※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！ 　様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。 　そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。 第I部 多変量解析の基礎 第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理 第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング 第II部 量的変数の説明・予測 第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析 第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析 第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル 第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析 第III部 心理尺度の分析 第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析 第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析 第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析 第IV部 質的変数の説明・予測 第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル 第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析 第V部 個体と変数の分類 第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析 第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析 第VI部 多変量解析を使いこなす 第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画 第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！】 　本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。 　第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク（深層学習）の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。

※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。 Amazon社のAlexaやマツコロイドなど、人との対話を通して仕事をこなすコンピュータ内蔵システムやロボットが活躍している。 　私たちが日常使う言語（自然言語）を、AIを用いてコンピュータに組み込むための技術「自然言語処理」を集めた本シリーズの第5巻『対話システムの作り方』では、様々な実例を通して対話システムを体系的に紹介していく。マツコロイドの制作にも関わった著者が、対話というものの本質から目的に沿った対話システムの作り方まで、幅広く解説する。対話システムの導入書！

※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。 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。 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。 深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

※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。 本書は、ＩＴの本質を分析し、これからのブロードバンド社会にむけた技術開発の方向を明らかにすることを目的とする。

※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。 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。 CNNとViTによる画像認識を本格的に学ぶために！ 本書は、深層学習（ディープラーニング）に基づく2つの技術、畳込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformer（ViT）を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説するものです。 画像認識技術は、顔認証や異常検知など、現代社会に欠かせない技術として広く応用されており、研究開発も盛んに行われています。本書では、確かな理解のもとに画像認識技術の研究開発が可能となるよう、前半において理論的な基盤（深層学習の基本事項、畳込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT））を、紙数を割いてわかりやすく解説していきます。また後半では、画像認識の基本的手法である物体検出と領域分割、学習データの大規模化に欠かせない自己教師あり学習を実例とともに解説し、最終章では今後ますます重要になると見込まれるVision and Languageのマルチモーダル処理を詳細に扱います。 全体を通して、擬似コードなどでアルゴリズムを把握できるようにしたほか、Python（PyTorch）のサンプルコードも用意し、読者自身が手を動かして画像認識を実践することができるようにしました。 第1章　画像認識の概要 第2章　深層学習の基礎 第3章　畳込みニューラルネットワーク 第4章　Vision Transformer（ViT） 第5章　物体検出 第6章　領域分割 第7章　自己教師あり学習 第8章　画像と自然言語

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書はFOSE主催ワークショップの予稿集（2023年度）。ソフトウェア工学研究の活性化に寄与する情報がまとめられています。

※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。 ※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研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説 　本書は，ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説した書籍です． 　ゲームAI研究は従来より，AIの社会実装における重要な示唆を与えるものとして大きな役割を果たしてきました．特に近年，深層学習の登場により注目を集める分野になっています．しかし，すべての情報を得られない不完全情報ゲームや実環境の外乱が結果を大きく左右するスポーツ等の不確定ゲーム，コミュニケーションがゲームの勝敗に大きな影響を与えるコミュニケーションゲームなど，まだまだ多くのゲームで人間を超えるゲームAIをつくることが困難な分野もあります．さらに，AlphaGoZeroが人間のプロを超越したとされる完全情報ゲームの囲碁でも，囲碁AIが陥ってしまう穴が見つかっています． 　また，人間を超越したゲームAIが人間と共存するために求められる人間らしさや楽しさの理解，これからのデジタルゲームに求められるゲームデザインとゲームAI，ゲーム体験の評価手法および人間の認知機能の理解なども課題として残されています． 　本書は，これまでのゲームAI研究の理解の上に，これからゲームAI研究をする人にとってヒントとなるエッセンスの詰まった必読書です． CHAPTER 1　ゲームと知能研究 1.1　知能研究におけるゲーム 1.2　ゲーム研究のメインストリーム 1.3　ゲーム研究の残された課題 CHAPTER 2　不完全情報ゲーム 2.1　CFR 2.2　ガイスター 2.3　大貧民 2.4　ポーカー 2.5　不完全情報ゲームのゲームAIの可能性 CHAPTER 3　不確定ゲーム 3.1　バックギャモン 3.2　バックギャモンのゲームAI 3.3　ゲームAIの評価の可視化 CHAPTER 4　コミュニケーションゲーム 4.1　ゲームにおける社会的相互作用 4.2　Hanabi 4.3　人　狼 CHAPTER 5　実環境のゲーム 5.1　カーリング 5.2　測定データの処理 5.3　研究事例 5.4　実環境で人間プレイヤを支援する技術 5.5　実戦運用と課題 5.6　ミニ四駆AI 5.7　ミニ四駆AIの技術と課題 CHAPTER 6　ゲームデザイン 6.1　ゲームにおけるゴール 6.2　ルール設定 6.3　ゲームデザインの表現 6.4　レベルデザイン 6.5　難易度の調整 CHAPTER 7　メタAIとプロシージャル コンテンツ ジェネレーション 7.1　メタAI，PCG，機械学習 7.2　メタAIとは 7.3　アルゴリズムによるPCG 7.4　機械学習を用いたPCG 7.5　学習を含んだMCS-AI動的連携モデル CHAPTER 8　人間らしさと楽しさの演出 8.1　人間らしさのさまざまな側面 8.2　ゲームの要素とAI技術 8.3　ゲームAIに求められる人間らしさ 8.4　人間プレイヤの人間らしさ 8.5　人間らしさの実装方法 8.6　人間プレイヤの感じ方のモデリング 8.7　実例（FPS，スーパーマリオブラザーズ，囲碁，不確定ゲーム） CHAPTER 9　ゲーム体験の評価 9.1　AlphaZero以後のゲームAI研究 9.2　主観的事項の評価・計測手法 9.3　楽しさの評価 9.4　今後の課題 CHAPTER 10　人間の認知機能とスキルアップの原理 10.1　スキルアップの原理 10.2　熟達にともなう潜在化と自動化 10.3　熟達者の認知特性の実例 10.4　熟達者の脳 CHAPTER 11　認知研究とAIの人間への影響 11.1　ゲームと認知研究 11.2　ゲームの認知科学的研究 11.3　生体データの計測と解析 11.4　ゲームによる学習支援 11.5　人間を超えるゲームAIの反響 11.6　将棋界に起こった変化と邂逅 11.7　囲碁AIが囲碁界に与えた影響 11.8　eスポーツとゲームAI 11.9　人間の知を超えたゲームAIとその応用

※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。 ※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。 NFTを仕組みとコードで知り尽くす！ 　NFTは、ブロックチェーン技術における最大のトレンドです。唯一無二のデジタルトークンとして、アートはもちろん、メタバースの不動産、チケット機能など、様々な応用があります。本書は、NFTについて基礎から応用まで深く学べる、実践的なガイドです。暗号通貨の歴史やブロックチェーンの基本概念、そしてスマートコントラクト設計やデプロイ方法など、理論と実践の双方を広くカバーします。すぐにデプロイできる多数のサンプルも紹介、NFTやDeFiの開発に興味ある方は必読の一冊です。この本を手に取って、NFTの深い世界に飛び込んでみてください！ はじめに 第1章　NFTの全体像 　1.1 NFTとは 　1.2 NFTが誕生するまで 　1.3 NFTの様々な事例 　1.4 Fungibility?代替可能性とは 　1.5 ブロックチェーンとNFT 　1.6 NFTのエコシステム 第2章　NFTを体験する 　2.1 ウォレットの準備 　2.2 ETHの購入と出庫 　2.3 NFTの購入 　2.4 NFTの発行と販売. 第3章　NFTを支える技術 　3.1 ブロックチェーンの設計思想と仕組み 　3.2 BitcoinとEthereum 　3.3 ブロックチェーンノードとNode as a Service 　3.4 メインネットとテストネット 　3.5 ブロックチェーンエクスプローラ 　3.6 スマートコントラクト 　3.7 Ethereum上のスマートコントラクト 　3.8 コンテンツのホスティング 　3.9 Dappsフロントエンドとweb3.js 第4章　最初のトークン：Hello NFT 　4.1 事前準備 　4.2 NFTコードの作成 　4.3 ローカル環境でのテスト 　4.4 パブリックブロックチェーンへのデプロイ 　4.5 フロントエンドの実行 　4.6 コントラクトコードのアップロード 第5章　スマートコントラクト開発に役立つ知識 　5.1 Solidity言語について 　5.2 Ownableによる管理用の関数の実装 　5.3 アップグレード可能なコントラクト 　5.4 ガスの節約 　5.5 パブリックブロックチェーンへのデプロイ 　5.6 テストの記述 　5.7 TypeScriptを用いた開発 第6章　NFTの規格ERC-721について 　6.1 実装すべき関数 　6.2 2種類の移転関数 　6.3 2種類の委任 　6.4 実装すべきイベント1 　6.5 トークンのメタデータについて 　6.6 トークンを列挙できるようにするERC721Enumerable 　6.7 発展的な内容 第7章　IPFS上のアートNFT 　7.1 IPFSについて 　7.2 Pinataへのアップロード 　7.3 コントラクトの作成 　7.4 トークンの発行 　7.5 NFT売買サービスでの確認 第8章　チケットトークンの実装 　8.1 設計について 　8.2 チケットコントラクトの開発 　8.3 フロントエンドの開発 　8.4 バックエンドの開発 　8.5 動作の確認 　8.6 発展的な検討事項 第9章　ジェネラティブNFTの実装 　9.1 設計について 　9.2 コントラクトの開発 　9.3 メタデータ生成ロジックとバックエンドの準備 　9.4 フロントエンドの準備 　9.5 動作の確認 　9.6 テストネットでの実験 付録 索引

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。 ※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。 医用画像におけるディープラーニング（Deep Learning）をまとめた本格的なシリーズ 　初版（2019年7月発行）以降の変更点を取り込んだ最新版！ 　医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。 ・TensorFlow+Kerasで行う ・Anaconda上で環境構築する ・データはだれでも入手できるデータを使う を基本的な方針としてまとめました。 　少しでもプログラミングができれば、だれでも読み込める内容になっています。 Chapter 1　環境構築 Chapter 2　データの準備／前処理 Chapter 3　Shallow network の利用 Chapter 4　畳み込みニューラルネットワークの利用 Chapter 5　画像の領域分割（ U-Net） Chapter 6　動画像のシーン分割と分類 Chapter 7　画像のノイズ除去 Chapter 8　画像の超解像 Chapter 9　画像の特徴抽出 Chapter 10　画像の変換や生成 Chapter 11　評価方法

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。 GAN（Generative Adversarial Networks）：敵対的生成ネットワークは機械学習技術の一種で、2つの分離したニューラルネットワークを使い実物と区別が付かないほどリアルな画像を生成することを可能とします。 本書はGAN：敵対的生成ネットワークを学びたい方のために入門から実装まで、理論を交えつつ解説していきます。本書全体を通じてJupyter Notebookを使い、実装はPython、Kerasで行っていきます。 機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングについてある程度の経験がある方を主な対象読者としており、数学に関しては最小限のものに絞って解説します。 本書の目的は、GANが達成してきたことを理解するための知識と道具を提供し、そこから新しい応用を見つけ作り出す力をつけていただくことです。GANは多くの可能性に満ちていますから、意欲的な方々であれば学術界・実世界に大きなインパクトを与えられることでしょう。 Part 1 GANと生成モデル入門 Part 2 GANの発展的な話題 Part 3 ここからどこへ進むべきか

※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。 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。 ※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でデータサイエンスの理論と実践を学ぶ 　データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野です。近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。 　本書は、データサイエンスの基礎となる統計分析からパターン認識（機械学習）、時系列データ分析、深層学習などを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです． 　データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。 　Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。 　第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系（AutoEncoder、GAN）などの近年重要視されるテーマを取り上げました。 1章　はじめに 2章　データの扱いと可視化 3章　確率の基礎 4章　統計の基礎 5章　回帰分析 6章　パターン認識 7章　時系列データ分析 8章　深層学習の基礎 9章　深層学習による画像処理 10章　深層学習による自然言語処理 11章　生成系深層学習 12章　深層強化学習 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。 情報セキュリティ技術を競うコンテスト：CTF（Capture the Flag）について技術的な背景の解説を通し実践的に学んでいく一冊です。現代CTFにおいて主流である4ジャンルを解説します。 ・Web(Webアプリケーションへの攻撃) ・Crypto(暗号解読) ・Reversing(バイナリ解析) ・Pwnable(低級プログラムの掌握) 各Part冒頭には必要な基礎知識の説明を用意、幅広くかつ丁寧に解説しますので現代CTFの傾向が理解できるとともに、競技を楽しむための足腰を鍛えることができます。 「問題をどのような目線で分析するか」「どのような時に、どの解法を検討するか」といった問題と向き合う際の思考法への言及にも注目してみてください。 情報セキュリティの技を磨く足掛かりに。 CTFに臨むための技術を理論と実践で身に付けよう Part 1 準備 1章 CTF入門 2章 実習環境の準備 3章 問題環境の構築 4章 Python入門 Part 2 Web 5章 WebセキュリティとCTF 6章 Webの基礎知識 7章 ディレクトリトラバーサル 8章 XSS 9章 SQLインジェクション 10章 SSTI 11章 SSRF 12章 XXE Part 3 Crypto 13章 暗号について 14章 環境構築 15章 ハッシュ関数 16章 共通鍵暗号 17章 初等整数論 18章 RSA暗号 19章 ElGamal暗号 20章 その他の公開鍵暗号 21章 乱数 22章 練習問題 Part 4 Reversing 23章 Reversingを始める前に 24章 アセンブリ言語 25章 アセンブリを読んでみよう 26章 静的解析に触れてみよう 27章 動的解析を組み合わせよう 28章 より発展的な話題 29章 実践問題の解答 Part 5 Pwnable 30章 導入 31章 シェルコード 32章 スタックベースエクスプロイト 33章 共有ライブラリと関数呼び出し 34章 ヒープベースエクスプロイト 35章 仕様に起因する脆弱性 36章 実践問題の解法 付録A ASCIIコード 付録B Linuxシステムコール（x86_64） 付録C 主要な定数値一覧

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

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。 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。 ロボットが“巧みさ”を手に入れるには？ 冗長自由度系の不良設定性から“巧みさ”の力学的原理に迫る 人が日常的に何気なく行っている、目標物に向けて手を伸ばしたり、物を掴んだりするような巧みな動作。 それを多関節・多自由度なロボットで実現するには、その動作を生み出す「プログラム(計算式)」を用意しなければなりません。そして、そのプログラムを記述する時に、逆運動学の不良設定性が問題となります。 この問題をいかに解消するか? それがロボットで「巧みさ」を実現するための鍵となります。 本書では、ロボットが自然にこの問題を解消するための、数学的道筋に言及し、「巧みさ」の源泉を探ります。 本書は『"巧みさ"とロボットの力学』（2008年5月刊行）をプレミアムブックス版として復刊したものです。内容は変更されていませんので、ご了承ください。

※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。 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。 民事裁判におけるIT化法案（「民事訴訟法等の一部を改正する法律」）が成立したことをきっかけに、IT技術および人工知能技術の導入が急速に発展してきている。 本書ではまず第1部で「人工知能と法」分野の歴史、次に法律における推論についての基礎的な知識を説明する。第2部では法律への具体的な人工知能の技術の詳細について紹介を行っている。現在の法学に対する人工知能の到達点と、今後の日本の社会像が見えてくる充実の一冊。

※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。 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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 本書はFOSE主催ワークショップの予稿集（2022年度）。ソフトウェア工学研究の活性化に寄与する情報がまとめられています。

※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。 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。 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）。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 コンピュータ理論の古典に学ぶ！ 本シリーズは，「コンピュータ理論の起源」を当時の原典に探る試みとして，現在もコンピュータ理論の古典と呼ばれる，チューリングとフォン・ノイマンの論文を紹介する。 第1巻である本書には，チューリングのコンピュータに関わる重要な論文4編の完訳と，それぞれの論文に対し，内容を的確に理解するための時代背景を含めた詳細な解説が収められている。 コンピュータ理論に興味のある読者はもちろん，コンピュータに携わ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。 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。 思考や記憶など，脳の活動を担うニューロンの状態変化を情報処理システムと捉える新しい計算方式「カオスニューラルネットワーク・モデル」を解説。この計算方式では「アルゴリズムによる計算」ではなく，ダイナミクス—多数素子による超並列処理—により計算を行う。従来のコンピュータが“苦手”としている最適化問題などを解かせることで，その有用性や可能性を論じる。先進的な計算機科学に興味を持つ学生，研究者が対象。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、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。 可逆計算には、どの時点の状態をとっても直前の時刻の状態を唯一に決められるという性質がある。 ファインマンがその方向性を論じて以来、本格的な研究が始まった。量子コンピュータとも大変親和性があり、計算システムの全く新しい概念を提供する。 読者は、学生・研究者。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。 本巻は、DNAナノエンジニアリングについて、基礎から最先端の研究までを解説。読者は、情報科学、材料科学、生命科学、システム工学等の学生・研究者である。

※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。 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。 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。 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。

あらゆるデータの収集・検索・分析・可視化ができる データ分析プラットフォーム×機械学習を目的別に徹底解説 本書は、Splunkを使ったデータ分析の解説書です。 効率的な前処理から機械学習までを扱い、 Splunk上で機械学習を実現するMLTKを丁寧に解説しています。 各章は機械学習の概念に始まり、データ分析をする上で必要な基礎知識、 Splunkを用いたデータの可視化、データ加工方法の紹介から 実際にサンプルケースを用いた分析とその解説で構成されています。 Splunkを用いてデータ分析・機械学習に取り組みたい人には必読の1冊です。 【こんな方にお勧めします】 ・Splunkを使っているが、SPLの書き方に困っている方 ・Splunkでの効果的なデータの可視化の方法を知りたい方 ・Splunkでの機械学習の方法を知りたい方 【目次】 第1章　Splunkについて 第2章　機械学習の流れ 第3章　Splunk・MLTKによる機械学習 第4章　Splunkへデータ登録するまでの基本的な手続き 第5章　特徴量を生成するための前処理と手法 第6章　Splunkによる特徴量評価 第7章　機械学習の実演 ※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。 変化し、長期運用するシステムの信頼性を確保する！　本書は、現代社会において、変化しつつ長期的に運用される巨大で複雑な複合システムに対し、いかにしてその不具合を減らし、重大事故を防ぎ、信頼性を保ちつつ運用を継続していくかについて体系的に議論した初めての技術書である。機能や構造、その境界が変化するシステムは通常「オープンシステム」と呼ばれる。我々はこのための技術体系を「オープンシステムのためのディペンダビリティ工学」、英文で“Dependability Engineering for Open Systems”、その略称をDEOS（デオス）と呼んでいる。システム開発・保守・運用に従事する技術者、研究者に必携の書である。

※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。 コンピュータ発展史に語り継がれる人物と技術的遺産を集約！ 本書は、情報処理学会60周年記念事業の一環として企画された。第1部『情報処理技術遺産』と第二部『オーラルヒストリー』の2部構成となっている。 第1部では、コンピュータ技術の発展の歴史を示す具体的事物・資料であることを認定する『情報処理技術遺産』において、2008年〜2019年間に認定された各遺産の情報108件、分散コンピュータ博物館10件を収載している。 第2部では、日本の情報処理技術に多大な影響を与えたパイオニアたち23名を紹介する連載記事「古機巡礼/二進伝心：オーラルヒストリー」を再編している。 本書は、我が国のコンピュータ関連の歴史を紐解く上でも重要なレガシーとして位置づけられる。情報処理分野に携わる方々にとって手元に置いておくべき、高価値な一冊。

※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。 緊急事態は情報が「カギ」になる！ 3.11の東日本大震災時に経験したように、緊急事態（災害時）には日常とはまったく違う情報システムが必要となる。それは、いわゆる情報系だけではなく、人的リソース、行政活動、ボランティアなど様々なことが複合的に絡み合う形で動的に変化しながら形成されていく。 本書は、米国を中心にこれらについて研究された成果が整理されてまとめられている数少ない邦訳書である。実践的なケーススタディが多数盛り込まれており、我国の今後の取組みへ向けての貴重な指針となろう。

※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。 原著は中国の数多くの大学や高専で使われている機械学習の標準教科書にして、2016年の刊行以来2020年11月までの発行数が54万部を超えるベストセラー書籍。 　本書は大まかに基礎，具体的手法、先進的理論からなり、少ない数学的知識で読めて各章が短いという教科書的配慮がなされている。「スイカを切らずにその良し悪しを機械学習でどう判断するか？」が本書の骨子になっており、書影に描かれたスイカは本書のトレードマークとなっている。 　中国はいかにして機械学習の分野をリードするに至ったか、そのエッセンスを紐解く一冊。

※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。 ビジネスパーソン必見! データ分析に不可欠なAIスキルを最短で習得できる！ 本書は機械学習を実際のビジネスシーンに適用してデータ分析を行うための実践書である。機械学習そのものの解説というよりは、データ分析に不可欠な機械学習の手法を駆使してビジネスを予測的に改善する手法を解説していく。具体的な適用事例を用いて説明がなされるため、読者は目的やケースに合った手法（アルゴリズム）や実際の適用方法などを効率的に身に付けることができる。原著はMITで使われている教科書であり、講義の目的に応じて章を選択可能。ビジネスで使えるデータ分析手法を最短で習得したい読者に役立つ一冊である。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ソフトウェアエンジニアリング・スタンダードの第9版 「ソフトウェア技術者なら、この財産を活用しない手はない」とマイクロソフト榊原彰氏よりの推薦文にあるように、その通りに期待できる内容です。 「本書は米国においての第1版が発行（1982年）されて以来、世界累積300万部を超えるベストセラーの最新刊である第9版の邦訳書です。ソフトウェア同様、改良が続けられているソフトウェアエンジニアリングの「最良の手法」を解説している書籍であり、現役のソフトウェアエンジニアならびに学生諸氏におすすめする1冊です。 原書：Roger S. Pressman, Bruce R. Maxim, Software Engineering,McGraw-Hill, 2020 著者について／まえがき／訳者まえがき 第1章　ソフトウェアとソフトウェアエンジニアリング 第1部　ソフトウェアプロセス 第2章　プロセスモデル 第3章　アジャイルとプロセス 第4章　推奨のプロセスモデル 第5章　ソフトウェアエンジニアリングの人間的側面 第2部　モデリング 第6章　プラクティスの指針となる原則 第7章　要求エンジニアリング 第8章　要求モデリングの推奨手法 第9章　設計の概念 第10章　アーキテクチャ設計の推奨手法 第11章　コンポーネント設計 第12章　ユーザエクスペリエンス設計 第13章　移動体端末におけるソフトウェアの設計 第14章　パターンに基づく設計 第3部　品質とセキュリティ 第15章　品質の概念 第16章　レビューの推奨手法 第17章　ソフトウェア品質保証 第18章　ソフトウェアセキュリティエンジニアリング 第19章　ソフトウェアテスト―コンポーネントレベル 第20章　ソフトウェアテスト―統合レベル 第21章　ソフトウェアテスト―移動体端末と特定ドメインに対するテスト 第22章　ソフトウェア構成マネジメント 第23章　ソフトウェアメトリクスと分析 第4部　ソフトウェアプロジェクトのマネジメント 第24章　プロジェクトマネジメントの概念 第25章　実行可能で役立つソフトウェア計画 第26章　リスクマネジメント 第27章　ソフトウェアサポート戦略 第5部　先端的な話題 第28章　ソフトウェアプロセス改善 第29章　ソフトウェアエンジニアリングの新興トレンド 第30章　おわりに 付録／参考文献／索引／訳者プロフィール

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AIはいまや，さまざまな研究の根幹をなしており，関わる分野も多岐にわたる。本書は，人工知能（AI）研究を牽引する代表的な研究者が編・著を務め，各研究カテゴリーの最前線で活躍する100余名の気鋭の研究者が執筆を手掛けた事典である。 　コンセプトは「執筆者の主観を軸に，読者が興味を持って面白く読める内容にすること」。従来の主要テーマのほか，ディープラーニング，AIにおける論争，汎用人工知能など，いま外せないトピックスを幅広く解説する。 　AI研究者はもちろん，工学，理学，脳科学，医学，薬学，農学，社会学，哲学など，すべての分野の学生・研究者の未来に影響を与える，ターニングポイントとなる書!!

※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。 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。 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。 最新アップデートに対応!! 話題の『GPTs』を解説!!! オリジナルのChatGPTが作れる!!! 今話題のGPTs(ジー・ピー・ティーズ)はこんな事が可能です。 ・ノーコードでオリジナルのChatGPTを手軽に作成できる ・開発したChatGPTを共有できる ・外部サービスとAPI連携できる 本書では、GPTsの概要やCreateモードとConfigureモードによる作成方法だけでなく、チャットボット・文章生成・画像生成・データ分析・外部API利用などの開発事例を上げながら、GPTsの利用方法を、ビジネスマンなどを対象に徹底解説！