情報科学の検索結果
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やりたい!ができる Copilot 本格活用
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「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。 -
やりたい!ができる 生成AIでアプリづくり 仕事&日常がもっとラクになる
※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。 「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。 本書では、『新たなAI活用を作る』AIディレクターであり大人気YouTuberでもあるKEITOさんと一緒に、生成AIに指示を出しながらアプリを作っていく様子を紙上で再現。ちょっとしたコツや難しいポイントもじっくり掘り下げながら丁寧に解説しているので、プログラミングなどの専門知識がなくても楽しくアプリづくりを実現できます。 【本書で作るアプリ】自分専用のAIチャットボット、SNS画像生成アプリ、音声日記アプリ、リスキリングに役立つ英単語クイズアプリなど 【使用AIツール】カスタムGPT、Claudeアーティファクト、Dify、boltなど -
夢みるプログラム ~人工無脳・チャットボットで考察する会話と心のアルゴリズム~
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。 -
要求工学概論
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 -
よくわかるデータリテラシー データサイエンスの基本
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。 -
よくわかるパーソナルデータの教科書
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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 -
React Native+Expoではじめるスマホアプリ開発
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 -
量子コンピュータシステム ―ノイズあり量子デバイスの研究開発―
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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 -
量子コンピュータの頭の中――計算しながら理解する量子アルゴリズムの世界
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 -
量子探索 量子ウォークが拓く最先端アルゴリズム
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。 -
わかりやすい ディジタル情報理論 (改訂2版)
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 理工系・文系を問わず非常にわかりやすい情報理論、符号理論の教科書 著者の長年の講義経験をもとに練り上げた情報理論・符号理論の教科書です。 大学1年生が読むことを念頭に、難解な内容となることを避け、高卒程度の数学を用いて、情報理論を解説しています。演習問題も数多く掲載しています。 改訂2版では、符号理論に関する解説をより追加、現行の大学・高専のカリキュラムにより即した内容とするほか、現在の視点からみて適切なアップデートをしています。 1章 2進数の基礎 2章 確率論の基礎知識 3章 情報量とエントロピー 4章 情報源と通信路 5章 符号化 6章 暗号による通信と情報セキュリティ -
わかりやすいパターン認識(第2版)
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 パターン認識の決定版教科書、待望の改訂2版! 本書は1998年刊行の『わかりやすいパターン認識』の改訂版です。パターン認識を初めて学ぶ読者をおもな対象として、扱うテーマを基本的な項目にしぼり、それらを重点的かつ詳細に解説しました。 改訂にあたっては、具体例・実験例をもっと増やしてほしいという初版に与えられた要望に答え、補足・実験例、演習問題を加えました。演習問題の詳細な解答はオーム社のホームページに掲載されています。初版発行から20年の間に開発・提案された新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させ、より使いやすい書籍となるように改訂いたしました。 第1章 パターン認識とは 第2章 学習と識別関数 第3章 誤差評価に基づく学習 第4章 識別部の設計 第5章 特徴の評価とベイズ誤り確率 第6章 特徴空間の変換 第7章 部分空間法 第8章 学習アルゴリズムの一般化 第9章 学習アルゴリズムとベイズ決定則 -
わけがわかる機械学習 ─現実の問題を解くために、しくみを理解する
※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。 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。 -
Claude Coworkではじめるシゴト自動化入門
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AIの活用は「対話」から、仕事を自律的にこなす「エージェント」へ急速にシフトしています。本書は、PC操作を自動化するAI「Claude Cowork」の活用法をわかりやすく体系化した解説書です。ファイルを直接編集・整理する基本操作から、Webでの情報収集、Word・Excel・PowerPointによる資料作成、SlackやGmail、カレンダーとの連携まで網羅。プログラミング知識がない非エンジニアでも、ルーチン作業を自動化し、自分専属の「AI部下」を育てて業務効率を劇的に高められます。