全般 - リックテレコム作品一覧
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3.8AWS（Amazon Web Services）認定は、顧客、組織そして採用担当者に対し、取得者がAWSソリューションを構築するための技術と知識を有していることを証明する、注目の資格です。AWS認定ソリューションアーキテクトは、入門的な位置付けの「アソシエイト」と上級者向けの「プロフェッショナル」の2つに分かれており、本書は前者の「アソシエイツ」に特化した本邦初の試験対策書です。分野ごとの詳しい解説と問題を解くポイント、さらに理解度を確認できる章末問題を掲載しました。 「AWS認定ソリューションアーキテクト―アソシエイト」は、「普段からAWSをよく利用している人」が合格できる認定試験ではありません。本書では、そのエッセンスを抽出し合格するポイントを解説しました。この認定を取得してAWS上のシステムの設計、デプロイ、管理に必要なスキルと技術知識を有するITプロフェッショナルであることを証明しましょう。 本書で学習を進めることにより合格への最短距離を歩めます。「どこから勉強を始めたらいいの？」「出題されるレベルがわからない。。」そんな人にピッタリの一冊です。 -
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5.0本書は、コールセンターをこれから構築する方にも、既に運営に関与されている方にも、マネージャーやスーパーバイザー、 そして企画などのサポートスタッフも含めて、センタースタッフすべての方に、素晴らしいコールセンターを構築・運用する ための思考力を養っていただくために書かれたものです。 コールセンターが、お客様にとっても企業にとっても役に立つ組織となるための戦略指南書として読んでいただくことを期待しています。 本書にあるコールセンター・マネジメントの4つの資質『PDCA』を一章ごとにとりまとめて解説することで、センター構築の基礎から 実際の運営と改善へのチャレンジに至るまで、一連の流れを理解できるはずです。 また、ここで取り上げた要素は、規模も業界も歴史も異なるコールセンターに共通して持つべき知識として必要のある内容をとりまとめて いるため、どの業界の方でも参考にしていただけます。 -
3.9本書はビッグデータの中心的な技術基盤であるNOSQLを 平易かつ包括的・体系的に整理しています。 この分野で国内のリーダー的な立場である開発ベンチャー企業が、会社ぐるみで執筆・監修に取り組み、１冊の本としてまとめあげました。 ビッグデータの解説本は、現在では花盛りですが、技術の視点で現代を捉えている点、確かな技術力の裏打ちがあればこその解りやすさで、表層をなぞるだけの解説書やビジネス書とは一線を画しています。 エンジニアはもちろん、ビッグデータに関心のある方ならどなたでも、効率よくポイントを押さえることができます。 ■本書で個別に解説しているNOSQLデータベース(ABC順) ・Amazon Dynamo ・Apache HBase ・Apache Cassandra ・Apache CouchDB ・Google Bigtable ・Hibari ・Hypertable ・InfiniteGraph ・Memcached ・MongoDB ・Neo4j ・Redis ・Riak ・Scalaris ・Tokyo Cabinet/Tyrant ・Voldemort -
3.71巻2,420円 (税込)多種多様なクラウドサービスを展開し、市場を牽引する「AWS」。本書は、AWS認定プログラムにおけるアソシエイトレベルの3つの資格試験「ソリューションアーキテクト」「デベロッパー」「SysOpsアドミニストレーター」に対応した書籍です。 アソシエイトレベルの認定を受けるためには、AWSの幅広い機能について基本をしっかり押さえることが重要です。本書では各AWS機能がどの試験区分で重点的に出題されるかを示していますので、苦手分野を把握し、効率的に学習することができます。 -
-「数式が読めない」「コーディングは苦手」という一般SEや初学者のために気鋭のデータサイエンティストがニューラルネットワークを簡潔に解説し、無償のGUIツール「NNC」を使った各種体験学習で理解を深めます。 本書旧版ではWindows上でNNCアプリを動かしましたが、増補改訂版ではクラウド版のNNCを使います。演習課題も見直して、CNNによる画像分類のほか、新たにRNNによる時系列予測と異常検知、自然言語処理へと拡大。巻末付録も大幅に拡充しました。また、内容の確かさが評価され、NNC開発元のソニーによる公式な監修も受けています。 なお、Windows版NNC対応の本書旧版につきましては、単行本（ソフトカバー）完売後も、Kindle版／EPUB版電子書籍の形で販売を継続致しますので、そちらをご利用くださいませ。 -
4.0AIシステムの構築案件が急増しています。近い将来、AIなしのビジネスも生活も、考えられなくなるでしょう。データサイエンティストや先進プログラマに限らず、一般SEや理工系の学生層にまで、ディープラーニングに対する学習意欲が広がっているのは当然のことです。そうした方々にとって最初のハードルは、手法（理論）を説明する数式が難解なこと。もう1つは、実装のためのコーディングです。 そこで本書では、知っておくべき3つの手法だけを、気鋭のデータサイエンティストが丁寧に解説。数式を一切使わず、（１）全結合型・（２）畳み込み型・（３）再帰型のニューラルネットワークの手法を図で紹介します。そして、ソニーが開発した注目のディープラーニングツール「Neural Network Console」を使用。ドラッグ＆ドロップ操作でニューラルネットワークを構築し、ボタン１つで処理を実行、結果を評価できます。 本書はこの究極のAIツールを用いた初級・中級・上級の体験学習を通じ、実装に必要な最低限の知識を効率よく獲得できます。これにより、「数式が読めない」「プログラミングは苦手」という一般SEや初学者の方々に、ディープラーニングの入り口を大きく開きます。 -
3.3近年、IT業界において「仮想化」という言葉を見聞きすることが多くなってきています。仮想化というと、サーバの仮想化やストレージの仮想化がまず頭に浮かぶと思います。ネットワークにも、VLANをはじめとする仮想化技術が存在しますが、これまでネットワークの仮想化を主題とした書籍が少なかったこともあり、あまり注目されてこなかったのが現状です。 本書では、ネットワークの仮想化を主要なテーマとして、仮想化およびクラウドの全体像から、仮想ネットワーク設計上の考慮点（信頼性対策やセキュリティ対策等）、仮想ネットワークの活用、TRILL、FCoE、SDN/OpenFlow等の最新技術まで幅広く説明しています。 本書は、次のような方々を読者として想定しています。 ・サーバからネットワークまで仮想化全般に関する知識を得たい方 ・ネットワークの仮想化技術に関する知識を得たい方 ・ネットワークの設計・構築に仮想化技術を適用するための参考にしたい方 ・ネットワークの最新技術に関する知識を得たい方 -
-本書は、GoogleがGCP(Google Cloud Platform)上で提供している機械学習関連のツールやAPIを活用し、実際に機械学習の環境やデータに触れながら、その原理と動作を体験的に学ぶことができる機械学習入門書です。 ●Googleは、機械学習にも有用な優れた環境を提供しており、特にDatalabはブラウザ上でPythonのコードを実行でき、グラフ・表を出力できるほか、ビッグデータを高速で処理するBigQueryや便利な各種APIにも簡単にアクセスできるツールです。 ●本書では、Datalabを通じて、Googleが膨大なリソースを使い初めから用意している機械学習環境にアクセスし、高度な機能と豊富な資源を十分に活用できるよう読者を導いていきます。 ●本書の学習では、数式はほとんど使わず、簡単なコードとそのグラフィカルな実行結果により、理解を深めていきます。 まずは識別の基礎から入り、各種識別関数を通じて機械学習の原理や手法を学びます。 続いて実践的にデータを扱いながら、データの評価方法やチューニングを学び、さらに深層学習(ディープラーニング)へと進んでいきます。 深層学習では、画像識別による具体例から始まり、より高度なニューラルネットワークまで学んだ後、実際にGoogleの深層学習用ライブラリー(TensorFlow)を使ってニューラルネットワークをモデリングする方法を学びます。 最後に、画像識別を代表するCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の実装法を学び、実運用の入り口へと案内します。 -
-iOSデバイス、いわゆるiPhone、iPadは、バリエーションの多様化、Apple Watchなど新しいデバイスの登場に伴い、多画面サイズの時代に突入しました。アプリ開発者は、これまでそれぞれの端末の画面サイズに合わせてユーザインタフェースを微調整してきたのが実情でした。これに対しAppleは、Adaptive User Interfaceという、そんな差分を埋めるための概念を提案しました。これは、Auto Layoutを用い、どんな画面サイズでも対応出来る柔軟なユーザインタフェースのことを指します。 しかし、この技術を使いこなすはたいへん難しく、多くのiOSアプリ開発者は、その習得に苦労をしてきたのが実態でした。本書は、そのようなレイアウトの問題を解決したい開発者にぴったりの一冊です。 本書では、以下の内容をカバーしています ・レイアウト作成の基礎(第1～3章) ・AutoLayoutの基礎(第4、5章) ・AutoLayoutレイアウトパターン(第6～8章) ・サイズクラス基礎及び実践(第9章) まず、「レイアウト作成の基礎」では、間違いやすい制約の基本概念や、UIViewController、UIStackView等のレイアウトをサポートするクラスを解説しています。次に、「AutoLayoutの基礎」では、AutoLayoutをInterface Builderやコードで定義する方法を紹介しています。 「AutoLayoutレイアウトパターン」では、開発現場での実体験から導き出されたレイアウトパターンを紹介し、デバッグについても解説しています。最後に、「サイズクラス基礎及び実践」ではサイズクラスとトレイとコレクションの基礎とその実用例を紹介しています。 -
3.8アジャイル本格適用の 手引きと実例で構成 ■本書の概要 日本でもアジャイルの導入は、開発会社の死活問題となる一方、プログラマが働き甲斐を取り戻す方策としても、熱い期待が寄せられています。しかし、導入自体を目的にしてはなりません。本書のゴールは「プロセス改善」です。教科書どおりの手法を再現することよりも、目前のプロジェクトに応じてプロセスを作り変え、工夫を凝らすことです。その実例として本書では、ウォーターフォールモデルを組み合わせた「ハイブリッドアジャイル」をご紹介します。 前半部の「解説編」では、アジャイルプロセスの組み立て方と進め方、計画立案の要点等を解説。原理主義を排し、日本の実情に即した現実的で柔軟な運用を提唱します。 後半部の「実践編」では、関西電力の導入事例に基づき、実際の取り組み、効果測定、現場開発者の生の声（賛否両論）を伝えます。 ■本書の特徴 ・日本のエンタープライズプロジェクトにおける現実解として、「ハイブリッドアジャイル」を提唱。 ・アジャイルの各種プラクティスを簡潔に解説した上で、効果的な実施方法を手引き。 ・プロジェクト管理、品質管理のノウハウを、日立ソリューションズの開発チームが解説。 ・関西電力で得た実データに基づき効果を検証し、課題を科学的に分析。 ・現場エンジニアの本音を多数収録。 ■監修の言葉 株式会社テクノロジックアート 代表取締役社長 長瀬 嘉秀 欧米流のアジャイル開発を、そのまま日本で実践するのは困難です。本書は実際の国内プロジェクトの実践報告を収録しており、これからアジャイルプロセスを導入する上で最適なガイドとなります。まさに、大規模アジャイル開発の指南書です。 -
-◆Wiresharkの日本語化担当者がわかりやすく解説！ ◆ダウンロードして使えるサンプルパケット付き！ オープンソースのLANアナライザソフト「Wireshark」を使って、パケットを取得する方法を解説した1冊です。取得したパケットをもとにネットワークの仕組みを解き明かします。 QTフレームワークを採用した「Wireshark日本語版」は、解析できるプロトコルが増え、図表やレポート機能が大きく強化されています。 本書「第4版」では、Wireshark日本語版に対応し、操作方法や追加・変更された機能を解説するとともに、便利なTipsやテクニックをふんだんに紹介しています。また、Wiresharkの開発者会議「Sharkfest」で新たに得た情報も盛り込んでいます。さらに、トラブルシューティングなどを拡充するとともに、従来どおりTCP/IPの入門書としてご利用頂けるようにしています。 -
-私たちが毎日何気なくやっている「二足歩行」には「静歩行」と「動歩行」 があるのはご存知でしたか？本書ではこのような二足歩行の原理から解説 が始まります。 二足歩行を実現するロボットとしては、本田技研工業の「ASIMO」などが、 その代表的な存在でしたが、いかんせん、一般の人にとっては扱うことは ほぼ不可能なことでした。 近年では、ロボット研究の普及、各種パーツの低価格化等により比較的 廉価版の二足歩行ロボットのキットが発売されております。 本書では、その中でも浅草ギ研社の「ダンボット」とkiluck社製の 「Rapiro（ラピロ）」にフォーカスし、この二足歩行ロボットの制作 と歩行プログラミングを、その組立てから応用まで丁寧に解説しました。 ダンボットは、足だけのロボットですが、Rapiroは手足と頭部が動きます。 この歩行の制御には、オープンソースのハードウェア「Arduino （アルデュイーノ）」を使います。Arduinoプログラミングのポ イントも収録しました。 本書で、人型ロボットを自在に動かしてみませんか。 これからロボット工学を研究したい人、必読の一冊です。 （※本書はダンボット、Rapiroについての解説書であり、これらのキット は別途ご購入ください。） -
4.0 -
-IoTの基礎から、システム、通信、デバイス等のインフラ知識、さらにデータ活用、プロトタイピング、セキュリティなど、実務の課題に直結した知識が体系的にまとめられています。本書1冊で、IoTに関連する技術の全容を概括でき、まとまった知識が得られます。 ◆「MCPC IoTシステム技術検定（中級）」の公式テキストです。 ■ IoTシステム技術検定（中級）に対応 本書は、検定（中級）の出題カテゴリに準拠したMCPC公式テキストです。試験の対象分野全般をカバーしており、かつ受検対策に必要十分な学習内容が盛り込まれています。 ■ IoTのシステム構築技術と利用技術を体系化 IoTの基礎から、IoTコンピューティング、データ活用技術、通信方式、デバイス、プロトタイピング、セキュリティなど、実務の課題に直結した知識が体系的にまとめられています。本書1冊でIoTの全容を概括でき、まとまった知識が得られます。 ■ AI関連、LPWA等の注目すべき新技術も解説 IoTにおいて、ますます重要度が増している機械学習、エッジAIや、新通信方式として注目を浴びているLPWAなど新技術の動向も追跡し、また、変化の激しい国際標準化の動向にも対応。新しい波を積極的に取り入れています。 -
-PyTorchは、世界で主流の深層学習ライブラリのひとつ「Torch」（松明の意）のPython対応版です。Facebookが開発を主導したオープンソースとして非常に注目されています。本書はこのライブラリを初めて触るところから手ほどきし、Pythonによる異常検知や画像認識の実装までを体験。機械学習・深層学習を初めて学ぶITエンジニア向けに、数式なしで丁寧に解説します。 ◆本書の特徴 機械学習・深層学習のアルゴリズムを数式なしで理解できる。 Pythonを使って少ないコードで簡単に実装できる。 異常検知や画像認識など、様々なケースの実装を体験できる。 ◆本書の構成 ・第I部 AI技術の最新動向やPyTorchライブラリの概要、実装環境の構築方法 ・第II部 機械学習の全体像、ニューラルネットワーク・アルゴリズムを使った学習の実装方法 ・第III部 深層学習のアルゴリズム(DNN、CNN、Deep Q Network)を使った学習の実装方法 -
4.5■「MCPC IoTシステム技術検定(中級)」の公式テキストです。 IoTの基礎から、システム、通信、デバイス等のインフラ知識、さらにデータ活用、プロトタイピング、セキュリティなど、実務の課題に直結した知識が体系的にまとめられています。 本書1冊で、IoTに関連する技術の全容を概括でき、まとまった知識が得られます。 ■本書の内容 ◆本書1冊で、検定試験に合格可能! 本書は、モバイルコンピューティング推進コンソーシアム(MCPC)が開催 している『IoTシステム技術検定』(中級)の出題カテゴリに準拠しており、 試験の対象分野全般をカバーしています。 このため、検定に挑戦する方にとって最適な教材となっており、本書1冊で 合格レベルまでの知識を得ることができます。 ◆グローバルに通用するIoTエンジニアへの第一歩! IoTシステムは、多種多様な技術、製品の組合せによって実現されますが、 現状ではシステムの企画、構築、運用ができるエンジニアが大幅に不足し ています。 本書では、複数の分野にわたるIoTのシステム技術を、特定の分野に偏らず、 過不足なく学べるようバランスに配慮してまとめています。 これからの時代に求められる、スキル養成のための入門書です。 ◆新しい技術動向もキャッチ! 変化の激しい国際標準の動向や、注目されている新技術の動向なども追跡し、 IoTの新しい波を積極的に取り入れています。 -
-Wi-Fi やBluetooth、ZigBee などの無線通信規格は、世界各国において許不要で利用できる周波数帯域2.4GHz帯で動作する技術がほとんどでした。そして2.4GHz帯はその普及による混雑が増え、IoTインフラに必要な通信の信頼性を確保するのに非常に困難となってきたのが現状です。このため、IoTインフラに使われる無線センサネットワークでは、混雑している2.4GHz バンドを離れ、より遠距離の通信ができるサブGHzバンドの規格が多く利用されています。具体的には日本発のスマートメータ無線規格WiSun や次世代Wi-Fi規格のIEEE 802.11ah（Wi-Fi HaLow）およびIP500、Z-Wave、Sigfox、LoRa など、サブGHzの周波数帯で動作する通信規格になります。これらの規格ではサブGHz帯を採用することにより、伝送距離の大幅延長を可能にするとともに、2.4GHz帯の干渉電波を避けて、より高信頼通信も実現できることができるようになったのです。 2012年にIEEE 802.15.4g/eの解説書として本電子版の原書『スマートセンサ無線ネットワーク』が出版されました。本書は、その色褪せない内容を電子版として提供するものです。 -
-関数型プログラミングは、従来はScalaやLispなど一部の開発言語でしか利用されていなかった特殊な技法でした。ところが近年では、iOS開発言語であるSwift、あるいは次期Android開発言語と目されているKotlin（コトリン）など新しい開発言語を使う上では、必須の技法となってきています。本書は、この「古くからあったけど、なかなか理解できなかった技法」＝関数型プログラミングを、その基本的な考え方から応用まで丁寧に紐解きました。 また本書は、何らかのプログラミング経験のある読者を想定しています。JavaScript で簡単なプログラムを書いたことがある人ならば、問題なく読み進めることができるでしょう。またJavaScript を知らなくても、他の言語を使ったことのある人であれば、読み進めていくうちに本書で紹介したコードは理解できるでしょう。 是非、本書を契機に新しいプログラミング手法を身につけてください。 -
4.0きれいに整形されたデータを使った分析の経験はあっても、「実務で扱う生データをどのように前処理すればよいのか」と、お悩みではないでしょうか。前処理は課題ごとに、都度オーダーメイドで設計・実装していくものです。本書では4種類のデータを対象とし、機械学習で予測を行う場合の前処理の基本ノウハウを学び、Pythonによる実装を体験します。本書で扱った技術は、そのまま実務にも活かせます。 機械学習における分析モデルの作成は自動化されつつありますが、その時に投入する特徴量は、人の手で前処理して作成する状況が続くでしょう。これからデータ分析に携わる方々にとって、前処理の力を高めることは、きっと大きな助けとなるでしょう。 （本書「あとがき」から抜粋・編集） ■著者プロフィール 足立 悠（あだち はるか） BULB株式会社所属のデータサイエンティスト。 過去にメーカーのSE やデータサイエンティスト、IT ベンダーのデータアナリスト等を経て現職。数々のデータ分析プロジェクトのほか、実務者教育にも従事。個人的な活動として、記事や書籍の執筆、セミナー講師なども行っている。著書に『初めてのTensorFlow』と『ソニー開発のNeural Network Console 入門』がある。 多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人や外れ値と評されている。趣味はお地蔵さんが密集している場所に佇むこと。近いうちに、日本を北から南へ移動しながら仕事し、パフォーマンスを測定してみたい。 -
-「グラフ型データベース」とは、一言で言うとグラフ型の構造を持ったデータベース。 RDBでは複雑になってしまう「関係性を表現する」ことに優位性を発揮し、複雑なデータの探索に適しています。 GoogleやFacebookなど先端のITサービスでも使われているグラフ型データベースについて、現在米国で脚光を浴びている新解析の手法「Neo4j」を中心に、国内のNeo4j公認ユーザーグループが丁寧に解説しました。 なお本書は、基本的にデータベースの技術解説書ですが、キアヌ・リープス、トム・ハンクス、ケビン・ベーコン、そして日本からはあの「いかりや長助(! )」が、登場し、グラフ型データベースを説明するその好例として紹介されています。 関係性でわかるデータベースの新しい形を、本書でぜひ実現してみてください。 -
3.0「Javaより簡単で高機能」→ なら、サーバサイドにも！ ■3部構成 本書はSpark FrameworkやSpringといった、Javaの世界で有名なWebアプリケーション・フレームワークを活用します。 第I部では、プログラミング言語としてのKotlinの機能や文法をしっかり解説します。 第II部はSpark Frameworkを使用した簡単なWeb APIの作成を通じて、Kotlinでのサーバサイド開発に入門します。 第III部はSpring BootとKotlinで、データベースと接続するWebアプリケーションの開発を体験します。 ■対象読者 本書はプログラミングの初歩的な話題や、コンピュータの操作等には触れません。したがって、プログラミング自体に不慣れな方には、ハードルが高いでしょう。 しかし、Webアプリケーション開発の経験は問いません。必要な知識は都度解説しますし、本書で作るサンプルアプリは、ごく小さなものです。 一方、KotlinやSpring frameworkを日常的に使いこなしている方は、個別に他の資料を当たった方が、問題解決に役立つかもしれません。 -
-Autowareは、一般道での自動運転を可能とするソフトウェアプラットフォームです。名古屋大学を中心に開発され、2015年、世界に先がけてオープンソースとして公開されました。 本書は、自動運転システムの入門エンジニア向けに、Autowareを利用するにあたって必須の機能とその使い方を解説しました。専用の自動運転車両がなくても、rosbagを利用することで、PC上で実データを用いたシミュレーションができる内容となっています。 レベル4、5段階での実用化が見えて来た現在、自動運転システムに興味のあるエンジニアにお奨めの一冊です。 ■目次■ 第1章 はじめに 1.1 Autowareとは 1.2 自動運転のレベル 1.3 自動運転ソフトウェアの役目 第2章 Autowareの概要 2.1 概要 2.2 自動運転のためのツール 第3章 環境構築 3.1 はじめに 3.2 Docker 環境を用いてAutowareをインストール 3.3 ソースコードからビルドしてAutowareをインストール 3.4 組込みプラットフォーム 第4章 ROS 4.1 ROS の概要 4.2 通信方式 4.3 ROS のツール 4.4 ［発展］開発者向け 第5章 Autowareの立ち上げ 5.1 事前準備 5.2 Runtime Manager の説明 5.3 Autowareの基本操作 第6章 自己位置推定 6.1 自己位置推定とは 6.2 自己位置推定の概要 6.3 自己位置推定の手順 6.4 地図作成 第7章 環境認識 7.1 物体検出とトラッキング 7.2 信号機認識 第8章 経路生成と経路計画 8.1 経路生成 8.2 経路計画 8.3 ［発展］駐車経路生成 第9章 経路追従 9.1 経路追従と車両制御 9.2 ［発展］wf_simulator での経路追従の利用方法 第10章 事例紹介 10.1 愛知県実証実験 10.2 ［事例-1］オフロード車両（ヤマハ発動機（株）） 10.3 ［事例-2］日本郵便 -
-1巻3,300円 (税込)ブロックチェーンのオープンソースプラットフォーム「Hyperledger Fabric」本邦初の解説書! 「Hyperledger Fabric」は、ブロックチェーンを活用した業務システムを構築・運用するためのソフトウェア基盤です。 本書は、Hyperledger Fabricの概要から環境構築、アプリケーションの開発、設定の詳細までを体系的にまとめた一冊です。 まず初めに、ブロックチェーンの仕組みやユースケース等を紹介し、この技術がなぜビジネスの実現や改善に役立つのかを見ていきます。 次に、Hyperledger Fabricの特徴やアーキテクチャ、トランザクションの処理方法などを解説します。 さらに、Hyperledger Fabricを活用したアプリケーション開発やシステム構築について、ステップ・バイ・ステップで実行しながら説明します。ここでは、自動車のオーナーを移転するアプリケーションなどを例に挙げながら、スマートコントラクトの開発についても詳解しています。 ブロックチェーンを活用したビジネスやシステム企画、アプリケーション開発、システム構築・運用などに携わる方に必携の書です。 -
4.0システム設計には様々な考え方があります。しかし目的は明白です。情報システムの価値を最大化するために、ユーザーと開発チームとを橋渡しして、「ビジネスの要件を正しくシステムの実装へとつなぐ」――これ以外にありません。 本書はその手順を明示します。各工程の目的・作業内容・成果物・留意点を示しながら、データ・業務プロセス・画面UIといった設計対象ごとに「概要定義から詳細定義へ」「論理設計から物理設計へ」と進める手順を説明します。 特定の開発手法や方法論に囚われることなく、情報システムを設計する上で知っているべき原理原則、実装技術や環境変化に左右されない「システム設計のセオリー」を厳選して集約しました。 -
4.0現在ではAIは、より身近な存在になり、AIを普段の暮らしやビジネスの中に活かしていく移行のフェーズになっています。事実、私たちが普段使っているサービスの中にも、AIはたくさん使われ始めています。 AIの重要な機能のひとつに画像や音声の認知があります。人の顔や表情、声などをコンピュータが認識する重要な機能です。この認知機能に使われる様々なパーツ群として、マイクロソフトがワールドワイドで提供するのがCognitive Servicesです。 本書はこのCognitive Servicesを体験しながら、AIの仕組みや使い方を学べるITエンジニア向けの人工知能の入門書です。 具体的には、「視覚」「音声」「言語」「知識」「検索」というカテゴリごとに概要と実装サンプルを紹介しています。AIアプリを開発したい人が、自らの目的に合ったツール類を一目で探し出せるような構成となっています。 また書籍の後半では、AIアプリ開発の具体例としてチャットポットの作成について解説しています。 このように本書では、Cognitive Servicesの概要の説明だけではなく、実際に体験できるように、開発手順や実装サンプルも掲載しています。 本書を使ってAIアプリ開発の第一歩を踏み出してみませんか？ なお、本書は2017年12月13日に正式に一般提供（GA）されましたLanguage Understanding（LUIS）、Azure Bot ServiceのGAの更新内容に対応しています。 -
4.0クラウドコンピューティングをはじめ、ハードウェアやインフラが急激に進歩を遂げています。「ディープラーニング」のように、新しいタイプの人工知能の仕組みも登場することでしょう。 自然言語処理や機械学習処理が実戦投入される場面は、これからますます増えることになります。また、自然言語処理や機械学習処理のテクノロジーは、人間にとって身近なものになってゆくでしょう。人間の代わりに自動的に車を運転するシステムや、リアルタイムな翻訳・通訳システムなど、世界観をガラっとかえるようなテクノロジーやシステムが、近い将来表舞台で活躍するようになるでしょう。 本書は、そんな近未来への扉をあけるため、PHPという敷居が低く、かつ普及度抜群の言語で実現する一冊です。 ［執筆者から一言］ 執筆にあたり、一般の方でも理解できる機械学習の入門書を目指しました。今までの「入門書」は、大学・大学院で情報学と数学を履修していることを前提としたものでした。インターネットで文書を検索しても、難しい理論と数式ばかりで心が折れそうになる人は少なくありません。専門的なバックグラウンドがなければ、難解な理論や数式を理解することができず、挫折してしまうのです。 そこで本書では、従来のセオリーからあえて逸脱し、徹底的に平易で分かりやすい内容の書籍に挑戦しました。すでに機械学習を身につけている専門家の方には、あまりにも簡単すぎる内容で、ともすれば機械学習理論の威厳を冒涜していると映るかもしれません。しかし、これから機械学習を学ぼうとする多くの人を助けることができると確信しています。 -
4.0Androidアプリも登場から数年が経ち、高機能化しております。 でも開発者目線で言うと、それだけ設定しなければいけない項目、あるいは、やってはいけない項目がゴマンと増えているのも事実ではないでしょうか。 時限装置付きの地雷を踏んでいるのに気づかず、そのままGoogle Playに登録しようとしている人もいるかもしれません。あるいは、エラーの嵐の真っ只中にいる人であれば、まさに真っ暗闇の落とし穴に突き落とされた状態の気持ちでしょう。 本書は、そんな落とし穴に落ちてしまった人に、その対処策をしっかり教える一冊です。技術要素毎に、よくある落とし穴を74に厳選し、落とし穴の回避策、あるいは落ちた穴からの這い上がり方をしっかり、丁寧に解説しました。 Androidのアプリ開発をボチボチ始めた、脱初心者を目指すプログラマーの人に是非参考にしてほしい一冊です。 <本書で取り扱う 落とし穴「あるある」の例> - Eclipse（ADT）で開発している - static フィールドにアクティビティオブジェクトをセットしている - android.app.Fragment を使っている これらのことに、身に覚えのある人は、是非手にとってみてください！ -
4.0【対象読者】 本書は、自他共に認めるGoogle CloudPlatform(以下、GCP)マニアであるクラウドエースが、 GCP をぜひ皆さんに使っていただきたいと考えて執筆したものです。 「GCPを使ってみたいけど使い方がよく分からない」方から、 「ある程度使っているけれども使いこなせてはないかも?」というクラウドに関して初級から中級の技術者の方を対象にしています。 【本書の内容】 GCPに触れたことのない方には、まずは触ってみて体感すること、 次に基礎的なことを押さえて効果的によりたくさんのプロダクトを活用できるようになることを体系的に解説した「教科書」です。 クラウドエンジニア必携の一冊です。 【本書の効用とゴール】 本書では、GCPの機能・操作法や他のクラウドとの比較など、 ひととおり解説してありますので、GCPの基本・特徴については理解できます。 GCP を理解し、触ってみて、今後の「クラウドネイティブ時代」を生きる一助となるべく一冊です。