数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる！ 【本書の目的】 現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。 人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。 本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。 【本書の特徴】 本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、 実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。 ・最新のPython 3.7に対応 ・学習内容を「要点整理」で復習 ・数式とコードをつなげたわかりやすい解説 【読者が得られること】 本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。 【対象読者】 機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア 【目次】 第1章　機械学習の準備 第2章　Pythonの基本 第3章　グラフの描画 第4章　機械学習に必要な数学の基本 第5章　教師あり学習：回帰 第6章　教師あり学習：分類 第7章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング 第8章　ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識） 第9章　教師なし学習 第10章　要点のまとめ ※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。 機械学習が話題に上ることも増えてきましたが，実際には手っ取り早くできるものではなく，ライブラリを使うだけではやりたいことをうまく実現できません。もとになる考えかたや基礎的なモデルを知っていなければ，パラメータの意味がわからなかったり，目の前の問題に対してまったく向いていないモデルを使ってしまうからです。こういった状況に対し本書では，機械学習の理論を知ることで，機械学習を実際に活用していくための基礎をきっちりと固めることを目的とします。

※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。 誰もが頭を悩ます仮説構築を学び，データマイニングを習得する！ 　データマイニングで重要な仮説の設定について，その枠組みを解説した書物は世の中にあまりない。そこで本書では誰もが一番悩むデータマイニングのための仮説構築の手法を重点的にまとめた。さらに，データマイニングに必要な，統計スキル・ITスキル・企画スキル・コミュニケーションスキルという4つのスキルを養成するために，2種類のPBLに基づく課題を設定することで，より実践的な学習を目指した。

※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。 開発の現場で活かせる実践的知識と理論を体系化！ 　現場視点のソフトウェア工学の知識が網羅的に紹介されているとして好評を博した『トップエスイー入門講座1　実践的ソフトウェア工学』の第2版。初版を踏襲した章構成に掲載項目追加し、新たに用語解説等も加え、より内容を充実させた。 　ソフトウェア工学の知識を持たない初学者でも、開発現場で生かせる理論までを学ぶことができる1冊。現場技術者の学び直しにも最適。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 1979年に発行された『ソフトウェア・テストの技法』は、「作ったソフトウェアが意図した通りに動き、意図していないことはしないようにするにはどうしたらよいか」という、もっとも根本的な問題を扱っており、四半世紀にわたって読み継がれる、この分野の古典となっている。 　第2版では、インターネット時代に合ったソフトウェアの品質を確保するため、第8章を全面的に書き換え、第9章と付録を新たに追加した。

※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。 アジャイル導入のメリット最大化へ！ 　ソフトウェア工学分野の“大御所”バートランド・メイヤー博士の手による、アジャイル入門書にして具体的な開発手法にまで言及した一冊。アジャイルのプラス面だけでなく、マイナス面にも切り込んで紹介している点が本書の特徴である。 　アジャイルができること・できないこと、世間一般のアジャイルへの誤解などを明らかにすることで、アジャイル導入のメリットの最大化を目指す。各章ともコンパクトにまとめられており、初学者でも無理なく読み進められる一方、開発現場で頻出する諸問題にも詳しいため、現場レベルでも役立つ。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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ライブラリで実装できるけれど、よく意味が分かっていない」 「ディープラーニングの背景にある数式を理解して、何が行われているか知っておきたい」 本書はそんな人のための本です。 勉強中のプログラマ「アヤノ」と、友達の「ミオ」の会話を通じて、ディープラーニングでどんなふうに入力値から出力値までの計算がされているのか、楽しく学んでいきます。 ※本書は『やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん』の続刊となりますが、前作を読んでいない人でも問題なく読むことができます。 本書では、 ・ニューラルネットワークでは何ができるのか ・単層のパーセプトロンではどのような計算が行われているのか ・パーセプトロンではどうやって問題を解いているのか ・パーセプトロンにはどんな欠点があるのか などの基本的な部分から解説を始めます。 パーセプトロンが理解できたら、続いて多層のニューラルネットワークについて学んでいきます。 ・ニューラルネットワークではどうやって問題を解いているのか ・問題を正しく解くためのパラメーターはどうやって学習しているのか といったことについて、1つずつ数式を理解して、時には具体的な数値を当てはめて実際に計算しながら理解していきます。 ニューラルネットワークが理解できたら、いよいよ画像の分類などに向いている「畳み込みニューラルネットワーク」について学習を進めます。 何をやっているのか、図解と数式で確認しつつ学習し、どのようにして「畳み込みニューラルネットワーク」が分類のタスクを行っているのか丁寧に解説します。

※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。 本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。 ［本書で学習できるタスク］ 転移学習、ファインチューニング：少量の画像データからディープラーニングモデルを構築 物体検出（SSD）：画像のどこに何が映っているのかを検出 セマンティックセグメンテーション（PSPNet）：ピクセルレベルで画像内の物体を検出 姿勢推定（OpenPose）：人物を検出し人体の各部位を同定しリンク GAN（DCGAN、Self-Attention GAN）：現実に存在するような画像を生成 異常検知（AnoGAN、Efficient GAN）：正常画像のみからGANで異常画像を検出 自然言語処理（Transformer、BERT）：テキストデータの感情分析を実施 動画分類（3DCNN、ECO）：人物動作の動画データをクラス分類 本書は第1章から順番に様々なタスクに対するディープラーニングモデルの実装に取り組むことで高度かつ応用的な手法が徐々に身につく構成となっています。各ディープラーニングモデルは執筆時点でState-of-the-Art（最高性能モデル）の土台となっており、実装できるようになればその後の研究・開発に役立つことでしょう。 ディープラーニングの発展・応用手法を楽しく学んでいただければ幸いです。

※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。 コンテナ型の仮想環境を作成、実行するためのプラットフォーム、Dockerの実践解説書。 本書は、エンジニアが普段行うようなWebアプリケーション開発環境の構築を、Dockerを用いて行うにはどのようにすればよいか、またその環境をDockerで作ることによってどのように開発を効率化させることができるか、にフォーカスした内容となっています。 PHPのLaravel、Node.jsのNuxt.js、RubyのSinatraとRuby on Rails、PythonのPyTorchといった、Webアプリケーションや機械学習の領域で用いられているものを対象として取り上げました。それぞれの解説は独立したものとなっているので、読者の方が使っている言語はもちろん、経験していない言語やフレームワークを試すのにも良いでしょう。

DTMアプリ（DAW）で使用する音源「ソフトシンセ」。今やソフトシンセは，音楽の音源としてだけでなく，ゲームやムービーの効果音にも利用されており，すべてのメディア制作の現場でなくてはならない存在になっています。本書は，すべてのクリエーターに向けたソフトシンセの使いこなしガイドブックです。前半でソフトシンセの基本概念と使用方法を解説し，後半ではプリセットでは飽き足らない上級者に向けて，必要なサウンドを手にするための音色エディットのテクニックを目的別に解説しています。この1冊を読めば，多種多様なソフトシンセを自在に操れるようになります！

【概要】 本書は、深層学習の開発環境の準備とPythonの基本、各種深層学習モデルの解説、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。 ニーズの高い、人気の深層学習モデルを利用した画像処理モデルの構築方法を解説しています。 また最終章では深層学習のモデルをGoogle Cloud Platform（GCP）にデプロイする手法を解説しています。 【読者対象】 人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者 【著者】 株式会社アイデミー　木村優志（きむら・まさし） 博士（工学）。ATR-trek、富士通を経て、現在はConvergence Lab.の代表として多数のAI案件を手がける。 アイデミー技術顧問。 ※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。

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

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

【概要】 人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。 本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。 機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。 データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。 【読者対象】 人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者 現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。 ※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。

「Excel VBAの文法は入門書で学んだ。基礎の知識はひととおりある。でも，実践になると思うようにマクロが書けない……」。Excel VBAは生産性アップや時短を後押ししてくれる強力なツールですが，こんな“困った”を持つ人が少なくありません。「なぜ書けないのか」を知り尽くす著者の大村あつしさんは，知識とアイデアは別のものと指摘します。「いま持っている知識にアイデアとテクニックを加えればマクロを書くスキルは目に見えて上がる。そして，必ず知っておきたいアイデアの数は厳選できる」と。本書は，自動化，高速化から，データベース，ユーザーフォーム，外部ファイルの操作まで，お持ちの知識を活性化して上級者への確かな足がかりを築くことをお助けします。

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

進化したWatsonでAIアプリを開発しよう！ AIサービスの先駆けでもある「Watson（ワトソン）」。 近年急激な進化を遂げています。 機械学習や深層学習を利用したアプリケーション開発において 利用する開発者の方も増加してきています。 本書は、そうしたWatson の主力サービスである、 ・Watson Assistant ・Watson Discovery ・Watson Studio を軸にした開発手法を紹介する書籍です。 第1部では、Watson、Watson APIとIBM Cloudを利用した AIサービス開発の基本を紹介します。 第2部では、「Watson Assistant」「Watson Discovery」「Watson Studio」を利用した AIサービスの開発手法を紹介。 最終章では、ハタプロ社のロボット「ZUKKU（ズック）」の事例なども紹介します。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 要求開発の基礎知識として、要求抽出、要求分析、要求仕様化、要求確認、要求管理からなる要求開発プロセスとそこで必要となる技法を解説します。ITシステムの要求開発に携わる技術者ならびに、情報科学系の学生には是非とも目を通していただきたい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。 東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化！ 本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された講座で使われた教材がベースになっています。約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。 本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。 この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。 本書には、さらに以下の3つの特徴があります。 ・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる ・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている ・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある ◆目次 Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎 Chapter 2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎 Chapter 3 記述統計と単回帰分析 Chapter 4 確率と統計の基礎 Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy） Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理 Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化 Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習） Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習） Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法 Chapter 11 総合演習問題 Appendix　本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL

さまざまなAI技術を1冊に網羅 動かしながら学ぶ、本格入門書！ 本書は、人工知能の技術をはじめて学ぶための本です。 近年は機械学習・深層学習が注目を集めていますが 人工知能は各技術が相互に進化を促したり いろいろな技術を組み合わせたりして発展しています。 そこで本書では、下記のような 幅広い技術の基礎知識を網羅しています。 【本書で解説している技術】 ・機械学習／深層学習（概論） ・ニューラルネットワーク ・遺伝的アルゴリズム ・エキスパートシステム ・知識表現 ・ゲーム戦略など 独特の技術が多く使われている分野ですが、 Excelのサンプルプログラムを体験することで、 その技術を実感できるようになっています。 操作を繰り返すことでプログラムが 賢くなっていく様子は、人工知能技術への 大きな期待も感じさせます。 特に、人工知能分野で活躍したい学生や、 将来仕事で人工知能にかかわるかもしれない 理系職種の方におすすめの本です。 【Excelサンプルプログラム（一部）】 ・正解がわからなくても人工知能が自力で認識してくれる ・宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？ ・簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦！ ・人工知能にことばの意味を教えよう ・病院に行く前に人工知能に聞いてみよう ・犯人を捕まえろ！ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 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。 RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウェア化されたロボットで、パソコンやサーバに対して人手で行われている業務を自動化する技術です。AIやIoTなどのデジタル技術と同じく、経営や業務の革新に貢献すると期待されています。本書は、RPAの市場動向および導入前の心得から「五段階」導入プロセス、用語までを図表をつかってわかりやすく解説した入門書です。RPAに興味のある方、導入を検討されている方などにおすすめします。

あらゆる企業や組織の中で価値あるデータが、新しい時代のために十分に活用されないまま大量に眠っている。さまざまな情報システムの中枢をなすRDBに保管されてきたデータはもちろん、日常使われるワープロやPDFの文書、ネットのWebページなどのデータもそれぞれの目的に応じて囲い込まれていると言っていい。これらを解放してAIやブロックチェーンで活用できた者は、第4次産業革命の勝者となる。そのためにはデータの生成から変換、管理、流通までのプロセス全体を円滑に回すことのできる、デジタル時代にふさわしい新しい「データサイクル」を実現することが欠かせない。その鍵は、AIなどの機械がそのまま理解することのできるデータの形式を採用することにある。そこで今、オープンな国際標準に基づくXMLデータ形式による低コストで柔軟なシステム作りが、あらためて注目されている。本書が提唱する革新的なXML自動変換技術によって、企業や組織は最強のデータ戦略を手に入れることができる。

※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。 本書は高専および学部生を想定し、授業や自学自習で活用できる書籍として、情報理論の基礎やエッセンスを分かり易くまとめた。最も基本となる確率論の知識は第1章で必要十分なもののみ記述。このため初学者にも抵抗なく読み進められる。各章に「STEP」を創り、クイズ、ポイント、実力チェックなど順序よく学べるように工夫してある。

※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。 本書はコンピュータを初めて本格的に学ぶ学生を対象にしたものである。学ぶ範囲は「ＩＴパスポート試験」のＩＴ技術の内容とレベルに合わせある。また、上記の特徴に加え、「ITパスポート試験」の過去問題を最後に載せてある。学習内容の確認や資格取得の試験対策にも役立つ。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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、人文・社会科学系の学生を中心に、大学で学びを行うための基本となるコンピュータスキルを、具体的な演習課題を通して得ることができる。また、学習者の習熟度に対応すべく傍注にアドバンスな内容を配し、章末には学んだ操作手順を表し、確実なスキルの習得ができるよう工夫してある。

※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。 直感的に理解できる！マルチメディアの初学者を対象とした教科書である。マルチメディアの範囲は，音，映像（静・動）および文字情報の符号化の仕組みと，それらの符号をマルチメディアへ統合する仕組みである。偏らずにマルチメディア全体を学ぶことができる。 図を多用して，初学者が直感的に理解できるよう工夫する。また，事前・事後学習に対応できるよう演習課題を数多く配置する。側注でキーワードの解説も行い、初出用語でとかく混乱しがちな初学者の理解を確かなものとする。 （224文字）

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 論理回路は基本の「き」！電子・情報系では必須といわれる論理回路をわかりやすく解説。1章には高校からの橋渡し的な内容を入れ、つまずかないように工夫。また、「論理」がどのように論理回路につながるかも解説する。後半では、現場で使われているHDLも解説し、初歩的な論理回路が組めるようにする。章末に演習問題を多数用意し、A基本問題、B応用問題、C発展問題に分け、ABには詳しい解答をつける。また、側注を設けて、確認する内容やアドバンスな事柄を解説する。論理回路を初めて学ぶ読者には、まさに最良の入門書である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「いつ、なにをする？」がわかれば、Unityが使えるようになる！ はじめてプログラムを作る、はじめてゲームを作る、という初心者向けのやさしいUnityとゲームの作り方入門です。 作る時の「考え方」がわかれば、アプリ作りはぐっと楽になります。「動く」「回転する」などの簡単なしくみから、それを組み合わせてゲームにしていく過程まで、サンプルアプリを作りながら解説していきます。 カリキュラムは次のようになっています。 Chapter1　Unityって何？ 　Unityの基本解説と、インストールをします。 Chapter2　体験してみよう 　まずは、プロジェクトを作って、基本的な使い方を理解しましょう。 Chapter3　スクリプトで動かそう 　「絵を移動させたいとき」は、「ずっと、絵の位置を変え続ける」というスクリプトで実現できます。 Chapter4　キー入力と衝突判定 　「キーで移動させたいとき」は、「ずっと、キー入力を調べ続ける」というスクリプトで実現できます。 Chapter5　マウスでタッチしたものを調べる 　「マウスのタッチで何か処理を行いたいとき」は、「マウスのタッチがものに衝突したとき、何かの処理を行う」というスクリプトで実現できます。 Chapter6　アニメーション 　「パラパラマンガで動くキャラを作りたいとき」を解説します。 Chapter7　シーンを切り替える 　「メインのゲーム画面の他に、タイトル画面や、ゲームオーバー画面を作りたいとき」のやり方を解説します。 Chapter8　プレハブでたくさん作る 　「同じしくみのキャラをたくさん登場させたいとき」はどうしたらよいでしょう？ Chapter9　重力を使う 　「横から見た2Dゲーム」を作ります。 Chapter10　UI テキストでカウンター 　「ゲーム中に文字を表示させたいとき」の方法を解説します。 楽しいゲームを作りながら、Unityとプログラミングの基本をマスターしましょう！ ◆著者：森 巧尚(もり よしなお) パソコンが登場した『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて約40年。現在は、コンテンツ制作や執筆活動を行い、また関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学の非常勤講師や、プログラミングスクールコプリの講師など、プログラミングに関わる幅広い活動を行っている。 近著に『作って学ぶ iPhoneアプリの教科書～人工知能アプリを作ってみよう！～』（マイナビ出版）、『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』（マイナビ出版）、『動かして学ぶ！ Vue.js開発入門』（翔泳社）、『Python1年生』（翔泳社）、『Java1年生』（翔泳社）、『なるほど！ プログラミング 動かしながら学ぶ、コンピュータの仕組みとプログラミングの基本』（SBクリエイティブ）、『小学生でもわかるiPhoneアプリのつくり方』（秀和システム）など多数。

※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。 情報で観光を実学する！　我が国は今日、観光を産業資源として外国人の来訪を積極的に進めようとしている。このような状況の中、観光を情報の切り口から体系的に学び、実学に結びつけるのは急務である。本書はこのような視点から、観光情報学という新たな領域を具体的な事例を数多く例示しながら解説している。観光情報に関心のある読者はもとより観光資源をいかに活用しようかと考えている読者にも最適の書である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AI分野で，いま大注目の技術 !! AIを考えるとき，「自然言語処理」は常に中心となるテーマである． 本シリーズは，実践的なアプローチで自然言語処理技術に迫っていく．すなわち，最初に具体的なシステムや応用例を示し，それらに関する理論や技術，実装のノウハウは，後からじっくり解説する． 　本書は，著者らが実用化した言語処理システムを最初に提示し，そのシステムをどのように作り上げたかを追体験しながら，設定不良問題などへの具体的な対処方法を紹介している．本書全体をとおして，システム構築に際して，学ぶべき対象と方向性の手かがりが示されている．自然言語処理の開発技術者，研究者，それを志す学生には必携の書である．

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 1988年初版発行以来27刷を重ねた本を時代に合わせてアップデート！述語理論を詳説！ 本書は、人工知能という分野で行われている議論や研究を理解するために必要な基礎知識の提供を目的として、単に「こういうことがある」という知識ではなく、「なぜこのように考えるのか？」という疑問に答えられる真の理解と実力を身につけられるような構成と解説をしている。新たに演習問題とその解答も掲載。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 言語において意味を成す最小の要素である「形態素」の解析方法について、技術者向けにその理論や実装方法を網羅的、体系的に解説する。実装や高速化等を扱いつつ、辞書やコーパスなどの言語資源の構築・利用についてもカバー。解析ツールを「ブラックボックス」として使っている人も中身を理解したうえで拡張・改良できる道筋ができ、ひいては独自の辞書の作成を目指せるようになる。C++11を使った具体的な実装方法も掲載。 199

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ライバルはディープラーニング!! 　OTTERは、数学における定理やパズルの解法の証明を支援するソフトウェアで、述語論理を用いて解を導き出す。医療・金融システムの安全性構築、ウイルス検知などにも適用され、欧米では近年、高い評価を受けている。最大の特徴は、ユーザが与えた不完全な論理（情報）であっても、自動的に正しい推論を行うことができる点にある。 　統計的論理を用いる機械学習等に手詰まり感のある中、OTTERには推論を通して新しい解を導き出す“創発的機能”があり、注目のAI技術である。 　本書は、OTTERが得意な論理パズルを具体的な解法プログラムとともに紹介しながら、自動推論・定理証明の方法を解説する。人工知能の研究者・技術者、必読必携の書である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、スマートコントラクトアプリケーションを事例として、パブリックなブロックチェーンを用いたスマートコントラクト開発の手法を紹介する書籍です。 スマートコントラクトプラットフォームのデファクトであるEthereumと、スマートコントラクトを開発するためのプログラミング言語Solidityを中心に取り上げ、実際にアプリケーションを開発するためのプロセスを体験することができます。 スマートコントラクトのコーディングやテスト手法はもちろん、フロントエンドやミドルウェアを含めたアプリケーション提供のための包括的な手順を説明しています。さらに、ブロックチェーンの特徴を活かすサービスデザインの取り組みも紹介します。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 機械学習による異常検知と系列データ解析を実例をもとに学ぶ 　本書は、現在産業界で注目されている、機械学習による ・機器の振動データに対する異常検知 ・系列データ（例として睡眠系列データ）に対する解析 を解説したものです。 　業務や研究開発に必要だが機械学習については素人という方でも実践できるように、本書前半では、基本的な識別器・予測器のPythonによる実装例・使い方を解説しています。後半では、実問題への適用例を著者の研究経験をもとに解説しています。 第1章　機械学習とは何か 第2章　基本的な識別器・予測器 第3章　機器の振動データに対する異常検知 第4章　系列データの解析

【本書について】 本書は、 杜世橋氏がKindle Direct Publishingを利用してKindleストアで販売している 『PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習』（ASIN: B078WK5CPK）を書籍化したものです。 書籍化にあたり、最新（2018年7月時点）のPyTorch v0.4に対応するなど大幅に加筆しています。 また、付録に無料で利用できるGPU環境である「Colaboratory」の利用方法の追加などを行っており、 GPU環境が利用できない読者でも様々なニューラルネットワークのモデル学習が体験できるようになっています。 【PyTorch（パイトーチ）とは】 PyTorchは主にFacebook社のメンバーが開発しているOSSの深層学習フレームワークです。 特徴としては動的ネットワーク方式を採用していてPythonの関数と同じ感覚でニューラルネットワークを構築できる点が挙げられます。 【本書の概要】 本書はPyTorchの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍です。 具体的には、PyTorchの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説します。 その後、画像処理と畳み込みニューラルネット、自然言語処理と再帰型ニューラルネットを扱います。 また、推薦システムやWebAPIの作成、アプリケーションのデプロイについても解説します。 さらに付録では、TensorBoardによる可視化、Colaboratoryの利用方法などを解説しています。 【対象読者】 深層学習エンジニア、機械学習エンジニア ※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。

【背景】 近年、RPAをビジネスの現場で積極的に利用しようとする動きが活発です。 RPAとはロボティック・プロセス・オートメーションの略語で、 日常の定型業務をソフトウェアに代行させ、自動化を図ることです。 RPAが注目される理由としては、 ・慢性的な人員不足 ・システムの乱立とつなぎ業務の多さ ・製造業の成功 が背景にあります。 【書籍の概要】 本書は、長年自動化システムについて業務開発を行ってきた著者が、 オープンソースのRPAソフトウェアを組み合わせて、 RPAシステムを構築する手法を解説した書籍です。 RPAシステムで利用するソフトウェアはオープンソース「Sikulix」を利用します。 第1部ではRPAシステム開発の基本について簡単なシステム構築を元に解説します。 第2部では需要の高いRPAモデルケースを元に開発の勘所を中心に解説します。 【対象読者】 システムエンジニア 【Sikulix（シクリ）について】 OpenCV（インテル社が開発・公開したオープンソースの画像解析ライブラリ）を利用した GUIオートメーションツールです。 【著者】 小佐井 宏之（こさい・ひろゆき） 福岡県出身。京都工芸繊維大学同大学院修士課程修了。 まだPCが珍しかった中学の頃、プログラムを独習。 みんなが自由で豊かに暮らす未来を確信していた。あれから30年。 逆に多くの人がPCに時間を奪われている現状はナンセンスだと感じる。 業務完全自動化の恩恵を多くの人に届け、無意味なPC作業から解放し 日本を元気にしたい。株式会社完全自動化研究所 代表取締役社長。 ※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。

｢考えるな、感じろ｣とブルース･リーは言った。計算を間違い、マニュアルを守れず、ふと何かが降りてくる。すべて知性の賜物である。今こそ天然知能を解放しよう。人工知能と対立するのではなく、想像もつかない｢外部｣と邂逅するために。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 強化学習の基礎からロボットへの実装までがわかる!! 　本書は、強化学習の基礎からロボットへの実装までを解説した実務書です。プログラミングは、C言語でロボットへの実装までが解説された、実践的な内容となっております。ロボットへの実装は、誰でも購入できるライントレースロボットを使った例と、ソフトロボット（柔らかい素材を使ったロボット）を使った例で、具体的な方法を解説しています。 はじめに 第1章　人工知能とロボット 第2章　強化学習 第3章　C 言語による強化学習のプログラム 第4章　実ロボットへの適用 付録　Excel VBA による実装 参考文献 索引

フリーのCG作成環境、Processingの設定、操作手順から、アート作品づくりまでを1冊で。数理、サウンド、3DCGなど各分野の専門家が応用事例も広く紹介。収録コードを改良することから、プログラミングをはじめよう。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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で機械学習に必要な統計解析を学べる!! 機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論の理解が不可欠です。そこで本書は、Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。 第I部　Pythonによる計算 　第1章　Pythonの初歩 　第2章　確率の計算 第II部　統計解析の基礎 　第3章　機械学習の問題設定 　第4章　統計的精度の評価 　第5章　データの整理と特徴抽出 　第6章　統計モデルによる学習 　第7章　仮説検定 第III部　機械学習の方法 　第8章　回帰分析の基礎 　第9章　クラスタリング 　第10章　サポートベクトルマシン 　第11章　スパース学習 　第12章　決定木とアンサンブル学習 　第13章　ガウス過程モデル 　第14章　密度比推定 付録A ベンチマークデータ 　A.1 UCI Machine Learning Repository 　A.2 mlbench 　A.3 datasets 参考文献 Python索引 用語索引

機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 【本書の概要】 ビッグデータを扱う機械学習の現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。 本書は、機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyの基本から始まり、 現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。 特に、現場でよく扱う配列の処理に力点を置いています。 最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。 【NumPy（ナンパイ）とは】 NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列（行列やベクトル）を 処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。 Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、 機械学習・データサイエンスの分野におけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。 【対象読者】 機械学習エンジニア、データサイエンティスト 【著者紹介】 吉田拓真（よしだ・たくま） データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。 Webメディア『DeepAge』編集長。 尾原 颯（おはら・そう） 東京大学工学部機械工学科所属。 大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。 趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。 ※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。 進化し続けるAI（人工知能）とテクノロジーにより「シンギュラリティ」は刻々と近づいている。ビッグデータ、IoT、ディープラーニングをはじめ注目の仮想通貨・ブロックチェーン・MRなど、知らないではすまされない最先端の技術革新と私たちの近い未来の「変わる生活」について、科学オンチにも身近で大切な話題を中心テーマにわかりやすく図解した一冊！ ＜監修者について＞ 三宅陽一郎（みやけ よういちろう） ゲームAI開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院理学研究科物理学修士課程、東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会チェア、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員 。

その死因、本当ですか? 日本には｢Ai=死亡時画像診断｣が必要だ。｢ブラックペアン｣シリーズの著者、渾身の一冊。解剖率は先進国中最低レベルという日本の状況を変えようと、Ai(死亡時画像診断)の導入を訴える著者が、ブルーバックス『死因不明社会』を刊行してから10年。その後Aiの理解と導入は進んだが、いまだ死因不明社会は解消されていない。その原因とは。文庫化に際しこの10年を振り返る新章を書き下ろし。

ロジカルモンスター白鳥圭輔が日本の医療の闇を斬る! 日本の解剖率2%台は、先進国中ぶっちぎりの最下位。98%は、体の表面を見るだけのいい加減な死亡診断が下されている。死亡診断が軽視される社会では、明らかな犯罪行為や児童虐待すら発見できず、治療効果判定も行われない無監査医療がはびこる。社会に様々な不利益をもたらす｢死因不明社会｣に立ち向かうにはAiを中核とする新たなパラダイムシフトが必要となる。

※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。 シンギュラリティ（Singularity）とは人工知能（AI）が人間の能力を超えることで起こる「技術的特異点」のこと。ロボット技術がさらに進化し、大変革が起こって後戻りできない世界に突入すると、人類はどうなるのか――。本書はシンギュラリティの実例と最新動向をわかりやすい文章と写真・イラストで解説し、近未来に訪れる世界を多角的に描き出す。話題の先端科学に触れたいとの知的好奇心に応えるシリーズ第3弾。

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

機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書! 深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。 【甘利俊一先生推薦】 ｢世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい｣

【本書の概要】 本書は株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。 機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、深層学習の基本から応用ついて、 サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説します。 各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読み進めることができます。 本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。 これから深層学習をはじめたい、初学者の方におすすめの1冊です。 【本書の対象】 人工知能関連の開発に携わる初学者（開発者、研究者、理工系学生） 【本書の構成】 第1章から第3章で機械学習の基本を、 第4章から第6章ではPythonの基礎知識を、 第7章から第9章ではNumPyやPandasの基礎知識を、 第10章から第13章では可視化の基礎知識を、 第14章から第15章ではデータの扱い方の基本を、 第16章から第18章では教師あり学習やハイパーパラメータとチューニングを、 第19章から第22章では深層学習について基本から応用まで、 丁寧に解説します。 【著者プロフィール】 石川 聡彦（いしかわ・あきひこ） 株式会社アイデミー　代表取締役社長　CEO。 東京大学工学部卒。株式会社アイデミーは2014年に創業されたベンチャー企業で、 10秒で始める先端テクノロジー特化型のプログラミング学習サービス「Aidemy」を提供。 様々な企業のアプリケーション制作・データ解析を行った。現在の主力サービス「Aidemy」は AIやブロックチェーンなどの先端テクノロジーに特化したプログラミング学習サービスで、 リリース100日で会員数10,000名以上、演習回数100万回以上を記録。 早稲田大学主催のリーディング理工学博士プログラムでは、AIプログラミング実践授業の講師も担当した。 著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（KADOKAWA/2018年）などがある。 ※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。

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

【AIの実体は大したことはないので、何も恐れることはありません】 「最近はすごい人工知能も登場していますが、その背景にはコンピューター性能の飛躍的な向上があります。 　人工知能は脳科学という観点からは偽脳つまり偽の脳にすぎず、真の脳ではありません。偽脳では印象は悪いかもしれませんが、「本物か偽物か」となれば「偽物」と言っていいでしょう。人間の脳を模した擬似的な脳になるなら、偽脳は十分役に立ちますし、特定の分野では人間の能力をはるかに超える力を持っています。」 「偽脳を人工知能でつくる技術の変遷はコンピューターの歴史そのものです。ですから、コンピューターの発展と同じようなものですが、技術にはブレークスルー的な変化があるため、ブームという表現が用いられます。 　人工知能はコンピュータープログラムの1つですから、コンピューターの実用化が始まった1950年代から研究されてきましたし、そのころすでに人工知能のブームはありました。」 《第0次AIブーム（1955年ごろからの10年間）～人工知能の原理がつくられた時代》 《第1次AIブーム（1985年ごろからの10年間）～人工知能プログラミング基本の時代》 《第2次AIブーム（2015年ごろから現在進行中、2025年ごろまで？）～人工知能プログラミング実用化の時代》 「筆者は第0次ブームの終焉期から人工知能コンピューターの研究に関与してきましたので、今回のブームの“終焉”を2025年と予想しています。」 「ごく大雑把に今回のブームの骨幹をまとめると、人工神経回路網つまりニューラルネットワークでの学習方法が進歩したこと。と同時にコンピューターの発達により、ビッグデータ処理が可能になりました。 　ここで人工知能の教科書を書くつもりではありませんので、メディアで取り上げられるような項目、つまり人工知能の応用分野から眺めるようにします。」 （「プロローグ」より）

機械学習エンジニアになりたい人に 機械学習エンジニアを志望する人が増えています。 採用数も増えており、さまざまな就職・転職サイトで「機械学習エンジニア」の募集がされており、この数は今後さらに増えることが予想できます。 しかし、採用側の話を聞くと、志望する人の大半は求める能力に達していないというミスマッチが発生しています。 これは、「機械学習エンジニア」という仕事が誕生して間もないため、 どのような能力を必要とするのかをエンジニア側が理解していないことに原因があります。 【本書の構成】 本書は「仕事編」と「実務編」の２部構成です。 「仕事編」では、機械学習エンジニアになりたい人向けに、 その仕事内容や必要な知識レベル、なるための勉強法、採用されるための履歴書の書き方などを解説します。 「実務編」では、身の周りのAI技術や実務ノウハウ、各国の機械学習エンジニア事情について解説します。 また、実際に機械学習エンジニアとして働く人やゼロから機械学習の知識を身につけた方々のインタビューも掲載しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 Rによるテキストマイニングを豊富な事例で解説！ 　本書は、テキストマイニングの初心者に向けて活用事例を解説した入門書です。実務ですぐに応用したい人や、すでにほかの分析ツールを使っている方が参考にできる活用事例も豊富に掲載しています。 　また、実際のレポートや、データの収集からテキスト整形などの前処理、分析対象とする単語や品詞の頻度集計、分析対象に合わせた統計手法の選定、分析結果の可視化まで、分析プロジェクトにおける一連の流れを省略せずに解説しました。 　読者が実際にRによるテキストマイニングの分析ができるように最大限配慮しています。 はじめに Part I　Rによるテキストマイニング 第1章　テキストマイニングの活用 第2章　Rの活用 Part II　日本語テキストマイニングの活用事例 第3章　授業評価アンケートの分析 第4章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析 第5章　スクレイピングによる特徴語抽出 第6章　Twitterにおける話題と感情の抽出 第7章　警察白書のトピック分析 第8章　文学作品の著者推定 Part III　英語テキストマイニングの活用事例 第9章　政治演説の言語分析 第10章　文学テキストの類型化 おわりに

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 習熟者の勘とデータにより正確な見積り計算を行う。 　ソフトウェア開発現場の熟練者は、これまでの経験からソフトウェア規模を推定し必要な工数を「勘」を働かせて調整します。例えば、今回のプロジェクトは「開発 期間の制約が厳しい」、「信頼性要求のレベルが高い」、「要件がかなりあいまいだ」、といった状況を念頭において工数を予測します。ただし、勘も完璧ではありません。過去の実績データを使って「勘」の確からしさを評価する必要があります。 　CoBRA法は、このベテランの勘と過去の実績データとを相互補完させること で、信頼できる工数見積りモデルを構築する手法です。容易に取り組め、精度が高い特徴があります。ソフトウェア工数見積りの世界のKKDのDを「データ」に置き換え、「勘（K)」、「経験（K)」に科学的アプローチを導入するものです。 　また、 ・国立情報学研究所の教育プログラム「トップエスイー」 ・情報処理推進機構SECセミナー にもCoBRA法は取り上げられており、実用的・合理的な見積り手法です。 第1章　本書の読み方 第2章　やってみよう工数見積り　－30分で工数見積り－ 第3章　CoBRA見積りモデルでできること 第4章　CoBRA法とは 第5章　CoBRA見積りモデルの構築手順詳細 第6章　CoBRA見積りモデルの保守 第7章　構築・活用ベストプラクティス

※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。 人や動物の行動データの背後にある計算過程をモデル化し，行動の理解と予測につなげる。 本書は，主に行動データの計算論モデリングの方法やその理論を初学者に向けて丁寧に解説します。実例として，心理学や神経科学の実験課題として良く用いられる，ギャンブル課題における選択行動データを扱います。本文では自分ではプログラミングをしない読者も想定して，プログラムは用いずに計算論モデリングの概要がイメージできるような解説をこころがけました。実際に計算論モデリングをするためのRコードやStanコードは付録やサポートページで解説しています。 第1章　計算論モデリングとは 第2章　計算論モデリングの基礎 第3章　強化学習モデルを用いたデータ解析の事例 第4章　パラメータ推定の実際 第5章　モデル選択 第6章　計算論モデリングに基づく統計分析 第7章　結果の解釈，モデルの統計的な性質の理解 第8章　強化学習モデルのバリエーション 第9章　計算論モデリングの課題と発展 付録A 数学的な補足 A.1 期待値 A.2 対数と指数関数 A.3 本書で用いる確率分布 A.4 コイントスに関する計算 A.5 WAIC A.6 WBIC A.7 周辺尤度のラプラス近似 A.8 信頼区間 A.9 正規分布モデルの事後分布 A.10 正規分布の周辺化 付録B R コード B.1 Rescorla-Wagner モデルのシミュレーション B.2 Q 学習のシミュレーション B.3 MAP 推定 B.4 ベイズ推定によるQ 学習の推定 B.5 集団モデルのシミュレーション B.6 階層ベイズ B.7 WAIC, WBIC の計算 References 索引

AWSのサービスはこう組み合わせる！ 大事な業務システムの作り方 “定番”ともいえる14パターンの業務システムについて、Amazon Web Servicesのサービスの選び方、組み合わせ方を解説します。業務システムのように複雑な仕組みを構築するには、AWSの特性を十分理解してインフラを設計する必要があります。そうしたAWSを使った業務システム設計の勘所を、パターン別に分かりやすく説明します。 本書はWebシステム、ストレージシステム、データ分析システムといったテーマごとに、AWSのサービスを組み合わせて、特定の要求を満たすシステムを作るための「設計パターン」を解説します。2016年6月発行の「Amazon Web Services 定番業務システム12 パターン設計ガイド」を基に、「マイクロサービスの運用基盤」「AIとIoT」の2パターンを追加し、全体を通して加筆・修正・再構成しました。AWSの最新サービスに対応しています。 基本的なパターンから入り、徐々に応用的なパターンへと深く説明していきます。例えばWebシステムでは、仮想サーバー1台の単純な構成のWebサイトの設計方法から、性能や可用性の要件が厳しい場合の設計パターンまで紹介します。 後半では、仮想サーバーを使わない“クラウドネイティブ”なシステム、AWSをフル活用してアプリケーションの高速開発、オンプレミス環境と連携動作させる“ハイブリッドクラウド”など応用的な設計パターンも解説します。 クラウド初心者からベテランまで、AWSを使ったインフラ設計のあらゆる局面に役立つ一冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 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。 ※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。 JavaScriptによるネイティブアプリ開発の現場のノウハウ、教えます！ 「React Native」は、Facebookが開発しているスマートフォンアプリ向けの開発環境で、2015年3月にオープンソースとして公開されました。ほとんどのコードをJavaScriptで記述でき、スマートフォンのAndroidとiOSに両対応したネイティブアプリの開発が可能です。名前からもわかるように、同じくFacebookが開発したUI用のライブラリであるReactをベースの技術としており、コンポーネントを組み合わせてUIを構築できます。Facebookは、自社や傘下のInstagramのスマートフォンアプリ開発にReact Nativeを利用しています。 Reactをベースにし、JavaScriptで開発を行えるため、Web系の開発者がスマートフォンのネイティブアプリ開発を始めるには、React Nativeは最適なプラットフォームといえるでしょう。 また、「Expo」は、React Nativeによる開発・アプリ配布を支援するためのツールとサービスです。本書では、開発環境としてExpoを使って解説しています。 本書では、ある程度、Web開発の知識があり、これからスマートフォンのネイティブアプリ開発に取り組もうという人に向けて書かれています。 【各章の内容】 ●第1章 React Nativeの概要、および、その開発支援ツールである「Expo」と「Create React Native App（CRNA）」について説明しています。 ●第2章 React Nativeに必要となるnode.js、そしてExpoの導入について説明しています。 ●第3章 Androidエミュレータ／iOSシミュレータの導入と、デバッグ環境などの具体的な利用方法を解説します。また、実機での動作確認方法にも触れています。 ●第4章 TODOアプリの開発を通してReact Nativeの基本を学んでいきます。 ●第5章 Flexboxレイアウトを学ぶために、逆ボーランド電卓を作成します。 ●第6章 統一的なUIを持ったアプリの作成を可能にする「UIライブラリ」を使ってTODOアプリを拡張します。 ●第7章 Fluxアーキテクチャを使って、TODOアプリを書き直してみます。 ●第8章 トイレマップとGPSロガーの2つのアプリを通して、ライブラリの利用、GPSやカメラといったスマートフォン機能の使い方など、本格的で実践的なReact Nativeプログラミングについて学びます。 ●第9章 アプリ内でWebページを表示するための「WebView」を使ったプログラミングを解説しています。 ●第10章 React Native CLIを使ったネイティブモジュールを使った開発について解説しています。 ●第11章 Google Play／App Storeでの配信について説明しています。 ●第12章 意外とハマるポイントでもあるReact Native／Expoのバージョンアップについて解説しています。 ●付録 tvOS／Windowsに対応したアプリの対応方法を解説しています。

※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。 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

「野生の研究者」「弱いロボット開発者」「科学者を描く漫画家」― “リケイ”の仕事にかかわる専門家たちの発想法に迫るインタビュー集。 さまざまな分野から、研究者、技術者、プログラマー、小説家、漫画家、 メディアアーティストの12人が登場。 理系文系の壁、社会科学や人文科学といったジャンルの定義を 軽やかに乗り越えて活躍する彼らは、何をよりどころに その活動を行なっているのか？数理的な知のあり方を探ります。 【目次】 第1章　書く、描く、物語る ・〈物語〉から遠く離れて―高野文子 ・自己出版作家が抱く、〈ラボ〉への大志―藤井太洋 ・数学をめぐる〈対話〉を物語にする―結城浩 第2章　技術をデザインする ・〈野生の研究者〉を可視化する―江渡浩一郎 ・〈UI〉の新たなイディオムを探して―増井俊之 ・コミュニティが〈アーカイブ〉をアップデートする―渡邉英徳 第3章　本と、デジタル ・〈連想検索〉の世界へようこそ―高野明彦 ・図書館を〈オープンソース〉で開発するー河村奨／地藏真作 第4章　科学者たち ・〈弱いロボット〉が切り開くあたらしい人間関係―岡田美智男 ・セミとモンシロチョウが教えてくれた〈進化〉の真実―吉村仁 ・〈目に見えないもの〉から銀河の地図を作る―本間稀樹 あとがき ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 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。 主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学べる!! 　データマイニングとは，玉石混淆であるたくさんのデータから必要な情報を読み出す作業です。データマイニングの手法として理解しておく必要があるものには，比較的基本的な知識である回帰分析、主成分分析、判別分析等からクラスタリング、サポートベクターマシン(SVM)、ベイズ推定、ニューラルネットワークなどがあります。最近ではこれらの応用として、深層学習等についても解説します。 第I部　多変量解析 第1章　データマイニング 第2章　回帰分析 第3章　主成分分析 第4章　判別分析 第5章　クラスタリング 第II部　機械学習 第6章　機械学習 第7章　サポートベクターマシン 第8章　ベイジアンネットワーク 第9章　ニューラルネットワーク 第10章　自己組織化マップ 第11章　深層学習 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。 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

要求仕様ゼロから価値を生み出す！ IT現場の上流工程が変わる！ ITを使って新しいサービスやビジネスを生み出したり、既存のビジネスの仕組みを変えたりする、いわゆる「デジタルシフト」のニーズが急速に高まっています。そしてデジタルシフトの実践に当たって、「デザイン思考」を情報システムの開発に活用する動きが広がりつつあります。 デザイン思考は、課題を発見し、それを解決する新しいサービスやビジネスを創り出すための考え方のこと。ユーザー自身がどのようなシステムを開発すべきか分からない、要求仕様が何もないところから開発を始めなければならないようなときに、デザイン思考が役立ちます。 本書は、ITエンジニアがデザイン思考をシステム開発で活用するときに必携の一冊です。デザイン思考を全く知らないというITエンジニアはもちろん、デザイン思考の勉強を始めたが難解で今ひとつピンとこないというITエンジニアにも、理解しやすく説明しています。デザイン思考は何となく理解したが、システム開発でどのように活用すればよいか分からないというITエンジニアにも、現場で役立つ実践的な情報が満載です。 第1章「デザイン思考の基本を学ぶ」では、デザイン思考における一般的なプロセスについて、その基本を解説します。実践的なイメージを想像しやすいように、架空のデザイン思考活用プロジェクトのストーリーを挿入しました。 第2章「現場で使える実践ノウハウ」では、デザイン思考を活用したプロジェクトでつまずきやすいポイントとそれを乗り越えるための処方箋をまとめました。 ITで新たな価値を生み出すために、ぜひ本書をご活用ください。

AIの開発・活用において日本はもはや“後進国” 巻き返しのカギは若きAIチャレンジャー 「日本のディープラーニング・ビジネスは、米国はもとより 中国の台頭ぶりを見れば、世界で勝てる感じがしない、敗戦に近い。 ただし、人材の育成に取り組み、若い優秀な人材に権限委譲すれば、 様々な産業領域で世界一になれる可能性はある」 ――東京大学大学院特任准教授　松尾豊氏 米国企業はもとよりアリババ集団やテンセントなどの中国企業に比べても、 日本企業がAI活用のビジネスで大きく出遅れているのは紛れもない事実だ。 海外で開催されているAI関連の国際学会への論文採択数などでも、 米国や中国に比べて日本は極端に少ない。 まさにAI後進国ニッポンだが、 それでもAIを駆使して世界を切り拓く挑戦者たちがいる。 「脱出のカギはディープラーニング人材の育成」にあると見込む 松尾特任准教授は、日本ディープラーニング協会を設立し理事長に就任。 教育検定資格を通じて人材育成に乗り出した。 本書では、いま、日本で起こっているAI、中でもディープラーニングを活用した ビジネスの動向をダイナミックに描き、コマツ大橋徹二社長（兼）CEO、 リクルートホールディングス峰岸真澄代表社長兼CEO、経営共創基盤（IGPI） 冨山和彦代表CEOら、優れた経営者へのインタビューから 日本企業が進むべき道を示す。

本書は，Fintechをはじめとする次世代ITビジネスの中核技術として期待されている「ブロックチェーン」を取り上げ，ビジネスの常識として知っておきたい，ブロックチェーンの基本，ブロックチェーンを実現する最新IT技術のしくみ，中小企業や個人でも実現できるビジネス活用のヒント，ブロックチェーンの普及により社会や世界がどのように変わっていくかなどを，イラストでわかりやすく解説します。ビジネスパーソンが知っておきたいブロックチェーンのすべてが，この一冊でわかります！

Amazonから発売された注目のAIスピーカー「Amazon Echo」。本書ではこのEchoの音声認識・応答を担うソフトウェアである「Alexa」のスキルを開発する方法を学びます。こうした音声認識に関わるソフトウェアの開発を経験したことのないエンジニアにもやさしい概要の解説から，実践的なスキルの開発を詳細に追うところまで，Alexaスキルの開発に取り組みたいエンジニアであれば必携の一冊です！

世の中で氾濫している「人工知能・AI」という言葉に惑わされないようにするため、人工知能についての正しい知識を身につけ、理解することが必要です。 人工知能分野の発展に貢献しているのが 機械学習・深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術で「人工知能（AI）を使ってなにかプロジェクトをやってほしい」と言われたとき「ビジネス課題を機械学習・深層学習でどのように解決すればよいか」と置き換えて考えればよいケースがほとんどです。 本書では、あいまいな状態になっているビジネス上の課題を機械学習を試すことのできるような形に課題を書き換えたり、人工知能の代表的な手法である推論・探索、知識表現、機械学習、深層学習の各手法をフレームワークとして考え、実際のビジネスで活用できるといった“AI的思考力”を高める方法を解説していきます。 また人工知能は万能ではなく、ビジネス上における課題は千差万別です。本書の目指すところは「人工知能で解決できるものなのか」を自ら判断し、「人工知能のどの技術を使えばよいのか」が分かるようになることです。 人工知能技術の大部分は数学によって支えられていますが、本書はあくまでも「ビジネスで人工知能を活用するために知っておくべきこと」をまとめたものですので“難しい数式”は一切出てきません（もちろん、プログラミングも）。 『機械学習・深層学習という言葉は聞いたことはあるけれど、よく分からない』『ビジネス課題に適用できる自信がない』『どのように評価すればよいのか検討がつかない』といった方にとって、本書は役に立つはずです。

※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。 本書は機械学習を始めたばかりの方にもTensorFlowを初めて使う方にも、究極のガイドです。 コードを理解するにはPythonプログラミングに関する知識が事前に必要ですが、それ以外は機械学習の基本からTensorFlowの実践的な使いこなしまでマスター可能です。 Part 1では、機械学習とは何か、といった探求と、TensorFlowが果たす重要な役割についてハイライトを当てます。1章では機械学習の用語と理論を紹介し、第2章ではTensorFlowの利用を開始するために必要なことを解説します。 Part 2では、基本的なアルゴリズムについて説明します。3章～6章のそれぞれの章で、回帰、分類、クラスタリング、隠れマルコフモデルについて解説します。これらのアルゴリズムは、機械学習のあらゆる分野で利用できます。 Part 3では、TensorFlowが真のパワーを発揮するニューラルネットワークについてそのベールをはがします。7章～12章では、オートエンコーダー、強化学習、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、シーケンス変換モデルおよびユーティリティーについて紹介します。 経験豊かなTensorFlowユーザーでない限り、最初にPart 1(1章と2章)を読むことをお勧めします。そこをマスターしたら、あとは本書の好きな章から読んでOKです。 機械学習やTensorFlowを初めて使う方には究極のガイド本であり、その基礎をバッチリマスターできます。

※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。 ※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。 『機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション』のPython版登場!! 　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（Python）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理解できるように紹介していきます。 まえがき 第1章　機械学習とは 1.1　機械学習とは 1.1.1　深層学習の成果 1.1.2　学習と機械学習・深層学習 1.1.3　機械学習の分類 1.1.4　深層学習に至る機械学習の歴史 1.2　本書例題プログラムの実行環境について 1.2.1　プログラム実行までの流れ 1.2.2　プログラム実行の実際 第2章　機械学習の基礎 2.1　帰納学習. 2.1.1　演繹的学習と帰納的学習 2.1.2　帰納的学習の例題　―株価の予想― 2.1.3　帰納学習による株価予想プログラム 2.2　強化学習 2.2.1　強化学習とは 2.2.2　Q学習　強化学習の具体的方法 2.2.3　強化学習の例題設定　迷路抜け知識の学習 2.2.4　強化学習のプログラムによる実現 第3章　群知能と進化的手法 3.1　群知能 3.1.1　粒子群最適化法 3.1.2　蟻コロニー最適化法 3.1.3　蟻コロニー最適化法の実際 3.2　進化的手法 3.2.1　進化的手法とは 3.2.2　遺伝的アルゴリズムによる知識獲得 第4章　ニューラルネット 4.1　ニューラルネットワークの基礎 4.1.1　人工ニューロンのモデル 4.1.2　ニューラルネットと学習 4.1.3　ニューラルネットの種類 4.1.4　人工ニューロンの計算方法 4.1.5　ニューラルネットの計算方法 4.2　.バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習 4.2.1　パーセプトロンの学習手続き 4.2.2　バックプロパゲーションの処理手続き 4.2.3　バックプロパゲーションの実際 第5章　深層学習 5.1　深層学習とは 5.1.1　従来のニューラルネットの限界と深層学習のアイデア 5.1.2　畳み込みニューラルネット 5.1.3　自己符号化器を用いる学習手法 5.2　深層学習の実際 5.2.1　畳み込み演算の実現 5.2.2　畳み込みニューラルネットの実現 5.2.3　自己符号化器の実現 付 録 A　荷物の重量と価値を生成するプログラム　kpdatagen.py B　ナップサック問題を全数探索で解くプログラム　direct.py 参考文献 索　　引

ITアーキテクトを目指すエンジニア必携の一冊 マイクロサービスやDevOpsにも対応！ エンタープライズの情報システム開発において、ITアーキテクトの重要性がますます高まっています。スマートフォンやタブレットを生かした新たなシステムの構築や、クラウドサービスを利用したスモールスタートのシステム開発など、システムアーキテクチャーをゼロから考えなければならない場面が増えているからです。 しかしITアーキテクトを名乗るエンジニアの数はまだまだ少なく、またITアーキテクトのタスクや役割についても曖昧なのが実情です。本書では、そんなITアーキテクトがすべきことや求められるスキルを、システム開発の工程に沿って体系的にまとめました。ITアーキテクトが各工程で実施するタスクを、その成果物とともに解説しています。この一冊で、ITアーキテクトがシステム開発プロジェクトの中で何を考え、何をしているのかが見えてきます。 改訂版では、掲載内容を最新の情報にアップデートするとともに、注目の最新技術である「マイクロサービス」や「DevOps」に対応するパートを追加しました。 企業システムのデジタルシフトに伴って、システム開発では想定外の機能要件の追加や変更にも柔軟に対応し、その変更の影響範囲を極小化できるアーキテクチャーが求められます。改訂版で追加した第7章には、こうしたニーズに対応する際に取り得るアーキテクチャー戦略をまとめています。 ITアーキテクトは、アーキテクチャー設計というタスクを通じて、企業のビジネスおける様々な課題をITの力で解決します。本書はその問題解決力を磨くために必携の一冊です。

Googleが提供するクラウドサービス AWSとの違いを軸に徹底解説 　「Google Cloud Platform」（GCP）は、Amazon Web Services（AWS）やMicrosoft Azureと同じく、企業向けのクラウドサービスとして提供されている。後発であることは否めないが、後発であるからこその特徴を備えている。 　一般的な用途では「マネージドサービス」の充実が特徴と言える。そのほか、今注目の「機械学習」「ビッグデータ」関連のサービスが特に充実しており、AI関連のシステム基盤として要注目であることは間違いない。 　本書では、「コンピューティング」「ストレージ」「ネットワーキング」「ビッグデータ」「機械学習」「アカウント管理」「運用監視」という７つのカテゴリーに分類し、GCPの特徴を、AWSとの違いを軸に解説している。 　また、GCPのサービスを解説するほか、エンタープライズ用途のユースケースに基づいて、GCPを用いた設計ガイドをまとめている。技術力に定評のあるGoogleのクラウドサービスを検討するのに最適な１冊である。

※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

本書はチューリングの理論をもとに，コンピュータの原理やしくみから人工知能までを，わかりやすくていねいに解説しています。チューリングは現在のコンピュータサイエンスの基礎となる理論を作り上げた，とても重要な人物です。また，『知性を持つ機械』という論文やチューリングテストを考案するなど，人工知能の父とも呼ばれています。本書はこのチューリングの重要な理論を，できるだけわかりやすく楽しんで理解できるように，難しい専門用語を避け，ふんだんなイラストを用いて説明しています。コンピュータサイエンスの入門書として最適です。

【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、 エンジニア向けの入門書です。第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。 TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。 【対象読者】 深層学習に入門したいエンジニア 【目次】 第1部 基本編 第１章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第２章 開発環境を構築する 第３章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第４章 ニューラルネットワークとKeras 第５章 KerasによるCNNの実装 第６章 学習済みモデルの活用 第７章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第８章 CAEを使ったノイズ除去 第９章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成 ※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。

AIがビジネスの現場を変える！ 急激な人工知能（AI）の発展によって、私たちが毎日行っている仕事を、ある日突然AIが行うようになったら。 そのとき、私たちに残される仕事とはどんな仕事なのか、どんな覚悟を持ってこの新しい時代に臨むべきなのか。 誰もがそんなことを考えざるを得ない時が、いよいよやってきたようです。 この本では、そうしたAIと共に暮らし、仕事をせざるを得ない世の中を生きることになった私たちが、どのような知識や意識を持って生きていくべきなのかを解説します。

※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。 人工知能って、いったい何ですか? 人工知能学会の歴代会長を含む人工知能研究の権威が答えます! ! 今話題の深層学習(ディープラーニング)で注目されている機械学習など、人工知能分野で最先端の研究を行う研究者13人が、人工知能学会誌に連載したものを大幅に加筆修正した。研究者として自ら「人工知能とは何か」の再定義を行い、それをふまえて、各研究について一般読者に伝わるようにシッカリと解説を行っている。人工知能に興味のある読者はもちろん、知能、認知、脳科学、人間、哲学などに関心のある読者は必読必携である。13人の紙面上でのキャッチボールが示唆に富んでおり、読んでいてとにかく面白い! !大変好評を得ている『深層学習 Deep Learning 』に続く、人工知能学会監修企画!

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ありそうで無かった解説書！机上の理論ではなく、開発の現場で活かせる実践的知識と理論の体系化！ ソフトウェア開発の裏表を知り尽くした現役エンジニアが語る基本とエッセンス！ ソフトウェア工学は、ソフトウェア開発に内在する課題や問題を解決する土台となる基礎知識。しかし、様々な要素が複雑に絡まる開発現場では、抽象化された理論では対応しきれない面があることも否定できない。本書は著者が長く開発の第一線で活躍してきた中で、理論と経験を現場で活かせる知識として体系化した、実践に使えるソフトウェア工学の解説書。エンジニアの目からウロコの１冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 グラフ・ネットワークアルゴリズムの基礎をしっかり理解!! グラフ・ネットワークアルゴリズムの背後に横たわる数理を，例題と図を多用して，直観的なイメージを抱いて思考を巡らせながら理解できるよう，配慮．また，ほとんどのアルゴリズムにC言語によるプログラムを与え，出力結果を確認できるようにしている．さらに，各章での内容を効果的に復習できるように，章末の演習問題とともに多くの問題でその解答例を付している．また，著者の『アルゴリズムの基礎とデータ構造：数理とC プログラム』の続編でもある．アルゴリズムの基礎を学んだ読者が，より有用性のあるグラフ・ネットワークアルゴリズムを習得するためには必携の良書である．

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 題材で挫折しない。プログラミング経験なしでも大丈夫！はじめてMATLABにふれる読者を対象としている。題材で挫折しないよう，易しい事例で解説を行う。また，プログラミングの経験が無くても学べるよう，導入部分ではプログラムを感じさせないよう進んでいく。4章では，プログラミング経験のない読者にむけて，プログラミングの「いろは」を解説。実際に使いこなすのに有用な14のTipsを収録。MATLAB初学者，必携の書である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 LinkedDataは、構造をもったデータを適切に公開・共有するための新しいWeb技術である。 本書は、このLinked Dataを包括的に解説する日本初の書籍である。内容は、最先端の技術情報をまことに分かりやすく簡潔に述べており、NII（国立情報学研究所）を中心とした我が国の精鋭研究者が翻訳に当たった。

※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。 昨今、ソフトウェアの正しさを保証するソフトウェア検証の技術が重要視されているが、その中でも特にモデル検査が脚光を浴びている。それは数理論理学などに関する知識があまりない技術者にも、ソフトウェア開発の中で利用することが可能だからであろう。本書はSPINを中心にモデル検査をいかにしてソフトウェア開発のプロセスの中に位置づけるかについて実例を通して詳説している。

※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。 本書は、実際にアーキテクチャを設計するための具体的なスキルとして設計原則や開発プロセスと対応付けながら、アーキテクトの最も基本的な素養としてのソフトウェアパターンを丁寧に解説している。ソフトウェアアーキテクト育成ための理論と実践という観点でバランスのとれた書籍であり、独習書として実務家にも最適である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 仕様の段階で誤りをなくす注目の手法「Bメソッド」を実践活用するための解説書。安心安全を含めてますます高度な機能や性能が要求されるソフトウェアシステムの開発において、厳密な仕様記述を基に開発を行う形式手法に対する関心と期待が高まっている。本書は、我が国初のBメソッドの書き下ろし入門書である。実際の開発への適用を意識した実用指向の内容が、平明でわかりやすく記述されている。

※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。 UPPAALは，モデル検査ツールとしては比較的利用が容易ではあるが，実際の開発には多くのハードルがある．本書では，そのようなハードルを乗り越えるために必要な，UPPAALツール，時間オートマトン，検証したい性質を記述するための時間時相論理に関する知識，および実際の開発で検証の対象となるUML設計仕様のUPPAALによるモデル化方法など，具体的事例も交えてノウハウを解説している．

※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。 明確な仕様の記述と検証を行わずして、抵当な開発を行うことは出来ない！ ソフトウェア開発では、上流工程を自然言語で表現する。このため論理的不一致などがおき、手戻りが発生する。これを解決する方法として考えられたのが、数学を用いた形式手法である。本書は、この手法の一つであるVDMとオブジェクト指向記述言語VDM++について実践的に解説する。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 品質向上に貢献する、要求獲得技法を詳解！ ソフトウェアが社会に浸透すると供に、ソフトウェア開発の上流工程ではビジネスや運用環境の変化に即した要求の獲得・仕様化・確認・管理が求められている。要求工学では曖昧で変化しやすい要求を工学的に扱うことで、品質の高い要求仕様書を効率的に作成する各種の手法が開発されている。本書は、要求工学の基礎知識の理解と習得に役立つ1冊である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 オープンソースの広がりにより、多様な機能を実現することは以前と比較すると驚くばかりに容易になっている。しかし、このような開発法ではスケーラビリティと高信頼性を同時に保証することはできない。機能の実現や追加が比較的安易にできる時代になったからこそ、成長し続けるシステム全体の正常な動作を保証しうる開発検査手法の必要性が増している。 本書では、優れた開発者として最先端の理論やツールと使ってソフトウェア開発をするために必要な基礎知識である、論理学、並行システム、オートマトン、モデル検査のアルゴリズムや実装技術、モデル検証ツールをまとめて解説する。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 社会の様々なところにソフトウェアが組み込まれる中、従来その信頼性を確保するための手法であったテスト手法は、時間やコストなどの面で開発の現状に追いつけない状況にある。そのテスト手法に代わるものとして注目されてきているのが形式的手法による検証（モデル検査法）であり、その中の一つがSPINである。本書はSPINの基礎から実際の利用方法までを具体的に解説する日本で初めての書籍である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 論理的なバクを発生させない形式手法!!Event-Bは、パリ地下鉄、ニューヨーク地下鉄、バルセロナ地下鉄、ドゴール空港のシャトルの無人運転を成功に導いた、J.R.アブリエル氏が考案した新しい形式仕様言語である。Event-Bは、仕様記述の単位をイベントとし、基礎となる集合論などはBメソッドの考え方を継承する。本書は、Event-Bの入門書である。また実際に利用するための仕様構築統合環境として、RODINプラットホームの利用方法を解説する。具体的に学べるよう図書館の事例や、組込みとして自動車のドアロック・システムを紹介している。形式手法や、形式仕様言語を学ぶ技術者や研究者には最適の書である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 並行システムとは、マルチコアCPUを備えるPCやスマホのほか、組込み、スマートグリッドの処理にも欠かせないシステムである。 本書は、その基礎理論（プロセス代数）であるCSPを用いた並行システムの構築方法や検証、実装の方法を概説する。ソフトウェア開発者を中心に、並行プログラミングに挑戦したい人への一冊。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 電子カルテの普及など、情報技術を活用した今後の望ましい医療の実現に向け、医療従事者を取り巻く環境は大きく変化しており、「情報」にかかわらずにいることはできなくなっています。看護・福祉などの医療従事者にとって、情報リテラシーは仕事を始めてからでも必要な重要な能力です。 本書は、医療系に特化した情報リテラシーのテキストで、医療を題材にした例題や演習を取り入れ、医療従事者に必要とされるICTスキルを身につけることができます。第2版では、2015年1月発行の初版をベースに、教育現場の半期15コマの授業に合わせた15Lesson構成に変更しました。また、初版ではOffice 2013/2010対応でしたが、第2版ではOffice 2016/2013対応になっています。

自社システムに人工知能を導入したいときに読む本！ 人工知能の開発は進んでいますが、人工知能システムを開発するプロジェクトマネージャーの数は現在足りておらず、その数は今後さらに必要になっていきます。 また、大規模システムに人工知能が入るようになっていくと、それを運用・保守する仕事も必要となります。 しかし、人工知能の運用・保守に関するノウハウは世にほとんど存在せず、近い将来大きな需要が生じることが予想できます。 本書では、人工知能のシステムの企画に対して提案して開発し運用・保守したい人向けに、 人工知能システムの企画書の書き方やベンダーの提案書や開発計画の良し悪しの判断基準、 人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスについて解説します。 【本書のポイント】 ・人工知能の導入を検討しているビジネスマン向けの人工知能プロマネ読本 ・人工知能システムの企画書が書けるようになる ・ベンダーに要求仕様を提案したり、ベンダーの提案書や開発計画の良し悪しが判断できるようになる ・人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスを把握できる ※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。 時系列データとは気温や株価のように時間順に得られる系列データを指します。時系列データの分析方法にはさまざまありますが、本書では確定的な方法と確率的な方法を解説します。確定的な方法については移動平均法に基づく方法、確率的な方法については、状態空間モデルに基づく方法を取り上げ、これらの解説と合わせてどのようにコードに落とし込むかについても丁寧に解説します。初めて時系列分析を試みる方はもちろん、応用的な手法についても取り上げているのですでに時系列分析に携わっている方にも興味を持っていただける内容になっています。