※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 複数のプログラミング言語とパラダイムを使いこなせれば、プログラマとしての幅が広がります。本書は、1週間で1つの新しい言語を学ぶ“Seven Languages in Seven Weeks”を、Rubyの作者まつもとゆきひろ氏の監訳で発行するものです。言語の特徴を映画の登場人物になぞらえて、Ruby、Io、Prolog、Scala、Erlang、Clojure、Haskellという個性的な7つの言語を紹介。各言語の特性とそこにあるプログラミングパラダイムを、体験を通してものにしましょう。 母に捧ぐ 謝辞 序文 第1章 はじめに 第2章 Ruby 第3章 Io 第4章 Prolog 第5章 Scala 第6章 Erlang 第7章 Clojure 第8章 Haskell 第9章 全体のまとめ 付録A 参考資料 監訳者あとがき 索引 著者・監訳者・訳者について

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 データサイエンス・AIを学ぶ前に読んでおきたい教科書 前版発行後のソフトウェア周りの進展にあわせて内容を見直すとともに今後重要度が増していくであろうデータサイエンス、AI寄りのテクニカルな内容を増強して改訂するものです。情報科学を扱ううえでの基本的なリテラシーやコンピュータサイエンスの基礎、Word、PowerPoint、Excelの操作の基本、Excelによる統計処理の基礎などを文理問わず学部学部生にわかりやすく解説する教科書です。 1章　情報社会とビジネス 　1.1　情報社会とは 　1.2　プライバシーと個人情報 　1.3　ユビキタス社会 　1.4　IoT 　1.5　Web2.0 　1.6　人工知能 　1.7　人工知能の応用 2章　コンピュータネットワーク 　2.1　コンピュータネットワークとは 　2.2　ネットワークの形態 　2.3　ネットワークの構成 　2.4　インターネット 　2.5　有線接続手段 　2.6　無線接続手段 　2.7　プロトコル 　2.8　ネットワークセキュリティ 　2.9　パーソナルセキュリティ 　2.10　暗号化 3章　コンピュータシステム（ハードウェア） 　3.1　コンピュータの歴史 　3.2　コンピュータの種類 　3.3　コンピュータの機能 　3.4　コンピュータの構成要素 　3.5　パソコンの内部構成 　3.6　記憶装置 　3.7　演算装置 4章　コンピュータの動作原理 　4.1　演算処理の原理 　4.2　論理素子の歴史 　4.3　論理素子の動作原理 　4.4　論理回路 　4.5　基　数 　4.6　2進数と10進数の変換 　4.7　桁数の多い足し算 　4.8　引き算 　4.9　掛け算・割り算 　4.10　数学関数 5章　情報量 　5.1　ディジタルとアナログ 　5.2　情報量 　5.3　情報量の単位 　5.4　英文字の情報量 　5.5　日本語の情報量 　5.6　文字コード 　5.7　音声の情報量 　5.8　静止画像の情報量 　5.9　動画像の情報量 　5.10　通信の情報量 　5.11　情報圧縮 　5.12　誤り検出・訂正 6章　ソフトウェア 　6.1　オペレーティングシステム（OS） 　　6.1.1　オペレーティングシステムとは 　　6.1.2　OSの種類 　　6.1.3　OSの機能 　6.2　プログラム 　　6.2.1　プログラミング言語とは 　　6.2.2　プログラムの内部動作 　　6.2.3　高級言語の基本処理 　6.3　データベース 　　6.3.1　データベース理論 　　6.3.2　データベースの表現法 　　6.3.3　関係的表現のデータ操作 7章　人工知能のアルゴリズム 　7.1　学　習 　7.2　教師あり学習の代表的な手法 　7.3　教師なし学習の代表的な手法 　7.4　深層学習 　7.5　手法の評価 8章　メディアリテラシー 　8.1　メディアの定義 　8.2　メディアリテラシーの必要性 　8.3　メール 　8.4　Twitter 　8.5　Facebook 　8.6　LINE 　8.7　Instagram 9章　ビジネス文書の基礎（Word） 　9.1　画面構成 　9.2　文書全体の設定 　9.3　文章の編集と保存/印刷 　9.4　表の作成 　9.5　オブジェクトの配置 10章　ビジネスプレゼンの基礎（Power Point） 　10.1　画面構成 　10.2　スライドのデザイン 　10.3　画面切り替え効果 　10.4　アニメーション 　10.5　リハーサル 　10.6　スライドショーの実行 11章　データ処理の実践 　11.1　Excel操作の基本 　11.2　グラフ作成 　　11.2.1　折れ線グラフ 　　11.2.2　複合グラフ 　11.3　数式の計算 　　11.3.1　複利計算 　　11.3.2　損益分岐点 　　11.3.3　共有地の悲劇 　11.4　帳票の作成 　　11.4.1　見積書 　　11.4.2　確定申告書 　11.5　データ集計 　　11.5.1　データの分類 　　11.5.2　フィルター 　　11.5.3　検索表 　　11.5.4　データベース関数 　　11.5.5　クロス集計 　11.6　統計処理 　　11.6.1　ヒストグラム 　　11.6.2　偏差値 　　11.6.3　相関分析 　　11.6.4　t検定 　　11.6.5　カイ2乗検定 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。 AIのしくみと，使いこなすための技術がいっぺんに身につくディープラーニングの入門書 ディープラーニングをゼロから始めて，しっかりと理解したい人のための入門書です．ディープラーニングの基礎を一歩一歩着実に理解しながら，NumPyとKerasを使った実践的なAIプログラミングを学ぶことができます。 本書は，ディープラーニングの原理を説明しているテキストでも，そのプログラミングを実践形式でまとめたチュートリアルのような本でもありません．それらの両方をバランスよく組み合わせた，本当の意味でディープラーニングをわかるように解説した本です．「AIの学習とは」から，「ディープラーニングによる画像認識プログラムの作成」までを，なるべくやさしい言葉で，しかし大事なところを省くことなく説明しています． これからディープラーニングを学ぶ人，また，いまいちディープラーニングについてわからないことがある人，プログラムがうまく実行できない人におすすめの書籍です． 第1章　AIプログラミングを始めよう 1.1　AIとAIプログラミング 1.2　NumPyを使ってみよう 1.3　Matplotlibを使ってみよう 第2章　AIの学習の基本的な考え方 2.1　AIはどうやって学習するのか 2.2　再帰計算法を理解しよう 2.3　学習アルゴリズムの基本形 2.4　勾配降下法を理解しよう 2.5　多変数関数の勾配降下法 第3章　AIの学習の基本的なしくみ 3.1　重みを導入しよう 3.2　損失関数と重みの最適解 3.3　確率的勾配降下法 3.4　簡単なデータセットをつくってみよう 3.5　確率的勾配降下法による重みの最適解を求めるプログラム 3.6　ミニバッチ勾配降下法 3.7　ミニバッチ勾配降下法による重みの最適解を求めるプログラム 第4章　ニューラルネットワークの導入 4.1　単純パーセプトロン 4.2　活性化関数（その1）：ステップ関数 4.3　基本論理ゲートの学習問題 4.4　誤り訂正学習法 4.5　学習プログラムを作成するときの注意点（その1） 4.6　プログラム例：AND ゲートの学習問題 第5章　ニューラルネットワークに勾配降下法を適用する 5.1　活性化関数（その2）：シグモイド関数 5.2　単純パーセプトロンに確率的勾配降下法を適用する 5.3　学習プログラムを作成するときの注意点（その2） 5.4　プログラム例：単純パーセプトロンの確率的勾配降下法 5.5　単純パーセプトロンにミニバッチ勾配降下法を適用する 5.6　プログラム例：単純パーセプトロンのミニバッチ勾配降下法 第6章　単純パーセプトロンを組み合わせる 6.1　パーセプトロンを「多出力」にする 6.2　活性化関数（その3）：ソフトマックス関数 6.3　多出力のパーセプトロンに確率的勾配降下法を適用する 6.4　学習のためのデータを十分に用意しよう 6.5　プログラム例：アイリスの種類を判別する学習問題 第7章　ニューラルネットワークを2層にする 7.1　ニューラルネットワークの層を重ねる 7.2　1出力2層のニューラルネットワークの確率的勾配降下法 7.3　XORゲートの学習問題 7.4　プログラム例：XORゲートの学習問題 第8章　ニューラルネットワークを多層にする 8.1　多出力多層のニューラルネットワーク 8.2　一般的なニューラルネットワークの確率的勾配降下法 8.3　誤差逆伝播法 8.4　学習プログラムを作成するための補足説明 8.5　プログラム例：手書き数字を認識する学習問題 第9章　Kerasを使ってプログラミングする 9.1　Kerasとは何か 9.2　Kerasの導入 9.3　Kerasを用いたプログラムの基本構成 9.4　Kerasを用いたプログラムにおける損失関数 9.5　Kerasを用いたプログラムにおける学習アルゴリズム 9.6　Kerasを用いたプログラムにおける学習の評価指標 9.7　Kerasを用いた学習プログラムの例 第10章 CNNで時系列データを処理しよう 10.1　畳み込みとは何か 10.2　CNN（畳み込みニューラルネットワーク） 10.3　活性化関数（その4）：tanh関数 10.4　1次元CNNのプログラム例 10.5　Kerasによる1次元のCNNの実現 10.6　Kerasによる1次元CNNのプログラム例 第11章 RNNで時系列データを処理しよう 11.1　簡単な再帰型システム 11.2　RNN 11.3　簡単なRNNの学習アルゴリズム 11.4　簡単なRNNのプログラム例 11.5　KerasによるRNNの実現 11.6　KerasによるRNNのプログラム例 第12章 ディープラーニングで画像認識を行おう 12.1　2次元畳み込み 12.2　活性化関数（その5）：ReLU関数 12.3　画像処理の2次元CNNのプログラム例 12.4　Kerasによる2次元CNNの実現 12.5　Kerasによる2次元CNNのプログラム例

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【内容紹介】 AIを学べば、社会が見える！今がわかる！未来が読める！ 数式なしで人工知能の基本をやさしく解説した、はじめてのAI入門書です。 身近な生活に使われているAI技術から話題の生成AIまで、幅広いトピックを網羅。 機械学習の基礎はもちろん、決定木・k近傍法・人工ニューラルネットによるディープラーニング、そして生成AIのしくみまでデータサイエンス初心者にもわかりやすい言葉で丁寧に説明しています。 Pythonの基本やデータ処理の基礎も学べるので、大学でデータサイエンスを学ぶ方や、これからAIに取り組む社会人にもぴったりの一冊です。 【著者略歴】 著者：小高知宏（おだか ともひろ） 1990年 早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了 工学博士 1990年 九州大学医学部附属病院 助手 1993年 福井大学工学部情報工学科 助教授 2004年 福井大学大学院工学研究科 教授 機械学習、ネットワークセキュリティ、教育工学等の研究に従事 著書： 『Python版 コンピュータ科学とプログラミング入門』 『C言語で学ぶ コンピュータ科学とプログラミング』 『コンピュータ科学とプログラミング入門』 『基本情報技術者に向けての情報処理の基礎と演習 ハードウェア編』 『基本情報技術者に向けての情報処理の基礎と演習 ソフトウェア編』 『人工知能システムの構成（共著）』 『TCP/IPで学ぶネットワークシステム』 『人工知能入門』 『機械学習をめぐる冒険』 『Pythonによる数値計算とシミュレーション』など多数。 【目次】 0章 人工知能をはじめよう 0.1 人工知能は知らない間に ―これもAI、あれもAI、きっとAI 0.2 人工知能はなぜ必要なのか？ ―人工知能を学ぶと社会がわかる、今がわかる、そして未来がわかる 0.3 とりあえず、歴史 ―人工知能はここから学びましょう 1章 あれもこれもAI 生活に密着する人工知能技術 1.1 「ヘイSiri」で始まる自然言語処理 ―自然言語（ヒューマン）とコンピュータの言語 1.2 Google検索はAIのかたまり ―AIを意識しなくてもAI 1.3 Amazonのお買い物でつい買いすぎるのはなぜ？ ―AIとヒューマンとの駆け引き 1.4 CopilotとGeminiで時短生活 ―生成AI―どれが私に合っているのか分からない 2章 機械学習でできること 2.1 機械学習の手続き 2.2 決定木 ―気分に合わせたお好み音楽ジャンルの推薦 2.3 ｋ近傍法 ―どっちに似ている？ スマホvsタブレット 3章 人工ニューラルネットと学習 3.1 人工ニューロン ―明日の天気は雨だろうか 3.2 人工ニューラルネット 3.3 ニューラルネットの学習 ─株式投資で資産形成 夢は大きく 4章 ディープラーニングそして生成AI、LLM 4.1 さまざまなニューラルネット 4.2 画像認識コンテストとAlphaGo ―畳み込みネットワークCNN 4.3 画像生成 ―敵対的生成ネットワークGAN 4.3 Transformer、LLM、そして生成AIのしくみ ―大規模言語モデルLLM 5章 人工知能のこれからの技術 5.1 画像認識 ─ディープラーニングによる発展 5.2 自動運転 ─深層強化学習の適用 5.3 ロボット ─身体をもった知性 5.4 AIと倫理 ─AIに使われないために

※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。 データベース入門の決定版！ データベースを学びたい初学者に向けて、平易な言葉で基礎を解説した入門書です。 　大規模な情報を効率よく処理するために、いまやデータベースは欠かせないコンピュータの基盤技術となっています。 　本書は、データベース技術に関する、大学・高専の標準的な教科書として、また社会人の方の入門書として、データベース技術のポイントを選んで、それぞれの基本的な考え方，内容をていねいにわかりやすく説明しています。 1章　データベースとは 2章　関係表とは 3章　データベースの代数 4章　関係表の正規化 5章　基底表と視野表 6章　やわらかい内部スキーマ 7章　安全なデータベース

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 人工知能に向けて、人間知能のメカニズム解明 　現在は、人工知能ブームであり、機械学習・進化学習が花盛りです。本書は、生物は進化のなかでどのように知能を発展させてきたか、そして人工知能はどういうものであるかについて、著者の長年の研究にもとづいた最新の成果をまとめたものです。 　コンピュータですぐに実践できるといった派手さのない書籍ですが、人工知能と言われるものが増えていくと考えられる現在、自分たち人間の知能がいったいなんであるかを認識しておくことは大切なことです。 まえがき 第1章　知能とは何か 1.1　知能の構造 1.2　知能構造の進化 1.3　知能への期待 1.4　外界との関わり 1.5　知能化メカニズムの諸様相 1.6　知能をつくる細胞組織 第2章　生命の時代［知能化メカニズムの基盤＝生命構造］ 2.1　生命構造の各部機能 2.2　教師あり学習─制御学習 第3章　記号化の時代［知能化メカニズムの基盤＝原生言語］ 3.1　記号化の始まり 3.2　形態素表現への進化 3.3　生命構造の機能拡大─複文の生成 3.4　文化継承としての知能深化 第4章　論理の時代［知能化メカニズムの基盤＝意味言語］ 4.1　意味言語への進化 4.2　意味言語の基本形式 4.3　ニューラルネットワークによる遷移知および推論の実現 4.4　遷移知の源 4.5　知能活動の原型─規格型の問題解決 4.6　物語生成と表現能力 4.7　意味言語ベースの知能化メカニズム 第5章　知能進化の新たな段階［問題の多様な現れ方］ 5.1　知能活動の高度化の例 5.2　高度化問題へのアプローチ 5.3　統合知能論 むすび 参考文献 索　　引

2004年、とある銀行のシステムがダウン。 その回復のために戦ったプログラマー達。 しかし、そのデスマーチの結果は……。 大切なモノを失った彼らは、 決意を胸に、新たな戦いに挑む。 2004年の作品を発表するに当たって、特別2016年書き下ろしセルパブ論あとがきエッセイを収録。

※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。 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 。

頻発するサイバー攻撃に対処するために、導入に向けて国会で議論されている「能動的サイバー防御」。 能動的サイバー防御とは、起こりうるサイバー攻撃が安全保障上の問題になると政府が判断したとき、攻撃による被害の顕在化を未然に防ぐものである。 本書では、能動的サイバー防御に関する議論の歴史的プロセス、サイバー攻撃の実態、核兵器による抑止との違い、主要国のサイバー対策などを官公庁からも頼りにされている専門家が網羅的に解説しています。 セキュリティ、システム・DX担当者から、インフラ事業者、政策立案者まで必読の書です。

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！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 今やニュースで聞かない日はないＡＩ〈人工知能〉。ディープラーニングに代表される先進的技術が世界を変えるとして産業界やビジネス社会からの関心も高い。そもそも人工知能とは何か、どういう歴史を歩んできたのか、どういった課題があるのか、そして私たちの生活にどのような影響を与えるのかを説いた、これからを生き抜く教養としてのＡＩ入門書。話題の先端科学に触れたいという知的好奇心に応えるシリーズ第6弾。

政府は「AI戦略2019」の中で，リテラシー教育として文理を問わず，全ての大学・高専生約50万人を対象に，初級レベルの数理・データサイエンス・AIを課程にて習得する方針を打ち出しました。これを踏まえ，各大学・高専で参照可能な「モデルカリキュラム」の検討と策定が進められています。本書はこのモデルカリキュラムのうち，基礎的な範囲に対応した教科書です。AIリテラシーの基礎を薄く広く扱います。文科省の認定制度に準拠し，半期15回の講義で進められるよう工夫されています。これから導入を考えているすべての大学・高専が対象です。

本書は，わずか11行のプログラム解説からはじまります。たったそれだけで深層学習を体験できるのが，いまの状況です。自らがハマってコードを書いて習得した著者が，Deel，Chainer，TensorFlowといった深層学習用フレームワークを使い，畳込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークのしくみをコードを読み解きながら解説します。ニューラルネットワークの学習には，画像と自然言語を対象に，GUIツール（CSLAIER）を使って行う方法を紹介。さらに後半では，AlphaGoにも使われた深層強化学習，ファインチューニングの手法，深層化の本命と目されているオートエンコーダについても知ることができます。

※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。 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。

自分で動かすから、よくわかる！専門知識を身につける第一歩！ 本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術を、はじめて学ぶための本です。機械学習をはじめ、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、問題解決、ゲーム戦略、知識表現など、人工知能を支えるそれぞれの分野の基礎をつかむことができます。 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。Excelプログラムは簡単な入力とクリック操作で動くので、専門知識は不要です。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。 また、本書で取り上げている各論は、高専5年生向けの授業がもとになっているので、学生・社会人問わず入門に最適です。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です。 【Excelサンプルプログラム】 ・多少ゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる ・「ちょっと高め／ちょっと低め」の感覚で空調を制御する ・遺産の適正な分配を要領よく行う ・宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？ ・最小コストで山の頂上まで登るときの経路を探せ ・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／ファジィ／遺伝的アルゴリズム／問題解決／探索法／ゲーム戦略／知識表現／エキスパートシステム／エージェント／Lisp／Prolog など ※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。

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。 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。 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。

技術者が不足していると言われるIT業界では，全体を把握しながらシステムを構築できるような人材が希少になっています。本書では「UI・機能・データの三点セット」を「クライアント・サーバ・DB」というシステムの三層セットへと配置する指針と手法を中心に，UIデザインの具体的な手法，機能をプログラムするための構造化やオブジェクト指向の最重要な原則，そしてモダンなDB設計の方法などを解説します。AI，IoTなどの最新技術や領域にも対応しながらシステム構築を行うための，システム設計の知識を体系的に学びましょう！

※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。 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。

【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。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「AI・機械学習」に焦点を当てます。 　AI・機械学習は自分で一から作るのが困難な分野です。モデルを構築するのに専門知識が必要なだけでなく、数多くのデータを用意したり、それを学習させたりと、大変な労力がかかり、ノウハウも必要です。Google CloudではGoogleが培ってきた学習済みのモデルを使ったり、ユーザーが学習させたりすることで容易にシステムを構築できます。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleがビッグデータとして用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。 　ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine（GKE）を用意しています。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

※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。 レッドハットのエンジニアが直伝！ 導入からシステム管理コンテナー構築まで完全網羅。 サーバー向けLinux分野で圧倒的なシェアを誇る米Red Hat社の商用Linuxディストリビューション「Red Hat EnterpriseLinux（RHEL）」解説書の決定版。 2022年5月にリリースされた最新バージョン9だけでなく、いまだ多数のユーザーが利用しているバージョン8についても完全対応。 すぐに移行せず、しばらく8を使おうと考えている人にも役立ちます。 RHELの導入方法から各種サーバーのインストール方法や設定・管理方法、運用に役立つコマンドやツールの利用方法などを豊富なコマンド実行例と共に解説。 本書を片手にサーバーの管理や運用に必要な作業をすぐ試せる構成になっています。 セキュリティやコンテナ技術、仮想化技術など今どきのサーバー管理者に必須の技術要素についてもしっかりと学べます。 さらに、RHELを運用する際に起こりがちなトラブルの対処法や、RHELでサーバーを安定的に運用し続けるために欠かせない メンテナンスに関する知識なども70ページ以上のページを使って詳しく紹介しています。RHELを初めて触る人から既にサーバーを運用している人まで、 RHELの導入・管理・運用に欠かせない情報を網羅的に掲載しています。

※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。 本書は自然言語処理のPythonプログラミングに必要な要点を簡潔かつわかりやすく解説しています。環境構築の手間がかからないGoogle Colaboratoryで手軽にプログラミングを試し、自然言語処理の習得へステップアップしていける入門書にふさわしい一冊です。

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。

【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。

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる！ 【本書の目的】 本書は以下のような対象読者に向けて、 線形代数、確率、統計/微分 といった数学の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。 【対象読者】 • 数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方 • AIをビジネスで扱う必要に迫られた方 • 数学を改めて学び直したい方 • 文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方 • コードを書きながら数学を学びたい方 【目次】 序章　イントロダクション 第1章　学習の準備をしよう 第2章　Pythonの基礎 第3章　数学の基礎 第4章　線形代数 第5章　微分 第6章　確率・統計 第7章　数学を機械学習で実践 Appendix　さらに学びたい方のために ※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開発に必要な 数学の基礎知識を しっかり習得！ 【本書の目的】 本書は線形代数、確率、統計／微分といったAI開発に必要な数学の基礎知識をコードを動かしながらわかりやすく解説した書籍です。 【対象読者】 ・数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方 ・ビジネスでAIを扱う必要に迫られた方 ・数学を改めて学び直したい方 ・文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方 ・コードを書きながら数学を学びたい方 【第2版のポイント】 ・Python 3.12に対応 ・Anaconda及びライブラリのバージョンアップに対応 【目次】 序章　イントロダクション 第1章　学習の準備をしよう 第2章　Pythonの基礎 第3章　数学の基礎 第4章　線形代数 第5章　微分 第6章　確率・統計 第7章　数学を機械学習で実践 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） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（https://sai-lab.co.jp）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。法政大学デザイン工学部兼任講師。Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。オンライン教育プラットフォームUdemyで、20万人以上にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。 ※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。

世界最大のデータ分析コンペサイト Kaggle（カグル）に挑戦して データ分析の基礎知識を身に付けよう！ 【本書の概要】 本書はこれからデータ分析をはじめたいと思っている方や、 Kaggleに興味のあるデータ分析の初心者に向けて、 Pythonの実際のコードとともに丁寧に解説した書籍です。 データ分析で必要な一般的な知識とともに、 Kaggleへチャレンジするフローや、 Kaggleの初心者向けコンペへの取り組み方を紹介します。 データ分析や機械学習の一端に触れ、 実際に課題を解決するプロセスを体感できます。 【本書の対象読者】 ・データサイエンティストを目指す学生 ・データ分析に興味はあるが、あまり経験や知見がないデータ分析の初学者の方 【本書のポイント】 Kaggleの初心者向けチュートリアル「Titanicコンペ」「House Pricesコンペ」について、 分析の準備から結果の考察、そして精度を上げるプロセスを ステップバイステップでコードとともに、わかりやすく解説しています。 【本書より扱うコンペの特徴：本書より抜粋】 ・Titanicコンペの特徴 乗客ごとに性別や年齢、乗船チケットクラスなどのデータが、 生存したか死亡したかのフラグとともに与えられています。 生死に影響する属性の傾向をデータから分析して、 生死がわからない（予測用に隠されている）乗客について、 生死結果を予測することが目的です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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

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

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

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

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 バイオのデータもPythonで！ 生物学に関わる理解・研究では、コンピュータによるデータ処理が欠かせないものとなってきています。生物学の扱う系はもともと非常に複雑で雑音が多く、統計的な解析が広く使われてきましたが、特に最近のDNA/RNA解析ではいわゆる次世代シーケンサ（NGS）が大量のDNA配列データを生み出してそれを整理しなければならないなど、コンピュータによるデータ処理が必須になっています。 　本書は、生物学分野において行われる、さまざまなデータ解析処理について、Pythonを用いて行う方法を解説し、理解することを目的としています。従来、簡単な処理はExcelを使ったり、RやSPSSなどの統計処理を主目的とする言語・ソフトウェアパッケージが用いられてきました。そのなかで本書は、比較的新しく、機械学習やデータ分析に優れたプログラミング言語であるPython を使って、初歩的なデータ処理をどのように行えばよいのかを紹介しています。 第 1 章 バイオデータ処理 第 2 章 プログラムを動作させるための知識 第 3 章 Pythonによる入力・出力データ加工のためのプログラミング 第 4 章 Pythonからバイオデータを扱うライブラリ 第 5 章 可視化のためのライブラリ 第 6 章 統計処理に便利な汎用の統計パッケージ 第 7 章 変異解析・発言解析の流れの例

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。

オフィスワークにパソコンが必須の現代、パソコンをどれだけ速く使えるからは、ビジネスの成果に直結します。本書は、パソコンで仕事を手際よく効率的に行うための考え方とテクニックをわかりやすく解説します。パソコンそのものの高速化、ショートカットキー、ファイル整理、ワード・エクセル・PDFの便利ワザ、入力高速化、メール＆チャット、情報収集術がこれ一冊で身につきます。

VBAに関して、世にある情報の多くは「使い方」にフォーカスしすぎており、「構造」や「体系」、「作法」に触れていない場合も多く、そのためか他の言語にくらべ、メンテナンス性や再利用性の低いコードや運用しづらいマクロがまん延している状況にあるともいえます。こうした状況を打破するためには、本質的には、最初から言語の体系や構造を理解し、作法が身につくように学ぶことが最善の策といえます。本書は、Excel VBAで本格的なアプリ開発などを目指す人のためのバイブル的1冊として、基礎から応用までを、体系的に詳しく学べる解説書です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 最先端研究者必携シリーズ！！ ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。 第１巻『光計算』は光物理現象を演算系とする情報処理を考え、光を用いる計算ならではの独自計算方式やアイデアを取り上げ、その基本概念や手法を説明。応用例も紹介する。

※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。 聴覚系や脳が音を処理する理論をモデル化し、それをコンピュータや機械で活用する方法を解説した書。機械聴覚の土台となる基礎科学と、効率的なシステム構築法について詳解。補聴器や音楽情報検索、自動音声認識など、機械学習分野への応用についても解説。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 初期設定から裏ワザまで！ 知りたいコト全部入り!! 少しの工夫で劇的改善！ スマホは初期設定では使えない 「バッテリーや通信量を節約したい」「ホーム画面を使いやすくカスタマイズしたい」「格安SIMやSIMフリー端末について知りたい」など、スマホユーザーの”知りたい”を基本から応用までしっかり解説。本誌をチェックして、ワンランク上のスマホライフを実現しよう！ ●快適操作は初期設定で決まる ●鉄板ホーム画面作りの秘密技 ●お節介機能の取捨選択 ●ムダの断捨離 ●標準アプリ活用の極意 　など ※この電子書籍は、原本をスキャンして作成しているため読みづらい箇所がある場合がございます。 何卒ご容赦ください。

※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。 スタートアップにこそ必要なQA。 品質改善だけでなく、ビジネス成長を実現するノウハウをわかりやすく解説！ 本書は、QA（品質保証）機能のないソフトウェア会社に向けて、QA組織・QA機能の効果的なつくり方を解説するものです。著者らは長年QAとして活躍し、またJSTQB技術委員も務めており、特にスタートアップ、中小企業におけるQAの知見を本書に惜しみなく詰め込みました。 プロダクトの性質、段階によって、必要なQAは異なります。本書では、それらをモデル化したものをベースに、各性質や段階に応じて必要なQA施策を解説します。実際の事例をふんだんに用い、また図解をとおして、各読者が置かれている状況をイメージしやすい構成としました。 数値で把握できるQAの指標や、今すぐ実行したいファーストアプローチ、アンチパターンの例も紹介し、現場に適用しやすい内容です。 【このような方におすすめ】 スタートアップ、中小企業の意思決定層（経営者、開発責任者） QA担当者 QA組織や1人目QAの新規立ち上げを考えている会社の意思決定層 QAが根づいていない会社で働くQAエンジニア QAエンジニア 1章　品質フレームワーク「AQUA」 2章　現場で学ぶ品質管理のリアル 3章　品質が顧客価値とブランドを作る 4章　品質を可視化する指標 5章　AIネイティブ開発時代の品質保証 6章　ファーストアプローチの観点 7章　品質保証のアンチパターン

ITが社会のすみずみまで浸透した結果、仕事の進め方も、ITを前提に考えるのが当然になっています。デジタルトランスフォーメーション（DX）やRPA、AIが必要とされるのも、そうした流れの結果と言えます。とはいうものの、ITを活用したビジネスの進め方に必要なものってなんでしょうか。ITを使って、仕事をよりよくするためには、どうしたらよいでしょうか。 そこで私たちに必要なのは、IT技術の知識そのものではなく、自分のビジネスや業務をどうしたいかという「ビジョン」、そしてそれを実現するためにどのように仕事を「設計」するか、さらに、設計した仕事をIT前提で行うための「要件定義」という3つです。本書では、「ビジョン」「仕事の設計」「要件定義」をどのように行えばよいのか、ITがわからない方でもしっかり理解して手を動かせるように、ていねいに解説します。

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。

ビッグデータ時代の到来、第三次ＡＩ（人工知能）ブームとディープラーニングの登場、さらに進化したＡＩが２０４５年に人間の知性を凌駕するというシンギュラリティ予測……。人間とＡＩはこれからどこへ向かっていくのか。本書は基礎情報学にもとづいて現在の動向と論点を明快に整理し分析。技術万能主義に警鐘を鳴らし、知識増幅と集合知を駆使することによって拓かれる未来の可能性を提示する。

※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。 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。 ファーストステップシリーズは、コンピュータを初めて本格的に学ぶ大学生・高専生を対象にしたものです。シリーズの中で、本書は、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI ／リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム（2024年2月改訂）に準拠した内容のテキストです。特に、コンピュータに関する学習をこれから始める文系学部の学生の皆さんにとっても、分かりやすく学んでいただけるように配慮しました。 本書ではAI やデータサイエンスの知識や仕組みについて、事例や図解を使って具体的に説明しています。また、それらがどのように使われ、どんな有効性があるのか、反面、どんな問題があるのかについても示しました。AI・データサイエンスを1から学ぶためにこの上ない一冊です。

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

フィンテック（金融とテクノロジーの融合）とは何か。フィンテックが日本の産業界にもたらす影響とは。もっとも変化が現れるであろう資産運用を中心に分析を進め、株式市場に与えるインパクトについても探る。

暗号学の先駆者が情報セキュリティの理念と現実を語る！ サイバーセキュリティ、本人確認、ブロック・チェーン、暗号資産（仮想通貨）、クラウド環境やテレワーク・リモートワーク…。これらの普及によって、軍事・外交の道具だった「暗号技術」は、いまやサイバー空間の基盤技術となりました。 その「暗号技術」の先駆者が、情報工学や暗号理論を専門としない方々にも理解できる分かりやすい言葉で、サイバー空間とフィジカル空間を融合させたソサエティ5.0社会、そして情報セキュリティの理念と現実の最適化について語ります。 【目次】 プロローグ――理念と現実 ［加藤尚武編］辻井重男語録 第１章 太平洋戦争をはさんで ――暗号学者の小さな履歴書Ⅰ 第２章 戦時中の文化人の現実認識 対話篇１ 天国からの恩師のご下問に応えて ――楕円曲線暗号から情報セキュリティ総合科学まで 第３章 サイバーセキュリティをめぐる活動 ――暗号学者の小さな履歴書Ⅱ 第４章 情報社会のセキュリティと倫理の課題 対話篇２ 天国からの恩師のご下問に応えて ――デジタル社会基盤としての暗号について 第５章 サイバーセキュリティの未来 資料篇 【著者】 辻井重男 専門は情報通信システム、暗号理論。1958年、東京工業大学卒業。1979年、東京工業大学教授。1994年、中央大学教授。1996年、電子情報通信学会会⾧。1999年、中央大学研究開発機構機構⾧。2003年、日本学術会議会員。2004年、情報セキュリティ大学院大学初代学長。2004年、中央大学研究開発機構教授。主な著書に、『情報社会・セキュリティ・倫理』（コロナ社）、『暗号と情報社会』（文藝春秋）、『暗号理論と楕円曲線』（共著、森北出版）、『暗号――情報セキュリティの技術と歴史』（講談社）など。

進化し続ける情報生態系 求められるメディアリテラシー 2016年、フェイクニュース元年から、 2020年、インフォデミックの時代へ――。 フェイクニュース現象の全体像を「計算社会科学」を武器に描き出す。 新型コロナ・パンデミックに端を発したインフォデミック、 米大統領選挙をめぐる陰謀論など、フェイクニュースの猛威が止まらない。 本書では、偽情報を信じる認知特性、その情報を拡散させる情報環境、 情報過多と注意力の限界などを解説し、 ファクトチェックをはじめとする対抗手段の有効性を検討する。 文庫版では、2018年以降のフェイクニュースをめぐる重要な動向をまとめた 「追補 インフォデミックの時代へ」を追加収録。 ※本書は、2018年12月に刊行された『フェイクニュースを科学する』(DOJIN選書)を加筆・修正し文庫化したものです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆IT時事ニュースをわかりやすく深掘り！◆ ワイドショーにもすっかり常連となったIT時事ニュース。 しかし、日々のニュースに関連するITは技術の発達が目まぐるしく、なんだかよくわからない、ついていけないと感じていませんか？ 「SNSで炎上が頻繁に起こるのはなぜ？」 「ネット犯罪はどんなしくみで起こるの？」 「生成AIってなにが問題なの？」 しくみや背景を含めて、ていねいに読み解いていけば、理解が深まります。ITジャーナリストとして、テレビ・ラジオなど様々なメディアでニュースを解説してきた著者が、深掘りします。 ■目次 ●第1章 IT時事ニュースがますます世の中を騒がせる？ 　　01 テレビ番組におけるIT時事ニュースの扱い 　　02 「バイトテロ」事件が繰り返し起きる原因は？ 　　03 バイトテロ大炎上で閲覧数を稼ぐサイト・動画 　　04 ネット炎上参加は少数・事後対応が重要 ●第2章 個人を狙い撃ちするネット詐欺・サイバー犯罪 　　05 宅配便やアマゾン偽装のSMS＝スミッシングの特徴 　　06 不正アプリでSMS再送信・情報盗み取り 　　07 偽サイト巧妙化・ネット広告まで利用 　　08 高額通話料の国際ワン切り詐欺とは 　　09 クレジットカード不正利用が巧妙化 　　10 ウェブスキミングとクレジットマスター 　　11 クレジットカード利用の安全対策 　　12 SNSで「捨て駒」を集める闇バイト ●第3章 社会・経済に影響を与えるITトラブル・インフラ障害 　　13 「やらせレビュー」が氾濫する理由 　　14 ランサムウェアが企業・病院で被害拡大 　　15 バックアップも暗号化？ ランサム被害傾向 　　16 VPNなどの脆弱性が攻撃されて侵入被害 　　17 続発する内部不正事件の手口と背景 　　18 内部不正の動機は「給与待遇の不満」 　　19 スマホ決済で障害が多発する理由 　　20 スマホデータを捜査・裁判に使う時代 　　21 巨大災害におけるスマホ・携帯電話の障害 　　22 続発する携帯電話障害の理由 　　23 続発するクラウド・IT基盤の大規模障害 ●第4章 ビッグテックと国家が描く巨大なIT展望 　　24 世界はビッグテック＝GAFAMが支配 　　25 GAFAMの売上構成比でわかるITニュース 　　26 グローバルIT企業と国家の衝突 　　27 日本は本当にデジタル後進国なのか 　　28 コロナ対策で見えたデジタル後進国・日本の課題 　　29 デジタル庁の要・ガバメントクラウド 　　30 カード自体の安全性は高いマイナンバーカード 　　31 頻発したマイナカード関連トラブルの原因 　　32 企業のあり方を変えるDXとは 　　33 IT技術による新しい文明「Society 5.0」 　　34 野心的目標に挑戦「ムーンショット」 ●第5章 私たちの生活を大きく変えるITサービス・最新技術 　　35 スマホ料金の多様化とパターン別お勧め 　　36 スマホ動画の勝者は？ ショート動画の戦い 　　37 Web3（ウェブスリー）が夢見る新しいネット 　　38 生成AIの急速進化と基本技術 　　39 主要3社のマルチモーダルAIの特徴比較 　　40 生成AIの問題点と「使わないリスク」 ■著者プロフィール 三上洋（みかみ よう）：東京都世田谷区出身、1965年生まれ。都立戸山高校、東洋大学社会学部卒業。テレビ番組制作会社を経て、1995年からフリーライター・ITジャーナリストとして活動。文教大学情報学部非常勤講師。専門ジャンルは、セキュリティ、ネット事件、スマートフォン、ネット動画、携帯料金・クレジットカードポイント。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 電力網や物流、サプライチェーン、インターネットやSNSの流行など、現代社会は複雑に絡み合ったネットワークによって支えられていると言っても過言ではありません。このようなつながり構造を、物理学やコンピュータ科学あるいは社会学を基礎として解析していくのがネットワーク科学です。本書は複雑ネットワークの最適化に費やしてきたこれまで研究成果をできるだけ包括的に紹介しつつ、創世記からの進展も分かるように編集された貴重な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。 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。 ウェブの情報発信に必要なリテラシーを学ぶための書。

私たちは日々、XやYouTubeをはじめとするネット上の媒体を通じ、誰かが選び、排除したネット情報を視聴しています。ネット上に流れるこうしたさまざまな情報は、どのような基準で選別されているのでしょうか。SNSや動画コンテンツが情報の主戦場となった現代、タイムラインに表示されるニュース、レコメンドに流れてくる動画などを提供するプラットフォームの社会への影響力は、ますます強まっています。 本書の主題となる「コンテンツ・モデレーション」とは、オンライン上の投稿や動画を選別したり、削除・非表示にしたりするプロセスのこと。そこには政府による規制とイノベーション、企業の利益と公共性、言論の自由と社会的秩序など、複雑な価値の対立が拮抗しています。 本書では、EU・アメリカ・日本という三つの地域でそれぞれ大きく異なる「コンテンツ・モデレーション」の知られざる現状を、法規制や「言論の自由」に対する考え方の違いも含め、情報法の第一人者が、平易に解説。さらに、これからの日本がとるべき法制度について、読者の皆さんとともに考えます。ビジネスやプライベートでSNSを使う人、必携の一冊。 【目次】 第1章　プラットフォームが言論を左右する 第2章　EUの選択──「自由」か「秩序」か 第3章　アメリカの選択──言論の自由は譲れない 第4章　模索する日本──自主規制は機能するのか 第5章　日本に必要な制度とは 第6章　規制は正義を実現できるか

※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。 生成AIへの指示を理論的アプローチで解説。プロンプトエンジニアリングの基礎からChatGPTパラメータ、Azure OpenAI活用まで詳解。多様な応用への命令方法の工夫も。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プロンプトエンジニアリングの入門書です。プロンプトエンジニアリングの基本的な手法から、最後は生成AIを利用したアプリを作成する方法まで説明します。プログラマでなくても、プロンプトエンジニアリングを覚えれば生成AIを利用するだけでなく、AIを利用したアプリまで作れる、という内容です。

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

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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 ◆ベクト検索の基礎から実装までをこの1冊で学ぶ◆ 　本書はベクトル検索による検索エンジンの高速化を解説します。対象読者は検索サービスまたは検索機能を扱うエンジニア、手法の実装と評価が必要な研究者、およびそれらを志望する学生で、実用的なベクトル検索が実装できるようになることを目指します。 　前半でデータの準備から検索結果の評価までを一通り解説し、後半では各ステップの高度化・高速化について解説します。また、付録として画像のベクトル化と検索についても解説します。 ■目次 第1章 データの準備 ・1.1 ベクトル検索の流れ ・1.2 最重要のステップ：ランキング ・1.3 ランキングの機械学習 ・1.4 ランク学習データセットの現状 ・1.5 Shopping Queries Datasetの紹介 ・1.6 前処理 第2章 基本的なベクトル化 ・2.1 ベクトル化モデルの選択 ・2.2 ベクトル化モデルの例 ・2.3 Sentence TransformersのMiniLM-L6の実行 第3章 専用エンジンの紹介 ・3.1 ベクトルの最近傍探索 ・3.2 ANN検索の基本 ・3.3 ベクトル検索エンジンの選択 ・3.4 専用エンジンの例：Faiss ・3.5 キーワード検索エンジンの例：OpenSearch 第4章 検索結果の評価 ・4.1 ランキングの評価 ・4.2 nDCG ・4.3 nDCGの計算 ・4.4 ラベルがついていないドキュメントを含む場合 ・4.5 レイテンシその他の評価尺度 第5章 高度なベクトル化 ・5.1 ベクトル検索とLLMとの関係 ・5.2 BERT ・5.3 BERTの実装の例：LINEのDistilBERT ・5.4 事前学習済みモデルのベクトル検索への応用 ・5.5 ファインチューニング ・5.6 その他の有名な手法：SimCSE 第6章 高速なベクトル化 ・6.1 BERTをGPUで動かす ・6.2 LLMの量子化 ・6.3 半精度での推論 ・6.4 さらなる低精度での推論 第7章 ベクトルの圧縮と高速な計算 ・7.1 LLMの量子化とベクトルの圧縮の関係 ・7.2 ベクトルの圧縮と高速な計算の関係 ・7.3 スカラ量子化 ・7.4 スカラ量子化を考慮したファインチューニング 第8章 次元削減やハッシュによる高速化 ・8.1 次元削減 ・8.2 次元削減の例：ランダム回転 ・8.3 LSH ・8.4 FaissにおけるLSHの実装 ・8.5 OpenSearchによるLSHの実装例 ・8.6 Learning to Hash 第9章 クラスタによる高速化 251 ・9.1 IVF ・9.2 クラスタリング ・9.3 FaissにおけるIVFの実装 ・9.4 OpenSearchによるIVFの実装例 ・9.5 直積量子化 第10章 グラフによる高速化 ・10.1 グラフとANN検索との関係 ・10.2 FaissにおけるHNSWの実装 ・10.3 OpenSearchにおけるHNSWの実装 第11章 既存のモデルへのベクトル検索の統合 ・11.1 特徴量の抽出 ・11.2 既存のモデルの例：GBDT ・11.3 RRF ・11.4 ベクトル間の類似度や距離を特徴量とする 第12章 ベクトル検索への既存の特徴量の統合 ・12.1 任意の特徴量をテキストにして入力する ・12.2 実装例 ・12.3 TabTransformerの事例 付録A 画像のベクトル検索 ・A.1 Fashion-MNIST：データセットの紹介 ・A.2 CLIP：ベクトル化モデルの紹介 ・A.3 実装と評価 ・A.4 ファインチューニング ■著者プロフィール 真鍋知博LINEヤフー株式会社。京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻情報図書館学分野に配属。情報抽出と情報検索を自身のテーマとする。博士（情報学）。検索エンジンの高速化・高機能化のための研究・開発に一貫して従事している。著書『機械学習による検索ランキング改善ガイド―技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善』（共著, オライリ－・ジャパン, 2023）。

若手システムエンジニアが、予期せぬ大トラブルと出会い、自身の運命を切り開く！ 　後藤智彦、34歳主任、まじめで優秀だが不安いっぱいのシステムエンジニア（SE）。新技術の急速な進歩と変化、不確実なキャリアパス、そして自分の未来への疑問…。技術・キャリア・未来、ぜんぶ不安……。 　大手メーカー系列の中堅システムインテグレーターでSEとして働く後藤智彦。しかし彼は12年働いた会社をやめようと決心していた。後輩に抜かれる昇進レース、生成AIのような画期的な新技術の出現、SEという彼の職業の未来への信頼が揺らいだからだ。 　ある金曜日の夕方、後藤は退職願を懐に入れて上司のもとへ向かう。待ち受けていたのは、担当企業のシステムが大トラブルに見舞われたという連絡だった。上司の命で緊急対応に向かった彼はそこで、自分の運命を大きく変える男、五十嵐優一と出会う…… 　本作は、一夜に渡るシステムトラブル対応の物語を通じて、コンピューター業界で働く若手ビジネスマンが抱える様々な課題に答えます。「ChatGPT」に代表される生成AIのような急速な技術進歩にどう対応すべきか、キャリアをどのように形成するか、昇進や転職成功の秘訣は何か、「稼ぐ」にはどうするか、そしてSEやIT業界には未来があるのか…。五十嵐が語る「37の鉄則」があなたの悩みに答えます。 　キャリアや未来に悩む若手ビジネスマン、必読の書です。

推薦・細田守監督(『サマーウォーズ』『竜とそばかすの姫』) 生まれながらの身体を離れ、スキルをインストールせよ！ ロボット、バーチャルキャラクター、すべての人間がアバターとなり 一人の体験が、人類の体験になる—— 仮想空間[メタヴァース]に身体性をもたらすことで現実との融合をはかり、すべての人びとが身体と体験を共有し合う世界の実現を目指す気鋭の情報工学者の「思考」と「実践」とは。 米TIME誌「世界の発明50」に選出されるなど いま世界が注目する研究者・起業家による「テクノロジーの最前線」と「未来予測」! 目次 序章 誰か一人の体験が世界を輝かせる 第1章 感覚伝達とインターフェース ——新しいメディアの創造 第2章 BodySharing ——体験を入出力する未来のデヴァイス 第3章 サイバーとフィジカルが融合する世界 第4章 変容する脳と身体——ポストヒューマンへの解放 第5章 溶け合う心と知の変容——データ駆動社会における能動的誤配と自由意志 第6章 未来を創造する——2050年自己複製化[マルチスレッド]と死の克服 終章 未来を生み出すための物語

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 第3次AIブームが起こり、現在はAIの活用に関心が移りつつある。著者らはHAI（ヒューマンエージェントインタラクション）と呼ばれる、擬人化エージェント（ロボットやAI）と人間の相互作用を研究しており、本書ではこのHAI研究を通じてAIにココロを持たせる（持っているように思わせる）デザインとその効果をわかりやすく解説している。 　マインドインタラクションは著者の造語で、人と人工物が持つココロの間でやり取りされる情報、と定義されている。1章でマインドインタラクションを概説し、2章と3章では身近な諸問題—生活環境の不満や課題、対人関係のストレスやトラブル—などを、擬人化エージェントを使って改善・効率化する事例を述べている。 　社会科学、認知心理学、社会心理学、哲学などの幅広い知識を用いて説明しているものの、平易な本文かつ会話調の脚注を組み合わせて、一般的なビジネス書と同列で読める内容となっている。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 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。 数式なしでデータ分析が理解できる!! 　いったいデータとは何か、データ分析から何がわかるのか、何のためにデータ分析を行うのか、ということからスタートし、「仮説構築」と「仮説検証」を中心に、プロセス全体をマンガで説明します。 　これからデータ分析に取り組むたい人、現在取り組んでいるが完全に納得していない人、いまよりデータ分析を効率的に行い人に役立つ内容となっています。 プロローグ 登場人物紹介 第1章：何が問題か？（思考プロセスと因果関係 　1.1　何が問題か掴めなければデータ分析は無意味 　1.2　物事を因果関係で捉える 第2章：「問い」を探す（観察力と洞察力 　2.1　「具体」と「抽象」をマスターせよ！ 　2.2　ルールに合致しない例外を探す 　2.3　観察力と洞察力を磨く 第3章：「仮説」を立てる（演繹法と帰納法） 　3.1　どんな意思決定を下すのか？が全て 　3.2　仮説構築と仮説検証の違い 　3.3　演繹法と帰納法 第4章：「仮説」を証明する 　4.1　なぜ調査をするのか？ 　4.2　論証と実証、2つの証明 第5章：意思決定を下す 　5.1　なぜ発表（プレゼン）は失敗したのか？ 　5.2　どうすればうまくいくか エピローグ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 メタバースを形造る技術を徹底的に解説した、いまだかつてない書！ 「メタバース」は、VR・AR・MRなどの技術を駆使して、仮想空間上に設けられた環境上でさまざまな形のエンターテインメント、コミュニケーション、ビジネス（例えば、アパレル／不動産／建設／小売業／観光／広告／医療／製造業／金融など）を展開する概念で、ここ数年でバズワード化しています。 本書は、メタバースの概念が生まれてきた背景・経緯やその目指すところをはじめ、メタバースを実現するための種々の要素技術・仮想化技術やその原理・応用と魅力を取り上げて、具体的に解説した書籍です。 1章　メタバース/VRとは 　1.1　VRの歴史 　1.2　VR/AR/MRとは 　1.3　メタバースの歴史 　1.4　メタバースロードマップ 　1.5　メタバースとは 　1.6　ソーシャルVRとメタバース 　1.7　デジタルツインとメタバース 　1.8　NFTとメタバース 　1.9　アバタとメタバース 　参考文献 2章　メタバース/VRを構成する基礎技術　～感覚・提示～ 　2.1　視覚ディスプレイ 　2.2　聴覚ディスプレイ 　2.3　体性感覚ディスプレイ 　2.4　嗅覚・味覚ディスプレイ 　2.5　前庭感覚・移動感覚ディスプレイ 　2.6　感覚間相互作用 　2.7　内受容感覚・内臓感覚 　2.8　錯覚を応用した情報提示技術 　2.9　物理量と感覚量の関係 　参考文献 3章　メタバース/VRを構成する基礎技術　～計測・表現～ 　3.1　物理世界のセンシング 　3.2　情報世界のモデリングとレンダリング 　3.3ネットワーク・サーバ技術 　参考文献 4章　メタバース/VRと身体 　4.1　アバタと身体 　4.2　サイバーシックネス・VR酔い 　4.3　身体と環境の相互作用 　4.4　体験する姿勢と状態の効果 　参考文献 5章　メタバース/VRを使った産業応用 　5.1　メタバースの産業応用 　5.2　教育訓練 　5.3　デジタルツイン 　5.4　エンターテインメント 　5.5　イベント・パブリックビューイング 　5.6　バーチャルマーケット 　5.7　広告・マーケティング 　5.8　メタバースで生まれるビジネス 　5.9　その他 　参考文献 6章　メタバース/VRの今後の展望 　6.1　時空間を超えるメタバース 　6.2　意識を超えるメタバース 　6.3　橋渡しするメタバース 　6.4　基盤化するメタバース 　6.5　メタバースのUI 　6.6　メタバースの課題 　参考文献

☆「テクノロジー」が「メディア」を生み、やがて「編集」を変える 21世紀の情報社会を生き抜く積極的な防衛策は「編集」だ！ デジタル・メディア時代に「編集的思考」が必要な理由とは？ これからのメディア人（すべての人だ！）に必要な知識が凝縮。 本書では、メディア論の歴史、メディアの歴史、江戸文化からマクルーハン、 人工知能から地域デザインまで、メディアに関する言説の海を縦横無尽に泳ぎ回っていく。 ☆著者は、1990年代の初頭からデジタルの可能性に魅せられ 電通を退社、デジタル雑誌編集者、編集長として IT時代の黎明期から現在までをひた走ってきた、メディア論の専門家。 ☆特別対談を収録！ ・なかのひとよ（サザエBot） 「サザエBot」のメッセージは読む人それぞれの「心の声」である ・菅付雅信（編集者） “物欲なき世界”がもたらす未来の社会と経済 ・水口哲也（デジタル・プロデューサー） エンターテインメントとしてのVRと真価 ・水野佑（法律家、弁護士） クリエイティブ×法律×インターネット ☆本文より “ 「編集」の素材となる「情報」は新しいメディアの登場と共にその種類や範囲を増加させ拡大させていく。 編集者の仕事が本を作るためだけの仕事ではないという認識は今後ますます重要になっていくはずで、 というか、むしろ、編集者はそうした多岐に渡る「情報」を扱わざる得なくなっていくだろう。 同時に従来とは違った質を持つ「情報」が生み出され、溢れ返り、乱れ飛んでいく世界にあって、 「編集」が要請される場面は飛躍的に増大していく” “ そのとき招来される「編集」とは単なる「情報整理術」などではなく、もっと異なるレベルの、 新しい「意味生成術」であり新しい「価値生成術」である。 新種のテクノロジーは新種のメディア誕生の加速力となり、新種の「情報」を派生させる原動力となる。 「情報」がその定義を変質させていけば、当然、「編集」もその役割を変更しなければならないだろう。 「編集」を含めたあらゆる創造産業はいま、大きな転換点の只中に置かれているのである ”

●知識ゼロでもAI時代の波に乗れる！　●仕事で使えるAI活用法がこの一冊に凝縮　●「わかりやすい」「即実践」「AIがパートナーに」これからの必須スキルを網羅！　【本書のポイント】・AI初心者でもスムーズに始められる簡単解説！　・AIを使った効率的な仕事術やクリエイティブな応用法を詳しく紹介　・AIによる文章作成、画像生成、検索方法など、今すぐ使える具体例を多数掲載　・最新のAIモデル「OpenAI o1」などChatGPTの革新性を徹底解説　【AIの力でこんなことが可能に！】・数時間かかっていた文章作成が、わずか数分で完了！　・高度なデータ分析やマーケティング戦略もAIと一緒に考えられる　・あなた専用のAIアシスタントをカスタマイズして、日々の業務を劇的に効率化！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、LangGraph、Gradio、Tavily、SerpApiなどを用い、基本からマルチエージェントシステムの設計まで、開発に必要なテクニックを体系的に解説 　LLMエージェント（AIエージェント）は、ペルソナ（口調、知識、判断の方向、人柄）等を生成AIに組み込み、生きた人間の代わりに様々なことをするもので、カスタマーサービス、情報検索、分析、意思決定支援など、様々なタスクを自律的に遂行することができます。これにより、新たなサービスの創出、業務の自動化や効率化など、ビジネスに大きなインパクトをもたらすことが期待されています。 　一方で、LLMエージェントを実際のビジネスに応用するためには、技術的な理解だけでなく、システム設計や運用における様々な課題をクリアする必要があります。例えば、エージェントの能力を最大限に引き出すための対話設計、複数エージェント間の連携制御、ユーザーとのインタラクションデザインなどを設計、解説します。 第1章　LLMエージェントとは 1.1　言語モデルとは何か 1.2　LLMエージェントとは 第2章　エージェント作成のための基礎知識 2.1　OpenAI API 2.2　LangChain入門 2.3　Gradio を用いたGUI作成 第3章　エージェント 3.1　LLMに知識を与える 3.2　LLMにツールを与える 3.3　複雑なフローで推論するエージェント 3.4　記憶を持つエージェント 3.5　ペルソナのあるエージェント 第4章　マルチエージェント 4.1　マルチエージェントとは 4.2　マルチエージェントシステムの構築 4.3　マルチエージェントの活用 第5章　LLMエージェント研究の最先端 5.1　直近の研究動向 5.2　ビジネスでの利用例 補足　OpenAI API／Anthropic APIキー／Gemini APIキー／Tavily APIキー／Serp APIキー／Google Colaboratoryのシークレット機能

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 インターネットが普及し、待ったなしで求められている教育が「情報モラル」です。炎上、なりすまし、拡散、誹謗中傷など、さまざまな問題があります。この情報モラルは、一般的なモラル（倫理や道徳）を基盤として、PCやインターネットに関する「技術」と、社会のルールである「法律」を両輪として、合わせて学んでいくことがポイントです。本書は、児童生徒の身近な題材を用い、モラル、技術、法律、情報、健康をテーマとして取り上げ、「情報モラル」をわかりやすく解説し、理解できるようになっています。基本編では、モラル、技術、法律についてバランスよく解説し、情報モラルの基本な考え方がわかるようになります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 インターネットが普及し、待ったなしで求められている教育が「情報モラル」です。炎上、なりすまし、拡散、誹謗中傷など、さまざまな問題があります。この情報モラルは、一般的なモラル（倫理や道徳）を基盤として、PCやインターネットに関する「技術」と、社会のルールである「法律」を両輪として、合わせて学んでいくことがポイントです。本書は、児童生徒の身近な題材を用い、モラル、技術、法律、情報、健康をテーマとして取り上げ、「情報モラル」をわかりやすく解説し、理解できるようになっています。動画・ゲーム・ショッピング編では、YouTubeやヤフーオークション、メルカリなど、人気サービスを具体的に取り上げながら、しくみや気をつけたいこと、便利に上手に使う方法を解説します。

※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。 インターネットが普及し、待ったなしで求められている教育が「情報モラル」です。炎上、なりすまし、拡散、誹謗中傷など、さまざまな問題があります。この情報モラルは、一般的なモラル（倫理や道徳）を基盤として、PCやインターネットに関する「技術」と、社会のルールである「法律」を両輪として、合わせて学んでいくことがポイントです。本書は、児童生徒の身近な題材を用い、モラル、技術、法律、情報、健康をテーマとして取り上げ、「情報モラル」をわかりやすく解説し、理解できるようになっています。インターネット・メール・セキュリティ編では、インターネットやメールのしくみや特徴、便利なサービスや危険、セキュリティなどについて触れています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 インターネットが普及し、待ったなしで求められている教育が「情報モラル」です。炎上、なりすまし、拡散、誹謗中傷など、さまざまな問題があります。この情報モラルは、一般的なモラル（倫理や道徳）を基盤として、PCやインターネットに関する「技術」と、社会のルールである「法律」を両輪として、合わせて学んでいくことがポイントです。本書は、児童生徒の身近な題材を用い、モラル、技術、法律、情報、健康をテーマとして取り上げ、「情報モラル」をわかりやすく解説し、理解できるようになっています。スマホ編では、初めて手にしたときの設定や、使い方の注意点、無くしたときや、上手な使い方、しくみなどについてわかるようになります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 インターネットが普及し、待ったなしで求められている教育が「情報モラル」です。炎上、なりすまし、拡散、誹謗中傷など、さまざまな問題があります。この情報モラルは、一般的なモラル（倫理や道徳）を基盤として、PCやインターネットに関する「技術」と、社会のルールである「法律」を両輪として、合わせて学んでいくことがポイントです。本書は、児童生徒の身近な題材を用い、モラル、技術、法律、情報、健康をテーマとして取り上げ、「情報モラル」をわかりやすく解説し、理解できるようになっています。SNS編では、LINEやTwitterなどの人気サービスを具体的に取り上げながら、便利に上手に使う方法を解説します。

最も身近な仕事のツールであるExcel。ついつい，こんな使い方をしていないでしょうか？「取引先とExcelファイルをメールでやりとり」「データを月別にファイルやシートに分けている」「Excel方眼紙を愛用」「Excelで紙の資料や伝票を再現してしまうことがある」「プリントアウトのことを考えて，どう罫線を引けばよいか迷ってしまう」「クイックアクセスツールバーをクリックして操作している」「消費税の計算でROUNDDOWN関数を使っている」……。「これはやったほうがいいよ」「こうすると速いよ」と教えてもらうことはあっても，「Excelでこれをやるのはダメ」とは，なかなか指導してもらえないものです。本書は，まわりは教えてくれないけれど，ついついやってしまいがちで，仕事のパフォーマンスにブレーキをかけているExcelの“やってはいけない”を幅広く集めました。心得から始まって，ファイル，見た目，データ入力，操作，数式・関数，集計と，幅広く網羅。“やってはいけない”をキレイに一掃すれば，明日からのExcel仕事がぐっとよくなります。

■その仕事、ChatGPTに任せて時短しませんか？ 　本書は便利さにハマって「ChatGPT」を500時間以上使い込んだ著者が、仕事に本当に役立ち、時短につながるChatGPTと画像生成AIの使いこなし術を基本から応用まで指南します。ChatGPTだけでなく、画像生成AIについてもとても簡単で、ビジネスにすぐ使えるテクニックを解説しています。 　「AIは難しそうで……」と、躊躇してきた人にこそ、この本をお薦めします。リスクを避ける心得や使いこなしのコツ、セットアップなど初歩の初歩から丁寧に説明しています。 ■面倒な顧客への謝罪メール、商談相手に送る英文の催促メール、営業日報や出張報告、社内会議の資料作り……。面倒な仕事はぜんぶ、ChatGPTに任せましょう 　目的別に整理して、使いこなし術を２３の基本技と１２の応用技に絞り込みました。課題のリストアップ、資料の要約、文章の添削、メールの代筆、日報や報告書の作成、エクセルの上手な使い方を探す方法などなど、すべてをChatGPTで自動化する方法を解説します。 　無数のプロンプトを羅列するのではなく、なぜそのプロンプトになるのか、どう考えて作ったのか、作り方から丁寧に説明しました。真似してやってみて納得し、ご自分でその技を応用していくことができます。 　使わない理由を探すことはやめて、まずは使ってみましょう。本書では、すぐにビジネスで使えるプロンプトをたくさん紹介しています。まずは、まねして入力するところからチャレンジしてください。

※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。 「やりたい！ができる」シリーズは、生成AIを使って「やりたいことを叶える」ための指南書です。 生成AIを仕事や生活にもっと活用したい、生成AIでアプリ開発やイラスト制作にチャレンジしたい、そんな「やりたい」を実現するための方法を、その道の第一人者に教えてもらいます。 Officeツールの使い方をわかりやすく解説するYouTubeチャンネル（登録者数45.6万人）やオンライン講座で人気の「ユースフル（長内 孝平氏）」を著者に迎え、Copilotの基本から実践までを、初心者の視点に立って丁寧に解説します。 無料で使えるCopilot（MicrosoftのAIチャット）を中心に、Copilotを業務に取り入れて“やりたいことができる”状態に変えていくための会話術と活用ノウハウを紹介。 メール作成や情報整理、資料の要約、アイデア出しの壁打ちなど、日々の業務をスムーズにする具体的な使い方を、対話形式で楽しく学べます。 セキュリティ設定や情報漏えいリスクへの対処法といった、業務で安心して使うためのAIリテラシーも、専門知識がなくても理解できるよう丁寧に解説。 無料版と有料版の違いにも触れながら、Copilotを正しく、安全に使いこなすための知識が身につきます。 Copilotの導入を検討している方はもちろん、生成AIをこれから活用したいビジネスパーソンにも最適な一冊です。

話し相手になる機械、心を持った人工物。その登場を人類は古代から絶えることなく渇望してきました。 コンピュータと人工知能の技術が進むにつれ、それらはいよいよ現実になるかと人々を熱狂させています。 しかし、これまでのところ人工知能の研究は、心を持ち人間と交流できる存在を生み出せてはいません。 本書は、99年に「人工無脳は考える」という考察サイトを立ち上げ、以来17年に亘りユーザーと雑談するという複雑な精神活動を極めて単純なアルゴリズムで実現しようとする“人工無脳”の研究に取り組んできた著者による、科学・非科学の壁に囚われることなく想像力豊かに、人とコンピュータとの会話について考察する書籍です。 本書では、簡単なPerlプログラミングを習得した読者を対象に、人工無脳の歴史と日本語の人工無脳で代表的な辞書型人工無脳とログ型人工無脳のアルゴリズムを分かりやすく説明した後、どのようにして人工無脳の会話の質を高めるかを、実際に人工無能を改良しながら検証していきます。最終章では行動心理学を最初の足がかりとして、初期の仏教や潜在意識の世界に踏み込み、心のメカニズムについて述べた知見を紹介。それらを人工無脳的に解釈し、システムを考えた最初のステップも紹介します。

※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。 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。 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。 データサイエンスの重要性が叫ばれるなか、その教育への期待が産官学で高まっている。高校ではすでに統計学が必修となり、大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった。 本書では、データサイエンスの要であるデータリテラシー（データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力）の総合的解説を試みており、初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。 これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々、データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々、どちらの要望にも応える充実の教科書となっている。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。 従来のコンピュータシステムの視点から量子コンピュータシステムをとらえた他に例をみない解説書．実用化に向けて急速に進化する量子コンピュータシステムの全容と課題がわかる． 　本書は，従来のコンピュータシステムの視点から量子コンピュータシステムをとらえた，他に例をみない解説書です．本書の著者の1人のFrederic T. Chong氏は，コンピュータアーキテクチャの世界的な研究者でありながら，いち早く量子コンピュータシステムの研究に取り組み，多くの先駆的な成果を上げており，その知見を活かして，現在のノイズのある量子コンピュータシステムの全容と課題を本書にコンパクトにまとめています． 　また，多種多様な観点より参考文献が豊富にあげられており，本書で量子コンピュータの現在の全体像を押さえ，必要に応じて参考文献を頼りに深掘りしていくことで，これからの量子コンピュータの研究開発者に求められる素養が身につけることができます． 　黎明期とはいえ，量子コンピュータは実用化に向けて急速に進化しており，これから量子コンピュータにかかわる研究者，技術者，学生にとってエキサイティングな時代が到来することは間違いありません．従来のコンピュータがたどった経緯を振り返れば，量子コンピュータの黎明期にあたるいまこそ，その基礎固めに最適な時期といえます．ぜひ本書を一読してみてください． 第I部　量子コンピュータの基礎 第1章　量子計算の起源と現在 第2章　量子計算と古典計算 第3章　量子アルゴリズムとアプリケーション 第II部　量子コンピュータシステム 第4章　量子コンピュータシステムの最適化 第5章　量子プログラミング言語 第6章　量子回路の合成とコンパイル 第7章　マイクロアーキテクチャとパルスコンパイル 第8章　ノイズ緩和と誤り訂正 第9章　量子計算の古典シミュレーション 第10章　量子コンピュータシステムのこれから

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 量子コンピュータの根底にある考え方を、計算機科学の立場から平易に解説。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。 本書は量子ウォークを用いる探索問題について、基礎的事項から具体的計算まで丁寧に解説する。 量子ウォークとは確率論におけるランダムウォークの量子版である．従来のランダムウォークでは見られない特異な挙動を示すことから、最先端の研究対象として注目を集めている。また、その探索アルゴリズムは、量子コンピュータにも応用可能とされ大変注目されている．量子系の計算科学に関心のある多分野の読者必携の書である。

※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。 ◆AIエージェントのしくみから導入・運用の基礎知識までが60分で身につく◆ 　AIエージェントは、いま世界中で急速に注目を集めている新しい人工知能技術。従来の対話型AIやRPAを超え、多彩なツールやAPIを連携しながら自律的にタスクを遂行する「行動するAI」の可能性は、産業界の構造に変革をもたらすだけでなく、私たちの働き方そのものにも影響を与え始めています。本書では、AIエージェントの基本概念から応用、導入プロセス、そして今後の可能性までを体系的に整理し、これから実務に活かしたいと考えるビジネスパーソンに向けて、実践的かつ現実的な視点から解説します。併せて、設計の複雑さ、信頼性の担保、社内運用の難しさなど、導入されはじめたばかりのAIエージェントの課題やリスクについても言及します。 ■こんな方におすすめ ・本格的な導入前にAIエージェントのきほんの「き」について知りたいビジネスパーソン ・自社の事業領域や業界、自身の仕事への影響と未来について知りたい人 ・AIモデルの活用先として有望な業界やAI産業の動向について知りたい投資家 ■目次 Part1 自ら動き出すAIの時代 AIエージェントとは Part2 自律する知能の設計図 AIエージェントの仕組み Part3 AI進化のロードマップ AIエージェントの発展段階とレベル定義 Part4 AIが変える仕事の現場 領域別にみるAIエージェント活用事例 Part5 安全と成長のマネジメント AIエージェント導入・設計・運用の実践 Part6 AIと歩む新しい世界 AIエージェントと共創する未来 ■著者プロフィール 上田雄登（うえだ・ゆうと）：東京大学工学部卒業、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻修了（松尾豊研究室）。2016年株式会社YCP Japan入社後、経営コンサルティングおよびAIコンサルティング業務に従事。2021年より松尾研究所経営企画部門にて事業改善や中期経営計画策定を担当。2023年6月、生成AIの導入支援およびコンサルティングを手がける株式会社GenerativeXを共同創業し取締役CAIOに就任。国内外大手企業向けの生成AIを活用した業務改革、AIエージェント開発、経営戦略立案を専門とする。著書に「ビジネスに魔法をかける 生成AI導入大全」（KADOKAWA）、「60分でわかる！ 生成AI　ビジネス活用最前線」（技術評論社）などがある。

最新ITキーワード解説書として大人気の「60分でわかる」シリーズ，機械学習とディープラーニングの解説書です。機械学習は難解な技術と思われがちですが，今やすべてのビジネスの効率化に理解が欠かせません。本書ではその基礎から最新知識までを幅広く解説します。機械学習の歴史や活用事例をはじめ，機械学習を支える技術，中小企業や個人でも実現できるビジネス活用のヒントなどを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機械学習のすべてが，この一冊でわかります！

金融分野でのITの活用が進み，FinTech（フィンテック）という名称で話題を読んでいます。本書は，FinTechの基礎知識から，具体的なサービス，スタートアップ企業，FinTechを支える最新ITのしくみ，さらには企業での導入や家庭での活用方法までを1冊にパッケージ。これ1冊で，FinTechの全貌がわかります！

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！

本書は、AMDの最新APUであるRyzen AI MAX+ 395を搭載したミニPCを使い、Ubuntu環境でROCmを構築してローカルAIを動かすための実践ガイドです。NVIDIA GPUが主流の現代において、AMD環境でのAI開発は情報が少なく、多くのユーザーが導入に苦労しています。本書では、著者が実際に行った試行錯誤をもとに、ROCm 7.2のインストールから最新の7.2.1へのアップグレード、そしてllama.cppやWhisperXといった主要ツールの動作手順をステップバイステップで詳細に解説します。さらに、最新のGemma 4によるマルチモーダル推論や、話題の1-bit量子化LLM「Bonsai」の実行テストなど、一歩踏み込んだ応用例も網羅しています。AMD GPUのポテンシャルを最大限に引き出し、自分だけの強力なローカルAI環境を構築したいエンジニアにとって、必携の一冊と言えるでしょう。

※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。 実際のプログラムの腕を研きながら人間の「知」を体験的に考察するために一助となる一冊。