレーションの属性とみなすのか ・手続き型と宣言型 ●第3章：ループ依存症──手続き型の呪縛を打ち破れ！ ・ループによる解法 ・ループからの脱出 ・トレードオフを考える ●第4章：スーパーソルジャー病──すべての問題をやみくもにコーディングで解くべからず ・SQLで解くか否か、それが問題だ。 ・注文ごとの件数を求める ・属性を見抜く力 ・すべてをSQLで解くべきか ●第5章：時代錯誤症候群──進化し続けるSQLに取り残されるな！ ・繰り返されるサブクエリ ・CASE式 ・言語の進化とエンジニアの進化 ・SQLは寿命の長い言語か？ ・時代錯誤症候群は冗長性症候群を併発する ・良い新機能と悪い新機能 ●第6章：ロックイン病──実装依存の罠にはまるな！ ・擬似配列テーブルに遭遇してしまったら ・SQLにおけるJSONの扱い方 ・文字列型の仕様がバラバラすぎて困る件について ・標準ではないTEXT型の仕様もバラバラ ・隠れロックインにご注意 ●第7章：SQLグレーノウハウ──毒と薬は紙一重 ・単一参照テーブル──テーブルにポリモフィズムは必要か ・列持ちテーブル ・集計用のキー列をテーブルに持つべきか ・サロゲートキー VS ナチュラルキー ・シャーディング ・データマート ・隣接リストモデル──古のデータモデルの復権 ・グレーノウハウのほうがアンチパターンより判断が難しい ●第8章：集合指向アレルギー──なぜSQLはエンジニアにとってわかりにくいのか ・HAVING句による集合の条件指定 ・HAVING句の力──四角ではなく円を描け ・SQLの七不思議──NULLはSQLの鬼門だが便利なトリックにも使える ●第9章：リレーショナル原理主義病──ウィンドウ関数は邪道なのか ・LAGとLEADによる行間比較 ・開始地点からの差分の計算 ・UPDATE文でもウィンドウ関数──NULLの埋め立て ・リレーショナル原理主義派との闘い ●第10章：更新時合併症──冗長なサブクエリ、性能劣化、実装依存 ・更新における冗長なサブクエリ ・更新におけるウィンドウ関数 ・自己参照テーブルの削除 ●第11章：ライトスタッフ──正しい資質 ・ロバート、データベースエンジニアについて語る ・AI時代のデータベースエンジニア ●第12章：演習問題の解答 ■著者プロフィール ミック：DBエンジニアとして20年のキャリアを持ち、主にDWH/BIなど大量データを分析するシステムの構築に携わってきた。リレーショナル・データベースや SQL についての技術書を数多く執筆。代表作に『達人に学ぶ SQL徹底指南書』『SQL実践入門』『SQL ゼロからはじめるデータベース操作』など。2018年から米国シリコンバレーにて技術調査と事業開発に従事。

◆入門を超えて、実践へ◆ 『WEB+DB PRESS』の人気連載が待望の書籍化です。Webシステム開発から機械学習・データ分析まで、現場で使えるPythonのノウハウが1冊にまとまっています。取り上げる話題は、環境構築、コード品質、テスト、構造化ログ、リリース管理、Django、Django REST framework、GraphQL、Fast API、Django ORM、データサイエンスプログラムの品質、データ分析レポート、pandasのパフォーマンス改善、JanomeとSudachiPyによる日本語処理、pandasやNumPyによるテスト、数理最適化などなど。今日から仕事で活かせるヒントやテクニックがきっと見つかるです。 ■こんな方におすすめ ・脱初心者を目指す方 ・Pythonの入門を終えた中級者の方 ・すでに趣味の開発ではPythonを使っており、実務レベルにステップアップしたい方 ・Pythonがソフトウェア開発の業務にどのように使えるのかを知りたい方 ・経験2、3年目で基本的なコードを書けるようになっているが、その先に進む方法がわからない方 ・エキスパートな内容は難しいと感じるが、入門よりは難しい内容を知りたい方 ■目次 ●第1部 基礎編 ・第1章 最新Python環境構築 シンプルでコーディングしやすい環境を整える ・第2章 型ヒントとmypyによるコード品質の向上 型チェックの基本から、既存コードの改善プロセスまで ・第3章 pytestを使って品質の高いテストを書く parametrize・フィクスチャ・pytest-covの活用 ・第4章 structlogで効率的に構造化ログを出力 横断的に検索や解析のしやすいログのしくみを整えよう ・第5章 リリースを管理して開発効率を高める towncrierとGitHub Actionsによるリリースの自動化 ●第2部 Webシステム開発編 ・第6章 Djangoアプリケーションの品質を高める 単体テストと運用時の監視 ・第7章 DjangoでAPI開発 初めてのDjango REST framework ・第8章 Django×StrawberryによるGraphQL入門 GraphQLの基礎から実際のプロダクトへの導入まで ・第9章 FastAPIによるWeb API開発 型ヒントを活用したAPI仕様中心の開発手法 ・第10章 Django ORMの速度改善 クエリ発行の基礎、計測、チューニング ・第11章 Django ORMトラブルシューティング ORMにまつわる問題を解決するための型を身に付けよう ●第3部 機械学習・データ分析編 ・第12章 データサイエンスプログラムの品質改善 5つのステップで製品レベルの品質へ ・第13章 データ分析レポートの作成 JupyterLab＋pandas＋Plotlyでインタラクティブに ・第14章 pandasを使った処理を遅くしないテクニック 4つの視点でパフォーマンス改善 ・第15章 JanomeとSudachiPyによる日本語処理 フリガナプログラム作成で学ぶ自然言語処理の流れ ・第16章 データサイエンスのためのテスト入門 pandasやNumPyのテスト機能を使って快適に実験 ・第17章 Pythonで始める数理最適化 看護師のスケジュール作成で基本をマスター ■著者プロフィール 株式会社ビープラウド：2008年にPythonを主言語として採用し、Pythonを中核にインターネットプラットフォームを活用したシステムの自社開発・受託開発を行う。優秀なPythonエンジニアがより力を発揮できる環境作りに努め、Pythonに特化したオンライン学習サービス「PyQ」、システム開発者向けクラウドドキュメントサービス「TRACERY」、研修事業などを通して技術・ノウハウを発信する。また、IT勉強会支援プラットフォーム「connpass」の開発・運営や勉強会「BPStudy」の主催など、コミュニティ活動にも積極的に取り組む。著書・監修書は『いちばんやさしいPythonの教本 第2版』（インプレス）など多数。https://www.beproud.jp/

●Azureによるネットワーク設計・構築に必要な知識を総ざらい 　本書は、Microsoft Azureでネットワークを設計・構築するうえで必要な知識とノウハウを、基礎から応用まで体系的にまとめた一冊です。 　「Azureでネットワークを構築することになったが、どのサービスをどのように組み合わせればよいのかわからない」「クラウドもネットワークも初めてで、そもそも何から学べばよいかわからない」――このような不安を抱くITエンジニアの皆さんが、Azureネットワークサービスの効果的な使い方を理解できるようになることが本書のゴールです。 　Azureでネットワークを構築・設計する際に最低限必要なネットワークの基礎知識、既存のオンプレミスネットワークとの考え方の違い、Azureのネットワークサービスとその使い方を、ハマりがちな“落とし穴”も交えながら、Azureの技術支援を担当するスペシャリスト／アーキテクトの視点から解説します。さらに応用として、各種ネットワークサービスを組み合わせたリファレンスアーキテクチャである「Azureランディングゾーン」をベースに、エンタープライズにおけるネットワークの設計・運用ベストプラクティスについても紐解いていきます。 ●本書の構成 第1章　クラウドとネットワーク 第2章　IPネットワークの基礎知識 第3章　ネットワークの通信制御 第4章　Azureネットワークを支える技術 第5章　Azureネットワークサービス 第6章　シナリオ別ユースケース——Azureネットワークサービスの基本的な使い方 第7章　発展的なユースケース 第8章　Azureを使ったエンタープライズネットワークのベストプラクティス 第9章　Azureランディングゾーンを使ったユースケース 第10章　運用と監視

◆実戦に効く「イディオム」「定石」「パターン」が　この1冊に。◆ C#のプログラムを作成するには、解こうとする問題の手順と利用するデータ構造を考え、それをC#のコードとして記述するスキルが必要になってきますが、そういったスキルは、現場で利用されているイディオムや定石といったパターンを学習することで得られます。「パターン」を自分の中に叩き込むことが上達の早道なのです。また、さらには、実際に自分でプログラムを書いてみることも必要。本書には章ごとに練習問題も用意されていますので、実地に自分で書くことにより、確固としたプログラミングの力を身につけてください。今回の改訂ではC# 12.0/.NET 8.0、Windows/Linux/macOSのマルチプラットフォームに対応し、全面アップデートをしてお届けします。 ■こんな方におすすめ ・入門書をひととおり理解したレベルのプログラマー ・実践的な知識を学びたいプログラミング初心者 ■目次 ●Part 1 ［準備編］C#プログラミングのイディオム/定石&パターン ・Chapter 1 オブジェクト指向プログラミングの基礎 ・Chapter 2 C#でプログラムを書いてみよう ・Chapter 3 ラムダ式とLINQの基礎 ●Part 2 ［基礎編］C#プログラミングのイディオム/定石&パターン ・Chapter 4 基本イディオム ・Chapter 5 クラスに関するイディオム ・Chapter 6 文字列の操作 ・Chapter 7 配列とList<T>の操作 ・Chapter 8 ディクショナリの操作 ・Chapter 9 日付、時刻の操作 ●Part 3 ［実践編］C#プログラミングのイディオム/定石&パターン ・Chapter 10 ファイルの操作 ・Chapter 11 正規表現を使った高度な文字列処理 ・Chapter 12 シリアル化、逆シリアル化 ・Chapter 13 LINQを使いこなす ・Chapter 14 非同期/並列プログラミング ●Part 4 ［ステップアップ編］C#プログラミングのイディオム/定石&パターン ・Chapter 15 実践オブジェクト指向プログラミング ・Chapter 16 C#を使いこなす ・Chapter 17 スタイル、ネーミング、コメント ・Chapter 18 良いコードを書くための指針 ●Appendix その他のプログラミングの定石 ■著者プロフィール 出井 秀行：東京理科大学理工学部情報科学科卒。㈱ジードに勤務。FORTRAN、Pascal、BASIC、COBOL、C、C++、Delphiなど多くの言語を使用してきたが、2002年にC#に触れてそのすばらしさに感動し、それ以降現在に至るまでC#をメイン言語としている。2004年からはgushwellというハンドル名でオンライン活動を開始。メールマガジンやブログなどでC#の技術情報発信に努める。2005年から18年連続でMicrosoft MVPアワードを受賞。趣味は、読書、写真、登山。著書『新・標準プログラマーズライブラリ　なるほどなっとくC#入門』『C#コードレシピ集』（以上、技術評論社）など。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆SwiftUIに完全対応！UIKitもDLコンテンツで対応！すべてのSwiftプログラマに！◆ 「逆引き形式で目的からすぐ探せる」「サンプルコードを見ながら具体的な実装のイメージがつかめる」という特徴で、困ったときにすぐに役立ちます。iOSのフレームワークの解説から全く新しい操作性を実現する3D Touchまで網羅。iPhone/iPadアプリ開発にも、Swift学習にも便利な1冊です。 改訂第3版では、SwiftUIに完全対応しました。SwiftUIは2019年の登場以来、バージョンアップを重ねて、従来からのUIKit版と遜色ないレベルまで充実してきましたが、まとまった情報が公式のドキュメント以外にほとんどないため、開発者にとっても移行しづらい状況がありました。しかし、開発元のアップル社は今後もSwiftUIを充実させていく流れに変わりはありません。iアプリ開発のお伴に、ぜひ本書を役立ててください。旧版のUIKit版の情報もダウンロードコンテンツとして提供する万全の一冊！ ■こんな方におすすめ iOSアプリの作成・開発に関わるすべてのプログラマー ■目次 Chapter 1 iOSアプリ開発の基本 Chapter 2 Swiftの基本的な使い方 Chapter 3 よく利用されるオブジェクト Chapter 4 画面を作成する Chapter 5 コンテンツを表示する Chapter 6 UI部品を利用する Chapter 7 データフローと非同期処理 Chapter 8 画面の操作を処理する Chapter 9 端末の機能を利用する Chapter 10 データを利用する Chapter 11 ネットワークを利用する Chapter 12 画像認識を利用する Chapter 13 UIKitを利用する ■著者プロフィール ●WINGSプロジェクト 片渕 彼富（かたふち かのとみ）：執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」所属のライター。旅行、EC、アイドル関係のコンテンツ会社勤務後、フリーへ。現在はSwift／Kotlin／Flutterでの案件に取り組んでいます。主な著書に「iPhone/iPad開発ポケットリファレンス」（技術評論社）、「Pythonでできる！株価データ分析」（森北出版）など。 ●山田 祥寛（やまだ よしひろ）：［監修］千葉県鎌ヶ谷市在住のフリーライター。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」代表。主な著書に「改訂3版 JavaScript本格入門」「Angularアプリケーションプログラミング」（以上、技術評論社）、「独習シリーズ（Java・C#・Python・PHP・Ruby・ASP.NET など）」（以上、翔泳社）、「速習シリーズ（React、Vue、TypeScript、ASP.NET Core、Laravel など）」（Amazon Kindle）など。最近の活動内容は公式サイト（https://wings.msn.to/）を参照されたい。

【E2Eテストの概念と目的を理解し、モダンなノウハウを実践できるようになる】 E2Eテスト（End-to-End Testing）とは、システムの端から端（End-to-End）まで、全体を通して行うソフトウェアテストを指します。本書ではE2Eテストを「ユーザーの視点でWebシステムの動作を確認する自動テスト」として定義し、E2Eテストをこれからプロジェクトに導入しようとしている人、すでに導入しているがパフォーマンスや保守性で課題を感じている人を対象に、E2Eテストのフレームワークとして近年人気が急上昇しているPlaywrightをツールとして、その目的からモダンなノウハウまで、E2Eテスト初心者の方にもわかりやすくハンズオンを交えながら解説します。CIへ組み込む方法やユニットテストとの棲み分けなど、E2Eテストを実際の開発現場に投入するうえでの知見も数多く紹介します。 ■目次 ●第1章 Playwrightハンズオン 　　1.1 Playwrightのセットアップ方法 　　1.2 テスト用Webアプリケーションの作成 　　1.3 表示のテストとテストの実行方法 　　1.4 ページ遷移のテストとテスト生成機能 　　1.5 フォーム操作のテスト 　　1.6 まとめ ●第2章 E2Eテストツールの紹介 　　2.1 E2Eテストツールの歴史 　　2.2 ブラウザベースのE2Eテストツール 　　2.3 WebフロントエンドフレームワークとE2Eテストツール 　　2.4 まとめ ●第3章 Playwrightのテスト用ツールセット（1）ロケーター 　　3.1 テストツールのカテゴリ 　　3.2 ロケーター 　　3.3 壊れにくいテスト 　　3.4 getByRole()で指定可能なロール 　　3.5 高度なロケーター 　　3.6 まとめ ●第4章 Playwrightのテスト用ツールセット（2）ナビゲーション、アクション、マッチャー 　　4.1 ナビゲーション 　　4.2 アクション 　　4.3 マッチャー 　　4.4 リトライの挙動 　　4.5 まとめ ●第5章 テストコードの組み立て方 　　5.1 何をテストとするか？ 　　5.2 テストコードを書く 　　5.3 テストのコメントを書くべきか 　　5.4 テストファイルの命名 　　5.5 ビジュアルリグレッションテスト 　　5.6 まとめ ●第6章 実践的なテクニック 　　6.1 スクリーンショットとビデオ 　　6.2 認証を伴うテスト 　　6.3 ネットワークの監視とハンドリング 　　6.4 複数ブラウザでの動作確認 　　6.5 まとめ ●第7章 ソフトウェアテストに向き合う心構え 　　7.1 テストの7原則 　　7.2 ソフトウェアテストの構成要素 　　7.3 コード品質とは何か？ 　　7.4 E2Eテストとユニットテストの効率の良い棲み分け 　　7.5 テストコードの設計方針とリファクタリング 　　7.6 モックとの付き合い方 　　7.7 E2Eテストの投資対効果を上げる 　　7.8 まとめ ●第8章 E2Eの枠を超えたPlaywrightの応用例 　　8.1 ランダムテスト 　　8.2 コンポーネントのテスト 　　8.3 再利用可能性 　　8.4 テストの並列実行 　　8.5 まとめ ●第9章 Web APIのテスト 　　9.1 PlaywrightにおけるWeb APIテスト 　　9.2 テストの実行例 　　9.3 タイムトラベルデバッグ 　　9.4 より詳細なテスト方法 　　9.5 通常のE2Eテストの中からWeb APIを呼び出す 　　9.6 まとめ ●第10章 E2Eテストの実戦投入 　　10.1 どのテストから書き始めるか 　　10.2 E2Eテストをどのリポジトリに置くか 　　10.3 CIでのE2Eテスト実行 　　10.4 プロジェクト管理との統合 　　10.5 まとめ ●第11章 Playwrightの内部構造 　　11.1 Playwrightのアーキテクチャ 　　11.2 他のE2Eテストツールのアーキテクチャ 　　11.3 クライアント／サーバ構成でのテスト実行 　　11.4 まとめ ●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。 【逆引きで便利な「C#ポケットリファレンス」が、C#12に最速対応！】 C#プログラマ必携のロングセラー、「C#ポケットリファレンス」の第3版が登場！　前版の発売から7年が経ち、C#はWindowsのみならず様々なプラットフォームのアプリケーション開発で使われるようになりました。そんな最新の「C# 12」「.NET 8」「Visual Studio 2022」に合わせて内容をアップデート。「逆引きだから目的別にすぐ探せる」「サンプルコードで具体的にすぐイメージができる」「困ったときに、かゆいところに手が届くような使い心地」という特長はそのままに、エンティティ型についての大幅加筆など、「C# 8」以降の最新機能に対応しました。C#プログラマなら持っておきたい、現場で使える1冊です。 ■こんな方におすすめ ・C#でできることを目的から知りたい／てっとり早く俯瞰したいエンジニア ■目次 Chapter 1 C#を始めるために Chapter 2 基本文法 Chapter 3 基本データ型の操作 Chapter 4 コレクション Chapter 5 入出力 Chapter 6 非同期処理 Chapter 7 データベースアクセス ■著者プロフィール ●WINGS プロジェクト（https://wings.msn.to/）：有限会社 WINGS プロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティ（代表：山田祥寛）。主にWeb開発分野の書籍／記事執筆、翻訳、講演等を幅広く手がける。2024 年5 月時点での登録メンバーは約50名で、現在も執筆メンバーを募集中。興味のある方は、どしどし応募頂きたい。著書、記事多数。 ●土井 毅：WINGS プロジェクト所属のテクニカルライター。@IT（アイティメディア社）、CodeZine（翔泳社）などのWeb メディアを中心として、.NET などのWeb 系技術についての執筆を行っている。また、携帯アプリやソーシャルアプリなど、様々な分野での開発案件にも携わる。主な著書：『基本から学ぶHTML5 ＋ JavaScript　iPhone/Android 対応 スマートフォンアプリの作り方』（共著、SB クリエイティブ）『TECHNICAL MASTER はじめてのASP.NET Web フォームアプリ開発 C# ／Visual Basic 対応版』（秀和システム）など。 ●髙江 賢：生粋の大阪人。プログラミング歴は四半世紀を超え、制御系から業務系、Web 系と幾多の開発分野を経験。現在は、株式会社気象工学研究所に勤務し、気象や防災に関わるシステムの構築、保守に携わる。その傍ら、執筆コミュニティ「WINGS プロジェクト」のメンバーとして活動中。主な著書：『改訂3 版 Java ポケットリファレンス』『Apache ポケットリファレンス』『PHP ライブラリ&サンプル実践活用[ 厳選100]』（以上、技術評論社）『基礎からしっかり学ぶC# の教科書 第3 版 C# 10 対応』（日経BP 社）など。 ●飯島 聡：WINGS プロジェクト所属のテクニカルライター。東京都立大学院理学研究科数学専攻修士課程修了。2003 年よりソフト開発会社でJava やC#、VB.NET でパッケージソフト開発に従事。その後SI 子会社でいくつかのシステム開発プロジェクトに従事などを経て、現在フリーランスエンジニアとしてC# でWPFアプリケーションの開発等に従事。主な著書：『Windows 8 開発ポケットリファレンス』（共著、技術評論社）『はじめてのVisual Studio 2012』（共著、秀和システム）など。 ●山田 祥寛：千葉県鎌ヶ谷市在住のフリーライター。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGS プロジェクト」の代表でもある。主な著書：『改訂3 版JavaScript 本格入門』『Angular アプリケーションプログラミング』（以上、技術評論社）『独習シリーズ（Java・C#・Python・PHP・Ruby・ASP.NET）』（翔泳社）『はじめての Android アプリ開発』（秀和システム）『書き込み式SQL のドリル 改訂新版』（日経BP 社）『速習シリーズ（React、Vue、TypeScript、ASP.NET Core、Laravel ）』（Amazon Kindle）など。

12カ国で翻訳されたDXの世界的バイブルの続編、ついに邦訳！ 従来型企業を デジタルイノベーティブな組織に 変える実践的方法が この1冊でわかる。 20年にわたり世界著名企業の経営者にアドバイスしてきた デビッド・ロジャース（コロンビア・ビジネススクール教授）が導き出した 組織変革の処方箋を豊富な図と共に解説。 訳者のＮＴＴデータ・コンサルティング・イニシアティブによる 日本のケース解説付き。

【世界初の反実仮想機械学習の教科書！】 　反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは、機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば、「現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたら、ユーザの行動はどう変化するだろうか？」や「特定のユーザ群に新たなクーポンを与えたら、収益はどれほど増加するだろうか？」などの実務・社会でよくある問いに答えることを可能にするのが、反実仮想機械学習（CounterFactual Machine Learning; CFML）と総称される機械学習と因果推論の融合技術です。 　本書では、反実仮想機械学習の重要な基礎であるオフ方策評価と呼ばれる統計的推定問題を重点的に扱い、反実仮想に関する情報を観測データに基づいて正確に推定するために必要な考え方と統計技術を着実に身につけます。その後、オフ方策評価の自然な拡張として、観測データに基づく意思決定の最適化問題を扱います。こうして、反実仮想推定を最重要の基礎に据える反実仮想機械学習の思想と理論、それらの汎用的な応用力を身につけることが、本書における最大の目標です。 　なお本書では、反実仮想機械学習に関する理論やその実践、Pythonを用いた実装をバランスよく扱っています。例えば、関連の学術研究や論文執筆を行う方向けには、理論の理解を深める章末問題を提供しています。6章には、実践現場で働く方々向けに、独自に作成したケース問題を用いた応用例を示しました。学術研究を行いたい学生・研究者の方や実応用を行いたい実務家の方など、幅広い層や用途に有効活用していただける内容に仕上がっています。 ■目次 ●第0章：基礎知識の整理 　　0.1 確率の基礎 　　0.2 統計的推定の基礎 　　0.3 教師あり学習の基礎 　　0.4 因果推論の基礎 ●第1章：標準的なオフ方策評価 　　1.1 オフ方策評価の定式化 　　1.2 標準的な推定量とその性質 　　1.3 基本推定量の精度を改善するためのテクニック ●第2章：ランキングにおけるオフ方策評価 　　2.1 ランキングにおけるオフ方策評価の定式化 　　2.2 ランキングにおけるIPS 推定量とその問題点 　　2.3 ユーザ行動に関する仮定を駆使したIPS 推定量 　　2.4 ランキングのオフ方策評価に残された課題 ●第3章：行動特徴量を用いたオフ方策評価 　　3.1 行動の特徴量を取り入れたオフ方策評価の定式化 　　3.2 行動特徴量を有効活用する推定量 　　3.3 これまでに登場した推定量のまとめ ●第4章：オフ方策評価に関する最新の話題 　　4.1 強化学習の方策に対するオフ方策評価 　　4.2 オフ方策評価に関するそのほかの最新トピック ●第5章：オフ方策学習に関する最新の話題 　　5.1 オフ方策学習の定式化 　　5.2 オフ方策学習における標準的なアプローチ 　　5.3 オフライン強化学習 　　5.4 オフ方策学習にまつわるそのほかのトピック ●第6章：オフ方策評価・学習の現場活用 　　6.1 方策の長期性能に関するオフライン評価 　　6.2 プラットフォーム全体で観測される報酬を最適化する方策 　　6.3 本章のまとめ ■著者プロフィール 齋藤優太（さいとうゆうた）：1998年北海道生まれ。2021年に、東京工業大学にて経営工学学士号を取得。大学在学中から、企業と連携して反実仮想機械学習や推薦・検索システム、広告配信などに関する共同研究・社会実装に多く取り組む。2021年8月からは米コーネル大学においても反実仮想機械学習などに関する研究を行い、NeurIPS・ICML・KDD・ICLR・RecSys・WSDMなどの国際会議にて論文を多数発表。そのほか、2021年に日本オープンイノベーション大賞内閣総理大臣賞を受賞。2022年にはWSDM Best Paper Runner-Up Award、Forbes Japan 30 Under 30、および孫正義育英財団第6期生に選出。著書に『施策デザインのための機械学習入門』（技術評論社）がある。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Azureシステム全体の知識を有していることを証明するMicrosoft認定試験「AZ-104」の対策教科書です。AZ-104試験に合格すると「Microsoft認定：Azure Administrator Associate」資格が得られます。Azureシステムの設計・管理者、開発者、ソリューション提案・構築に関わるすべてのエンジニアに推奨される認定資格です。 本書は実際にAzureシステムを構築している日本マイクロソフトの著者陣が、試験に合格するポイントになる知識を丁寧に解説し、問題の解答につながる考え方が身につくように構成しています。 さらに、各章末に練習問題、巻末に模擬試験を用意し、わかりやすい解答解説と合わせて、この一冊で試験への準備がしっかりできるようにしています。 ※カバー画像が異なる場合があります。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 開発に必要なコードを自分で考え、自分で書けるようになるための、JavaScriptの知識と技術を1冊に凝縮！ 明快でスラスラ読めるテキストと豊富なサンプルで、初心者の基礎固めから経験者のスキルアップまで、楽しく学習できます！ ＜本書の特徴＞ ・ES2023までの標準仕様に完全対応 ・Web開発で頻繁に使用される、文字列処理、配列、オブジェクト、関数、非同期処理などを深掘りして解説 ・現代の開発現場における典型的なコーディングパターンに沿った実践的なサンプルコードが満載 ※カバー画像が異なる場合があります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 ●日本マイクロソフト.NETメンバー直伝！ 企業向けWebアプリ開発の極意 エンタープライズ（企業向け）Webアプリ開発の常識をアップデートする一冊です。日本マイクロソフトの経験豊富な.NETメンバーによって執筆された本書は、JavaScriptに代わる革新的なC#フレームワーク「ASP.NET Core Blazor」を駆使した開発の世界へとあなたを導きます。 ASP.NET Core Blazorの使命は、Webアプリの開発をよりシンプルに、かつ強力にすること。本書では、データバインディング、UIの構築、入力検証、ランタイム構成といった基本的な内容から、Entity Framework Coreを利用した効率的なデータアクセスや、データ参照アプリ、データ更新アプリ、そしてBlazor WASMを使用したアプリの開発まで、実践的なエンタープライズWebアプリ開発の最前線の技術・手法を体験できます。また、.NET 8でリリースされたBlazor United型開発にも対応。あなたの.NET Web開発スキルを次のレベルへと引き上げるための必携書として、本書をぜひご活用ください。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【Spring Framework 6を利用したWebアプリケーション開発が基礎からわかる】 最新のバージョン6系に対応した初心者向けSpring Framework入門書が登場！1章～9章で「必要なWebの知識」「データ操作の方法」「MVCモデルを用いた開発」など基本的な内容を学びます。10章～13章では、アプリを作成する方法を解説しているので、Webアプリケーション開発の一連の流れを扱います。さらに、発展として「入力チェック」や「ログイン認証」などの機能を14章、15章、付録で実装しており、セキュリティを意識したアプリ開発の全体像を1冊で学ぶことができます。 ■目次 ●第1章 Spring Frameworkについて知ろう 　　1-1 Springの概要について知ろう 　　1-2 開発環境の構築をしよう（IDE） 　　1-3 開発環境の構築をしよう（PostgreSQL） ●第2章 基礎知識を身に付けよう 　　2-1 Javaの基礎知識を復習しよう 　　2-2 Webアプリケーション作成の必須知識を確認しよう 　　2-3 開発で使用する便利なライブラリとツールを知ろう ●第3章 Spring Frameworkのコア機能（DI）を知ろう 　　3-1 Spring Frameworkのコア機能の概要 　　3-2 DIについて知ろう 　　3-3 DIについて知ろう（インスタンス生成） 　　3-4 DIについて知ろう（インジェクション） ●第4章 Spring Frameworkのコア機能（AOP）を知ろう 　　4-1 AOP（アスペクト指向プログラミング）の基礎を知ろう 　　4-2 AOPのプログラムを作成しよう 　　4-3 Spring Frameworkが提供するAOP機能を理解しよう ●第5章 MVCモデルを知ろう 　　5-1 MVCモデルについて知ろう 　　5-2 Spring MVCについて知ろう 　　5-3 Spring MVCを使ってみよう ●第6章 テンプレートエンジン（Thymeleaf）を知ろう 　　6-1 Thymeleafについて知ろう 　　6-2 Modelを使ったプログラムを作成しよう 　　6-3 Thymeleafを使ってみよう ●第7章 サーバーにデータを送信する方法を学ぼう 　　7-1 リクエストパラメータについて知ろう 　　7-2 複数のリクエストパラメータを送ろう 　　7-3 URLに埋め込まれた値を受け取ろう ●第8章 バリデーション機能について知ろう 　　8-1 入力チェックについて知ろう 　　8-2 単項目チェックを使用したプログラムを作成しよう 　　8-3 相関項目チェックを使用したプログラムを作成しよう ●第9章 O/Rマッパー（MyBatis）を知ろう 　　9-1 MyBatisについて知ろう 　　9-2 MyBatisを使ってみよう 　　9-3 resultMapについて知ろう ●第10章 アプリの作成準備を行おう 　　10-1 アプリケーションの概要 　　10-2 「ToDoアプリ」の作成を準備しよう 　　10-3 テーブルとデータを作成しよう ●第11章 アプリを作成しよう（データベース操作） 　　11-1 「Domain Object」と「Repository」を作成しよう 　　11-2 「SQL」を考えよう 　　11-3 「マッパーファイル」を作成しよう ●第12章 アプリを作成しよう（サービス処理） 　　12-1 「Service」と「ServiceImpl」を作成しよう 　　12-2 トランザクション管理を知ろう ●第13章 アプリを作成しよう（アプリケーション層） 　　13-1 「ToDoアプリ」：参照処理を実装しよう 　　13-2 「ToDoアプリ」：登録・更新処理を実装しよう 　　13-3 「ToDoアプリ」：削除処理を実装しよう ●第14章 入力チェックを実装しよう 　　14-1 「入力チェック」の準備をしよう 　　14-2 「入力チェック」を実装しよう ●第15章 ログイン認証を実装しよう 　　15-1 Spring Securityの概要 　　15-2 Spring Securityを導入しよう 　　15-3 認可について知ろう 　　15-4 カスタムエラーページとは？ ●APP. Spring Securityとは ■著者プロフィール 樹下雅章：大学卒業後、ITベンチャー企業に入社し、様々な現場にて全ての工程を経験。その後大手食品会社の通販事業部にてシステム担当者としてベンダーコントロールを担当。事業部撤退を機会に株式会社フルネスに入社し現在はIT教育に従事。

【Azure×OpenAIでChatGPTシステムを構築！】 本書はLLM（大規模言語モデル）に興味があるITエンジニアを対象に、AzureからOpenAIモデルにアクセスできる「Azure OpenAI Service」を使い、ChatGPTを利用した社内AIシステムの開発と導入を実現してもらうのが目的です。 前半では、生成AIとChatGPTモデルの基本的な概念とその仕組みを解説します。また、Azure OpenAI Serviceの概要と具体的な利用方法を解説し、プロンプトエンジニアリングについても紹介します。後半ではChatGPTを利用する社内システムの開発手法について、実際にAzure OpenAI Serviceを使いながら学んでいきます。RAGを利用した社内文章検索システムの実装を経て、LLMを組み込んだアプリケーション（Copilot）の構築へとステップアップしていきます。また、ガバナンス実現に必要な共通基盤化と責任あるAIについても解説しています。 ■目次 ●第1部 Microsoft AzureでのChatGPT活用 ・第1章 生成AIとChatGPT ・第2章 プロンプトエンジニアリング ・第3章 Azure OpenAI Service ●第2部 RAGによる社内文章検索の実装 ・第4章 RAGの概要と設計 　　4.1 ChatGPTの問題点と解決手法 　　4.2 Retrieval-Augmented Generationとは 　　4.3 検索システム 　　4.4 Azure AI Search 　　4.5 オーケストレータ 　　4.6 Azure OpenAI on your data 　　4.7 Azure Machine Learningプロンプトフロー 　　4.8 大規模言語モデル 　　4.9 Azure OpenAI API 　　4.10 まとめ ・第5章 RAGの実装と評価 　　5.1 アーキテクチャ 　　5.2 社内文章検索の実装例 　　5.3 会話履歴の保持 　　5.4 検索機能 　　5.5 データインジェストの自動化 　　5.6 RAGの評価と改善 　　5.7 検索精度の評価 　　5.8 生成精度の評価 　　5.9 まとめ ●第3部 Copilot stackによるLLMアプリケーションの実装 ・第6章 AIオーケストレーション 　　6.1 Copilot stackとは 　　6.2 AIオーケストレーションとエージェント 　　6.3 独自Copilot開発のアーキテクチャと実装 　　6.4 まとめ ・第7章 基盤モデルとAIインフラストラクチャ 　　7.1 基盤モデルとAIインフラストラクチャとは 　　7.2 ホスティングされたモデルの場合 　　7.3 公開モデルの場合 　　7.4 まとめ ・第8章 Copilotフロントエンド 　　8.1 ユーザーエクスペリエンスの基礎 　　8.2 LLMの不確実な応答への対処 　　8.3 UX向上のための参考資料 　　8.4 まとめ ●第4部 ガバナンスと責任あるAI ・第9章 ガバナンス ・第10章 責任あるAI ■著者プロフィール 永田 祥平：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。主にエンタープライズのお客様を対象に、Azureビッグデータ分析基盤や機械学習基盤の導入・活用支援を行う。 伊藤 駿汰：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト／株式会社Omamori 取締役。AI/ML開発と利活用の技術支援、機械学習基盤やMLOps基盤の構築および活用の技術支援を行う。 宮田 大士：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。現職では、幅広い業界のお客様へのAIの導入／活用を支援。 立脇 裕太：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。現在は日本マイクロソフトでビッグデータ、クラウド、機械学習を活用した企業のデータ活用を支援。 花ケ﨑 伸祐：日本マイクロソフト株式会社 パートナーソリューションアーキテクト。現在はパートナーAIソリューションの開発支援に携わる。 蒲生 弘郷：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。現在はソリューションアーキテクトとしてAI導入の技術支援やAzure OpenAI Serviceのエバンジェリスト活動などに従事。 吉田 真吾：株式会社セクションナイン 代表取締役。2023年5月にAzure OpenAI/Azure AI Search/Azure Cosmos DBを活用した人事FAQ 機能をリリース。著書、監訳書多数。

【Visual Studio Code解説書の決定版が全面改訂！】 近年注目を集めるエディタ「Visual Studio Code」について徹底的に解説。基本はもちろん、意外と知られていないさまざまな機能、TypeScript、Go、Pythonでの開発を通した実践例、そして拡張機能開発までを扱います！最新のVisual Studio Codeに全面対応するほか、リモート開発機能やGitHubとの連携とった解説も拡充し、さらにパワーアップした決定版です。 ■こんな方におすすめ Visual Studio Codeをさらに使いこなしたい人、ほかのエディタを使っておりVisual Studio Codeに興味のある人 ■目次 ●第1部：Visual Studio Codeの基本 　　第1章：インストールと初期設定 —— Visual Studio Codeを使いはじめる 　　第2章：画面構成と基本機能 —— 直感的な画面に隠された多くの機能たち 　　第3章：ビューとコマンドパレット —— いろいろな情報を整理し、簡単に呼び出す 　　第4章：Gitとの連携 —— 基本操作から便利な拡張機能まで 　　第5章：デバッグ機能 —— さまざまな言語のデバッグを直感的なUIで行う 　　第6章：そのほかの機能 —— タスク、リント、スニペット、ターミナル 　　第7章：リモート開発機能 —— 開発環境と実行環境の差分を埋める新機能 　　第8章：GitHub連携／GitHub Codespaces —— GitHubと繋がった開発環境とワークフロー 　　第9章：カスタマイズ —— 柔軟な設定項目、ショートカットでより使いやすく 　　第10章：拡張機能 —— 導入、管理、おすすめの拡張機能 ●第2部：実際の開発でVisual Studio Codeを使う 　　第11章：GoでのWeb API開発 —— 各種の開発支援ツールと連携した拡張機能 　　第12章：TypeScriptでの開発 —— デフォルトで使えるフロントエンド開発機能たち 　　第13章：Pythonでの開発とDockerコンテナの利用 —— Web API開発と環境分離テクニック 　　第14章：プログラムの開発にとどまらない活用 —— データ分析、ドキュメンテーション、構成管理 ●第3部：拡張機能の開発とLanguage Server Protocol 　　第15章：拡張機能開発の基本 —— Visual Studio Codeの拡張ポリシーとひな形の作成 　　第16章：実践・拡張機能開発 —— テキスト編集、スニペット、リント、カラーテーマ 　　第17章：自作の拡張機能を公開する —— 広く使ってもらうために必要なさまざまな事項 　　第18章：Language Server Protocol —— エディター拡張のための次世代プロトコル ■著者プロフィール 森下篤：GO株式会社所属のソフトウェアアーキテクト。AIプロダクトのデータ基盤や、APIサービス化を担当する。同人誌『VS Codeデバッグ技術』などでの技術書典に参加したり、VS Code Meetupのオーガナイザを務めたりしている。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 知識をただ読んで学ぶだけでない、設定からパケット解析まですべて実際に体験できるネットワーク技術書が登場です。 1台のPCの中に、スイッチ、ルーター、ファイアウォール、負荷分散装置を備えた仮想的なネットワーク環境を構築。それぞれの装置にログインして、VLAN、ルーティング、ファイアウォールの通信制御、HTTPS暗号化、負荷分散などをすべて実際に設定し、動作を確認できます。 仮想ネットワーク環境は、セットアップスクリプトを用いて簡単に構築可能。 現場で通用する確かなネットワーク技術力を獲得したいすべての方にお勧めの1冊です。 Windows 10以降（64ビット版）に対応。 ※カバー画像が異なる場合があります。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 WebAssemblyは、Webフロントエンド高速化のために生まれた、低レベルのプログラミング言語です。 本書のサンプルアプリでJavaScriptの20～40倍の実行速度を実現しています。 主要なWebブラウザーがWebAssemblyをサポート済みで、 機械学習ライブラリ「TensorFlow」、 画像処理ソフト「Photoshop」、ゲームエンジン「Unity」など、商用レベルのアプリがWebブラウザー対応のために利用しています。本書は、 WebAssemblyの基礎・開発環境・機械学習の実装まで、例を示しながら具体的に解説します。

〈電子書籍版について〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なります。 【プロレベルを目指すなら最初に選ぶ本！ 最新機能に対応！】 Premiere Pro初級者の方が「プロになるためのスタートを切る」のに必要な情報がぎっしり詰まった一冊！ 映像編集業界シェア率No.1と呼ばれるPremiere Proは、あらゆるジャンルに対応した編集アプリケーションですが、それだけに搭載されている機能も多種に渡り「どこから手をつけて良いのかわからない」という声があるのも事実です。 この本では、ピンポイントに使う頻度の高いものに特化し、初心者にもできるだけ編集しやすいフローになる形でスタートしています。最初に「最低限覚えておきたい技術的な基本知識」の習得。次に「映像編集する上で一番シンプルな操作方法」で作品を完成させるまでの流れを確認。そして「一番スタンダードな作品の映像編集の形」を学びます。ひと通り映像を作りきってその達成感を得たあとに、各部門を深掘りするLessonに入っていきます。 各Lessonでは編集ツールの基本的な操作はもちろん、バージョン24の最新情報も満載です。とてつもないスピードで進化するAIの力を使った最新機能もしっかりとご確認ください。さらに、遭遇しやすい問題を解決する「トラブルシューティング」と、より効率的に編集するための「おすすめショートカットキー」も掲載。紙面で使用している学習用サンプルデータと、商用にも使えるプレゼントデータ（エフェクトプリセット10種とテキストスタイルプリセット10種）をダウンロードできます。 〈本書の内容〉 Lesson 1 映像制作の概要 Lesson 2 映像編集、はじめの一歩 Lesson 3 スタンダードなインタビュー映像の編集 Lesson 4 デザイン性のあるテロップの作成 Lesson 5 自動文字起こし機能の活用 Lesson 6 キーフレームを使ったアニメーション Lesson 7 カラーの調整 Lesson 8 オーディオの編集 Lesson 9 トランジションとエフェクト Lesson 10 速度変更 Lesson 11 重要な各種設定の詳細 Appendix 1 トラブルシューティング Appendix 2 効率アップ！ おすすめショートカットキー 〈プロフィール〉 市井義彦（イチイ ヨシヒコ） 映像作家、ディレクター。1979年生まれ、広島県三次市出身、大阪在住。2000年に関西の制作会社に入社し、テレビを中心に番組・CM・企業VPなどの映像制作に携わる。2014年に独立、「株式会社Command C」を設立。ディレクターのみならず、撮影・編集も手がける映像作家として活動中。また、2015年よりFacebookでPremiere Proユーザーグループをスタートさせ（2023年10月現在、メンバー6,000人超）、第一線で活躍するエディター、ビデオグラファーたちとユーザーミーティングで情報交換を活発に行なっている。AdobeからPremiere Proの伝道者「Adobe Community Evangelist」として認定され、YouTube、Xでも情報を発信し、年に一度のクリエイターの祭典「Adobe MAX Japan」にも7年連続登壇。さらにPremiere Pro Betaのプレリリースプログラム（開発中バージョンの検証チーム）の統括を務め、日本ユーザーにとって使いやすいPremiere Proを目指し、Adobe開発チームにも直接提言している。著書に『プロの手本でセンスよく！　Premiere Pro誰でも入門』、『Premiere Pro 仕事の教科書　ハイグレード動画編集＆演出テクニック』（以上エムディエヌコーポレーション）がある。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【誰でも気軽に3DCGを制作できる！】 今までの3DCGソフトは、プログラミングの知識が必要であったり、処理を軽くするための工夫が必要であったりと、初学者には高い敷居がありました。しかし、Unreal Engine5では自動処理してくれるようになり、視覚的にすべての操作ができるようになっています。3DCGをはじめようと思っている方には是非本書を手に取ってみてください。Unreal Engine5で自分だけの世界をつくってみましょう！ ■こんな方におすすめ ・3DCG全般に興味がある人 ・CGやゲーム制作で将来仕事にしたいと思っている人 ・Blenderなどのモデリングツールを既に使っている人 ■目次 Chapter1　 Unreal Engineを知ろう Chapter2　 UE5の開発環境を整えよう Chapter3　 テンプレートでエディタに慣れよう Chapter4　 ランドスケープによる風景制作をはじめよう Chapter5　 基礎固め！地形作りのツールを使いこなそう Chapter6　 実践！自分の地形をつくろう Chapter7　 地面のマテリアルをつくろう Chapter8　 ランドスケープのペイントで島を色付けよう Chapter9　 美しい海をつくろう Chapter10　3Dアセットで細部をつくりこもう Chapter11　フォリッジで草花を植えよう Chapter12　風景をライティングしよう Chapter13　ポストプロセスを理解しよう Chapter14　静止画と動画を撮影しよう ■著者プロフィール 梅原政司（うめはらまさし）：一般社団法人学びラボ代表理事。講師として2万人を超える生徒にオンラインで3DCGを教える人気講師。子どもたちにクリエイティブな学びを届けるため、教育コミュニティの運営や学校への出張授業を行っている。学びラボ：https://manabilab.or.jp/

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ゲーム理論から社会ネットワーク構造を明らかにする！ ▼社会ネットワーク分析とは 人と人が集まると社会が形成されます。人々には、家族であれば親子関係、婚姻関係、企業であれば上司と部下、同僚などの関係性がありあます。こうした関係はAさんとBさんの関係といった個々の関係を見るだけでは不十分であり、例えば、王族の家族関係は親子関係・婚姻関係の全体を見ることで、王位継承の争いをより深く理解できます。企業内でも、フォーマルであれ、インフォーマルであれ、誰と誰がより密な交流をしているかを全体として把握することで、企業内の派閥を確認でき、誰が出世しやすいかが見えてくるかもしれません。こうした個々の関係を超えた、集団や社会全体の関係、言い換えると、社会に存在する構造を明らかにする学問が社会ネットワーク分析です。 ▼ゲーム理論 他方、人は意思決定を行う主体にほかなりません。家族内では、子どもは学校でどのような行動をとるか（勉強するか、部活に打ち込むか、遊びに徹するかなど）を決めていき、親も子どもをどのようにしつけるかについて意思決定をしていきます。企業内でも、社員はそれぞれ意思決定をしながら、企業全体のパフォーマンスが決まっていきます。このときに、自分の望ましさは必ずしも相手の望ましさと共通にはなりません。子どもは勉強したくないし、親は勉強をさせたい。部下はサボりたいかもしれないし、上司はもっと頑張ってもらいたいかもしれない。こうした状況では、相手の行動に依存して、自分の取るべき行動が変わっていきます。こうした状況は駆け引きのある状況と言え、このような状況を分析する学問がゲーム理論です。 経済学や社会学を専攻する学部学生をはじめ、理論的な社会分析に興味のある社会人を主な読者対象として、ゲーム理論とRを通じて、社会ネットワーク分析を学ぶものです。 第1章ゲームとネットワークの記号表現 第2章ゲームとネットワークの記号表現の活用 第3章閉鎖性とネットワーク 第4章ネットワーク上の公共財供給と進化ゲーム 第5章ネットワーク形成についてのゲームとペアワイズ安定 第6章直接的なつながりの指標としての次数 第7章間接的なつながりも含めた中心性 第8章固有ベクトル中心性 第9章ナッシュ均衡と中心性 第10章社会関係資本と拡散中心性（三つの中心性の統合）

【TypeScript×Vue3×Nuxt3によるアプリ開発がこの一冊でわかる！】 本書は、最近需要が急増しているSSR（Server Side Rendering）によるSPA開発に適したWebアプリケーションフレームワーク「Nuxt 3」の解説書です。Nuxtは、最新のバージョン3でVue 3に完全対応したことで、Composition APIやTypeScriptを活用した効率的な開発が可能になりました。さらに、CSR／SSR／SSG／ISGの柔軟な切り替えやサーバレスビルドにも対応し、サーバレスWebサービス開発に最適のフレームワークへと進化しました。本書では、Nuxt 3の基本機能から、Composition APIを使ったアプリケーション開発の方法、エラー処理やNetlify／AWS Lambda／Herokuの本番環境へのデプロイまで、Nuxt 3の全機能を網羅して解説します。 ■目次 ●第1章 Nuxtを初体験 　　1.1 VueとNuxtの関係 　　1.2 Nuxtの環境構築 　　1.3 Nuxtプロジェクトの作成と実行 ●第2章 Nuxtアプリケーションの基本 　　2.1 SFCへの記述の基本 　　2.2 コンポーネント間連携 　　2.3 ステートの利用 ●第3章 Nuxtでのルーティング 　　3.1 Nuxtルーティングの基本 　　3.2 ルートパラメータとルーティング制御 　　3.3 ネストされたルーティング 　　3.4 レイアウト機能 　　3.5 ヘッダ情報の変更機能 ●第4章 Nuxtのデータ取得処理 　　4.1 Nuxtのデータ取得の基本 　　4.2 データ取得処理をまとめておけるuseAsyncData() 　　4.3 useAsyncData()と$fetch()を簡潔に書けるuseFetch() 　　4.4 ページ遷移を優先するLazy 　　4.5 データ取得処理を再実行するリフレッシュ 　　4.6 コンポーザブルとランタイム設定 ●第5章 Nuxtのサーバ機能 　　5.1 Nuxtのサーバ機能の基本 　　5.2 送信データの扱い 　　5.3 サーバサイドルーティング 　　5.4 Nuxt のサーバストレージ機能 ●第6章 Nuxtでのエラー処理 　　6.1 Nuxtのエラー発生とエラー処理タグ 　　6.2 子コンポーネントレンダリング時のエラー 　　6.3 カスタムエラー画面 　　6.4 サーバAPIエンドポイントのエラー処理 　　6.5 会員情報管理アプリへのエラー処理 ●第7章 Nuxtのミドルウェア 　　7.1 ログイン機能の実装 　　7.2 ルートミドルウェア 　　7.3 サーバミドルウェア ●第8章 Nuxtの動作の仕組み 　　8.1 npm runのオプション 　　8.2 Nuxtのレンダリングモード 　　8.3 Redisとの連携 ●第9章 Nuxtを本番環境へデプロイ 　　9.1 Nuxtのデプロイ先サービス 　　9.2 Netlifyへのデプロイ 　　9.3 AWS Lambdaへのデプロイ 　　9.4 Herokuへのデプロイ

支持され続けて25年！　信頼と実績の赤本シリーズから、 Microsoft 365 Fundamentals（MS-900）の対策書が新登場！ Microsoft認定試験「Microsoft 365 Fundamentals」（試験番号：MS-900）の本邦初の対策書です。最新版の試験に対応しています。実績ある講師陣による丁寧かつ分かりやすい解説に加え、各章末には豊富な練習問題を収録。「模擬問題」（試験2回分）と「ボーナス問題」（試験4回分）もダウンロードでき、この1冊だけで合格する力が身につきます。 【本書の特徴】 ● 長年培った合格セオリーに基づくテキスト＆問題集 ● 最新の試験傾向に対応！ ● 試験6回分相当の問題を収録。本書だけで合格できる！ ● 刊行後も、「最新の試験傾向」と最新傾向に合わせた「ボーナス問題」をダウンロードできる ● 豊富な操作画面で順を追って解説。初級者でも理解できる 【著者プロフィール】 ● エディフィストラーニング株式会社 1997年に、株式会社野村総合研究所（NRI）の情報技術本部から独立し、IT教育専門会社の「NRIラーニングネットワーク株式会社」として独立。Microsoft研修でWindows NTのころから25年以上の実績があり、Microsoft Azure、Azure Active Directory、Microsoft 365など幅広くトレーニングを行っている。講師の多くが、トレーナーアワードもしくはMVP（Most Valuable Professional）を受賞している。 【目次】 第1章　クラウドサービスの一般的な知識 第2章　Microsoft 365とは 第3章　Office 365のサービス 第4章　Azure Active Directory 第5章　Windows 10/11 第6章　IDの管理 第7章　Microsoft 365のセキュリティ 第8章　Microsoft 365の信頼、プライバシーおよびコンプライアンスソリューション 第9章　Microsoft 365の価格とサポート ダウンロードのご案内：模擬問題・模擬問題の解答と解説 読者特典のご案内：最新の試験傾向・ボーナス問題 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

初級ユーザーがぶつかりがちな疑問の解決から 設計の幅が広がる便利な操作まで VECTORWORKSを使いこなすための100のテクニック! 2Dと3Dをハイブリッドで使える多機能なVECTORWORKS。 多機能ゆえに、VECTORWORKSを使いこなせていないユーザーが数多く存在します。 本書は、作図の基本操作をひと通りおぼえた初級ユーザーを対象に キー操作やダブルクリックだけでコマンドを実行する方法や、 かんたんだけど見映えがよくなる3Dのコツ、 使いやすい作業画面をつくるためのカスタマイズ方法、 自動化を実現するVectorScriptの基本まで、 今までのVECTORWORKS解説書にはなかった、より便利に速く図面を描くための Vectorworksの使い方を100コ紹介しています。 ■目次 chapter1 作図・編集をもっと便利に chapter2 マウス・キー操作で効率化 chapter3 3D・プレゼンをもっと簡単に見映えよく chapter4 環境設定・カスタマイズでもっと使いやすく chapter5 外部データとの連携

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【究極無比絶対王者のWindowsコマンドリファレンス上下巻】 Windowsのコマンドプロンプトを活用することは、Windows OSのパワーを引き出すベストの方法です。ひとたびコマンドを覚えて入力すればやりたいことがGUIで回り道せずダイレクトに実現できます。Windowsも11となり熟成の域に達したといってもいいでしょう。同じくWindowsサーバーもシステム開発の現場やさまざまなWebサービスの現場で大活躍しています。もちろんクラウド上でもいうまでもありません。OSをコマンドで操作することは、いろいろなメリットがあります。 本書は、そうした活用シーンも考慮しながら、上下巻で実践解説をしました。上巻は初心者ユーザーから中級者です。下巻はシステム管理者など少しプロ向きな内容になっていますが、上下巻合わせて相補的に活用できます！すみからすみまでWindowsのパワーを活用しましょう！ ■こんな方におすすめ ・Windowsコマンドプロンプトにコマンドをガンガン入力して仕事を効率化したいエンジニア諸氏。初心者からベテランまで！ ■目次 序章 コマンド入門 第1章 Cmd.exeの内部コマンド編 第2章 ファイルとディスク操作編 第3章 バッチ処理とタスク管理編 第4章 システム管理編 ■著者プロフィール 山近慶一:山口県岩国市生まれ。大阪を拠点に大規模Active Directoryドメインの運用管理を担うサラリーマン業とテクニカルライター業の二刀流で活動中。Microsoft Most Valuable Professional（2003～2010）受賞。

【マイクロフレームワークであるFlaskのWebアプリ開発がよくわかる】 Flaskは、必要に応じてモジュールを追加していくマイクロフレームワークの方針をとっており、近年アプリケーション開発の主流として人気を集めています。 本書は、Flaskの最新のバージョン2.3.2に対応し、1章～8章までで「ルーティングの基礎」「データ操作の方法」「Formの活用方法」など基本的なことが学べます。また、9章以降で実際にアプリを作成して、マイクロフレームであるFlaskを活用したWebアプリケーション開発の一連の流れが学べます。近年需要が高まっているセミナーや研修でも利用できます。 ■こんな方におすすめ ・はじめてFlaskでWebアプリケーションを開発したい人 ・PythonでWebアプリケーション開発を行いたい人 ■目次 1章 Flaskについて知ろう 　　1-1 Flaskの特徴を知ろう 　　1-2 開発環境を構築しよう（Miniconda） 　　1-3 開発環境を構築しよう（仮想環境） 　　1-4 開発環境を構築しよう（VSCode） 2章 Flaskに触れてみよう 　　2-1 Flaskでハローワールドを作成しよう 　　2-2 ルーティングについて知ろう 　　2-3 動的ルーティングについて知ろう 3章 Jinja2に触れてみよう 　　3-1 テンプレートエンジンについて知ろう 　　3-2 テンプレートの継承について知ろう 　　3-3 テンプレートで制御文を使おう 4章 フィルターとエラーハンドリングに触れてみよう 　　4-1 テンプレートで「フィルター」を使おう 　　4-2 テンプレートで「自作フィルター」を使おう 　　4-3 エラーハンドリングを使おう 5章 Formに触れてみよう 　　5-1 Formの基本を知ろう 　　5-2 WTFormsを使おう 　　5-3 Flask-WTFを使おう 6章 データベースに触れてみよう 　　6-1 データベースを作成しよう 　　6-2 ORMを使おう 　　6-3 結合を使おう 7章 Flaskでデータベースを使おう 　　7-1 Flask-SQLAlchemyを使おう 　　7-2 Flask-Migrateを使おう 　　7-3 簡易「Flask」アプリケーションを作成しよう 8章 開発に役立つ便利機能について知ろう 　　8-1 Blueprintを活用しよう 　　8-2 グローバル変数「g」を活用しよう 　　8-3 デバッグモードを活用しよう 9章 Flaskアプリケーションを作ろう 　　9-1 アプリケーションの説明 　　9-2 「CRUD機能を持つメモアプリ」の説明 　　9-3 「CRUD機能を持つメモアプリ」の作成 10章 バリデーションと完了メッセージを追加しよう 　　10-1 バリデーションと完了メッセージの説明 　　10-2 バリデーションと完了メッセージの作成 　　10-3 動作確認 11章 認証処理を追加しよう 　　11-1 認証処理の説明 　　11-2 認証処理の作成 　　11-3 動作確認 　　11-4 アクセス拒否 12章 Blueprintによるファイル分割を行おう 　　12-1 ファイル分割 　　12-2 リファクタリング 　　12-3 動作確認 13章 メモ参照制限を追加しよう 　　13-1 メモ参照制限とは？ 　　13-2 メモ参照制限の作成 　　13-3 動作確認 14章 Wikipedia機能を追加しよう 　　14-1 Wikipediaとは？ 　　14-2 wiki機能の作成 　　14-3 動作確認 15章 Wikipedia結果の反映を行おう 　　15-1 どのように作成するか？ 　　15-2 動作確認 16章 レイアウトを調整しよう 　　16-1 Bootstrapとは？ 17章 マイクロサービスを知ろう 　　17-1 マイクロサービスとは？ 　　17-2 RESTとは？ 　　17-3 簡易「マイクロサービス」の作成 ■著者プロフィール 株式会社フルネス 樹下雅章：大学卒業後、ITベンチャー企業に入社し、様々な現場にて要件定義、設計、実装、テスト、納品、保守、全ての工程を経験。SES、自社パッケージソフトの開発経験。その後大手食品会社の通販事業部にてシステム担当者としてベンダーコントロールを担当。事業部撤退を機会に株式会社フルネスに入社し現在はIT教育に従事

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 マイナンバー法が求める個人情報影響評価の手法が分かる 2013年に成立した行政手続番号法（通称マイナンバー法）は、2016年1月から運用が開始され、行政機関に提出する税や社会保険などに関する書類への番号記載が必要となる。同法は大変重要な個人情報を扱うため、違反者には厳罰が用意されている。 そのマイナンバー法が、個人情報を適正に運用するために義務づけたものが「個人情報影響評価」である。本書はプライバシーバイデザインと個人情報影響評価の考え方を示し、実践例や評価書のサンプルを提示して具体的なスキルが身につくよう工夫してある。 同法に直接携わる行政機関、ソフトウェア会社、または民間においても従業員の「個人番号」、個人支払先等の「個人番号」を取扱う担当部門には必携の書である。

【コンピュータが言語を理解するしくみ】 ChatGPTに代表される大規模言語モデルの解説書が発売!! ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっています。大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワークです。 Hugging Face社の"transformers"というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習がかんたんにできます。モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきました。 本書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書です。大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指しています。以下のような構成によって、理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供します。 ■目次 第1章 はじめに 　　1.1 transformersを使って自然言語処理を解いてみよう 　　1.2 transformersの基本的な使い方 　　1.3 単語埋め込みとニューラルネットワークの基礎 　　1.4 大規模言語モデルとは 第2章 Transformer 　　2.1 概要 　　2.2 エンコーダ 　　2.3 エンコーダ・デコーダ 　　2.4 デコーダ 第3章 大規模言語モデルの基礎 　　3.1 単語の予測から学習できること 　　3.2 GPT（デコーダ） 　　3.3 BERT・RoBERTa（エンコーダ） 　　3.4 T5（エンコーダ・デコーダ） 　　3.5 多言語モデル 　　3.6 トークナイゼーション 第4章 大規模言語モデルの進展 　　4.1 モデルの大規模化とその効果 　　4.2 プロンプトによる言語モデルの制御 　　4.3 アライメントの必要性 　　4.4 指示チューニング 　　4.5 人間のフィードバックからの強化学習 　　4.6 ChatGPT 第5章 大規模言語モデルのファインチューニング 　　5.1 日本語ベンチマーク：JGLUE 　　5.2 感情分析モデルの実装 　　5.3 感情分析モデルのエラー分析 　　5.4 自然言語推論・意味的類似度計算・多肢選択式質問応答モデルの実装 　　5.5 メモリ効率の良いファインチューニング 　　5.6 日本語大規模言語モデルの比較 第6章 固有表現認識 　　6.1 固有表現認識とは 　　6.2 データセット・前処理・評価指標 　　6.3 固有表現認識モデルの実装 　　6.4 アノテーションツールを用いたデータセット構築 第7章 要約生成 　　7.1 要約生成とは 　　7.2 データセット 　　7.3 評価指標 　　7.4 見出し生成モデルの実装 第8章 文埋め込み 　　8.1 文埋め込みとは. 　　8.2 文埋め込みモデルSimCSE 　　8.3 文埋め込みモデルの実装 　　8.4 最近傍探索ライブラリFaissを使った検索 第9章 質問応答 　　9.1 質問応答システムのしくみ 　　9.2 データセットと評価指標 　　9.3 ChatGPTにクイズを答えさせる 　　9.4 文書検索モデルの実装 　　9.5 文書検索モデルとChatGPTを組み合わせる 参考文献 ■著者プロフィール 山田 育矢（やまだ いくや）：株式会社Studio Ousia代表取締役チーフサイエンティスト・理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2007年にStudio Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。大規模言語モデルLUKEの開発者。 鈴木 正敏（すずき まさとし）：株式会社Studio Ousiaソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員。日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。東北大学が公開している日本語BERTの開発者。 山田 康輔（やまだ こうすけ）：株式会社Studio Ousiaリサーチエンジニア・名古屋大学大学院情報学研究科博士後期課程3年。2022年4月より日本学術振興会特別研究員 (DC2)。自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事。 李 凌寒（り りょうかん）：LINE株式会社自然言語処理エンジニア。大規模言語モデルmLUKEの開発者。

※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。 【集計技160＋抽出技130！あなたに必要なExcelテクが見つかる！】 「膨大な顧客名簿から必要なデータをまとめたい」 「バラバラに管理されている商品リストから納品書にデータを取り出したい」 「毎日増える売上データを各部署に振り分けて送りたい」 こんな日々のExcel処理は「データ集計・抽出」機能を正しく使いこなせば、高速化できます！ 本書では、ビジネス現場での経験豊富な著者が、本当に効率化できるテクニックを厳選して解説。さらに、Excel2021/Microsoft365で実装された「スピル機能」（数式のコピーをしなくても、隣接するセルに自動で結果が反映される機能）も併せて掲載しているので、よりスピーディに処理できます。 自己流のExcelに限界を感じている方、Excelでもっと効率アップしたい方は必携です。 ■目次 　　第0章 効率アップ！ 数式と関数の「基本操作」をおさえよう ■第1部 集計編 　　第1章 超簡単！ 数式を使う前に「基本集計」の機能を使いこなす 　　第2章 数式を使って、思い通りの「集計と小計」を求めよう 　　第3章 数式苦手派は必見！「条件付き集計」機能を活用しよう 　　第4章 数式を使えば無敵！「条件付き集計」を完全制覇 　　第5章 今日から足し算／引き算は不要！「日付や時刻の集計」は難しくない ■第2部 抽出編 　　第6章 数式が苦手なら「抽出機能」を使いこなそう 　　第7章 セルから「必要な値だけ」を抽出するテクを網羅 　　第8章 大量データから即ピックアップ！「検索抽出」を極める 　　第9章 目的のデータを導く！「条件抽出」を習得しよう 　　第10章 データの傾向を知りたい！「数値の抽出」をモノにする 　　第11章 こんなデータを表から抽出したい！「あらゆる抽出」を制覇 　　第12章 手作業だとめんどうな「複数シート／ブックの抽出」を完全攻略 ■巻末 関数一覧 ■著者プロフィール 不二 桜（ふじ さくら）：滋賀県長浜市出身、大阪府在住。PC雑誌「アスキーPC」（1998年4月～2013年8月）で、Excel関数の連載を9年間行う。同時にテクニカルライターとして、多数のムック、雑誌、書籍を発売。現在は、フリーでさまざまな企業の集計業務に携わりながら、その実務経験をもとにOffice関連の書籍の執筆を行う。直近の著書に『Excel最強集計術』『ほしいデータを瞬時に「検索」「出力」するExcel活用術』（技術評論社）がある。

【ChatGPTをソフトウェア開発で活用しよう！】 ChatGPTに一番相性がいいのは、ソフトウェア開発かもしれません。コンピュータのことはコンピュータに聞くのがいい！ 「ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？」エンジニアならば誰しも考える疑問です。本書は、ベテラン技術者が真正面からChatGPTにあたり、その性能をさまざまな点から検証しいきます。Officeなどのドキュメントの自動生成だけでなく、ソフトウェア設計やテスト、リファクタリングで活用など目からうろこの活用術を解説。 単に質問に答える人工知能ではありません。開発の仲間としてChatGPTを使う方法を紹介します。 ■こんな方におすすめ AIのソフトウェア活用を検討しているプログラマー。ChatGPTの活用を考えているエンジニアなど。 ■目次 ●第1章 ChatGPTで何ができる？なぜできる？ 　　1-1 ChatGPTで何ができる？ 　　1-2 なぜそんなことができるのか？ ●第2章 プログラミングでの活用 　　2-1 自動コード作成 　　2-2 エラー対策 　　2-3 クラス化について 　　2-4 状態遷移表でコードを生成 　　2-5 デザインパターンを提案してもらう 　　2-6 アルゴリズムを提案してもらう 　　2-7 段階的積み上げ手法 　　2-8 コードの変換 　　2-9 付記：テストケースの注意点 ●第3章 リファクタリングでの活用 　　3-1 隙間時間でお気軽リファクタリング 　　3-2 コメントとドキュメンテーション 　　3-3 セキュリティの脆弱性チェック 　　3-4 例外処理と論理完全性の改善 ●第4章 ドキュメントの自動生成 　　4-1 PowerPointのスライドを自動作成 　　4-2 Wordドキュメントの自動作成 　　4-3 Excelと連携しドキュメントを自動作成 　　4-4 diagramsを使ってクラウド図を作成 　　4-5 dbdiagram.ioでER図を作成する ●第5章 各種開発手法の提案 　　5-1 DDDによる設計と実装 　　5-2 TDDによるテストからの実装 　　5-3 ChatGPTとソフトウェア開発のアプローチ ●第6章 学習プロセスでの活用 　　6-1 分野別の学習 　　6-2 プログラミング言語の学習 　　6-3 ChatGPTは学習を加速する ●第7章 ChatGPT APIを活用する 　　7-1 最も基本的な使い方 　　7-2 要約をしながら文脈をつなげていく 　　7-3 社内データベースに日本語で問い合わせる 　　7-4 社内データベースと連携してユーザーサポートをする ●第8章 ChatGPTで長文データを扱う 　　8-1 LlmaIndexで長文データを扱う 　　8-2 LangChainで長文データを扱う ●第9章 長文をChatGPTで扱うコツ 　　9-1 LangChainの仕組みとは 　　9-2 Chainsでタスクをつなげる 　　9-3 Chainsによるチャットボットの例 　　9-4 Agentによるコードの実行 　　9-5 Agentによる判断・実行・プロセスの自動化 　　9-6 AgentによるChatボットの最終形 ■著者プロフィール 小野哲：ソフトウェア開発歴40年を超えるプロ技術者。技術評論社では『逆算式SQL教科書』『最新図解 データベースのすべて』『3ステップで学ぶOracle入門』など書籍がある。そのほかに『現場で使えるSQL』（翔泳社）など。ウェブアプリからデータベースまで幅広い知見と技術を持ち、最近ではPythonでアプリ開発を請け負う。

ビジネスおよび業務に貢献するITシステムを、クラウドベースで開発する際には、クラウドならではのものと、オンプレミスで開発する際と何も変わらないものとが確かにあります。「クラウドならではの」とは、圧倒的な技術進化を許容し続けるための仕掛けです。「変わらないもの」とは、上流工程を含むシステム設計の重要性です。この「変わるもの」と「変わらないもの」をきちんと認識して理解を深めていくこと、それこそが本書のテーマです。 本書では、クラウドベース開発でシステム設計を行うために、新たに変えるべきものと、変えてはいけないものとを明確にした上で、実践すべきセオリーを説明していきます。 本書は拙著『システム設計のセオリー』の姉妹編であり、進化版とも呼ぶべき書籍です。今回は私以外に、バックボーンの異なる2人の執筆者との共同執筆という形をとりました。3人の知識を総動員して、幅広い視点からクラウドベース開発におけるシステム設計の手順を説明していきます。 （本書「はじめに」より抜粋）

FastAPIでWeb APIを作ろう！ 実践的なケースを元に ステップバイステップで学べる 【本書の背景】 FastAPIはDjangoやFlaskとならび人気のPython Webフレームワークです。コードを書くとSwagger UIが自動生成される、型安全、高速という優れた特長を持っています。そのため実際のWeb開発で利用されることも多くなってきています。 【本書の概要】 本書は、実際の開発に耐えうるWeb APIを目指し、ToDoアプリの作成を通して、実践的な開発方法を学ぶことができます。体系的に整理しつつも、チュートリアルとしても利用できます。特に以下のような点にこだわって実践的に解説しています。 ・DB接続にもasync/awaitを利用 ・Dockerによるクリーンな環境構築 ・スケーリングを考慮したディレクトリ構成 なお本書はエンジニアのための情報共有コミュニティ「Zenn」で公開されている大人気の「FastAPI入門」を元にした書籍です。Python3.11への対応、各種コラムなどの増強に加え、本番環境での運用を想定したAWS・GCPへのデプロイの章を追加するなど、Zennで無料公開している本に対し、大幅にパワーアップしています。 【対象読者】 ・FastAPIを初めて利用するWebエンジニア ・FastAPIによる開発を試してみたい方 【必要なスキル】 ・Pythonの基礎知識 ・Pythonの基本的な文法 【著者プロフィール】 中村 翔（なかむら・しょう） 株式会社sustenキャピタル・マネジメント取締役Co-Founder。2019年の創業以来、主にPython（FastAPI）にて資産運用サービス「SUSTEN」の開発を行う。楽天にて検索エンジンプラットフォームの内製開発、機械学習を用いた検索精度改善、推薦システムやドローンの研究開発に従事したのち現職。東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻修了（修士）。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 古代から現代までのコンピュータの歴史を各時代のイノベーションとなる発明品と人物に注目して紹介する科学史ビジュアルブック。

■スペシャリストが執筆したコンテナセキュリティ要素技術の解説書！ 本書は、Liz Rice『Container Security:Fundamental Technology Concepts that Protect Containerized Applications』O'Reilly Media, Inc.の翻訳書です。 スケーラビリティと復元力を促進するために、現在多くの組織がコンテナとオーケストレーションを使用してクラウドネイティブ環境でアプリケーションを実行しています。しかし、そのデプロイの安全性については、どのように判断すれば良いのでしょうか。本書は、開発者、運用者、セキュリティ専門家がセキュリティリスクを評価し、適切なソリューションを決定するために、コンテナの主要な要素技術を検証する実践的な書籍です。 著者のLiz Rice（Isovalent社 Chief Open Source Officer）は、コンテナベースのシステムでよく使われるビルディングブロックが Linuxでどのように構築されているかに着目しています。コンテナをデプロイする際に何が起きているかを理解し、デプロイされたアプリケーションに影響を与える可能性のある潜在的なセキュリティリスクを評価する方法を学ぶことができます。コンテナアプリケーションをkubectlやdockerで実行し、psやgrepなどのLinuxコマンドラインツールを使用していれば、すぐにでも始めることができます。 ○コンテナへの攻撃経路について知る ○コンテナを支えるLinuxの構造について知る ○コンテナの堅牢化のための方法を検討 ○設定ミスによるコンテナへの侵害の危険性を理解する ○コンテナイメージビルドのベストプラクティスを学ぶ ○既知のソフトウェア脆弱性を持つコンテナイメージを特定する ○コンテナ間のセキュアな接続を活用する ○セキュリティツールを使用して、デプロイされたアプリケーションに対する攻撃を防止する ▼本書の特徴 ○コンテナセキュリティのスペシャリストが執筆した解説書 ○コンテナのセキュリティの要素技術を学ぶことができる ○コンテナの仕組みと脆弱性（開発・運用時に注意すべき箇所）、その対策方法がわかる ▼対象読者 ○コンテナのセキュリティの要素技術に興味がある人 ○コンテナ化を行う開発者・運用者

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 未来を担う新たな才能100＋100人。200の才能が紡ぐ創造の最前線を見渡せる一冊。 その年度に活躍した映像クリエイター100人を紹介する年鑑として2005年に創刊し、10年以上にわたる刊行の後、オンラインに移行した『映像作家100人』。たくさんの熱い要望を受けて、6年ぶりの書籍版刊行です。 本書では、今年の映像作家100人の選出に加え、NEWCOMER 100人を選出。映像を取り巻く環境の変化もふまえ、新しく現れたインディアニメやVRやXRといった領域、そしてまさに今台頭しつつある若い世代のクリエイターたちにスポットを当て、カテゴリ毎にインタビューも掲載。映像表現の新たな地平を切り拓く、次世代のクリエイター・アーカイブです。 ※選出された作家の作品は、オンライン（eizo100.jp）のAWARDページにて、SUBSCRIBE購読なしで一部視聴可能になります。詳しくは発売後eizo100.jpをチェックしてください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Knativeは「イベント駆動型アーキテクチャ」のフレームワークとして、サーバーレスなシステム構築に活用できます。とくに、マイクロサービスを利用したステートレスなアプリケーションを実装する上で、Knativeのイベント駆動型アーキテクチャのセットは非常に有用で、今後のクラウドネイティブな環境において、スケーラビリティの高いアプリケーションを簡単に実装するのに役立ちます。 本書では、クラウドネイティブに取り組むインフラ技術者が、最新トレンドであるKnativeの知見を体系的に学習できるように、技術解説に加えて、実務で参考になるユースケースを取り上げています。今後のKubernetes環境における必須の技術についての理解度を、本書でもう一歩前に進めることができます。IT現場でKnativeの採用を検討するうえでも、また、Knativeを使いこなすうえでも、必携のガイドブックの登場です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 PyQの人気コンテンツが書籍化！データサイエンス力を試してみよう！ 【本書の背景】 今日、Pythonを取り巻くデータサイエンスの実務の中で、pandasは欠かすことのできないライブラリーです。pandasには豊富な機能が用意されていますが、実務で使いこなすためには自分の頭で考え、手を動かして試行錯誤することが重要です。また、他の人が書いたコードを読むことで「そんな効率の良い書き方、知らなかった！」といった新たな気づきが得られることもあります（「はじめに」より抜粋）。 【本書の内容】 pandasを使ったプログラミングの腕試しができるように、9つのトピックについて全部で51個の問題を用意しました。各問題にはメインとなる模範解答以外にも「別解」を用意し、なるべくいろいろな考え方に触れられるよう構成しています（「はじめに」より抜粋）。 【PyQ（パイキュー）とは】 株式会社ビープラウドが運営するブラウザだけで学べるオンライン学習サービス。 【本書の問題の一例】 ・最小と最大を抽出するには ・条件で行を絞り込むには ・文字列を日付時刻に変換するには 【学習環境】 実行環境：PyQ、Jupyter Lab 利用言語：Python 3.11 利用ライブラリ：pandas：1.5.2、JupyterLab：3.5.1、Matplotlib：3.6.2 【対象読者】 ・Pythonとpandasの基本的な操作を学んだ入門者 ・pandasでもっと効率的な書き方を知りたい・知識を広げたい方 【前提知識】 ・Pythonの基本的な文法 ・pandasおよびNumPyの基本的な使い方 【目次】 第0章 本書の使い方 第1章 pandasの基礎知識 第2章 データを入出力しよう 第3章 データの概要を確認しよう 第4章 データを部分的に参照しよう 第5章 データを変形しよう 第6章 データを加工・演算しよう 第7章 データをグループ化しよう 第8章 文字列を操作しよう 第9章 日付時刻型のデータを操作しよう 第10章 テーブル表示を見やすくしよう 【著者プロフィール】 株式会社ビープラウド PyQチーム 斎藤 努（さいとう・つとむ） 株式会社ビープラウドにてPyQなどを担当。 古木 友子（ふるき・ともこ） 株式会社ビープラウドにて分析業務などを担当。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

テキストに対応する画像を生成する――従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルの技術が注目されている．現在，最高の性能を発揮し，画像・動画・音声・化合物の生成など，多様な応用が期待されているのが拡散モデルである．その数理の心から課題までを世界に先駆けて解説し，理論のさらなる発展を追究する．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています．また，文字だけを拡大すること，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonを使ったプログラミングが流行していますが、たんにPythonの文法を知っているだけではPythonプログラミングを理解したことにはなりません。Pythonが重宝されている理由は、「ライブラリ」にあります。ライブラリとは、アプリケーションをプログラミングする際に便利な、「プログラムの部品」です。AIプログラミングのためのライブラリや、データ分析のためのライブラリなど、作成するアプリケーションごとに、さまざまなライブラリがあります。 本書は、そうしたライブラリを活用して、どのようなことができるのかを体験する入門者向けの本です。Pythonを便利に使うために、ライブラリを活用しましょう！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 要求工学知識体系(REBOK)の第4弾。社会にインパクトを与える「問題発見」のための要求獲得技術と「価値創出」のためのモデリング技術を中心に、DXに取り組む読者が手引書として活用できるようまとめています。

Go言語ユーザーとして，「もう一段レベルアップしたい」「開発に使いたい」と思っている方に向けた，Go言語の解説本です。関数やパッケージの使い方，並行処理，テストといった基本的なトピックにおいて，「こう書くと綺麗になる」「こう書くとパフォーマンスが上がる」といったエッセンスを紹介します。後半ではCLIアプリ／Webアプリの開発手順や，現場で使われている便利なパッケージなど，著者が業務やOSSの開発で培った技術をふんだんに紹介します。

通読して学習するRust入門書！ 単なる文法の解説にはとどまらない。 実践的なソフトウェアの実装と、Rustの安全性を支える理論の学習を通して、ゼロから徹底的にマスターできる！ サンプルコードもサポートページから提供！ 第1章　環境構築とHello, world! 第2章　Rustの基本 第3章　所有権・ライフタイム・借用 第4章　トレイト 第5章　モジュール・ドキュメント・テスト 第6章　正規表現 第7章　シェル 第8章　デバッガ 第9章　線形型システム

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

2010年の刊行から約100,000部の実績を誇るロングセラーを，ECMAScript 2022に対応した内容で200ページ増の大幅改訂。最新の基本文法から，開発に欠かせない応用トピックまで解説します。JavaScriptらしく書くために大切なオブジェクトの扱い方や，大規模開発でさらに実用的になったオブジェクト指向構文を学び，しっかりと動くプログラムの作り方を本質から理解できます。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。 また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Macの映像編集ソフト「Final Cut Pro X」の基本的な操作から実際の動画編集までを徹底解説。 iPhoneの「シネマティックモード」やオブジェクト・トラッカーを活用したビデオ編集、360度動画など、 ハイセンスな映像作品を仕上げるテクニックをステップ・バイ・ステップ形式でわかりやすく解説します。 「プロが教える! 」シリーズは、ビギナーからステップアップを目指すユーザーを対象にしています。 紙面で解説している作例を実際に進めることで、各ソフトの操作やテクニックをマスターできます。 制作に使用するライブラリや静止画・動画などの素材データはサポートサイトよりダウンロードできます。

本書は，アプリケーション開発者目線でコンテナ技術の価値を見なおし，Webアプリケーション開発のアジリティを高く保つために，それを活かせるようになることを目的とします。 第1部ではコンテナ技術の概要と動向を整理し，コンテナを活用したアプリケーション開発ワークフローを体験します。 第2部ではシンプルなコンテナアプリケーションの実行に適したAzure Web App for Containersを利用します。 第3部では，コンテナ実行基盤の事実上の標準であるKubernetesをベースとしたAzure Container Appsで，マルチコンテナアプリケーションを動かします。 本書を読むことで以下の知識を身に付けられます。 コンテナを使った開発環境構築の方法 コーディング，ビルド，テスト環境としてVisual Studio Code＋Remote Container拡張の使い方 コンテナアプリケーションの運用負担を軽減するクラウド（Azure）のサーバレス，フルマネージドなコンテナサービスの使い方 回復性および可観測性のあるコンテナアプリケーションを開発する指針 異なる実行環境を知り，比べることで，コンテナの利点や活用にあたっての課題を，よりイメージしやすくなるでしょう。

本書は、汎用CAD「VECTORWORKS」で2次元製図から3Dパース制作、プレゼンシート制作まで行いたい人のための 「これだけは知っておきたい」という機能・操作方法を厳選し、それらを短期間でおぼえられる入門書です。 初めてVECTORWORKSを使う人が1日ごとに順を追って学習していくのもよいですし、 ピンポイントで習得したいところからトライするという使い方もできます。 例えば、2Dは概ねマスターしているという方が3D制作を行いたいときはDAY 06～09から読み始めたり、 プレゼンボードを作成したい場合はDAY 10を重点的に学ぶ、といった使い方が可能です。 バージョン2022に対応し、昨今のトレンドであるBIM(Building Infomation Modeling)向けの内容となっています。 ※教材データはインターネットからダウンロードする必要があります。 【CONTENTS】 ・DAY 01 VECTORWORKSの基本 ・DAY 02 2D作図の基本(1) ・DAY 03 2D作図の基本(2) ・DAY 04 2D作図の応用(1) ・DAY 05 2D作図の応用(2) ・DAY 06 3Dモデリングの基本 ・DAY 07 建物のモデリング(2D/3Dモデルの作成) ・DAY 08 レンダリングとテクスチャマッピング ・DAY 09 カメラと光源 ・DAY 10 プレゼンボードの作成

※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。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13274-3)も合わせてご覧ください。 本書はVBAを活用し，独力で業務効率化・業務自動化を実現できるような力を身につけることを目指します。 データの転記や集計といったある程度形式が決まった業務は，同じ手作業を繰り返すだけにもかかわらず，時間を費やし，ときにはミスを引き起こします。そのような定例の業務はどの職場にもあるはずです。 ルーティンワークを自動化し，仕事の効率化を図りましょう！ 本書は，日常業務を自動化したい読者を対象に，ビジネスの現場で役立つExcel VBAの知識を解説します。 ただVBAの文法を解説するだけではありません。35の業務事例を題材に，以下のふたつを徹底的にトレーニングします。 課題を解決に導く力 業務で頻出するVBAの書き方 これらの力を鍛えることで，業務や職種，職場が変わっても，どこでも通用するExcel VBAのスキルを身につけることができます。 また，第1章でVBAの基本知識を紹介するので，初学者の方でも問題ありません。しっかり学習したうえで，第2章以降の業務課題に取り組むことができます。 本書の最大の特長は，業務に直結した題材です。Excel VBAの入門書の多くは，文法知識の習得が中心で，業務事例はほとんどありません。 本書は，業務改善コンサルタントである著者がこれまで携わってきた業務改善事例を解説の題材とし，その中で必要な知識や考え方を紹介していきます。 例えば，以下のような題材があります。 「商品マスタにデータを登録する」 「アンケートデータを整える」 「契約件数と契約金額を集計する」 「メールを一括作成する」 各業務課題の解説は以下のように構成しています。 題材の説明 知識（文法）の解説 コードの書き方 応用例（さらに実用的にするにはコードをどう変えたらよいかなど紹介） 業務課題という切り口で解説していく本書ですが，このように必要な知識はしっかり解説していきます。基本的な解決法が見つかったら，応用例にも挑戦してみてください。 たくさんの業務課題を詰め込んだ1冊です。読者が取り組んでいる業務課題と近い事例を本書の目次から見つけることができれば，業務の自動化に一歩近づきます。 自動化によって今行っている日常業務の大半をゼロにできれば，もっと付加価値の高い業務に時間を割くことができますし，残業時間を減らすこともできま す。Excel VBAを使いこなすスキルを磨いて，どんな業務課題でも独力で解決できるようになりましょう。

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ロングセラーのアニメーション制作の定番書「AfterEffects for アニメーション」、初級者向けBEGINNERに待望の改訂版が登場！ 本書は、アニメーションの基礎知識とAfter Effectsの操作方法を同時に学ぶことができる、初心者のためのアニメーション制作用After Effects解説書です。 アニメクリエイターを目指す人、これからAfter Effectsをはじめる人に向け、「しくみ」と「操作実践」の２方向からサポート。［LECTURE］ではセルアニメの原理や合成方法の考え方を丁寧に図解。つづく［LESSON］ではダウンロードデータを用いて、実際の操作方法をStep by Stepで解説します。 After Effectsでのアニメーション制作工程となるコンポジット（合成）作業を、素材の準備、動画の制作、演出の基本テクニック、映像作品として完成させるまで順を追って紹介します。本書と一緒に１本のショートアニメーションを完成させましょう。 本書は、2015年に刊行した同書籍をソフトのバージョンアップに合わせて加筆・修正を行った改訂版です。 本書解説：After Effects CC（2022） サンプルデータ：CC（2022）／CS4対応 ※CC（2022）以下のバージョンで操作する場合は、CS4対応データを利用することができます。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13233-0)も合わせてご覧ください。 本書籍は，Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し，衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方はもちろんのこと，衛星データを使って何かビジネスを始めたい方にも読んでいただきたいと思っています。従来のデータサイエンスの教材の場合には身近なデータを利用することが難しかった中で，衛星データであれば身近な地域のデータを利用して解析することができます。少しのプログラミング変更で解析対象地域を変えることができるようになっているので，関心のある地域の変化についてぜひ調べてみてください。

★40年の経験が見抜いたSI企業の強み・弱み ★未来を描くのに欠かせない示唆、満載 　国がSI企業をどのように見ているかご存じでしょうか。一言で表せば「日本企業の浮沈を握るカギ」だと考えています。大げさに聞こえるかもしれませんが、昨今のDX関連の制度設計を見れば、その本気度がわかると思います。 　それらDX制度設計を手掛けた中心人物の1人が本書の著者です。野村総合研究所に長く勤めた後、SCSKの顧問になるとともに、2021年3月まで情報処理推進機構（IPA）の参与として働いていました。IPAではDX推進責任者を務め、「DX認定制度」の設立に関わっています。IPAは主に経済産業省の政策執行機関ですので、政府目線でこの国のSI企業を見ていた人物の1人なのです。 　同時に著者は、SEとして40年の経験がある大先輩です。本書ではその経験を基に、SI企業の「強み」と「弱み」、そして「DX」を冷静に分析しています。若い人にはピンとこない話があるかもしれませんが、長年の経験がないとたどり着けない内容が多く、示唆に富んでいます。なぜ基幹系システムは今のような状態になってしまったのか、この先どうするべきなのか、未来ビジョンを描く前にするべきことは何か――。 SI業界に勤める人なら、一度は読んでおきたい１冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13127-2)も合わせてご覧ください。 本書は，「広く・正しく・新しく」をコンセプトにVC++（特にMFC）でプログラミングをはじめるにあたって基本的なことはすべて学習できる内容となっています。また，イラストによる図解方式で概念をやさしく解説しているので，プログラミングが初めての人でも安心して学習を進めることができます。なお，章の最後には練習問題を収録しているので，内容がきちんと理解できたかを確認することができるので，プログラミングの教科書としても利用できます。今回，Visual Studio 2022 ／.NET 6に対応した改訂版になります。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13207-1)も合わせてご覧ください。 本書では「PostgreSQLを学習，もしくは利用したことがある人」「今後，本格的にPostgreSQLの運用・管理や技術力の向上を図りたいと考えている人」を主な対象読者とし，現場で培われてきたPostgreSQL設計・運用計画の鉄則を徹底解説！ PostgreSQLのコアな技術力を持つ専門家の視点から，システム構築や運用時に重要な要素を，PostgreSQLの内部構造と照らし合わせる形で解説します。内部構造を知っているからこそわかる運用ノウハウやチューニング方法が満載です。本書はPostgreSQL 14をベースに解説しています。

※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。 プログラミング言語は比較して学ぶとよくわかる！ 本書の最大の特徴は、PythonとJavaScriptを比較しながらまとめて解説している点です。 プログラミング言語系書籍のほとんどは、基本的に1つの言語に関してのみの解説が書かれています。 ですが、筆者が多くの素晴らしいプログラマーを近くで見てきた経験から言うと、彼ら・彼女らに共通して言えるのは、決して1つのプログラミング言語だけを知っているわけではない、ということです。複数の言語を非常によく理解していて、この言語ならこのように表現する、あの言語ならあのように表現する、ということを知っています。言ってしまえば、イケてるプログラマーは1つの問題を多角的に考えることができるのです。 比較しながら学ぶことによって、1つの事象に関してPythonとJavaScriptでどのように考え方が異なるのか（あるいは同じなのか）を知ることができます。色々な考え方を知ることで、一歩成長したプログラマーになることができるのです。 PythonとJavaScriptは比較的よく似ていながら、まったく異なる面も持ち合わせており、比較して学ぶのにちょうど良いのです。 ぜひ、このPythonとJavaScriptを通じて、プログラミングの奥深く、楽しい世界を体験してもらえたらと思っています。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13063-3)も合わせてご覧ください。 ロングセラーシリーズ・ポケットリファレンスのRuby on Railsが10年ぶりの改訂。 「逆引き形式で目的からすぐ探せる」 「サンプルコードを見ながら具体的な実装のイメージがつかめる」 という特徴で，困ったときにすぐに役立ちます。 Railsの基本からデプロイまでフォローする充実した内容はそのままに，Action Mailbox／Action Text／Action Cable／Active Storage／Active Jobなど重要コンポーネントを新規書き下ろしで大幅に増強。累計100万部以上の技術書を送り出してきた山田祥寛氏の監修による，現場で役立つ信頼の1冊。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13149-4)も合わせてご覧ください。 ITシステムやソフトウェアの基盤OSとして幅広く使われているLinux。エンジニアとしてLinuxに関する知識はいまや必須とも言えますが，あなたはそのしくみや動作を具体的にイメージすることができるでしょうか。 本書では，Linux OS における，プロセス管理，プロセススケジューラ，メモリ管理，記憶階層，ファイルシステム，記憶階層，そして仮想化機能，コンテナなど，OS とハードウェアに関するしくみがどのように動くのか，実験とその結果を示す豊富なグラフや図解を用いてわかりやすく解説します。 改訂に際しては全面フルカラー化。グラフや図解がさらにわかりやすくなり，ソースコードはC言語から，Go言語とPythonにアップデートしています。さらに仮想化，コンテナなどの章が加わりました。今どきのLinuxのしくみを本書でしっかり理解しておきましょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 音声対話システムの理論と実装を網羅！ Python言語による音声対話システムの実装方法を詳しく解説． 　本書は，人間の言葉を理解し，適切に応答するシステム（＝音声対話システム）の理論をわかりやすく網羅した書籍です．合わせて，Python言語による音声対話システムの実装方法を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． 　音声対話システムの実用化・普及が進む中で，さまざまな課題が明確化され，取り組みが進められています．また，少子高齢化が進み，働き手が不足している社会状況から，音声対話システムに対する社会の期待は今後ますます高まっていくと予想されています． 　今後，音声対話システムの研究開発に携わる方に必携の書籍です． 第1章　音声対話システムの概要 第2章　音声対話システムの分類 第3章　音声認識 第4章　言語理解 第5章　対話管理 第6章　end-to-endモデルによる応答生成 第7章　応答文テキストの音声合成 第8章　音声対話システムの評価 第9章　人間らしい対話を実現するための要素技術 第10章 音声対話システムの未来 付　録　Dialogflow ESによる実装

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13110-4)も合わせてご覧ください。 本書は，Fluentdについて網羅的に解説した書籍です。 Fluentdは，ログやそのほかのデータの収集および集約，転送，変換，保存を実現するためのソフトウェアです。すでに多くのユーザーに利用されているほか，Kubernetes環境におけるデファクトスタンダードなログ収集方法として扱われています。そのため，AWS，GCPおよびAzureといったクラウド環境においても標準的なツールとして使われています。 本書は，Fluentdがデータをどのように処理しているかから，内部構造やプラグイン機構の詳細，プラグインの開発方法までを網羅的に記述しています。筆者はFluentdの初期からのユーザーであり，Fluentdの主開発者の一人でもあるため，ユーザーとして必要な事項を開発者の視点から解説できているはずです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 人工知能・人工生命を創って理解できる 【本書の特徴】 ・人工知能・人工生命について，タスク解決のために自身でさまざまに試しながら理解できる． ・人工知能・人工生命について，物理シミュレーションを通して理解できる． ・Unity（C#）による学習環境を提供し，人工知能・人工生命の挙動を視覚的に理解できる． 本書は，人工知能と人工生命の基本技法を理解するための技術書です．人工知能・人工生命を学びたい，自分で創ってみたい学生やITエンジニアが，人工知能・人工生命を自分で創りながら試して理解できるようにまとめています． とくに，物理シミュレーションを通したタスクを実践的に解決することで ・強化学習 ・進化計算 ・ニューロ進化 ・群知能 ・メタヒューリスティックス といった人工知能・人工生命技術について理解することを目的としています． 本書では，さまざまなタスクを解説することで，多様なAI技法を学びます．まず，強化学習およびニューロ進化によるレーシングカーの自動運転を紹介します．入門として，パラメータ操作のみで基本的な学習の実験が可能な環境を提供します．人工知能における学習設計時の重要なポイントを習得できるでしょう． 人工知能・人工生命を創って理解するための学習環境はUnity（C#）で用意しています．各章では，理論の解説とともにデモンストレーションとなるサンプルプログラムを提供し，読者の理解を助けるようにしています． 第1章　人工知能から人工生命へ 第2章　自動運転の学習をしてみよう 第3章　自動運転学習のしくみ：強化学習とニューロ進化 第4章　ニューラルネットワーク 第5章　進化するプログラム 第6章　アリの知恵と巡回セールスマン 第7章　集団行動と群れの知能 第8章　人工生命から人工知能へ

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13059-6)も合わせてご覧ください。 自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて，ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN，CNN，および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。 本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ，その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク，ViTから派生したモデルを紹介したあと，TransoformerとViTを分析し，その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12953-8)も合わせてご覧ください。 本書はMicrosoft認定試験「Microsoft Azureセキュリティテクノロジ（AZ-500）」を受験する方のためのテキストです。マイクロソフト認定トレーナー(MCT)，Azure Technical Trainerである著者たちが，試験範囲に沿って，わかりやすくAzureのセキュリティ技術を解説していきます。Azureを使い始めて，セキュリティに対する知識を学びたい方向けの構成になっているので，Azureを管理，運用する際に大きな助けになるでしょう。 本書では，章末問題ではなく各節ごとに関連する問題を入れているので，学習と演習を同時に短時間で無理なく行なうことができます。総仕上げとして，模擬問題を1回分収録しています。問題を多めに収録したテキストです。

大人気の機械学習フレームワーク「PyTorch」で 深層学習モデルとAIアプリを開発しよう！ 【PyTorchについて】 PyTorch は、主に深層学習で利用されている機械学習フレームワークです。 世界中で幅広く利用されており、国内でもここ数年で多くの方が利用し始めています。 【本書の概要】 Udemyで公開中の大人気講座『【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能 Web アプリの構築』の書籍化企画です。 PyTorch を使い、CNN による画像認識、RNN による時系列データ処理、深層学習モデルを利用した AI アプリの構築方法を学ぶことができます。 本書で PyTorch を利用した深層学習のモデルの構築からアプリへの実装までできるようになります。 【本書で得られること】 ・機械学習フレームワーク「PyTorch」の基礎が身につきます。 ・PyTorchのコードの読み書きができるようになります。 ・CNN、RNN などを実装できるようになります。 ・自分で調べながら、ディープラーニングのコードを実装する力が身につきます。 ・最終的に人工知能アプリを構築し、公開できるようになります。 【目次】 Chapter0 イントロダクション Chapter1 PyTorchと深層学習 Chapter2 開発環境 Chapter3 PyTorchで実装する簡単な深層学習 Chapter4 自動微分とDataLoader Chapter5 CNN（畳み込みニューラルネットワーク） Chapter6 RNN（再帰型ニューラルネットワーク） CHapter7 AIアプリの構築と公開 APPENDIX さらに学びたい方のために 【著者プロフィール】 我妻幸長（あづま・ゆきなが） SAI-Lab 株式会社を起業。「ヒトと AI の共生」がミッション。人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。 理学博士（物理）。解決策のモデル化、数式化が得意で、プログラミング教育も行う。 近著に『Google Colaboratoryで学ぶ！あたらしい人工知能技術の教科書 機械学習・深層学習・強化学習で学ぶAIの基礎技術』、 『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書』（いずれも翔泳社）がある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

現代社会では、ソフトウェアが社会のインフラとしてあらゆる場面で活用されている。これらのソフトウェアの不具合や、ソフトウェアを用いた不正行為などが起こると、人々の生活に大きな悪影響を与えることになる。社会に影響を与える技術には、規律と制御が必要とされる。本書の目的は、ソフトウェア開発者とそのマネージャーたちに、規律の必要性を印象づけ、堅牢で対障害性のあるソフトウェアを構築するために最も効果的な「規律、基準、倫理」を教えることにある。

〈電子書籍版に関する注意事項〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なりますので、ご購入前にお使いの端末にて「無料サンプル」をお試しください。 【プロレベルの映像制作術を身につける！】 ますます進化するAdobe Premiere Pro。「ちょっと触ってみたけど、もっと本格的な動画を制作したい」「いつもイマイチな動画になってしまうので、プロっぽい映像を作れるようになりたい」という人に向けた総合解説書の決定版！ Premiere Pro操作の基礎知識から、効果的なテロップの効率的な作り方、カラー調整やエフェクト・マスクを使った本格的な演出方法、本格的なオーディオ編集といったプロフェッショナル制作術だけでなく、誤解されがちな動画ファイルの正しい知識や現場でこそ知り得るトラブルシューティング情報、そして今後の情報収集についてまで、プロレベルならマストな知識とテクニックをこの一冊にまとめています。 紙面で用いている学習用サンプルデータと、商用にも使えるオリジナルプレゼントデータ「Photoshopレイヤースタイルプリセット」をダウンロードできます。 〈本書の内容〉 ■Part 1 基礎知識編 Chapter 1 Premiere Proでお仕事をする前に Chapter 2 ワークフローの基本 Chapter 3 編集の基本操作 ■Part2 実践編 Chapter 4 テロップ Chapter 5 ビデオのカラー調整 Chapter 6 エフェクトを使った映像効果表現 Chapter 7 マスク機能を使った多彩な演出 Chapter 8 複数カメラ撮影時のPremiere Pro編集術 Chapter 9 サクッとできて超効果的なコスパ最強「音編集」 Chapter 10 プロなら知っておきたい書き出しの知識 Chapter 11 Premiere Proをうまく使いこなすために ■Part3 作って学ぼう！ Chapter 12 実例で覚える本格映像制作 〈著者プロフィール〉 市井義彦（いちい・よしひこ） 映像作家、ディレクター。1979年生まれ、広島県三次市出身、大阪在住。2000年に関西の制作会社に入社し、テレビを中心に番組・CM・企業VPなどの映像制作に携わる。2014年に独立、「株式会社Command C」を設立。ディレクターのみならず、撮影・編集も手がける映像作家として活動中。2015年よりFacebookでPremiere Proユーザーグループをスタートさせ（2022年7月現在、メンバー5,500人超）、第一線で活躍するエディター・ビデオグラファーたちとユーザーミーティングで情報交換を活発に行なっている。AdobeからPremiere Proの伝道者「Adobe Community Evangelist」として認定され、Youtube・Twitterでも情報を発信し、年に一度のクリエイターの祭典「Adobe MAX Japan」にも5年連続登壇。さらにPremiere Pro Betaのプレリリースプログラム（開発中バージョンの検証チーム）の統括を務め、日本ユーザーにとって使いやすいPremiere Proを目指し、Adobe開発チームにも直接提言している。著書に『プロの手本でセンスよく！　Premiere Pro誰でも入門』（エムディエヌコーポレーション）がある。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 人と自然にコミュニケーションするAI，ロボットを設計するための入門書． コグニティブインタラクションは，従来の認知科学や情報科学だけではなしえていない，「状況に応じて，人と自然に，かつ持続的にインタラクションが可能な人工物を設計するための基礎理論」です．本書は，その入門書です． AIやロボットが人の社会生活にとけこむためには，人と協調行動をとれなければいけません．それには，コミュニケーション，つまり，意思疎通の能力が欠かせません．しかし，言語によるコミュニケーションよりも，非言語情報によるインタラクションのほうが重要になることがよくあります．相手が人であれ，動物であれ，AIやロボットなどの人工物であれ，人は相手の意図や欲求などの心的状況を読み取り，それに適応した行動をとるという，コグニティブ（認知的）インタラクションを繰り返すことで，円滑に対話を行っていると考えられるからです． 第1章では，人とAIのインタラクションについて，人どうしのインタラクションや人と動物のインタラクションをベースに考える枠組を説明しています．第2章では，インタラクションを分析していくための概念や方法を説明しています．続く第3章では，取得したデータをモデルベースで分析するために必要な，データの表現方法について説明しています．最後の第4章では，第3章までに学んだ基礎的な概念や方法を用いて，実際にどのようなインタラクションの分析が可能なのかを，これまでの事例の中から特に興味深いものに絞って説明しています． 本書を読むことで，人どうし，あるいは人と動物の間のインタラクションで起きていることを理解するためだけでなく，人と自然にコミュニケーションするAI，ロボット，そのほかの人工物を設計するための基本がわかります． 序章　「コグニティブインタラクション」とは 第１章　インタラクションの重要性と認知モデリング 　1.1　人と人工物のインタラクション 　1.2　コミュニケーションとインタラクション 　1.3　AIとインタラクション 　1.4　インタラクションのための認知モデリング 　1.5　他者モデルのモデリング 第２章　インタラクション分析の基礎 　2.1　仮説を立てる徴 　2.2　仮説検証のための実験デザイン 　2.3　分析データの扱い 　2.4　インタラクションの基本的な時系列モデル 　2.5　時系列データの因果関係の分析モデル 　2.6　強化学習モデルによるインタラクション解析態 第３章　データの定量的表現と変数 　3.1　表情と視線にかかわる変数 　3.2　身体運動と空間配置にかかわる変数 　3.3　音声言語にかかわる変数 　3.4　人以外において重要な変数 　3.5　動画像処理 　3.6　装着型デバイスによる身体動作計測 　3.7　音韻情報と韻律情報の計測処理 　3.8　生理指標の計測 第４章　インタラクション分析の実際とポイント 　4.1　相手が何をしようとしているのかを理解する 　4.2　みんなは何をしようとしているのかを考える 　4.3　人‐動物インタラクション 　4.4　人‐人工物インタラクション Column 　0.1　認知的インタラクションデザイン学 　1.1　インタラクションにおける相互適応学習 　1.2　社会脳仮説と心の理論 　1.3　ヒューリスティックとアルゴリズム 　1.4　適応認知における認知バイアス 　2.1　 相談の成否を決める隠れ状態の推定（二者間インタラクションの時系列分析） 　2.2　鹿狩りゲームと読みの深さ 　3.1　音声に含まれる個人性と生成・識別モデル 　3.2　複数ロボットの発話の重なりによって創発する空間の知覚 　3.3　ヘッドマウントディスプレイ（HMD） 　3.4　アバターの情動表現と仮想空間の文脈理解 　4.1　ロボットを介した人‐人インタラクションの分析 　4.2　人‐ウマインタラクションにおける人馬一体感とは 　4.3　ウマの歩法変化の計測と解析方法 　4.4　電動車いすを使った応答性と鋭敏性に関する実験 　4.5　ユーザの信頼を誘発する商品推薦エージェントのデザイン 　4.6　人とAIの間にリーダ‐フォロワ関係は成立するか

※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。 セキュリティ技術の網羅的な入門書 インターネット技術を学ぶうえで情報セキュリティを正しく理解することは不可欠ですが、ITにおけるネットワークの重要性が増し利用方法が多岐になるにつれて、技術者なら誰もが知っているべきセキュリティ技術の範囲はどんどん広がっています。 本書は、日々更新されていくネットワークセキュリティ技術にキャッチアップしていくために必要となる基礎を体系的に網羅した「マスタリングTCP/IPシリーズ」の1冊です。基本的な暗号技術、それらのセキュリティプロトコルへの応用、認証技術、Webアプリケーションへの多様化する攻撃手法の理解と対策などを扱っています。 第1版発行から10年弱が経過し、技術は進歩しセキュリティに対するニーズも高まっています。こういった背景を踏まえて、第2版では目次構成の見直しを行い、大幅な加筆修正を行っています。 第1章　情報セキュリティ概論 第2章　暗号技術 第3章　認証技術 第4章　PKI 第5章　セキュリティプロトコル 第6章　ホストのセキュリティ 第7章　ネットワークセキュリティ 第8章　Web セキュリティ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■「Premiere Proなら私に任せて！」と言えるようになる！ 本書では動画編集の定番アプリ「Premiere Pro」の基本操作からプロの演出テクニックまでを網羅的に解説しています。「カット編集」「テキストと図形の挿入」「オーディオ機能」のように操作別に11の章+αに分かれており、Premiere Proを使った動画編集におけるあらゆるノウハウが身に付きます。「何から始めればいいのかわからない」という初心者、「使ったことはあるけど、もっと上達したい！」という中級者、どちらにもおすすめできる解説書です。 事典のように知りたいことがササっと引けるようになっているので、操作で迷ったときやトラブルが起きたときにも役立つ1冊です。 ＜こんな人におすすめ＞ ・SNSやYouTube用に動画を作ってみたい人 ・Premiere Proの経験者で、より本格的に学びたい人 ・知りたい情報だけをササっと調べたい人 ＜お試し素材付き＞ 購入者特典として、本書で使用している動画素材の一部（拡張子「.mp4」の映像データ）をダウンロードできます。 Premiere Proの練習にぜひお使いください！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、Visual Basicによるプログラミングを学ぼうとするすべての人のために書かれたものです。Visual Studio 2022のインストールと基本操作からはじめて、その開発環境でさまざまなデスクトップアプリケーションを作成していきます。少しずつステップアップしていくことで、プログラミングがはじめての人にもムリなく理解でき、しっかりとした実力が付くように構成されています。Visual Basicの文法や処理のパターンにまで踏み込んで、そのしくみを詳しく解説しました。「入門」だけで終わるのではなく、その先に進むための「基礎」を身に付けることができます。また、最後の2つの章では、おみくじアプリやデータ分析アプリを作成しており、より実践的な例を確認することができます。

DXの実務とは、「戦略」と「技術」をつなぐこと。 あらゆる産業で「DX」が叫ばれる昨今、 多くの時間と労力を費やしているにもかかわらず、 成功とは言い難いDXプロジェクトが後を絶たない。 それらの取り組みに共通して見られるのが、 ・DX戦略構築/実行の「型」が欠けている ・DX実現に不可欠の「技術的考察」が欠けている という2つの根本的な問題だ。 DX成功の鍵は「戦略と技術をつなげる力」であり、 非エンジニアでも経営層でも、本気でDXを行うならば データ利活用の標準的な考え方を身につけ、 主要技術を理解することが不可欠だ――。 「そもそもDXの戦略はどのように描けばよいのか?」 「データ利活用はどのような手順で進めるべきなのか?」 「どのような体制、マネジメント、人材が必要なのか?」 「AIはどう駆動するのか。機械学習で何が可能なのか?」 「技術をビジネスに実装/運用する上での注意点とは?」 「DXに携わる人にはどんなスキルが求められるのか?」 これらのポイントを押さえながら、「DXの実務」の リアルな行程を、具体性と汎用性にこだわって解説する。 【技術者でない人のための データ/AI活用必携テキスト】 [本書の特徴] ・エンジニアではない読者向けに、DXに関する戦略と技術の双方を解説。 ・あらゆる業種のDXに共通して必要な「データ利活用」の本質がわかる。 ・難解なデータ/AIの技術について、易し過ぎず、難し過ぎないレベルで解説。 ・データ/AIの技術を前提としながら、実務的な話ができるだけの基本知識・理解が得られる。 [構成] Part 1[序論] DXの成否を左右する「データ利活用サイクル」 DXの“現在地" DXは、「データ利活用」による経営改革 データ利活用を実現する重要コンセプト データ利活用を実装する仕組み データ利活用とAI データ利活用の成否を分かつ要因 データ利活用DX実現へのロードマップ Part 2[総論1] DXが進まない理由 業種/業界別に見られる課題とDXによるアプローチ DX推進を阻む課題 DXを阻む課題の“深淵" DXを実現するための3つの方針 Part 3[総論2] データ利活用DX推進のフレームワーク データ利活用DXの2つのフェイズ Pre-DX Phase:コンセプトの設計 Pre-DX Phase:メカニズムの設計 DX Phase:推進ステップ Part 4[各論1] DX Phaseの具体的実務 データ利活用の前提となる「データ統合」 データの分類 DXフェイズにおける具体的実務の概観 KPIを具体的実務へ落とし込む データ/AI活用を具体的実務へ落とし込む Part 5[各論2] AIの活用 AIの全体像 AIの限界 Column 進化し続けるAI AIの分類 AIの学習 教師あり学習:決定木 アンサンブル学習 画像認識/自然言語処理で用いる深層学習モデル 教師なし学習:クラスタリング 機械学習システムへの実装 Part 6[各論3] 人材要件 プロダクト開発担当 データサイエンス担当 データパイプライン担当

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。 また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 定番映像編集ソフト「Premiere Pro」の全機能を2022年リリース最新バージョンに対応して徹底解説。 新しくなったUI、音声自動テキスト化機能、ソーシャルメディアへの対応など、新機能も詳解。 素材ファイルの読み込みから編集・エフェクト、動画の書き出しまで、この一冊でマスターできます!

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 現在のLinuxの適用領域は、LAMPのようなWebサーバやデータベースサーバに留まらず、ビッグデータ処理やAIを利用したデータ分析、HPC、ソフトウェア定義型分散ストレージなど、その用途を拡大させています。それとともに、ハードウェアも高機能化し、オペレーティングシステムでも、数百のメニーコア、数十テラバイトの大容量メモリ、ペタバイト級のストレージを搭載したハードウェアに対応し、コンピューティングにおいても、クラスタリング、仮想マシン、コンテナ、クラウド環境へも対応可能な機能を備えています。 　Rocky Linux 8 & AlmaLinux 8は、CentOS 7でのシステムにおける大幅な改良を引き継ぎつつ、さらにさまざまな新機能を搭載しました。主なツールとしては、コンテナ管理（Podman）、仮想マシンイメージ作成（Image Builder）、ストレージ管理（Stratis）、パケットフィルタリング（nftable）、セッション録画/再生（tlog）などがあります。 　本書では、これらの最新のツールを使いながら、IT現場の技術者にとって必要な、システム管理に伴うさまざまな手法を解説しています。 Rocky Linux 8.5 & AlmaLinux 8.5対応

◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊！◆ ・コードが理解の試金石！ ・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫！　 ・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ！ [サポートサイト] https://github.com/taroyabuki/fromzero [主な内容] 第1部　データサイエンスのための準備 1章　コンピュータとネットワーク 2章　データサイエンスのための環境 3章　RとPython 4章　統計入門 5章　前処理 第2部　機械学習 6章　機械学習の目的・データ・手法 7章　回帰1（単回帰） 8章　回帰2（重回帰） 9章　分類1（多値分類） 10章　分類2（2値分類） 11章　深層学習とAutoML 12章　時系列予測 13章　教師なし学習 付録A　環境構築

〈電子書籍版に関する注意事項〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。 【Laravel 9の最新環境でWebアプリケーションを構築！】 PHPでWebアプリケーションを構築する際、第一候補として挙がるのがLaravelでしょう。本書は、最新バージョンであるLaravel 9に対応した、プロを目指す方のためのLaravel入門書です。 本書ではまず、ローカルのパソコン上にDockerとLaravel Sailの開発環境を構築します。そのうえで、Laravelを利用してつぶやき投稿アプリを構築し、さまざまな機能を実装しながら、現場で必須となるテスト・デプロイまでの工程を体験できます。 作成するつぶやき投稿アプリは、CRUDと呼ばれる一般的なWebアプリケーションのベースとなる機能に加え、ログイン機能、画像投稿機能、メール送信機能など、広く使われる機能を加えた実践的なものです。同梱のCSS・JavaScriptフレームワークを利用した、フロントエンドの構築方法も学べます。 また、本書に掲載されているコードはテキストおよびPHPファイル等でダウンロードできます。エラーが発生した際には正しいコードと比較したり、部分的にコピー＆ペーストして正しい状態に修正したりできるので、学習もつまずきません。「PHPはひととおりわかったから、これからLaravelを始めたい！」という方にぜひお読みいただきたい一冊です。 〈こんな方にオススメ〉 ・これからLaravel 9を学習したい方 ・Docker＋Laravel Sailを利用した構築方法を学びたい方 ・Laravelの標準的な構築を学びたい方 ・GitHubを利用したテスト・デプロイの自動化を知りたい方 〈本書の内容〉 ■CHAPTER1　Laravelを始める準備 ■CHAPTER2　アプリケーションの基本構造を作る ■CHAPTER3　アプリケーションを完成させる ■CHAPTER4　Laravelのさまざまな機能を使う ■CHAPTER5　アプリケーションのテスト＆デプロイ 〈本書の特長〉 ・汎用性の高いWebアプリケーションの構築方法を学べる ・Docker＋Laravel Sailの最新の開発環境で学習できる ・部分的な掲載コードやターミナル上の実行コマンドもコピペできる ・テスト・デプロイなどの構築後の工程も詳説

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 仕事の能率を飛躍的に高める Excel VBAのワザ集 売上No.1のExcel VBA書籍にExcelの最新バージョンに対応した新刊がついに登場。 使用頻度の高い基本的な処理から、「Access」や「Google Chrome」といった外部アプリケーションとExcelを連携させる応用的なプログラムまで、全912ページの大ボリュームに、仕事で使えるExcel VBAの「勝ちワザ」を716項目収録！　逆引き形式の書籍のため、知りたい項目や、やりたいことを辞書のように引いて読むことができます。日々の業務でExcel VBAを存分に使い、効率化を図りたい方に最適な1冊です。 ■すぐに使えて理解が深まる練習用ファイル付き 本書で解説されている各ワザには、練習用ファイルが付いています。練習用ファイルを使って実際に操作しながら読み進められるため、理解が深まり、すぐに実務で活用できます。 ■購入特典として検索しやすい電子版PDF付き 購入特典として、電子版PDFもダウンロードできます。知りたい項目を検索して拾い読みしたり、スマホやタブレットなどに保存して手軽に参照したりすることができます。 ■目次 第1章　VBAの基礎知識 第2章　プログラミングの基礎 第3章　セルの操作 第4章　セルの書式 第5章　ワークシートの操作 第6章　Excelファイルの操作 第7章　高度なファイル操作 第8章　ウィンドウの操作 第9章　リストのデータ操作 第10章　印刷 第11章　図形の操作 第12章　コントロールの使用 第13章　外部アプリケーション 第14章　VBA関数 第15章　そのほかの操作

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。 また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 はじめての人でも大丈夫! 動画を彩るアニメーション作成に挑戦! 知識ゼロでも、サンプルを操作しながら簡単にマスターできます。 After Effectsの基本的な機能からカメラ&ライトの操作方法、 各種機能を使った演出、キャラクターの動作や表情の作り方まで ビジネス用途やPR動画、プライベート作品で使えるテクニックを ステップ・バイ・ステップ形式でわかりやすく解説します。

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 脱・初心者! この1冊で、動画編集のスキルがUPする! 基本のテクニックから、タイトル、サウンド、カラー、エフェクト、アニメーションまで、目的別に探して学べる。Final Cut Proを用いて、動画表現の幅を広げる100の手法を今すぐ試そう。 （バージョン10.6.1使用） ［ダウンロード特典］ ・完成動画 ・チュートリアル動画 ・動画素材 ・XMLファイル ※XMLファイルは、編集ファイルが必要な作例に対してのみ付属しています。 ※一部、オリジナルではない素材（画像・音声など）や外部プラグインを使用しています。それらは別途各ウェブサイトでダウンロードしていただく必要があります。 ［こんな人におすすめ］ ・Final Cut Proの基本操作は覚えたので、実践的なスキルを身につけたい ・ウェディングなどのイベントのメモリアル動画を作りたい ・YouTubeやSNSなどで動画による情報発信をしたい

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 2022/3/14からリフロー型から固定型にて配信し直す事になりました。 ゲーム機やスマホの七大人気ゲームを作りながら， アルゴリズムと開発方法をまるごと学べる！ 家庭用ゲーム機やスマホで人気のある7つのジャンルのゲームを取り上げ，それぞれのゲームを開発する際に必要な「アルゴリズム」を，かわいいイラストや図解を使ってわかりやすく解説した本です。ゲーム開発の基本となるプログラミングのアルゴリズムだけでなく，自キャラの操作やグラフィック表現，敵キャラの挙動など，「ゲームをより面白くする」アルゴリズムもたくさん紹介しているので，本書の内容を学ぶだけで本格的なゲーム開発に必要な知識をまるごと身に付けることができます。Unityなどの高機能ゲームエンジンでは隠されている基礎的なゲームプログラミング理論やコーディング技術を一から学ぶことができるので，ゲーム業界への就職・転職を目指す人にもお勧めの一冊です。 また，プログラムはJavaScriptで書かれているので，テキストエディタとWebブラウザがあればどこでも開発可能。Windows＆Macだけでなく，学校でよく使われているChromebookでも学習できます！ 【本書で作る7つのゲーム】 スカッシュゲーム 横スクロールシューティング 横スクロールアクション ボールアクション（引っ張りアクション） 落ち物パズル タワーディフェンス ロールプレイングゲーム（アイテム収集系）

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

Rustはメモリ安全，スレッド安全を保ちつつ，高パフォーマンスなプログラムを開発できるプログラミング言語です。また，手続き型，オブジェクト指向型，関数型でのプログラミングに対応できるマルチパラダイムの言語でもあります。ただ，そういったRustのポテンシャルを引き出すには，所有権やライフタイム，ジェネリクスやトレイトといった特徴的な仕様の理解が求められ，これらは初学者の壁にもなっています。本書ではそれら難解な仕様をピックアップし，他のプログラミング言語とコードレベルで比較しながら，「なぜそのような仕様になっているか」という言語のコンセプトからRustの理解を試みます。加えて，Rustのこまやかなエラーメッセージを読みつつ，Rustをうまく書くための知識もお伝えします。