※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。 「たんぱく質おかず＋野菜おかず＋ごはん」 ぜ～んぶ食べても500kcal台以下。 累計会員数900万人超！AI食事管理アプリ「あすけん」公式、まるっとマネするだけの１カ月献立BOOK。 手間なし!!我慢なし！毎日の食事をこの定食に置き換えるだけで、毎日体重計に乗るのが待ち遠しくなるほど、楽しくダイエットできちゃいます！ もう献立には悩まない！あすけん栄養士考案の「食べた方がヤセられる健康レシピ」 ――「短いレシピ」とは？ ■作り方が「短くて」カンタン！ ■おなじみ定番食材で、栄養バランスは良く！ ■あすけん栄養士がレシピ開発！食べ飽きないダイエット飯！ ――『あすけん』とは？ 食事画像やバーコードを読み取るだけでカロリーや栄養素を自動計算してくれる、ダイエット・ヘルスケアアプリ。カロリーと各種栄養素14項目の過不足と食事バランスをグラフで表示。ダイエットの目標設定やその日の食事内容に応じたAI栄養士からあなたへのアドバイスを毎日無料でチェックできます。 ※QRコードを読み込むには、専用アプリ（QRコードリーダー）が必要です。（機種によっては最初からインストールされているものもございます。） QRコードの載った画像をQRコードリーダーで読み込み、閲覧してください。 読み込みづらい場合は、表示画像を拡大し、カメラが画像を読み込みやすいよう調整してから再度お試しください。 【監修者プロフィール】 道江美貴子（みちえ・みきこ） 食事管理アプリ『あすけん』管理栄養士 女子栄養大学栄養学部卒業後、大手フードサービス企業に入社。 100社以上の企業で健康アドバイザーを務めた後、2007年、新規事業の立ち上げメンバーとして株式会社askenに参画し、以後『あすけん』の企画・コンテンツ制作・開発管理などに携わる。 現在、株式会社asken取締役としてあすけん事業統括責任者を務める。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 圧倒的な高評価で、5年連続売り上げ第1位！ 絶大な支持を得ているITパスポート試験対策本の令和6年度（2024年度）最新版です！ 2024年度の最新の傾向と対策を盛り込みました！ 話題の新用語「生成AI」関連にもしっかり対応！ 多くの図版を用いた、とことん丁寧な解説と、 繰り返し何度も出題されている頻出の過去問（241問）を掲載！ だから、この一冊で合格できます！ ＊＊ 本書は『ITパスポート』試験に、短期間で一発合格するための試験対策本です。 「試験に合格すること」のみを目的に企画・構成されています。 ITの知識がまったくない、未経験者や学生、新社会人の方々でもスラスラと学習を進めることができるよう、 初歩の初歩からとことん丁寧に解説しています。 ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ 本書の4つの特徴 ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ （1）とことん丁寧な解説 これから学ぶ人でも安心して読み進められるよう、豊富なイラストや具体例を用いて、とにかくやさしく解説しています。 （2）過去問を徹底研究 過去問を徹底研究し、繰り返し出題されている頻出の過去問（類似問題）のみを厳選して掲載しています。 （3）効率のよい学習方法を採用 本書では、暗記が苦手な人、集中力が続かない人でも安心の「効率のよい学習方法」を採用しています。 （4）万全の読者サポート 読者専用サイトで、読者の「わからない！」をサポート。疑問・質問に回答します。だから挫折することなく合格できます！ ※カバー画像が異なる場合があります。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 ・他本を圧倒する大ボリューム！ 本書はG検定の書籍の中でも最も充実した内容を目指しています。本の解説だけで480ページ、PDFの模擬試験まで含めると全部で727ページにも上ります。世の中にあるすべてのG検定の中でも圧倒的に厚く、充実の情報が詰まっています。 ・本番の練習ができるPDF模試！ 本書を購入すれば出題内容と難易度、デザインフォーマットまで、極めて本番試験に近いPDFの模試をダウンロードすることができます。G検定はオンラインで受ける試験です。模擬試験もPCやモニターの画面で受けるのが得策です。PCやモニターの画面でリハーサルをしましょう。 ・全入り対策本で一番売れている！ 本書は［解説＋問題＋模験］と1冊に全て詰まっているG検定の対策本の中で一番売れている実績があります。前作より生成AIといった最新情報を追加したり、弱かった数理統計学の章を追加したりして、さらに情報を充実させています。また、シリーズで問題集まで揃えているのも本書だけです。幅広い需要に対応できます。 本書の対象読者 ・この本だけでG検定に合格したい人 ・解説＋問題＋模試（PDF）と全入りの対策本が欲しい人 ・本番試験に近い模擬試験でリハーサルをしたい人 ・付属の赤シートを使って効率的に学習を進めたい人 ・生成AIなど、最新シラバスの対策を最速でしたい人 ・AIやディープラーニングのことを体系的に学びたい人 ・AIをビジネスに活用できる知識を得たい人 ※カバー画像が異なる場合があります。

※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。 基本の使い方からビジネス、アート、教育まで…… この１冊で【最新情報】＆【活用法】のすべてが俯瞰できる！ 生物学者・福岡伸一との特別対談収録！ 「生命とコンピュータの境界線」 【目次】 ■序章：生成ＡＩの発展により、デジタルネイチャー化する世界 ■第１章：生成ＡＩの登場で、世界はどう変わる？ 生成ＡＩを使いこなすのに必要なモノとは？ ［Ｑ＆Ａ］生成ＡＩの基本を知ろう！ Ｃｈａｔ ＧＰＴの使い方 生成ＡＩ戦国時代に突入！ ■第２章：生成ＡＩとビジネス ［Ｑ＆Ａ］生成ＡＩで激変するビジネスシーン！ 生成ＡＩは実際のビジネス現場でどう使われている？ ［コラム］生成ＡＩビジネスの展望とは？ ［コラム］生成ＡＩの登場で激変する仕事環境 生成ＡＩで激変する仕事と激変しない仕事 生成ＡＩで需要が増える仕事 ［コラム］生成ＡＩ時代に意識すべきは、“一次情報にあたる”こと ■第３章：生成ＡＩとアート ［Ｑ＆Ａ］生成ＡＩ時代のアートとは？ 世間をにぎわせる生成ＡＩによるアート事例 ［コラム］検索に強い生成ＡＩは？ 画像生成ＡＩの使い方 ［コラム］いろいろな生成ＡＩを使ってみよう！ 「オブジェクト指向菩薩」とは？ ［コラム］ＡＩ情報アップデート術 ■第４章：生成ＡＩと教育 ［Ｑ＆Ａ］生成ＡＩが与える教育への影響力 生成ＡＩで進化する教育現場 ［コラム］生成ＡＩで変わる「独学」の重要性 「オープンソース」と「フェアユース」とは？ ［コラム］世界の生成ＡＩトラブル事例 ■第５章：デジタルネイチャー革命後の未来 ［Ｑ＆Ａ］資本主義社会について考える 変化する価値観やコミュニケーション ＡＩはどこまで進化するか？ ［コラム］10年後、20年後、50年後……　生成ＡＩが創る未来 福岡伸一×落合陽一が語る　生命とコンピュータの境界線

※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。 【マイクロソフトの最新生成AI「Copilot in Windows」を使いこなそう!】 本書は、Windows 11に新しく組み込まれた無料のAIアシスタント「Copilot in Windows」の使い方を解説した書籍です。ChatGPTのようなAIによる文書生成やテキスト要約だけでなく、Windowsの操作や設定が行えるのが特徴で、画像を使った質問や画像の生成にも対応しているため、ChatGPT以上に活用することができます。そのほかにも、Excelでの活用、アイデア出しや学習に使う方法、より精度の高い回答を得られるためのテクニックなど、仕事でAIを使いこなすためのプロンプト例を多数紹介しています。 ■目次 ●Chapter 1 Copilotの基本操作を知ろう ──Copilot in Windowsの画面構成を確認しよう ──Copilot in Edgeの画面構成を確認しよう ──Copilotに質問してみよう ──プロンプト入力のコツを知ろう ──Copilotを使用する際の注意点とセキュリティ ●Chapter 2 パソコンを操作・連携しよう ──Copilot in Windowsでパソコンの操作をしてみよう ──スクリーンショットを撮ってもらおう ──ウィンドウを整理してもらおう ──パソコンの操作方法を教えてもらおう ──音量や通知をオン／オフ／ミュートしてもらおう ──仕事や作業に集中するフォーカスセッションを設定しよう ──画面をダークモードにしてもらおう ──CopilotをMicrosoft Edgeと連携できるようにしよう ──Webページの内容を要約してもらおう ──Webページの内容を翻訳してもらおう ──テキストファイルやPDFファイルの内容を要約してもらおう ──画像を使って質問しよう ──画像を生成しよう ●Chapter 3 文章を作成・編集しよう ──テーマを与えて文章を作成してもらおう ──文章のアウトラインを考えてもらおう ──見出しごとに文章を作成してもらおう ──文章のまとめを作ってもらおう ──記述に誤りがないかチェックしてもらおう ──わからない箇所を質問しよう ──いろいろな条件を付けて文章を作成してもらおう ──文章を整えてもらおう ──文章を編集してもらおう ──文章に合わせた図版を作成してもらおう ──仕事に役立つ文章を作成してもらおう ──文字起こしをした議事録をまとめてもらおう ──文章を評価してもらおう ●Chapter 4 Excelの操作に活用しよう ──Excelの操作方法を教えてもらおう ──Excelの便利な技を教えてもらおう ──表やデータを作成してもらおう ──テキストデータを表データに整えてもらおう ──Excel関数を記述してもらおう ──Excel VBAを記述してもらおう ●Chapter 5 ビジネスや学習で活用しよう ──アイデア出しを手伝ってもらおう ──仕事のリサーチと分析をしてもらおう ──製品名やサービス名を考えてもらおう ──キャッチコピーを考えてもらおう ──プログラミングでの活用に役立てよう ──英語の学習に役立てよう ──試験勉強に役立てよう ──面接の練習相手になってもらおう

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 周知のように、昨今のAIや機械学習技術の進歩には目覚ましいものがあり、AIアプローチによるコグニティブ電子戦は、従来のコグニティブ電子戦の課題を解決する最も強力な手段である。本書では、コグニティブ電子戦の基礎、目的関数、機械学習の基礎、コグニティブ電子戦における電子支援・電子防護・電子攻撃、電子戦闘管理、リアルタイムの任務遂行中の計画立案・学習、データ管理、システムアーキテクチャ、試験・評価、初心者のための導入アドバイスなど、コグニティブ電子戦システムの要素技術を網羅的に判りやすく解説している。 電子戦の専門家、AIの専門家、通信の専門家はもとより、これらのどの専門家でもない技術者、運用者、安全保障関係者は本書により各要素技術の概要を短時間で習得できる。アカデミアの研究者にとっては、ゲーム等とは違うミッションクリティカルな最適化システム構築のガイドとなる。 本書は、中国の『認知電子戦の原理と技術』（2018年）に続いて、西側世界では初めてのコグニティブ電子戦に関する成書の刊行と、著者の実用化ノウハウに基づいた共通フレームワーク（意思決定のAIアプローチ）を提示するものという点でも意義深い。深層学習による画像認識や自動目標認識については、軍用分野でも一般的適用事例であるが、機械学習等による意思決定の最適化問題の事例紹介は、まだ少なく、今後の指揮統制の意思決定問題への重要な参考事例になると考える。

※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。 こちらの書籍は、2023/4/12発行の紙版 3刷に合わせて更新しました。 人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。 初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます! （本書掲載のコードは、2023年3月にリリースされたPyTorch 2.0でも、そのまま動作します） 本書は、次のような読者を想定しています。 1. 企業でディープラーニングプログラムを業務で利用している、あるいはこれから利用しようとしているITエンジニアや研究者 2. 理工系の大学・大学院の学生で研究の一環としてディープラーニングのプログラムを開発する必要がある方 3. まだPythonもKeras/TensorFlowも知らないが、ディープラーニングプログラミングをこれから勉強してみたいという方 本書は、新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。 機械学習の基本から、「CNN」などを使った画像認識ディープラーニングモデルの開発・チューニングまでをじっくり学べます。

※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。 可愛すぎる！和装美人の魅力が全開っ！ はにかむ笑顔がたまらない着物美人。 これだけ可愛い和装の女の子が集まっているなんて、最高すぎ。 見ているだけで虜になっちゃうかわいい度満点の絵画集。 華やかな着物に身を包んだ美人の数々に、キュンキュンしちゃうこと間違いなし！ 伝統とモダンが織り成す、新しい可愛さを体感してみませんか？ 魅力的な美女たちのAIグラビア絵画集です。 画像集のページ数は、全100ページです。 ※本作品は、Stable Diffusionを使用しており、掲載されている人物は、"実在する人物ではございません"。 ※この作品の登場人物はすべて20歳以上となります。 ※また、大変恐縮ですが、本作品は、"AI生成絵画集"となりますので、一部、描画に違和感がある場合がございますので、予め、ご了承のほど、何卒よろしくお願いいたします。 ※なお、AI画像生成に利用しているAIモデルは、すべて"商用利用可能なモデル"となります。 Note: Although there are many attractive and cute girls in this photo book, all of these photos are AI-generated images and are not real people. All person in this work are over 20 years old. The AI model used for image production is a commercially available model.

※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、クリエイティブな現場でAIを活用する方法を包括的に解説しています。対話型AIである「ChatGPT」や画像生成AIの「Adobe Firefly」「Midjourney」、さらに「Photoshop」「Illustrator」「Premiere Pro」などのクリエイティブツールにおけるAI関連機能など、クリエイターにとって重要なAIの特徴と実践的な使い方を紹介しています。 現在、さまざまなAIが登場しており、これらを巧みに活用すれば、クリエイティブな作業を迅速かつスムーズに進めることができます。ただし、これらを使いこなすには基本的な知識と一定のコツが必要です。本書は、各種クリエイターにとって必要な知識を凝縮しており、AIを活用することで、クリエイティブな作業をより効率的かつ創造的に進める手助けとなるでしょう。

※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。 世界中で話題の人工知能「ChatGPT」を使ってお金を儲ける方法！ ChatGPTは使い方次第で膨大な情報を処理したり、爆速で文章を作ったりすることができます。本書はどう稼いでいくかにテーマを絞った一冊です。電子書籍や画像販売、写真集販売、動画作成、アフェリエイト作成といった具体的な副業のノウハウを紹介します。コツさえ覚えれば誰でも使えるようになるChatGPTでお金儲ける方法を解説。

※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。 【画像生成AI Stable Diffusionの使い方と注意点がわかる！】 　Stable Diffusionは、無償で利用でき、ユーザーのPCで自由自在に画像生成が可能な画像生成AIです。 　本書では、Stable Diffusionに初めて触るビギナーにもわかりやすくその使い方を一から解説し、さらに画像を作り込むうえで欠かせない拡張機能、オリジナルキャラクターをAIに覚えさせるLoRAの作成方法といったStable Diffusionを使いこなすうえで知っておきたい知識までを網羅して解説します。 　さらに画像生成AI、とくにStableDiffusionを利用するうえであらかじめ知っておくべき著作権に関する知識について、アーティファクト法律事務所の弁護士水口瑛介氏が解説します。 ■こんな方におすすめ ・Stable Diffusionによる画像生成に実際に取り組んでみたい方 ・Stable Diffusionでより思い通りに画像生成をしたい方 ■目次 ●第1章 Stable Diffusionの基本 　　はじめに 　　Stable Diffusionの動作環境 　　環境構築とWebUIのインストール 　　WebUIの通常インストール 　　簡易インストーラー「Stability Matrix」 　　WebUIの日本語化 　　txt2img機能を使用した画像生成 　　画像生成のパラメータ ●第2章 プロンプトを駆使した詳細な画像生成 　　プロンプトとは 　　タグ方式とCLIP方式 　　ポジティブプロンプト・ネガティブプロンプトの書き方 　　強調表現の書き方 　　プロンプトを修正し、豊かな表現にする 　　特殊なキーワード ●第3章 快適な画像生成のための環境整備 　　プロンプトの入力を簡単にする 　　プロンプトに揺らぎを追加する 　　Chrome拡張機能でプロンプトブックマークを作成する 　　ファイル管理ツールで画像を整理する ●第4章 画像生成を極める 　　高画質化で書き込みを増やす 　　色塗りの改善 　　ControlNetで表現力を向上させる 　　LoRAでオリジナルキャラをAIに覚えさせる ●第5章 画像生成AIと著作権(アーティファクト法律事務所 水口瑛介弁護士) 　　1. はじめに 　　2. 著作権法に関する前提知識 　　3. 生成AIを用いて制作した画像が著作物であるか 　　4. 第三者が著作権を有するイラストと似た画像が生成されてしまった場合、著作権侵害になるか 　　5. 自分のイラストが生成AIの学習に使用されることを拒否できるか 　　6. まとめ ●第6章 プロンプト集 　　はじめに 　　パート別プロンプト集 　　人物以外のプロンプト 　　制作サンプルとプロンプト ■著者プロフィール 大﨑顕ー：AIイラストに魅了され2023年1月から作成に取り組む。ファンタジー、サイバーパンク、美人画を中心に作品制作。主にStable Diffusionを使い、AIによってもたらされる予期せぬ美しさからインスピレーションを得て作品に生かす。得られた知見をもとにHow-To本の執筆も手がける。 水口瑛介：弁護士。アーティファクト法律事務所代表。東京大学法学部卒。音楽、スポーツ、ファッション、インターネットなどエンターテインメント・クリエイティブ分野の案件を多く手掛ける。

※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。 魅力的な美女たちのAIグラビア写真集です。 写真集のページ数は、全100ページです。 ※本作品は、Stable Diffusionを使用しており、掲載されている人物は、"実在する人物ではございません"。 ※この作品の登場人物はすべて20歳以上となります。 ※また、大変恐縮ですが、本作品は、"AI生成写真集"となりますので、一部、描画に違和感がある場合がございますので、予め、ご了承のほど、何卒よろしくお願いいたします。 ※なお、AI画像生成に利用しているAIモデルは、すべて"商用利用可能なモデル"となります。 Note: Although there are many attractive and cute girls in this photo book, all of these photos are AI-generated images and are not real people. All person in this work are over 20 years old. The AI model used for image production is a commercially available model.

※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。 ●自分専用AIで新しい知識とスキルを手に入れよう！ 自分専用にカスタマイズでき、従来よりも高性能な「カスタムChatGPT（GPTs）」が注目されています。本書はこのカスタムChatGPTについて、作成方法と便利な使い方を紹介。さまざまなファイルを読み取る「マルチモーダル」や、回答の精度を上げる「Instructions」、データを活用する「Knowledge」、商用利用可能な画像生成「DALL-E3」など、仕事に役立つ活用方法を網羅しました。また、APIを使った外部サービスとの連携方法や、GPTsストア、チームプランなど最新情報も満載。この1冊でカスタムChatGPTが丸ごとわかります！ ●こんな人におすすめ！ ChatGPTの最新機能に興味がある人。ChatGPTを使ったが、有効な活用方法を得られなかった人。AIを使って新しい発見・発送を手に入れたい人 ●目次 第1章　「仕事に使えない」は過去の話　進化したChatGPT「4」の世界 第2章　カスタムChatGPTで自分専用AIを作るには 第3章　カスタムChatGPTの機能を知ろう 第4章　カスタムChatGPTに知識を与えよう 第5章　最小のインプットを元にDALL-E3で高品質な画像を生成する 第6章　カスタムChatGPTを高性能にチューニングする

※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。 ★ビジュアルプログラミングからオブジェクト指向プログラミングへ。さあ、はじめよう！★ MicroPython ver2.0に対応した改訂版。LEGO MINDSTORMS EV3を用いるロボットプログラミングもPythonで自由自在！ ソースコードの解説が丁寧だから大丈夫。プログラムを書いて、すぐロボットが動くからSTEM教育の導入としても最適。センサ、機構、ライントレース、Open Roberta Labなどの発展的な話題も豊富。 いま、テキストベースのプログラミング言語Pythonが注目されています。人工知能(AI)を応用したアプリケーション開発やビッグデータ解析、ロボットアプリケーション開発などの分野でよく使用されており、さらに初心者のプログラミング学習にも向いています。したがって、Pythonを学ぶことは、ロボットプログラミングを始めたい人にとって大いに意味があります。 本書では、EV3ソフトウェアとPythonでプログラムを書きます。2つのプログラムの対応がよくわかるように、EV3ソフトウェアのプログラムを説明した後に、Python のプログラムを説明します。Pythonのプログラムの説明では、EV3ソフトウェアのプログラム中のブロックに相当する手続きがどこで使われているかについても説明します。 【主な内容】 1章　はじめに 2章　プログラミングの準備をしよう 3章　ロボットプログラミングをはじめよう 4章　ロボットを動かしてみよう （基本プログラム/ ステータスライトを光らせる/ 音を鳴らす/ ディスプレイに文字を描画する/ モーターを回転させる） 5章　センサーを使って動かそう （EV3 で使用できるセンサー/ タッチセンサーを使おう/ カラーセンサーを使おう/ ジャイロセンサーを使おう/ 超音波センサーを使おう/ モーター回転センサーを使おう） 6章　オリジナルロボットを作ろう （ロボット製作のための力学・機構/ 力学・機構のための数学的準備/ 力学の基礎/ 基本的な機構/ 車輪移動機構/ ロボットアームとエンドエフェクター） 7章　実践してみよう （ボタンを押してすぐに実行する/ 複雑な動作をプログラミングするためのテクニック/ ライントレース/ 線の検出） 8章　Open Roberta Lab （Open Roberta Labとは/ 画面の説明/ プログラミング/ 保存と読み込み/ シミュレーター/ ロボットの設定/Open Roberta Lab からEV3 を動かす） 付録A　リファレンス ※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。 おもわずオススメしたくなる生成AI活用術！ ChatGPTの登場以来、文章、画像、動画、音声（音楽）などさまざま分野で生成AIが登場しています。本書は、そんな多様な生成AIの中でも特に、「おもわずオススメしたくなる！」ような活用法を「推し技（おしわざ）」と命名し、100個厳選して紹介する書籍です。 取り上げる生成AIは、主に「ビジネス」「趣味」「生活」の面で役に立つものに限定し、なるべく無料で利用できるAIを選びました。画像・動画・音楽生成など、趣味や生活（遊び）の場でも生成AIが活用できることを、本書を通して知っていただければと思います。もちろん、最もユーザー数の多いChatGPTは、指示文次第では多様な活用法が見いだせるため、約半数のページを割いて大きく紹介しています。 本書を読めば、私たちの生活に浸透しつつある生成AIのさまざまな使い道がわかるはずです。ぜひ、読者を通して、みなさんの「推し技」を見つけてみてください。 ■読者対象 ○生成AIを仕事で活用したいビジネスパーソン ○ChatGPT以外の生成AIの使い道を知りたい人 ○趣味や生活で役立つ生成AIの活用方法を知りたい人 ■目次 第1章　ChatGPTで生成AIの基本を体験しよう 第2章　すぐに使える！実用性の高いChatGPT活用例 第3章　QOLを上げる！生活に役立つChatGPT活用例 第4章　ビジネスに役立つ！生成AIの活用例 第5章　QOLを上げる！生活に役立つ生成AI活用例 第6章　英語学習に役立つ生成AIの活用例 第7章　さまざまな使い道がある画像生成AI 第8章　クリエイティブに役立つ！音楽生成AI 第9章　驚きの生成結果が。動画AI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。 人妻との旅行、旅館の和室で一緒にゆっくりとした時間を過ごしませんか？ そう、僕らはいま不倫旅行に来ています。 いろんなしがらみからなはれて、2人だけの時間… ゆっくり、楽しみたいと思います。 ＝ご注意＝ ※こちらの写真集はAI生成画像です。登場する人物は実在しません。 ※こちらの写真集に登場する生成AI女性・AI学習のベースとなるモデルは成人済み（20歳以上）となります。 ※著作権管理の観点から、AI生成後、背景やモデルの調整を実施しております。

※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。 技術の進化によって身の回りにある家電製品やWebカメラ、スマートスピーカーなど、インターネットに接続して情報をやりとりするモノや機器が増えています。こうしたIoTシステムを利用することによって、生産性の向上や業務の効率化、サービスやサポート品質の向上などが進展しているのです。例えば、製造業では工場内の設備や機器が適切に稼働しているかどうかをリアルタイムでモニタリングして把握することで、故障予測や製品品質の確保などを判断しています。顧客が利用するコピー機やプリンターなどにセンサを組み込んでおき、トラブルが発生したときにすぐにメンテナンスをするなどの保守サービスも増えつつあります。自動車やドローン、ロボットなどの動作や姿勢を自動制御する物理センサや化学センサ、そして位置情報などを検知する位置検知センサ、画像センサなどの技術発展により、さまざまな分野で利活用が進んでいます。こうしたIoTを活用してシステムを構築するために、IoTの全体を俯瞰し、広範囲の知識を有する人材が求められるようになってきました。本書では、IoTの技術とAI、ビッグデータとの関連性をひもとき、どのようにIoTシステムの設計・構築・運用を行うべきか、そして、そのためにはどんな技術の知識が必要なのかを俯瞰して解説しています。基礎的な用語解説はもちろん、IoTに必要な一連の技術、知識について多くの図説を使い詳しく紹介しているので、初めて学ぶ人でも無理なく知識を習得できるのが特長です。また、セキュリティ関連の法制度変更に対応したほか、「ナノコン」「5G」「GAN」といった注目の最新トピックも分かります。

※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。 ※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。 深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。 日々進化し続ける深層学習技術の基礎をなす知識や考え方を体系的に，応用を俯瞰的にまとめた教科書。 　本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。 　SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。 　本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。 第1章　序論：深層学習登場の前と後 1.1　パターン認識とは 1.2　パターン認識の困難さと深層学習による成功 1.3　深層学習と従来のパターン認識手法の違い 第2章　深層学習以前のパターン認識手法 2.1　深層学習以前のパターン認識の概略 2.2　特徴抽出 2.3　機械学習・パターン認識手法 2.4　クラスタリング 2.5　評価指標 演習問題 第3章　深層学習ネットワーク 3.1　深層学習のアイディア 3.2　パーセプトロン 3.3　多層パーセプトロン 3.4　深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群 3.5　基本ネットワーク構造 演習問題 第4章　ネットワークの学習 4.1　深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア 4.2　誤差関数 4.3　確率的勾配降下法 4.4　誤差逆伝播法 4.5　畳込み層の学習 4.6　学習の実際 4.7　学習した畳込みフィルタの例 演習問題 第5章　学習のための技術 5.1　学習パラメータの初期値 5.2　学習率の設定 5.3　データ拡張 5.4　ドロップアウト 5.5　入力データの正規化 5.6　モデルアンサンブル 5.7　事前学習とファインチューニング 5.8　中間信号の画像特徴量としての利用 5.9　距離学習 5.10　マルチタスク学習 5.11　自己教師学習 5.12　ネットワークを小さくする工夫 演習問題 第6章　系列データへの対応 6.1　再帰型ネットワーク 6.2　1次元畳込み 6.3　Transformer 演習問題 第7章　画像認識への適用 7.1　主な画像認識ネットワーク 7.2　画像認識ネットワーク内部の可視化 7.3　物体検出 7.4　領域分割 7.5　人物姿勢推定 7.6　動画認識 演習問題 第8章　画像生成・変換への適用 8.1　エンコーダ・デコーダ型ネットワーク 8.2　オートエンコーダ 8.3　深層生成モデル 8.4　画像変換 8.5　画像最適化による画像変換 演習問題 第9章　音声処理への適用 9.1　音声認識ネットワーク 9.2　音声合成ネットワーク 演習問題 第10章　自然言語処理への適用 10.1　単語ベクトル 10.2　系列変換モデル 10.3　事前学習モデル 演習問題 第11章　マルチモーダル学習 11.1　マルチモーダル・クロスモーダル 11.2　画像と言語ル 11.3　画像・映像と音声 演習問題 演習問題略解 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。 笑いかけるとやってくる、「こんにちは」と話しかけると反応する、そんなAIロボットを自分で作れる解説書が登場！ 小学生も簡単につくることができるロボットと、初めてでも使いやすい、Scratch3.0を改造したビジュアルプログラミング環境でプログラムをすることによって、AIロボット作りを気軽に始められます。 「小学生ロボコン」（主催：小学生ロボコン実行委員会（NHKエンタープライズ・科学技術館））でも採用されているロボット工作キット「ユカイな生きものロボットキット」と、プログラミングをしたり無線で操縦できるようにするモジュール「ココロキット」、「ココロキット＋」でつくるロボットをAIを使ったプログラムで動かすことで、自分の表情や呼びかけなどに応じて反応するロボットをつくることができます。 本書内でつくるロボットは、2種類。どちらもキットの部品に身近な材料を加えることで、簡単にできるものです。紙工作などを応用して、自分だけのオリジナルロボットにすることもできます。 そのロボットを動かすAIプログラムは約10種類紹介しています。表情やしぐさ（カメラによる画像認識）、呼びかけや音楽（音声認識）などに応じてロボットが反応するもので、簡単にできるものから、表情と呼びかけを組み合わせるといった少し複雑なものまで幅広いレベルのプログラムが学べる内容となっています。 自分の手でロボットを作り、プログラミングをしていくことで「動くしくみ」を。また、AIのプログラムでは表情などを見分けるための「学習」などをコンピューターで行うことで、AIのしくみを体験を通じて学ぶことができます。

インターネット経由で利用できるクラウドサービスを、徹底的に使い倒そう！　データをアップしておけばどこにいても取り出せるし、GB超えのファイルも簡単に転送可能。ハイスペックPCが必要なAIサービスも、クラウドなら無料で利用できるのだ！ 《主な内容》 ●無課金で50GB以上を確保することも可能！　オンラインストレージ案内所 ●容量・保存期間・操作性・セキュリティをジャッジ！　ファイル転送サービスの最適解 ●ハシゴすれば課金ゼロでずっと使える！　ビジネスツール無料活用ガイド ●ハイスペックPC不要で先端技術を使い倒す！　クラウドAIツール活用術 ●海外アップローダの悪用手口といえば…　リーチサイトの最新調査 本書は『月刊ラジオライフ』（毎月25日発売）に掲載された記事を電子版として再編集したものであり、記述は掲載当時の情報にもとづいています。そのため、価格・仕様が変更されていたり、販売・サービスが終了していたりする場合があります。なお、各記事の初出は以下のとおりです。記事中で参照ページが指定されている場合は、各特集内のページ数に対応しております。 ・2023年11月号第２特集　クラウド極限活用 一部画像の削除等、紙版とは異なる場合があります。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能は使用できません。 本書はあくまで報道の見地から「事実」を掲載したものです。「事実」を実際に行い、万が一事故やトラブルに巻き込まれた場合でも、小社および筆者は一切の責任を負いかねます。本書に掲載された情報の取り扱いはすべて自己責任で行ってください。

※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。 【内容紹介】 医療で貢献する夢を応援！ 医学部志望のみなさん、ご家庭を応援する一冊です。 「医学部進学大百科2024完全保存版」 【訂正】 ●『専門予備校「費用と実績」徹底比較』にて、誤りがありました。 133ページのクエストの記事に「季節講習料金および合宿料金は別途納入」とありますが、クエストの学費には季節講習料金は含まれています。また、合宿はありません。 お詫びして訂正いたします。 ※紙版と一部内容が異なる場合があります。 【目次抜粋】 巻頭スペシャル　医師インタビュー 今日も誰かを救っている命を見守る、未来を開く3人の医師 ・こどもホスピス 原 純一さん◎病児が「普通の子」でいられる第二の家を ・AI画像診断 多田智裕さん◎AI診断でがんの早期発見率を100％に ・プリズン・ドクター おおたわ史絵さん◎ 刑務所医務室や夏山の診療所に医療の原点を感じます 勉強も！ 課外活動も！ インターンも！ 医学部生ライフ満喫！ 5人の24時間 ・東京大学 石橋拓真さん◎宇宙飛行士になりたくて、医学部を目指しました ・京都大学 黒岩 駿さん◎新しい研究や起業家を育てるプラットフォームを ・群馬大学 伊谷野真莉愛さん◎ヘアドネーション活動をライフワークに ・滋賀医科大学 中島花音さん◎予防できるがんがあると同世代に伝えたい ・慶應義塾大学 塚本雄太郎さん◎リーダーシップと積極性はNY学院で鍛えられた ▼医学部生の必勝勉強法 親子で医師家庭「医学部合格サポートの秘訣」 PART1 医師・医学界「最新事情」編 ・アルツ型認知症薬、ゲノム医療、AI活用、老衰死増…… ・面接・小論文の対策に知っておきたい「医療トピック」7 ・男性育休は取れる？ 何時に帰宅できる？ ・共働き医師に聞いた本音のワークライフバランス ・おススメの勉強法は？ キャンパスライフは？ ・医学部生100人に聞きました ・メディカル系学部の学生さんに密着！ ・看護・歯・薬学部 広がる未来 PART2 差がつく「受験準備」編 ・先輩たちの貴重な実体験アドバイス ・受験直前＆当日本当にあったトラブル集 ・数学攻略法、時間管理術…… ・理三に合格した4つの秘訣 ミス東大のスゴイ勉強法 ・みんなこれで医師を目指した！ ・ブラック・ジャック名場面集 PART3 合格が近づく「データ」編 ・現役合格率トップは？ 女子校が躍進！ ・医学部に強い高校ランキング ・「共通テスト」「 次選抜倍率」に注目 ・偏差値・倍率・試験科目すべて公開！ ・全国82医学部「最新データ」 ・苦手科目が得点源になった ・逆転合格メソッド公開 PART4 気になる「お金」編 ・一般家庭でも「私立OK」と安心できた理由とは？ ・習い事から大学の学費まで医師になるまでにかかった総額 ・いくらかかるの？ 合格者数は？ 面倒見はいい？ ・完全保存版 専門予備校「費用と実績」徹底比較

※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。 日本が実践すべきSDGsとは？　SDGsの視点から日本と世界の環境問題をていねいに解説！　環境問題を考え、解決するための一冊 著者・藤岡達也 滋賀大学大学院教育学研究科 教授 専門は防災・減災教育、科学教育、環境教育・ESD等。 第1章　SDGsとは何か 1.1　地球上の誰一人も取り残さない 1.2　「成長の限界」から「持続可能な開発」へ 1.3　教育が世界を変える 1.4　気候変動と自然災害 第2章　地球環境問題とSDGs 2.1　陸上の地球環境問題 2.2　生物多様性 2.3　海洋の地球環境問題 2.4　化学物質・有害廃棄物 2.5　地球温暖化とオゾンホール 第3章　日本の環境問題とSDGs 3.1　日本の環境問題 3.2　日本の自然の保全・保護 3.3　日本のエネルギー問題への取り組み 3.4　原子力発電をめぐって 3.5　日本列島での災害の捉え方 3.6　安全・健康と感染症対策 3.7　日本は豊かな国なのか？ 第4章　世界から見た日本のSDGsの課題 4.1　環境を多面的に捉える 4.2　SDGsと教育の課題 4.3　多様な資源とその活用 4.4　AI、ロボットの時代に向けて 4.5　地球環境問題とグローカルな生き方 4.6　健康的な生活のための日本と国際社会の課題 4.7　SDGsのさまざまな課題 ※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。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 現代のビジネスシーンでは、ExcelなどのOfficeアプリケーションはもとより、仕事を効率化するIoTサービスなど、さまざまなプログラムが利用されています。そして、ビジネスでプログラムを利用する人においては、プログラミングを「学ぶ」とは、単にソースコードの書き方を学習するのではなく、そうしたプログラムなどの「仕組み」を理解し、それを有効に活用するための考え方を身につけていくことが重要です。 本書は、主にビジネス層（ノンプログラマー）の方々に向けて、「プログラミング力」を身につけるために必要な知識と体験を提供します。 ・ビジネスにおいてプログラミングを学ぶ意味 ・プログラミングを身につけるために学習すべきこと ・プログラム（ソースコード）を書くための基礎知識 ・Pythonによるプログラムの体験 IoTサービスやAI（人工知能）、データサイエンスなど、高度なデジタル技術の「仕組み」を理解し、効率的に利用していくための「プログラミング力」を身につけましょう。 ※カバー画像が異なる場合があります。

※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。 暗号資産、DeFi、NFT、DAO、メタバース...... これからのビジネスを担う要素を体験して学ぶ！ キーワードとしてよく聞くのに、意外とわかりにくい 「ブロックチェーン」と「Web3」の基本を納得感を持って理解できる ビジネスパーソンとエンジニア初心者のための入門書。 今話題のChatGPTなど生成AIとの関係も紹介！ ●ダウンロード特典：ジェネラティブNFT作成練習用サンプルデータ 第1章 ブロックチェーンとは？ 第2章 次世代のWebであるWeb3とは？ 第3章 Web3のサービスを利用する際の注意点 第4章 暗号資産を買ったり送ったりしてみる 第5章 DeFiを利用して資産運用してみる 第6章 OpenSeaでNFTを発行・出品してみる 第7章 ジェネラティブNFTを発行してみる 第8章 STEPNで歩いて暗号資産を獲得してみる 第9章 DAOを立ち上げてみる 第10章 メタバースの一部を作ってみる 第11章 ChatGPTなどのAIとWeb3 Web3総合研究所 代表。早稲田大学 招聘研究員。株式会社メタニカ 顧問。 NFT、メタバース、生成AIなどについて学べるコミュニティを主催。 埼玉県立浦和高校、早稲田大学商学部卒。新卒で外資系IT企業に入社し、1年間のインド勤務を経験。 その後、外資系コンサルティングファームを経て、メディア系ベンチャー企業にて日本の大手企業向けに、国内外のスタートアップやテクノロジートレンドのリサーチ・レポート作成を担当。近年はWeb3、メタバース、生成AIに注目し、書籍の執筆や監修、講座の作成や監修、講演、寄稿などの活動に力を入れている。 著書に『図解ポケット デジタル資産投資 NFTがよくわかる本』、『図解ポケット メタバースがよくわかる本』、『図解ポケット 次世代分散型自律組織 DAOがよくわかる本』（以上、秀和システム刊）、監修書に『図解ポケット 画像生成AIがよくわかる本』、『図解ポケット 次世代インターネット Web3がよくわかる本』、『図解ポケット 次世代プラットフォーム イーサリアムがよくわかる本』（以上、秀和システム刊）など多数。 運営サイト： Web3総合研究所 ニュースレター： 1分で読めるブロックチェーン通信 公式LINE ID：@927wtjwr ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

※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。 「ロボットの目」のテクノロジーをPythonで体験！ 人工知能（AI)による、画像処理やパターン認識、機械学習で使われるライブラリ「OpenCV」をPythonで活用するための本です。 OpenCVを用いて画像処理を行う様々なコードを紹介しています。 物体のエッジや人間の顔を認識するコードまでていねいに解説しているので、入門に最適です。 ※本電子書籍は、日経ソフトウエア2019年3月号の付録冊子を全ページカラー化し、加筆修正を行ったものです。

※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。 私たちの日常生活で、人工知能が普通に使われる時代になりました。スマートフォンの顔認証、自動運転技術、SiriやAlexaのようなAI音声アシスタントなど身近な技術ばかりです。これからは機械学習や深層学習はエンジニアの基本教養となるかもしれません。本書は、機械学習や深層学習の分野から画像認識に重点をおいて、難しい数式をつかわず、図や写真を多用して解説する入門書です。必要な概念、用語、キーワードも網羅的に説明します。

※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。 【話題の対話型AIを使ってみよう！】 ChatGPTという言葉は聞いたことがあるけれど、何それ？ どうやって使ったらいいの？という方のための書籍です。ChatGPTは、あなたが入力した質問に対して、人との会話のように自然な形で回答する対話型のAIサービスです。無料版のChatGPT-3.5は、パソコンのWebブラウザで誰でも使うことができます。本書は、ChatGPTのはじめ方、より良い回答を引き出す質問のコツ、実際に生活や仕事で役立てる方法、ChatGPTを使うにあたって気をつけたいこと などをわかりやすく解説します。 ■こんな方におすすめ ・ChatGPT について知りたい人、生活や仕事に役立てたい人 ■目次 ●第1章 ChatGPTとAIの基礎知識を知ろう ●第2章 ChatGPTで回答を上手く引き出す質問方法を学ぼう ●第3章 ChatGPTを使って仕事や創作の作業を効率化しよう 　　Section 24 長文を記憶しながら要約してもらおう 　　Section 25 難しい内容の文章をわかりやすい表現に直してもらおう 　　Section 26 箇条書きのメモを文章にまとめてもらおう 　　Section 27 さまざまなメールのテンプレートを用意しよう 　　Section 28 履歴書に書く自己PRの文章を作ってもらおう 　　Section 29 業界の大まかな動向をリサーチしてもらおう 　　Section 30 タスク管理をお願いしてGoogleカレンダーに取り込もう 　　Section 31 自分の人生を小説風にまとめてもらおう 　　Section 32 マンガのキャラクターの設定を作成してもらおう 　　Section 33 フリマアプリに出品する商品の説明文を考えてもらおう 　　Section 34 画像生成AIのプロンプトジェネレーターになってもらおう 　　Section 35 料理の献立を考えてもらっておいしい食事を楽しもう 　　Section 36 効果的な昼寝のタイミングや方法を提案してもらってリフレッシュしよう 　　Section 37 引越しのスケジュールを提案してもらって順調な転居を目指そう 　　Section 38 旅行の持ち物リストを作成して心地よい旅の準備をしよう ●第4章 ChatGPTを使って成果物や生活の質を向上させよう 　　Section 39 文章の内容を変えずに文字数を増やしてもらおう 　　Section 40 自分で作った文章の誤字や脱字を修正してもらおう 　　Section 41 表記揺れを直して文章に統一感を出してもらおう 　　Section 42 フィードバックを求めて文章のクオリティを上げよう 　　Section 43 オペレーションの改善点を教えてもらおう 　　Section 44 面接官役をしてもらって自信を持って面接に臨もう 　　Section 45 SNSの炎上リスクを判定してもらおう 　　Section 46 物語の続きを書いてもらおう 　　Section 47 商品のキャッチフレーズを再考してもらおう 　　Section 48 自分の作品のこだわりをよりよい文章にまとめてもらおう 　　Section 49 デザインの配色案を出してもらおう 　　Section 50 ブレインストーミングをして創造的なアイデアを生み出そう 　　Section 51 定番のコーディネートに過去の流行を取り入れてもらおう 　　Section 52 あなたの運勢を告げる専属占い師になってもらおう 　　Section 53 プレゼントの案を考えてもらって特別な日を祝福しよう 　　Section 54 複雑なパスワードを作ってもらってセキュリティ対策をしよう 　　Section 55 フィットネスメニューを作ってもらって健康的な生活をサポートしてもらおう ●第5章 ChatGPTやそのほかのAIを便利に活用しよう 　　Section 56 プロンプトをChatGPT自身に改良してもらおう 　　Section 57 質問内容を学習されないようにしよう 　　Section 58 ChatGPTの使い勝手をよくしよう 　　Section 59 ChatGPTの拡張機能を導入してみよう 　　Section 60 有料プランのChatGPTを使ってみよう 　　Section 61 ChatGPT以外の文章生成AIを知ろう 　　Section 62 画像を生成するAIを知ろう 　　Section 63 スマートフォンでChatGPTを使ってみよう

※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。 ※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。 超音波に関するAI技術をまとめた初めての書 　本書は、基礎編と応用編の2編構成となっており、基礎編では超音波画像へのAIの取り込みに関して、基礎的な部分から最新の事例までを網羅し、超音波画像AIのいまを俯瞰できるように記述してあります。 　また、応用編では、AMED事業の内容紹介を中心に、国内外での実施例の紹介も含めてまとめました。 　超音波画像へのAIの導入は、これから本格的になりますが、現時点での最新の情報をまとめ、今後の発展がわかる書籍です。 【基礎編】 Chapter 1　ディープラーニングを用いた画像解析 Chapter 2　超音波画像の特徴と診断応用 Chapter 3　超音波画像診断におけるAI診断支援の意義 Chapter 4　超音波画像データベース構築 Chapter 5　超音波画像のAI診断支援 Chapter 6　その他の超音波画像に関するAI技術 【応用編】 Chapter 7　超音波画像データベース構築の実際 Chapter 8　超音波画像のAI診断支援システムの実際 Chapter 9　今後の課題と展望

※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。 内視鏡画像に関するAI技術をまとめた初めての書 　本書は、「基礎編」、「事例編」、「実践編」の3編構成となっています。 　「基礎編」では内視鏡画像へのAIの取り込みに関して、基礎的な部分から内視鏡特有の検討事項までを網羅し、内視鏡画像AIのいまを俯瞰できるようにまとめてあります。また、「事例編」では、臨床現場で成果が上がりつつある、もしくは進行中の事例を数多く網羅し、わかりやすく記述しています。「実践編」では、これからAIに取り組む方々を対象に、内視鏡画像AIの始め方を紹介しています。 　　内視鏡画像へのAIの導入は、すでに着実な結果を出しつつあり、現時点での最新の情報をまとめました。 【基礎編】 Chapter 1　概論 Chapter 2　内視鏡AI総論 Chapter 3　内視鏡AIを実現する上での注意点 Chapter 4　医療における機械学習用のデータセットの注意点 【事例編】 上部AI Chapter 5　食道がんのDetectionAI Chapter 6　胃癌のDetectionAI Chapter 7　胃癌境界診断 Chapter 8　胃癌境界診断（GLCM+SVM)　 Chapter 9　胃癌撮影もれ診断 Chapter 10　カプセル内視鏡AI 下部AI Chapter 11　超拡大内視鏡AI（SVM） Chapter 12　下部拡大内視鏡（NBI）AI① Chapter 13　下部拡大内視鏡（NBI) AI② Chapter 14　ポリープ検出① Chapter 15　ポリープ検出② Chapter 16　ポリープ検出③ Chapter 17　ポリープ検出④（超拡大AI） Chapter 18　炎症性腸疾患評価 Chapter 19　学会・国主導のデータベースと今後の展望 外科内視鏡 Chapter 20　AIのための腹腔鏡画像データベース構築とその手術解析への応用 Chapter 21　AIによる腹腔鏡画像解析 【実践編】 Chapter 22　AIによる内視鏡画像分類

※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。 ※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　最新版 　医療関係者が人工知能をはじめて本格的に学ぶことができる一冊。 　人工知能と医療（主に画像）とのかかわりを詳しく解説。 　後半の事例編を大幅に増やし、具体的な応用例、研究例を多数掲載。 　医療AIの今がわかる！ 推薦文　福島邦彦先生 【基礎編】 Chapter1　人工知能（AI）総論 Chapter2　ニューラルネットワーク Chapter3　ディープラーニング Chapter4　動かす Chapter5　評価する 【応用編】 Chapter6　検出する Chapter7　分類する Chapter8　推定する Chapter9　作る・処理する Chapter10　診断を支援する Chapter11　医療を取り巻く世界 【事例編】 Chapter12　眼底画像 Chapter13　病理画像 Chapter14　大腸内視鏡画像診断支援 Chapter15　大腸CT内視鏡　　 Chapter16　歯科X線画像 Chapter17　放射線治療画像 Chapter18　外科治療画像 Chapter19　医用画像とRadiomics Chapter20　マンモグラフィと乳腺超音波検査 Chapter21　運動器領域の画像解析 Chapter22　深層学習のCT 画像再構成への応用 Chapter23　MRI再構成問題 Chapter24　MR画像処理への応用 Chapter25　核医学画像分野におけるディープラーニング 特別Column1　AI時代の放射線科医 特別Column2　AI時代の診療放射線科技師 【Column】 アジア近隣諸国におけるAI事情 大規模学習ニューラルネット（MTANN） 画像診断ナショナルデータベース AIと倫理，薬事ガイドライン コンピュータビジョンの動向 IT/AIの医療への実装 ACR AI-LABで医用画像AI を体験 深層学習による脳動脈瘤診断支援AI ディープラーニング研究の3つのツールのトピックス

※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。 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　最新版 　プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。 　具体的には、Neural Network Console（ソニー）と、DIGITS（NVIDIA）、MATLAB（MathWorks，2020-2021年版から追加）を使って、深層学習と医用画像処理を行う手順とノウハウを詳しく解説しています。 　人工知能には興味があるが、どこから始めたらよいわからず困っている方には、ぜひお勧めします。 本書利用にあったっての注意事項 第1章　深層学習の基礎 第2章　Neural Network Consoleを使った深層学習と医用画像処理 第3章　DIGITSを使った深層学習と医用画像処理 第4章　MATLABを使った深層学習と医用画像処理 第5章　ディープラーニングのための前処理と後処理

※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。 医用画像処理・解析のためのPython入門　決定版！ 　医用画像の分野では画像診断支援の分野で大きな期待が寄せられ、今後人工知能が組み込まれたAI-PACS（画像保管管理システム）の普及が予想されています。こうした状況の中で最近注目されているプログラム言語であるPythonは初学者にも学びやすく、また画像処理や人工知能のためのパッケージが多く提供されています。これらを上手く使うことで様々なソフトウェア作成することができ、簡単な実験から臨床研究などへ幅広くPythonは適しています。 　本書ではこれからPythonを学ぼうとする初学者からPythonを使いこなして画像処理から人工知能研究、さらにアプリケーション開発者まで、幅広く対応できる内容をまとめています。 第1章　開発環境を構築する（平原 大助・佐々木 邦暢） 第2章　Pythonプログラミングの基本を学ぶ（齋藤 静司） 第3章　Pythonを使って画像処理の基本を理解する（小林 達明） 第4章　医用画像の標準規格DICOMを理解する（上杉 正人） 第5章　Pythonを使った人工知能の前処理を学ぶ（佐保 辰典） 第6章　Pythonを使った人工知能の基本を理解する（佐保 辰典） 第7章　人工知能開発の応用（高屋 英知・平原大助）

※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。 感染症シミュレーションやエッジAI、画像認識、数学など、Pythonを使って様々なプログラムの作成に挑戦するムックです。人気の「Visual Studio Code」と「Visual Studio 2019」をPythonプログラミングで活用するための記事や、Pythonプログラムを“EXE化”する方法を解説する記事も収録しています。 　本ムックを読むことで、プログラミングの面白さと奥深さがわかると同時に、Pythonの実践的な使い方を学べます。 　例えば、感染症シミュレーションは社会的に大きな話題になっています。そのようなシミュレーションは、一部専門家だけが行えるものではなく、興味さえあれば誰でもできることを、本ムックではPythonのコードとともに示します。 　また、AIやデータサイエンス時代の到来に合わせて、数学の重要性が改めて指摘されています。苦手意識を持たれることの多い数学ですが、Pythonのプログラムとともに学べば、その面白さに気づくことができます。本ムックは、AIやデータサイエンス時代に必要な実践的な教養を、Pythonのプログラムとともに提供します。 ≪目次≫ 第1章 Visual Studio Code/Visual Studio 2019を使いこなそう ●PythonユーザーのためのVisual Studio Code活用術 第2章 AIプログラミングに挑戦 ●ディープラーニングAI超入門 第3章 数学的な思考を磨こう ●Pythonで楽しい数学プログラミング

※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。 インプレスグループ創設25周年記念特別企画。日本のインターネット時代の幕開けを告げたかつての人気雑誌『iNTERNET magazine』を1号限り復活！　AI、ブロックチェーン、シェアリングエコノミー、IoT、x-Tech、ICOなど、これから拡大するインターネット新世紀と言える新しいトレンドを、技術・社会・ビジネスの観点から解説します。デジタルの力でビジネス・社会をREBOOT(再始動)しましょう。 この電子版では、付録のマップは本文の最後に画像として収録しています。 単行本版に付属している冊子「インターネットマガジン創刊号（1994年）復刻版」は付属しておりません。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 Copilotに対応したWindows 11の操作・活用方法を一冊に凝縮した「完全ガイド」です。 Windows 11の基本操作から、アプリやインターネット、セキュリティ、設定方法のよくあるトラブルや困ったときの解決方法、Copilotなどの新機能の活用まで、Q＆A形式でわかりやすく解説しています。PCを仕事で効率的に便利に活用するだけでなく、写真や音楽、ビデオなどをもっと楽しむ方法まで、しっかり丁寧に網羅しています。 ＜本書のポイント＞ ◎圧倒的な情報量！ 使いはじめからウィンドウやファイルの基本操作、アプリやインターネットの活用、周辺機器の利用、環境設定やセキュリティ対策まで、役立つ情報を満載。 ◎見やすい誌面で丁寧な解説！ 操作手順はすべて実際の画面の操作で解説。見ながら進めるだけで確実に実行できるように徹底的に作り込みました。 ◎最新機能までしっかり！ AIアシスタントのCopilot in Windowsの利用方法や、周辺機器の活用方法など、Windows 11で強化された最新機能を解説しました。 ◎周辺情報も充実！ 豊富なTips、用語集、ショートカットキー一覧など、本編以外にも情報が満載です。 ※カバー画像が異なる場合があります。

※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。 日本版AIを標榜しつつ登場した未来派知識の総合誌。その第1号。その内容はこれからも探索していく。ビジネスで急速に加速したAIで何が純粋で何が不純かは判然としない。原石集めから有効な純度と有効な不純物濃度を持たせていくプロセスが開始されるのだろう。AIのイメージは不動でなく、数学者・工学者・ビジネスマンそれぞれのAI認識を見据え、純粋物・異物をも取り込むことによって新たな構造と機能を誕生させる…… 　今はもうなくなったUPUから1985年から1987年まで隔月で刊行された“幻の雑誌”がデジタルで復活！ 　AI（Artificial Intelligence ＝人工知能）を科学と技術との両面から捉える“未来派知性の総合誌”。その第1号（1985年12月発行）。 表紙 目次 AIJ Radical Review 　1　アバウトだらけのAI語法 　2　人工知能はポルノクラフィーの夢を見るか 　3　AIDSとAIとミネルバの梟 　4　徐福はどこにいるのか Ahaの瞬間1――箱詰めポールの中を電子が走る……西澤潤一 特集／’85AI総決算　何ができてどんな解題が残ったか 　座談会／技術者たちのAI……棟上昭男、森健一、竹内郁雄 　アーキテクチャ――逐次処理からどこへいくのか 　　実機を製作することか基本に……相磯秀夫 　　データフローマシンの狙い……雨宮真人 　画像・音声――シンボル〈言語〉を発見せよ 　　画像認識の“平均点”を上ける知識工学……木戸出正継 　　何をさしてAI的というのか……鳥脇順一郎 　　研究者間の相互交流か重要である……溝口理一郎 　　本流から目をそらしているのか現状……辻三郎 　自然言語理解――意味の理解と場の理解 　　アリストテレスを祖とする状況意味論……石本新 　　コンピュータの自然言語は、不自然言語である……岩田誠 　　'85年は意味処理元年である……田中穂積 　　籠なみのものを乗用車なみに高める……横井俊夫 　ソフトウェア――言語の抽象化と世界のモデル化 　　人間世界の並列性を表現したい……米澤明憲 　　Prolog-KABAの背景には……桜川貴司 　　計算機は人間以外にシンボル操作ができる唯一のもの……中島秀之 　　ソフトウェア自動生成は、遠い夢ではない……大野豊 　ロボティクス――人間の知的行為の実験場 　　作業の非決定性をいかにカバーするか……吉川弘之 　　自然環境へ対応するロボット……広瀬茂男 　　ロボットは自らの存在理由を知らねばならない……佐藤晟 　知識表現――頭脳の記述への挑戦 　　工学分野を超えた知識の解明を……安西祐一郎 　数理モデル――いま数理に何が可能か 　　「情報幾何学」の提案……甘利俊一 　　問題は科学理論の実存性に溯る……佐藤文隆 　　計算機科学には計量化の理論か必要……野崎昭弘 　　ティスプレイに立ち現われる天才の頭脳内イメージ……宇敷重広 　生物モデル――現象がモデルを刺激し、モデルが現象を見せる 　　分子モデリングの研究でガンの発生を捉える。……神沼二真 　　教師なし学習、自己組織化の生体モテル。……大森隆司 　　脳の全体的な構造研究の進展を期待。……伊藤正男 　エキスパートシステム――市場に出そろった構築用ツール 　ワークステーション――本格化するAI用WS市場　ネットワーク化に標準 　　開発環境重視のDEC戦略……村上憲郎 　機械翻訳システム――課題を残しつつも実用化へ 　　AI技術を取り込んで、新世代のシステムをめざす。……山本武彦 　実用エキスパートシステム――集積された専門知識が、組織を変える 　　製鉄プラントの運営効率化システム　日本鋼管 　　建設工事災害予知情報システム　大成建設 　　“ホロン的”AI開発を指向　フジタ工業 　　金融自由化に向けてのAI戦略　三洋証券 　　溶接ロボットへの応用を検討　日立造船 　　感性の復活をめざすAI　大林組 　AIビジネスの周辺――フロンティアをめざすAIのニューカマーたち 　　9週間で580万円――KE養成講座を開設……成井弦 　　カーネギー・グループ社の開発プロジェクト ほか

※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。 本ムックでは、様々なタイプのAI（人工知能）プログラミングを紹介しています。 第1章では、現在のAIの基本と言える「ニューラルネットワーク」をプログラミング言語「C＃」を使って自作し、 手書き文字認識のアプリを作成します。いわゆる“AIライブラリ”を使わずに“ゼロから作る”ことで、AIの仕組みを深く理解できるようになります。 もちろん、「TensorFlow」や「Chainer」といった定番のAIライブラリを使うパートも用意しています。 プログラミング言語「Python」とAIライブラリを使って、第2章では画像生成を、第4章では画像認識を行うプログラムを作ります。 第3章では大きな話題になっているスマートスピーカーのプログラミングを取り上げました。 こちらは、プログラミング言語「JavaScript」を利用して、対応するアプリを開発します。

※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。 AWSなら機械学習やディープラーニングの理論を学んだり、高性能なパソコンを購入しなくても、すぐに使える学習済みAIが提供されているので、手軽にAIソフトウェアの開発を体験できます。本書は、AWS（Amazon Web Services）のAIサービスを利用した実用的なAI構築の入門書です。画像に特定の人物が映っているかの判定、色々な言語で書かれた文章の翻訳、翻訳したテキストを音声で再生するソフトなどを作って、AI技術を体験してみましょう！

※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。 視覚情報を分析してビジネス課題を解決！AWSのAI・機械学習サービスを活用しよう Amazon Web Services（AWS）のAI・機械学習サービスを活用したコンピュータービジョン・システムを構築しよう！ 視覚情報を分析しビジネス上の多くの課題を解決。実際の本番環境でも展開できるよう、具体的な実装方法を紹介します。 Packt Publishing「Computer Vision on AWS」の翻訳書。 Part 1：AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介 1章 コンピュータービジョン・アプリケーションとAWSのAI・機械学習サービスの概要 2章 Amazon Rekognitionの利用 3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成 Part 2：実世界のユースケースへのコンピュータービジョンの適用 4章 本人確認を使用した非接触型ホテルチェックインシステムの構築 5章 動画解析パイプラインの自動化 6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲 Part 3：エッジでのコンピュータービジョン 7章 Amazon Lookout for Visionの紹介 8章 エッジでのコンピュータービジョンを使用した製造不良の検出 Part 4：Amazon SageMakerを使用したコンピュータービジョン・ソリューションの構築 9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け 10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用 Part 5：コンピュータービジョン・アプリケーションの運用環境ワークロードのベストプラクティス 11章 Amazon Augmented AI（A2I）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合 12章 エンドツーエンドのコンピュータービジョン・パイプライン設計のベストプラクティス 13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用 Lauren Mullennex：AWSのシニアAI・機械学習スペシャリスト・ソリューションアーキテクト。複数の業界にわたるインフラストラクチャ、DevOps、クラウドアーキテクチャの幅広い経験を持っている Nate Bachmeier：AWSのプリンシパル・ソリューションアーキテクト。金融サービス業界に焦点を当て世界中のクラウド統合に取り組んでいる Jay Rao：AWSのプリンシパル・ソリューションアーキテクト。顧客に技術的および戦略的なガイダンスを提供しソリューションの設計と実装を支援している ［翻訳者］ 鈴木貴典：アクロクエストテクノロジー株式会社にて、シニア・テクニカルアーキテクトとしてクラウドシステムの開発やコンサルティングに従事。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Lookout for Vision 山本大輝：東京大学大学院情報理工学系研究科を修了後、アクロクエストテクノロジー株式会社でシニア・データサイエンティストとして機械学習プロジェクトを推進。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon SageMaker 宮島拓也：AWSを利用した多くのクラウドサービスの開発・構築経験を持ち、モバイルとクラウドを連携したAIサービスの開発に取り組む。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Rekognition 吉岡駿：機械学習／AIを利用したクラウドサービスの開発や画像処理を用いた研究開発に従事。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Bedrock ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

※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。 ★ベストセラー『教養としてのデータサイエンス』に続く第2弾！★ ★「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に完全準拠した公式カラーテキスト！★ ・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある！ ・文理を問わず、大学・高専生に、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの「応用基礎力」を習得させることを目的として編纂された。 ・カラーで見やすく、練習問題も充実。 【主な内容】 1章　データサイエンス基礎 1.1　データ駆動型社会とデータ分析の進め方　（久野遼平） 1.2　データの記述　（宿久　洋） 1.3　データの可視化　（宿久　洋・久野遼平） 1.4　データ分析の手法　（原　尚幸) 1.5　数学基礎　（清　智也) 2章　 データエンジニアリング基礎 2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング　（内田誠一） 2.2　データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎　（辻　真吾） 2.3　データ収集と加工、データベース　（森畑明昌） 2.4　ITセキュリティ　（宮地充子） 3章　 AI基礎 3.1　AIと社会　（松原　仁) 3.2　機械学習の基礎と予測手法　（赤穂昭太郎） 3.3　深層学習の基礎　（今泉允聡) 3.4　ロボット、認識、言語　（高野　渉） ※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。

【電子版のご注意事項】 ※一部の記事、画像、広告、付録が含まれていない、または画像が修正されている場合があります。 ※応募券、ハガキなどはご利用いただけません。 ※掲載時の商品やサービスは、時間の経過にともない提供が終了している場合があります。 ※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 以上、あらかじめご了承の上お楽しみください。 鍛えれば地頭はぐんぐん伸びる！1日1問ナゾを解き続けるうちに、「考えること」が大好きになる一冊。 AIに負けない頭脳を作る、1日1問の謎とき習慣！ これからの時代に必要なのは、知識の量よりも、たくさんの知識を使って様々な難問を解決する力！ この本にはそんな力を鍛えるクイズが366問の超ボリュームで詰まっています。 クイズは全部で9種類。「ひらめきパズル」「暗号解読」「ナゾトキ」「なぞなぞ」「思い出しクイズ」「あるなしクイズ」「ひっかけクイズ」「ひらめきクイズ」「連想クイズ」、さまざまな角度から頭脳を磨こう！ 楽しく解いていくうちに、ひらめき力や集中力、観察力、記憶力や連想力といった“地頭力”が鍛えられて、「考えること」が大好きになる一冊です。 低学年でも解ける易しい問題から、大人も頭をひねる難問まで、家族みんなで楽しめるボリュームたっぷりの謎解き本です。 NAZOTOWN（ナゾタウン）：リアル謎解きゲーム、リアル謎解きイベントの企画・制作。全国の自治体や公共施設、レジャー施設で謎解きイベントを開催。沖縄・かりゆし水族館、名古屋駅謎解きイベント、赤坂＆紀尾井町おさんぽ謎解きラリー、京都市街歩き謎解きイベントなど。オンライン謎解きイベントなども開催。

※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。 【しくみがわかれば、安心・安全・便利！】 　リス、カメ、トナカイ、ゾウ、クジャク、ウサギたち…こんなゆかいな動物たちと一緒に、IT社会のしくみをきちんと知ることで、楽しく安心・安全に暮らしていこう！　一見難しそうなしくみをていねいに、会話でやさしく解説します。 　本書では動物たちがおしゃべりしながら具体的なしくみを解説しているので、会話を読んでいくだけで知識が身についてしまいます。基本から学んでみたい、あるいは学び直したい親御さんから子供さんまで、幅広く楽しんでお読みいただける内容になっています。空き時間に、肩の力を抜いて気楽にリラックスして読める、おすすめの1冊です。 ■こんな方におすすめ ・基本から学んでみたい、あるいは学び直したい親御さんから子供さんまで ■目次 ◆第1章 つながる ― ネットワーク 　　1-1 つなぎたい！ ― インターネット 　　【コラム】画像生成AI① 　　1-2 見たい！ ― Webページ 　　1-3 知りたい！ ― Web検索 　　1-4 届けたい！ ― メール 　　1-5 交流したい！ ― チャットやSNS 　　1-6 顔を見て話したい！ ― Web会議 　　1-7 盛り上がりたい！ ― 動画や音楽の配信 ◆第2章 くむ ― プログラミング 　　2-1 動かしたい！ ― プログラム 　　2-2 組みたい！ ― プログラミング ◆第3章 まもる ― セキュリティ 　　3-1 あふれる！ ― バッファオーバーフロー 　　3-2 ようこそ！ ― ログイン 　　【コラム】画像生成AI② 　　3-3 知られたくない！ ― パスワード 　　3-4 潜んでいる！ ― マルウェア 　　3-5 応答がない！ ― DoS攻撃 　　【コラム】チャットAI① 　　3-6 ファイルが読めない！ ― ランサムウェア 　　【コラム】チャットAI② ◆第4章 わかる ― スーパーコンピュータ／AI 　　4-1 ここがすごい！ ― スーパーコンピュータ 　　4-2 遊び相手が欲しい！ ― ゲームAI 　　4-3 まるで本物！ ― GAN ◆第5章 しはらう ― 電子決済／暗号通貨 　　5-1 手軽に支払える！ ― 電子決済 　　5-2 みんなで宝探し！ ― 暗号通貨 ■著者プロフィール 松浦 健一郎（まつうら けんいちろう）：東京大学工学系研究科電子工学専攻修士課程修了。研究所において並列コンピューティングの研究に従事した後、フリーのプログラマ＆ライター＆講師として活動中。企業や研究機関向けにソフトウェア、ゲーム、ライブラリ等を受注開発したり、遠隔配信や動画も含む研修の講師を務めたりしている。司 ゆきと共著でプログラミングやゲームに関する著書多数（本書で38冊目）。 司 ゆき（つかさ ゆき）：東京大学理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。大学では人工知能（自然言語処理）を学ぶ。研究機関や企業向けのソフトウェア開発や研究支援、ゲーム開発、書籍や研修用テキストの執筆、論文や技術記事の翻訳、翻訳書の技術監修、学校におけるプログラミングの講師を行う。

※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。 AIやIoTという言葉が毎日のようにメディアで紹介されています。しかし、興味を持っても、本を読むだけでは技術は身につきません。やはり実際に手を動かして、自分で体験するのが一番です。本書は、画像認識装置を製作して、AIやIoTなどの最先端技術を体験しながら学ぶ初心者のための入門書です。猫を認識し、画像を保存し、メールで知らせる、さらにIoTらしく「いつでもどこでも使える」装置を自分の手で、低予算で作りましょう。

※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。 AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く 本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とPythonによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解釈可能」にするためのアプローチを網羅的に扱い、そして更に「なぜ、この予測をしたのか」に答え「説明可能なAI」に至るための道を示しています。 第1部 解釈可能性の基礎 第1章 はじめに 　1.1 Diagnostics+のAI―AIシステムの一例 　1.2 機械学習システムの種類 　1.3 Diagnostics+のAIを構築する 　1.4 Diagnostics+のAIの問題点 　1.5 Diagnostics+のAIシステムを堅牢にする 　1.6 解釈可能性と説明可能性 　1.7 本書で何を学ぶのか？ 　1.8 まとめ 第2章 ホワイトボックスモデル 　2.1 ホワイトボックスモデル 　2.2 Diagnostics+―糖尿病の進行度 　2.3 線形回帰 　2.4 決定木 　2.5 一般化加法モデル（GAM） 　2.6 ブラックボックスモデルとは 　2.7 まとめ 第2部 モデルの処理の解釈 第3章 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性 　3.1 高校生の成績予測器 　3.2 アンサンブルツリー 　3.3 ランダムフォレストを解釈する 　3.4 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性 　3.5 まとめ 第4章 モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性 　4.1 Diagnostics+のAI：乳がん診断 　4.2 探索的データ分析 　4.3 深層ニューラルネットワーク 　4.4 DNNを解釈する 　4.5 LIME 　4.6 SHAP 　4.7 アンカー 　4.8 まとめ 第5章 顕著性マップ 　5.1 Diagnostics+のAI：浸潤性乳管がんの検出 　5.2 探索的データ分析 　5.3 畳み込みニューラルネットワーク 　5.4 CNNを解釈する 　5.5 バニラバックプロパゲーション 　5.6 ガイド付きバックプロパゲーション 　5.7 その他の勾配ベースの手法 　5.8 Grad-CAMとガイド付きGrad-CAM 　5.9 どの寄与度推定法を使えばいいのか？ 　5.1 まとめ 第3部 モデルの表現の解釈 第6章 層とユニットを理解する189 　6.1 視覚的な理解 　6.2 畳み込みニューラルネットワーク：復習 　6.3 ネットワーク分析フレームワーク 　6.4 層とユニットを解釈する 　6.5 まとめ 第7章 意味的な類似性を理解する 　7.1 感情分析 　7.2 探索的データ分析 　7.3 ニューラル単語埋め込み 　7.4 意味的類似性を解釈する 　7.5 まとめ 第4部 公平性とバイアス 第8章 公平性とバイアスの軽減 　8.1 収入予測 　8.2 公平性の概念 　8.3 解釈可能性と公平性 　8.4 バイアスを軽減する 　8.5 データセットのためのデータシート 　8.6 まとめ 第9章 説明可能なAIへの道 　9.1 説明可能なAI 　9.2 反実仮想的な説明 　9.3 まとめ Appendix 付録A セットアップを行う 　A.1 Python 　A.2 Gitコードリポジトリ 　A.3 Conda環境 　A.4 JupyterNotebook 　A.5 Docker 付録B PyTorch 　B.1 PyTorchとは？ 　B.2 PyTorchをインストールする 　B.3 テンソル 　B.4 データセットとDataLoader 　B.5 モデリング 付録C 日本語版付録日本語を扱う 　C.1 単語に分割する 　C.2 ワードクラウドを作成する 　C.3 日本語を単語埋め込み化する Ajay Thampi（著者） 信号処理と機械学習をテーマに博士号を取得し、強化学習、凸最適化、5Gセルラーネットワークに適用される古典的な機械学習技術をテーマに主要なカンファレンスやジャーナルで論文を発表している。現在は大手テック企業にて「責任あるAI」と公平性を専門に機械学習エンジニアとして活躍。マイクロソフトのリードデータサイエンティストとして、製造業、小売業、金融業など様々な業界の顧客に対して、複雑なAIソリューションをデプロイする仕事を担当した経験を持つ。 松田晃一（翻訳者） 博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。HCI/AR/VR/UX、画像処理・認識、機械学習、エッセーの執筆、技術書、SF、一般書の翻訳などに興味を持つ。最近立ち上げたPython の講義が（自分では）結構良く構成でき、再構成し書籍化を考えている。PAW^2（メタバース）の開発に携わり、オープンソースのm3py ライブラリの開発を行っている。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『Web API デザイン・パターン』、『機械学習エンジニアリング』、『プログラミングのための数学』、『データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング』（マイナビ出版）、『生成Deep Learning』、『詳解OpenCV3』、『コンピュータビジョンのための実践機械学習』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 本書籍では以下の環境で解説します。 ・Google Colab Pro環境 ・Windows10/11 NVIDIA GPU環境 ・MacOS Apple silicon環境 本書籍では以下の内容を取り扱います。 ・拡散モデルによる画像生成の原理 ・Stable Diffusionを使用するためのWebUI環境構築 ・テキスト/画像を元に画像を生成する（txt2img/img2img/ControlNet） ・Google Colab上で追加学習を行う（LoRAの作成） 本書ではソフトウェアの使い方解説だけではなく、自分で設定できるセッティングやパラメータが画像生成にどのように関わっているのかについても解説しているため、AI技術について知識を深めたい人にとってもおすすめです。 また、既にAIを活用している方にもご満足いただけるように、よりAI画像制作を極めるヒントとなるようなStable Diffusionを含むAI画像生成を利用した作例のメイキング方法やプロンプト構成/生成パラメーターなどの情報を公開・解説しています。ハンズオン形式で最後まで取り組むことで、画像生成AIへの理解をより深めることができる1冊となっています。 ※カバー画像が異なる場合があります。

※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。 ゲーム開発もAIを活用する時代に！　キャラクター、背景、UIパーツ、アプリアイコン、アイテム、RPGマップなど、ゲームに欠かせないグラフィックスを画像生成AI「Stable Diffusion」に描かせよう。

※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。 ※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精度向上はトレーニングデータが鍵。 良質なトレーニングデータを手に入れるための必須知識。 アメリカをはじめ、ヨーロッパや中国などを中心にAI（機械学習）やディープラーニングを活用としたユースケースやビジネスモデルなどが大きく進化し、日本国内においても、自動車、製造、建築・土木、公的機関、eコマースなどさまざまな業種で機械学習やディープラーニングの適用が進んできています。 　このようにAIに使われる機械学習を、高い精度・確率のものとするためには、高い品質、さまざまな条件の分布、バリエーションに富んだトレーニングデータを準備することが成功の鍵といえます。　本書では、トレーニングデータの性質に焦点をあて、解説を行います。 はじめに 第1章　機械学習とトレーニングデータ 1.1　ディープラーニングに進化する過程 1.2　ディープラーニングはブラックボックス 1.3　機械学習の種類 1.4　プログラミングから見た機械学習 1.5　トレーニングデータの位置付け 第2章　マネジメント層とエンジニアの機械学習 2.1　データ活用とは 2.2　DXからデジタルファーストへ 2.3　マネジメント層の大事な役割 2.4　エンジニアとトレーニングデータ 2.5　機械学習を取り巻く課題 2.6　実行すべきこと 第3章　AIとトレーニングデータ 3.1　音声認識とは 3.2　機械翻訳 3.3　画像認識 3.4　動画 3.5　チャットボット・ボイスボット 3.6　自然言語処理系AI 3.7　固有表現抽出 3.8　ポイントオブインタレスト（POI） 3.9　自動車関連系AI 3.10　AR／VR／MRとメタバース 3.11　その他 第4章　各種トレーニングデータ 4.1　音声データ 4.2　画像データ 4.3　動画データ 4.4　センシングデータ（3D点群データ） 4.5　シンセティックデータ 第５章　データアノテーション 5.1　データアノテーションとは？ 5.2　プリラベリングデータ 5.3　音声データからのアノテーション 5.4　テキストデータのアノテーション 5.5　画像データのアノテーション 5.6　アノテーションフォーマット 第6章　アノテーションツール 6.1　アノテーションツールの種類 6.2　データ収集 6.3　プロジェクト定義 6.4　データ管理と割り当て 6.5　音声系へのアノテーション 6.6　テキスト系のアノテーション 6.7　画像・動画系データ 6.8　品質チェック工程 6.9　データ取りまとめ 第7章　データセキュリティ 7.1　関連する法律 7.2　データセキュリティについて 7.3　AI倫理 第8章　トレーニングデータの重要性 おわりに 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。 機械学習のしくみをイラストや図解でやさしく学ぼう！ 本書は、機械学習に関するさまざまなトピックスを概説する書籍です。人工知能における機械学習の位置づけを説明したのち、機械学習内の分野をマップ化し、マップ内の街（＝機械学習内の分野）を旅する形でやさしく解説していきます。 数式や複雑な処理手順は扱わずに、「どんなしくみで、どこで使われていて、どう役に立つのか」という要点をわかりやすく示します。大枠や要点を掴むことを主眼としているため、短時間・効率的に学ぶことができます。機械学習について関心をもっているものの、専門書はハードルが高いと感じている学生やビジネスパーソンにおすすめです。 構成は、はじめに人工知能における機械学習の位置づけや手法の分類を示したうえで、機械学習の個々のトピック……すなわち、ｋ近傍法や決定木などによる分類、進化的計算や群知能による最適化、強化学習、ニューラルネット、深層学習などを説明していきます。 まえがき 目次 はじまり－機械学習の国へ行こう－ 第一章　いりぐち－機械学習ってなんだろう？－ 機械学習ってなんだろう？ AIにできること いきものとコンピューター、それぞれの学びかた コンピューターの学習 機械学習はなにができるの？ 「言葉」を認識する 「画像」を認識する 　COLUMN　強いAIと弱いAI 第二章　観光案内所－機械学習の種類と仕組み－ 機械学習には種類がある 先生に正解を教えてもらおう－教師あり学習－ 教師データとラベル　 教師あり学習の仕組み 自力で学習を進めよう－教師なし学習－ 試行錯誤の経験から学習しよう－強化学習－ コラム　いろんな機械学習 学習した知識を役立てよう－汎化・タスク・アルゴリズム－ 学習のしすぎに注意！－過学習－ COLUMN　オッカムの剃刀とノーフリーランチ定理 第三章　分類の街－k近傍法と決定木－ 並べかたで分類しよう－k近傍法－ 　一刀両断、スパッと分類！－サポートベクターマシン－ ○と×で分類しよう－決定木－ 決定木の作りかた たくさんの決定木の森－ランダムフォレスト－ COLUMN　みにくいアヒルの子定理 第四章　最適化の街－進化的計算と群知能－ 最適化ってなんだろう？ 進化を模倣してよりよい情報を残そう－進化的計算－ いきものの進化の仕組み 進化的計算ってなんだろう？ 進化的計算の代表選手、遺伝的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズムの仕組み もっと複雑なことをするには－遺伝的プログラミング－ 生物の群れの行動から学習しよう－群知能－ 蟻みたいに近道を見つけよう －蟻コロニー最適化法－ 大勢で答えを探そう－粒子群最適化法－ 魚みたいに餌を探そう－AFSA－ 第五章　試行錯誤の街－強化学習－ 強化学習ってなんだろう？ とにかく試行回数を重ねよう－モンテカルロ法－ より効率的に試行するには？－Q学習－ Q学習で迷路を脱出しよう 第六章　神経回路の街①－ニューラルネット－ 神経細胞と神経ネットワーク 神経細胞の模倣－人工ニューロン－ 神経ネットワークの模倣－人工ニューラルネットワーク－ ニューラルネットの学びかた 視覚のシミュレーション－パーセプトロン－ ハイスピードで学ぼう！－バックプロパゲーション－ ニューラルネットワークの種類 ①階層型 ニューラルネットワークの種類 ②全結合型と再帰型 「何か」を見つける－認識－ 「何か」を動かす－制御－ 「何か」を考える－判断－ 必ず「何か」を返してくる。……それでいいのかな？ 第七章　神経回路の街②－ディープラーニング－ ディープラーニングってなんだろう？ 人間の「視覚」を真似したニューラルネット これはイヌ？　それともネコ？－畳み込みニューラルネットの画像認識－ CNNはどうして高性能なんだろう？ 時間で変わるデータを分析しよう－リカレントニューラルネットとLSTM－ 本物そっくりのニセモノをつくる－敵対的生成ネットワーク－ ディープラーニングを自動翻訳に役立てよう 経験から学ぶ深層学習－深層強化学習－ 第八章　でぐち－機械学習をはじめよう－ 機械学習に使われる言葉－プログラミング言語Python－ 機械学習に使われるソフトウェア①－TensorFlowとKeras－ 機械学習に使われるソフトウェア②－Caffe、PyTorch、Chainer－ おわりに－AIについて学べる参考図書たち－ 　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。 【内容紹介・目次・著者略歴】 「自営業家計」を企業・家計複合体と定義する。生産活動に関する意思決定を行うという点では、企業と同様の側面を持ち、一方で、家族労働力を使って所得を獲得し、消費をするといいう点では、家計的な側面もある。また、その特徴として、景気後退局面において、家族従事者を解雇することが非常にまれであることから、窮迫投資（自己防衛的投資）、窮迫雇用、窮迫販売（目先の利益のために生産量を増やし、売ること）という通常の企業がとらない行動をとることがある。経済の重要な一翼を担う自営業家計が、経済に与える影響を研究した画期的な書。 【目次】 目次　 はしがき 第１章　企業・家計複合体理論の課題 第２章　企業・家計複合体の原型モデル 1　家族企業モデルの定式化ならびに予備的分析 2　労働・消費者家計モデルの定式化ならびに予備的分析 3　企業・家計複合体モデルの定式化ならびに予備的分析 第３章　市場の発展にともなう行動の変貌 1　自給自足経済における行動 2　生産物市場が競争的である経済における行動 3　資本用役市場が競争的である経済における行動 4　労働市場が競争的である経済における行動 第４章　経済分化 1　労働過剰経済における企業・家計複合体の行動 2　賃労働を雇用する資本制企業的複合体 3　不労資本家 4　労働・消費者家計に転化する半プロレタリア的複合体 第５章　労働供給の構造 1　労働・消費者家計による労働供給 2　企業・家計複合体による労働供給 3　縁辺労働力層による労働供給 第６章　資本用役の需要 1　雇用不足経済における資本用役の需要 2　雇用豊富経済における資本用役の需要 3　準雇用不足経済における資本用役の需要 第７章　企業・家計複合体を含むケインズ型経済の政策分析 1　森嶋氏による二重構造経済の政策分析 2　自営業を含むケインズ型経済のモデル 3　追加的政府投資の効果 数学付録 AI　諸準備 AII　εq（Ｒ）とσRとの逆数同値性の証明 索引 丸山　義皓 経済学者。筑波大学名誉教授。 ※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。 ※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。 人工知能の構成技術を網羅的に概観する、やさしい教科書 本書は、人工知能のしくみを一から丁寧に解説する入門書です。 「人工知能とはなにか」という定義からはじまり、機械学習や画像処理といったさまざまな技術のしくみを、できるだけ数式を使わずに平易に説明します。 深層学習が火付け役となった人工知能ブームによって、人工知能は多くの方にとって馴染みのある存在になってきました。しかし、 ・　機械学習 ・　ニューラルネットワーク ・　進化的計算 ・　自然言語処理 ・　画像認識 などの個別のトピックのみが取り上げられることも多く、人工知能全体の体系はよくわからない、という方も多いのではないでしょうか。 本書では、上述したようなトピックを網羅的に扱い、人工知能を構成する技術の全体像を概観します。できるだけ数式を用いずに、平易に解説するよう心がけました。 業務上AIに関する知識が必要になった社会人や、情報系の学部・学科に所属する大学生はもちろん、人工知能に興味のある高校生にも読んでいただける内容です。 なお、各章の最後には、Pythonを使った演習を設けています。 エンジニアの方や、エンジニアを志す学生の方は、ぜひ演習問題にも取り組んでみてください。 第1章　人工知能とは 第2章　人工知能研究の歴史 第3章　学習 第4章　知識表現と推論 第5章　ニューラルネットワーク 第6章　深層学習 第7章　進化的計算と群知能 第8章　自然言語処理 第9章　画像認識 第10章　エージェントと強化学習 第11章　人工知能とゲーム 第12章　人工知能はどこに向かうのか

※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。 ※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。 料理を支える自然言語処理と画像処理を学ぼう！ クックパッドや楽天レシピなどのレシピサービスは、多くの方にとってなじみ深い、日常的に使用するものです。ほかにも、写真を撮るだけで食事が記録できるアプリや、トレーに載せた食品をスキャンすると精算ができる画像認識型のレジなど、身の回りには食に関係する情報技術が多数存在します。 本書は、そういったレシピや料理画像を題材として、言葉や画像を扱う技術について解説します。 たとえばクックパッドには、投稿されたレシピの文章を解析して、自動的にカテゴリ分けする機能があります。これには、自然言語処理という言葉を扱う技術が活用されています。 また、上で触れた食事が記録できるアプリなどには、投稿された料理写真を解析して、自動的に料理を認識する機能があります。これには、画像処理という画像を扱う技術が活用されています。 こういった自然言語処理や画像処理の技術を概説したのち、研究や開発に使用できるデータセットや、実際のサービスにおける活用事例を紹介します。さらに、自然言語処理と画像処理を複合的に用いる、クロスモーダルな処理についても紹介します。 また、最後には、自然言語処理や画像処理をより深く学びたい方に向けて、推薦図書の案内も掲載しています。 「まさに料理に関する情報サービスの開発に携わっている！」という方にはもちろんですが、これから自然言語処理や画像処理を学びたい方、言語と画像のクロスモーダルな処理について学びたい方、新しい研究テーマやサービス開発のアイデアを見つけたい方、さらには単純に料理とAIという組み合わせに興味のある方まで、技術に興味のある方には幅広く楽しんでいただける内容です。 第1章 はじめに――なぜ料理と情報処理なのか？ 第2章 料理と自然言語処理 第3章 料理と画像処理 第4章 料理とクロスモーダル処理――複合的なアプローチ 第5章　おわりに――料理と情報処理のこれから

※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。 画像の自動生成、人が書いたと見まがう文章の作成、高度な自動翻訳――。AI（人工知能）の進化はとどまるところを知らず、企業のDXを左右し続ける。 現在のAIの進化をけん引する「ファウンデーションモデル（基盤モデル）」に加え、ChatGPT、MLOpsやマテリアルズインフォマティクスをはじめとした最新の活用手法の解説、最新事例、導入の勘所、さらには熟練ジャーナリストのコラムを通じて、AIの最新状況と適切な導入のヒントを示す他に類のない1冊。 ≪目次≫ 第1章　AI最新動向 第2章　AI最新事例 第3章　進化が止まらないAI活用の最新手法 第4章　AIプロジェクトを成功に導く勘所 第5章　AIを知るためのコラム

※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。 【電子版のご注意事項】 ※一部の記事、画像、広告、付録が含まれていない、または画像が修正されている場合があります。 ※応募券、ハガキなどはご利用いただけません。 ※掲載時の商品やサービスは、時間の経過にともない提供が終了している場合があります。 ※この商品は固定レイアウトで作成されております。 以上、あらかじめご了承の上お楽しみください。 これから必要な学力は、従来の塾通いで得られるものと別物！わが子を「食べていける幸せな大人」にするための学び方、教えます。 みんな塾に行っているのに行かせないと不安、わが子が勉強で遅れをとるのではと不安、このままではまともな学校に行けないのでは不安……と、小学生を持つ親は不安でいっぱいです。なぜなら「勉強ができる」ことが、安定した将来への切符だと考えているから。けれども、ＡＩ化やグローバル化が進んで便利になっていく未来では、今までの学力はこれまでの価値を持たなくなっていくと、宝槻泰伸先生（探究学舎代表）はおっしゃいます。これからの世の中で必要とされるのは、「夢中になれるもの」「好きなもの」をとことん深堀りしていける力。子どもは１つ好きなことを見つけると、そこから様々な興味が広がり、自ら学び始めます。本書では、子どもが自ら学び始めるためには親はどのような働きかけをすればよいのか、マンガでわかりやすく解説。「ゲームばかりしている」「本を読まずネットばかり」など、ごく普通の小学生の知的好奇心をくすぐる方法教えます。 宝槻 泰伸（ほうつきやすのぶ）：京都大学経済学部卒業。探究学舎代表。「探究心に火がつけば子どもは自ら学び始める」をモットーに幼少期から実父より教育を受ける。高校を中退し京大に進学。弟ふたりにそれに続き、リアルおやじギャグ「京大三兄弟」となる。現在では、日本はもちろん世界からも参加親子が年間３．０００人集まる人気授業を開発・講義を行っている。５児の父。 ナナイロペリカン：エッセイ漫画ブロガー・イラストレーター。毎日の育児の奮闘ぶりを綴ったブログ「たまご絵日記～２児のかあちゃん」が人気になり、過去に子育てエッセイ漫画を４冊出版。

※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。 女子高生な幼馴染みシリーズに登場する天崎美姫のグラビアシーンをテーマにした漫画+CG集！ アイドルのグラビアを見ていた俺は幼馴染で恋人天崎美姫のグラビアシーンを妄想するが…。天崎美姫のグラビアシーンをまとめた漫画+CGイラストを収録！ AIで作成した画像をメインに構成しています。

※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。 Google Apps ScriptとAIでのプログラミングを体験しよう。音声文字起こしAI、画像生成AIを使った業務を効率化のサンプルのほか、Gmail、スプレッドシート、Slack連携などのサンプルも紹介。

※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。 Google AI Studioを使ったアプリ開発解説書です。Python、Node.js、Web、curlなどから生成AIを利用。環境構築から画像生成AI、データ変換まで網羅しています。

※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。 Webサイトやアプリで、とにかく画像が多すぎることが原因で、時間がかかりすぎ、捌ききれない工程が発生することがあります。本書は、Google Cloud AutoMLを利用して、多すぎる画像の管理を自動認識で楽にするノウハウをわかりやすく解説します。学習データの作成から、予測モデル構築・チューニング・モデル評価・ウェブやアプリの組み込みまで、ディープラーニング・ニューラルモデル・機械学習を使ったシンプルな画像認識AI作成がわかります。

※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。 食べヤセしたいなら、「これ」を食べないなんてモッタイナイ！！！！ 累計会員数800万人超！ 国内最大級の食事管理アプリ『あすけん』のビッグデータから導き出した、「やせている人が食べているもの」解説大全。 『あすけん』ユーザーは、３カ月で平均4.66㎏減！ ※2021年１月～2022年８月に入会した『あすけん』ユーザーのうち、初期登録体重がBMI25以上のユーザーの平均体重変化量を集計。 ●『あすけん』とは？ 食事画像やバーコードを読み取るだけでカロリーや栄養素を自動計算してくれる、ダイエット・ヘルスケアアプリ。 カロリーと各種栄養素14項目の過不足と食事バランスをグラフで表示。 ダイエットの目標設定やその日の食事内容に応じた、AI栄養士からあなたへのアドバイスを毎日無料でチェックできます。 ※QRコードを読み込むには、専用アプリ（QRコードリーダー）が必要です。（機種によっては最初からインストールされているものもございます。） QRコードの載った画像をQRコードリーダーで読み込み、閲覧してください。 読み込みづらい場合は、表示画像を拡大し、カメラが画像を読み込みやすいよう調整してから再度お試しください。 【著者プロフィール】 道江美貴子（みちえ・みきこ） 食事管理アプリ『あすけん』管理栄養士 女子栄養大学栄養学部卒業後、大手フードサービス企業に入社。 100社以上の企業で健康アドバイザーを務めた後、2007年、新規事業の立ち上げメンバーとして株式会社askenに参画し、以後『あすけん』の企画・コンテンツ制作・開発管理などに携わる。 現在、株式会社asken取締役としてあすけん事業統括責任者を務める。 著書に、『なぜあの人は、夜中にラーメン食べても太らないのか？』（クロスメディア・パブリッシング）など。

機械学習システムを実用化する 設計・開発・運用ノウハウが満載 【本書の概要】 本書は前著『AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン』（ISBN 978-4798169453 ）では触れられなかった、 機械学習システムを構築する上で実際に発生する課題を想定し、 動いているシステムやワークフローに機械学習を組み込む方法を解説した書籍です。 特にニーズの高い以下の機械学習システムの例を用意しています。 ・需要予測システム ・違反検知システム 【本書で学べる内容】 本書を読むことで、ケーススタディとして機械学習を実用化するための、 ・課題設定 ・ワークフロー設計 ・システム開発 ・チーム設計 を学ぶことできます。 【対象読者】 AI エンジニア、システムエンジニア 【目次】 第1章 課題、チーム、システム 第2章 需要予測システムを作る 第3章 動物画像アプリで違反検知システムを作る 第4章 動物画像アプリの検索に機械学習を活用する 【著者プロフィール】 澁井 雄介(しぶい・ゆうすけ) Launchable　Inc所属。 MLOpsエンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、Androidエンジニア、ネコ2匹の飼い主。家に猫用ハンモックが4台ある。 本業でDeveloper ProductivityのためのMLOps・データ基盤を開発しつつ、MLOpsコミュニティの運営や副業に精を出している。 過去にはSIer、外資ソフトウェアベンダー、スタートアップで新規プロダクトの起ち上げ、大規模システム運用、チームマネジメントに従事。 前々職のメルカリにて機械学習をシステムに組み込むデザインパターンを執筆、公開。 ・GitHubで「mercari/ml-system-design-pattern」と検索 ※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。

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。

【電子版のご注意事項】 ※一部の記事、画像、広告、付録が含まれていない、または画像が修正されている場合があります。 ※応募券、ハガキなどはご利用いただけません。 ※掲載時の商品やサービスは、時間の経過にともない提供が終了している場合があります。 ※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 以上、あらかじめご了承の上お楽しみください。 人気声優ユニット「スフィア」のメンバー、寿美菜子の「めし」をテーマにしたフォトブック。撮り下ろしグラビアでは水着も披露！ 人気声優ユニット「スフィア」のメンバー、 寿美菜子のフォトブック。 雑誌『声優グランプリ』連載「みなこめし」のまとめに加え、 撮り下ろしグラビアでは 「水着×めし」をテーマにしたカットも大ボリュームで掲載！　 定食やカレー、コーヒーなど定番のものから、 給食やわたあめなどの変わりダネまで、 さまざまな「めし」が登場。 さらに、「めし」を通して 本人の思い出やプライベートな話もたくさん読める 大満足の内容になっている。 寿 美菜子：９月１７日生まれ。 ミュージックレイン所属。 主な出演作はアニメ 『戦姫絶唱シンフォギア』（サンジェルマン）、 『響け！　ユーフォニアム』（田中あすか）、 『けいおん！！』（琴吹紬）、 映画『ヒックとドラゴン』シリーズ（アスティ）ほか。

※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。 画像生成AIを、Webコンテンツ作成に活用するための手引書です。AIに的確な結果を生成させるための命令（プロンプト）について、考え方の基本から解説。ブログやSNSなど、実際の活用におけるヒントも紹介しています。

※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。 【入門！ コンピュータとプログラミングの基礎の基礎】<br/〉 コンピュータに関する教育が高校でも正規授業として必修化され、大学入試の共通テストでも受験生は情報科目に直面せざるを得なくなったような状況が生まれている現在、この「情報とプログラミング」に焦点を当てた入門書の決定版として本書をお贈りします。もちろん、内容的には高校生にとどまらず社会人のプログラミング入門にも十分に応え得るものです。何らかの言語の入門ではなくプログラミングの「考え方の入門」であることから、まったく何の知識もない方にも抵抗なく入っていただけます。これからの社会人が基礎知識を獲得するのにも役立つこと間違いなし。まずは本書を読んで、プログラミングとはどういうものか、どういう考え方をすればよいのかを理解したうえで、Pythonなど具体的な言語の入門書を手に取るなりして次のステップに進んでいただくのが、遠回りなようで実は最も効率的な学習方法なのです。前提知識は必要ありません。 今後社会で活躍する人に必ず求められるはずの教養（＝プログラミング）を獲得するための第一歩として、本書をご活用ください。 ■こんな方におすすめ<br/〉 これからプログラミングを勉強する（または、しなければならない）方／情報科目でプログラミングに触れた高校生／社会人や大学生を含むプログラミング入門者 ■目次<br/〉 ●第1章 情報とコンピュータ 　　1 「情報を処理する」ってどういうこと？ 　　2 情報×コンピュータ＝快適な暮らし ●第2章 コンピュータのしくみ 　　1 コンピュータが情報を処理する方法 　　2 コンピュータってどんな機械？ 　　3 プログラミングのすすめ ●第3章 プログラムを書こう！ 　　1 コンピュータへの命令のしかた 　　2 日本語の指示書の役割 　　3 日本語の指示書を作ろう（その1）── ロボボのお使いプログラム 　　4 日本語の指示書を作ろう（その2）── 秘密の暗号プログラム 　　5 これからのこと 　　6 ところで「アルゴリズム」って何？ ●第4章 データの入れ物 　　1 値を入れる箱──変数 　　2 箱の使い方 　　3 箱の大きさ──データ型 ●第5章 コンピュータの演算 　　1 変数に値を入れる──代入 　　2 コンピュータを使って計算する──算術演算 　　3 コンピュータを使った計算の宿命 　　4 2つの値を比較する──比較演算 　　5 TrueとFalseを使った演算──論理演算 　　6 演算子の優先順位 ●第6章 命令を実行する順番 　　1 プログラムの流れは3通り──制御構造 　　2 分かれ道を作る──条件判断構造 　　3 同じ道を何度も通る──繰り返し構造 　　4 改訂版：ロボボのお使いプログラム ●第7章 データをまとめて入れる箱 　　1 同じ種類のデータを並べて入れる──配列 　　2 縦横に並べた箱にデータをまとめて入れる──二次元配列 　　3 関連するデータをまとめて入れる──構造体 　　4 大事なデータを保存する──ファイル ●第8章 プログラムの部品を作る 　　1 プログラムを入れる箱──関数 　　2 関数を定義する 　　3 関数を利用する 　　4 プログラムで使う「箱」を整理しよう 　　5 改訂2版：ロボボのお使いプログラム ●第9章 日本語からプログラミング言語へ 　　1 プログラミング言語の選び方 　　2 これからの勉強のしかた ●第10章 情報を整理する力 　　1 間違いはどこにある？ 　　2 AIが出した答えは本当に正しい？ 　　3 コンピュータにできること、人間がすべきこと 　　4 おわりに ■著者プロフィール<br/〉 谷尻かおり：データベースから画像認識・画像処理、機械学習まで手掛ける現役のプログラマー。それぞれの分野に関する入門的解説書から数学やプログラミングの入門書まで数多くの書籍や雑誌記事の執筆も手掛けてきており、誰にとってもわかりやすい、その優しい語り口には定評がある。

※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。 『先読み！IT×ビジネス講座』は、「この先どうなっていくかがわかる」「リアルな話がわかる」「手っ取り早くわかる」の３つの「わかる」をコンセプトに旬のトピックをひもとくIT×ビジネス解説書です。「画像生成AIとは？」「どんな技術なの？」「どうやって使うの？」「著作権は発生するの？」といったあらゆる疑問に答えるため、その分野の第一人者が丁寧に解説。本当に知りたいことだけがギュッと詰まっています。 ■目次 Chapter1　注目が集まる「画像生成AI」の世界 Chapter2　AIで画像を生成してみよう Chapter3　画像生成AIの活用方法 Chapter4　生成した画像の著作権など法律上の問題を知ろう Chapter5　画像生成AIの未来

最近、急激な進化を遂げている「AI」。ネット上では、AIを駆使した個人向けサービスが数多くリリースされている。玉石混交ではあるが、うまく活用すれば仕事は楽になるし欲望の充足も容易に。ビジネスからエロまで先端テクノロジーを使い倒す！ 《主な内容》 ●ワンクリックで思い通りの写真が手に入る！ AI写真生成＆編集術 ●絵を描くセンスがゼロでも神絵師になれる！ プロ級イラストを錬成 ●翻訳＆要約から小説の執筆までお任せ！ テキスト系AIサービス ●楽曲制作から音声合成まで超進化！ 音声AIサービス活用テク ●先端技術はエロによって普及する！ アダルトAI（危）技術の実態 本書は『月刊ラジオライフ』（毎月25日発売）に掲載された記事を電子版として再編集したものであり、記述は掲載当時の情報にもとづいています。そのため、価格・仕様が変更されていたり、販売・サービスが終了していたりする場合があります。なお、各記事の初出は以下のとおりです。記事中で参照ページが指定されている場合は、各特集内のページ数に対応しております。 ・2023年４月号第２特集 AI技術フル活用講座 一部記事や画像の削除等、紙版とは異なる場合があります。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能は使用できません。 本書はあくまで報道の見地から「事実」を掲載したものです。「事実」を実際に行い、万が一事故やトラブルに巻き込まれた場合でも、小社および筆者は一切の責任を負いかねます。本書に掲載された情報の取り扱いはすべて自己責任で行ってください。

※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。 あらゆるクリエイティブが一瞬で消費され、 生成AIが瞬時に新しい画像を作り出す。 そんな時代に、写真を撮る理由はどこにあるのか。 表現を続けていくことに価値は見出せるのか。 「写真を撮ること」「表現すること」の意味と意義を 写真家、そして文学研究者と 表現文化の領域を渡り歩いてきた著者が 実体験とともに解き明かす。 現代を生きる写真家やクリエイターへ しるべとなる考え方を伝える1冊。

【内容紹介】過去に<u>PDF</u>版を配信していた作品です。既にPDF版を購入された方は重複購入にご注意ください。 【内容紹介】 　ネットの膨大な情報を学習し、疑問にこたえてくれるAI「ChatGPT」。世界中で急速に利用が広がり、私たちの生活に大きな影響を及ぼし始めている。正と負の両面が、大きくクローズアップされている“異次元”のAI。「私たち人間は、AIとどう向き合っていくのか」避けられない命題が、いま、突きつけられている。 　…といったことはどうでもよいとは言いませんが、本書では深掘りしません。 　50代～の「よくわからないし、関心もない大人」のいまさら聞けない疑問を解決し、やさしく解説。いまの生活・趣味や仕事に活かせる使い方を紹介します。 【著者紹介】 著：酒井　麻里子（さかい　まりこ） ITライター/株式会社ウレルブン代表 企業の広報誌制作やWeb担当を経て、フリーランスのライターに。IT分野を中心に、スマホ、PC、ガジェットなどのアイテムレビューや、企業のIT活用・DXの取材、技術解説などを手がける。2019年7月に株式会社ウレルブン設立。 【目次】 はじめに～この本ので伝えたいこと～ chapter01 ChatGPTって何？ 　意外と古いAIの歴史　 　「ディープラーニング」でAIの性能は大幅に向上 　ChatGPTが「会話」をするしくみ 　ChatGPTの始め方 　Googleアカウントなどを使った登録方法 　ChatGPTの基本の使い方 　ChatGPTでできること 　有料プラン「ChatGPT Plus」のメリット 　ChatGPTとWeb検索の違い 　検索結果を反映できる機能の実力は？ 　調べものの「入り口」として使うのがおすすめ 　「Bing AI」や「Bard」は何が違うのか 　派生サービスは目的特化 chapter02　ChatGPTを使ってみる 　ChatGPTで川柳を作る 　AIに「あめんぼ あかいな…」の“ざ行バージョン” は作れるか？ 　「AIが理解できなかったもの」の正体はなにか 　「丸投げ」ではなく「協業」で使う 　冷蔵庫の食材で作れるものを考えてもらう 　「なにをしたいか」を明確に。ときには結果を疑うことも大切 　Bing Chatを使ってAIと読書会をする 　「考えを深めるツール」として役立つ 　趣味や生活で使う場合の注意点　 chapter03　ChatGPTを仕事に使ってみる 　ChatGPTでメールの下書きをする 　長い文章を要約する 　文章のスタイルや文体を書き換える 　英語のメールを翻訳し、返信文も考える 　仕事で使う場合の注意点 chapter04　ChatGPTを"もっと"使いこなす 　使いこなしの七箇条は「ナイスなうさぎ」 　指示文を上手に書くコツ 　本質は「人への指示」と同じ 　ChatGPTの「プラグイン」で機能をプラスする 　すぐに使えるおすすめプラグイン chapter05　生成AI普及の可能性と課題 　生成AI の普及で懸念されていること 　企業は「自社専用の生成AI」を導入 　各地の自治体でも導入が進む 　組織向けのガイドラインも公開 　文部科学省の「ガイドライン」はどんな内容？ 　大学での対応はさまざま 　「AIの文章を見分けるツール」の精度は？ 　活用 or 禁止、今後はどうなっていく？ chapter06 　さらに広がる生成AIの世界 　生成AIをめぐる動き 　業務ツールへの生成AI組み込みは当たり前に 　国産の大規模言語モデル開発の動きも 　画像生成AIも人気のツールに 　動画や音声を生成するツールも 　クリエイティブツールへの組み込みも進む 　「AIと共同作業」が当たり前の世界に おわりに～AIは道具にすぎない～ 付録「趣味のChatGPTポイント集」 索引 参考文献 ※本作品はコンテンツファイルをリフロー形式で作成しています。過去にフィックス版を購入済みのお客様は重複購入にご注意ください。

※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。 人より強い“将棋プログラム”を作ろう 2016年3月、プロ棋士に勝つには後10年かかると言われていたコンピュータ囲碁でAlphaGoがトップ棋士に勝利しました。そこで使われた手法がディープラーニングです。 AlphaGoは局面を「画像」として認識し、打ち手の確率と局面の勝率を予測することで、次の打ち手を決めています。画像とはどのようなものか、次の打ち手をどうやって決めるのか？AlphaGoの論文をヒントに、ディープラーニングを使い棋譜を学習した将棋AIの開発を行います。強化学習のみでトップレベルの強さを持つAlphaZeroの手法も取り入れています。 ［導入編］では、コンピュータ将棋の歴史とディープラーニングの関係、コンピュータ将棋の大会の概要を紹介します。 ［理論編］では、従来のコンピュータ将棋のアルゴリズム、コンピュータ囲碁で用いられているモンテカルロ木探索とAlphaGoがどのようにディープラーニングを応用したか。基礎的な知識について解説しつつ、これらを将棋AIに応用する方法について述べます。 ［実践編］では、ディープラーニングを使った以下の３つの将棋AIについて、PythonとChainerで実装していきます。 方策ネットワーク（policy network）を使って指し手の予測のみでプレイするAI 価値ネットワーク（value network）を使って1手探索を行うAI 方策ネットワークと価値ネットワークを使ってモンテカルロ木探索を行うAI 最後に、より強い将棋AIを作りたいという方のために、ヒントとなる情報を紹介します。

※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。 AIもゲームも! 話題の“プログラミング”を体験しよう 最も人気のあるプログラミング言語の一つである「Python」を活用して、人工知能やゲーム、数学、 統計学、画像処理、GUIアプリなど、いろいろな分野のプログラムを作成する方法を紹介します。 Pythonを楽しく活用する上で最も重要なのは、いろいろなライブラリの存在を把握して、使いこなすことです。 本ムックでは特にこの点にフォーカスし、各種ライブラリの活用術を詳しく解説します。

※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。 ※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。 深層学習、進化計算、メタヒューリスティクス...人工知能キーワード!! 　本書は、深層学習・ディープラーニング、進化計算、メタヒューリスティクスについて解説します。深層学習は画像処理や自然言語処理などさまざまに応用され、人工知能の重要手法です。またメタヒューリスティクスは生物や物理化学現象をもとにした最適化・AI手法です。 　本書ではDeep Neural Evolutionの基礎から応用までをわかりやすく説明します。また、メタヒューリスティクス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラム（C++、Java等）を提供します。 第1章　AIのための進化論 第2章　深層学習とディープラーニング 第3章　メタヒューリスティクス 第4章　生物らしい計算知能 第5章　ニューロ進化と遺伝子ネットワーク 第6章　ディープ・ニューラルエボリューション

※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。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラー（2色）で制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。 ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ 本書は、ディープラーニング（深層学習）の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。 【本書の内容】 Chapter1「ディープラーニング概論」……ディープラーニングの概要と、ニューラルネットワーク構築時に最低限必要なC++プログラミングの知識をまとめます。 Chapter2「ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング」……並列プログラミングの重要性とその知識や行列演算を解説します。 Chapter3「ニューラルネットワーク」……パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークの最小単位となるユニット、パーセプトロンを重ねたニューラルネットワークの基本形である層状パーセプトロン（MLP）を説明します。 Chapter4「誤差逆伝播」……ニューラルネットワークのパラメーター学習方法である、誤差逆伝播法を詳しく解説します。 Chapter5「C++によるニューラルネットワークの実装」……多層パーセプトロンを用いた手書き数字の画像認識を、実際にコーディングしながら動かすことで、ディープラーニングを体験します。本章では、ニューラルネットワークの基礎が詰まったベーシックな分類モデルを構築することで、処理全体の流れを把握することを目的とします。 Chapter6「学習の最適化と過学習」……機械学習全般で発生する過学習にフォーカスし、ニューラルネットワークでの過学習を抑えるテクニックを紹介します。本章以降から、単なるニューラルネットワークではなく、ディープラーニングの範疇となります。 Chapter7「事前学習」……ディープラーニングがブレイクするきっかけとなった技術の1つであるオートエンコーダーを解説します。 Chapter8「畳み込みニューラルネットワーク」……現在ディープラーニングの花形といわれる畳み込みニューラルネットワークを解説します。主に画像認識で利用され、近年はめざましい成果をあげている技術です。 Chapter9「再帰型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と呼ばれる、自己の出力を入力とする再帰構造となったニューラルネットワークを使い、自然言語処理への応用例を紹介します。統計的機械翻訳や自動応答、音声認識などの分野で、近年のAIの大きな進化の推進役となっている技術です。 本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。サンプルコードはダウンロード可能。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 小型で高性能なAI開発ボード「Jetson Nano」を使い倒そう! Jetson Nanoは低消費電力でありながらAIコンピューティングが可能な開発ボードです。 ArmベースのCPUのほかに、128コアGPUを搭載し、高いAI処理性能を誇ります。 本書ではJetson Nanoを活用するのに必要な周辺機器、セットアップ方法、基本的な使い方(Linux操作も含む)などから、本格運用するための電源や冷却ファン装備、CUDAデモ、物体検出、ディープラーニングを利用した楽器アプリ、3次元画像処理、電子工作まで解説します。 書籍内で解説したサンプルコードやデモ用データ、設定ファイルなどの一部をダウンロード提供します。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 小型で高性能なAIコンピュータ「Jetson Nano」を使いこなそう! 本書は2019年12月に出版された「Jetson Nano超入門」をベースに、最新OSや新機種に対応した増補改訂版です。 OSはJetPack4.5を前提に、初期型のJetson Nano A02、現行機種であるJetson Nano B01、また昨年末に発売開始されたJetson Nano 2GBに対応した内容になっています。 Jetson Nanoは低消費電力で低価格ながら、AIコンピューティングが可能な開発ボードです。ArmベースのCPUに128コアGPUを搭載し、高いAI処理性能を誇ります。 本書ではJetson Nanoを活用するのに必要な周辺機器、セットアップ方法、基本的な使い方(Linux操作も含む)などから、本格運用するための電源や冷却ファン装備、CUDA・VisionWorksデモ、物体検出、ディープラーニングを利用した楽器アプリ、3次元画像処理、電子工作などを解説します。 また、最新JetPackで標準で利用可能となった、コンテナ型仮想化システム「Docker」の使い方も詳しく解説します。 書籍内で解説したサンプルコードや設定ファイルなどの一部をダウンロード提供するため、手を動かしながらJetson Nanoを学べます。

※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。 女子高生な幼馴染みとのプールでのエピソードの後日談CG集！ 相変わらず新型コロナが蔓延してる中、オンライン授業を終えた、小鷲巧也はプールでのエピソードを思い出していた。でも、記憶というのは曖昧なもので……。「女子高生な幼馴染と夏のプールでラッキースケベ」の後日談エピソードにキャラごとの新規CGイラストを加えたCG集です。 AIで作成した画像をメインに構成しています。

※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。 Pythonは、本格的なプログラミング言語でありながらも、比較的容易に使えます。 Pythonのプログラミングならば、“スキマ時間”を活用して学ぶことができるでしょう。 本ムック「スキマ時間で学べる Python活用講座」では、手軽に学べるPythonのいろいろな学習テーマを提案しています。 具体的には、デスクトップアプリやWebアプリの作成(第2章、第3章)、Pythonを使う化学や微分方程式の学び方(第4章)、SQLの基本とSQLによるデータ分析(第6章)、そして、AIによる画像生成(第7章)です。 スキマ時間に使うものと言えば、何と言ってもスマートフォンとタブレットでしょう。 第5章では、iPhone/iPadでPythonプログラミングができるアプリ「Pyto」の使い方を紹介しています。 また、Pythonの文法をさくっとおさらいしたいという方のために、第1章で「Python入門」を用意しました。 本ムックを片手にスキマ時間を有効活用して、Pythonプログラミングを学びましょう! ≪目次≫ はじめに スキマ時間でPythonプログラミングを学ぼう 第1章 初心者向けPython文法入門 第2章 パソコンで動くデスクトップアプリを作る 「PythonでGUIアプリ開発」の基礎 第3章 本当にゼロから学ぶWebアプリ開発の基礎 第4章 Pythonでサイエンスを学ぼう 第5章 スマホだけでプログラミング iPhone/ iPadで動くプログラミングアプリを使う 第6章 データサイエンス時代のSQL Pythonなら超手軽に学べる! 第7章 AIによる画像生成に挑戦 ニューラルネットはどのように画像を生成しているのか

※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。 機械学習で、マスク判定だ！ 好評「AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」が「TensorFlow2に対応！」 Withコロナ時代に対応した「マスクの有無を判定する」サンプルを新たに加えました。 ◇もくじ◇ ■第1章　機械学習 / ディープラーニングについて ■第2章　機械学習入門 ■第3章　OpenCV と機械学習 - 画像・動画入門 ■第4章　自然言語処理 ■第5章　ディープラーニング( 深層学習) について ■第6章　機械学習で業務を効率化しよう ■Appendix　本書のための環境を整える

※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。 Stable Diffusionとは、オープンソース化された高性能画像生成AI（モデル）であり、20億枚の画像と言葉のペアを学習することで、「テキストからの画像出力（複数、ポーズ画像も可）」「ラフ画像からの画像出力」などが可能です。 Midjourneyやmimicなどと比較しても、Stable Diffusion に対する注目度は極めて高く、「日本語版サービス」「Photoshopで動かすプラグイン」「Windowsやmacでも動作するバージョン」「画像からプロンプトを表示するアプリ」も登場しています。 本書では、その使い方を詳細かつ包括的に解説します。 ＜目次＞ 第1章　Stable Diffusionとは 1-1　Stable Diffusionは画像を生成するAI 1-2　Stable Diffusionが画像を作るしくみ 1-3　Stable Diffusionのデモページで画像を作ってみる 1-4　Stable Diffusionでできること 1-5　こんなことにも使えるStable Diffusion 1-6　さまざまな環境で使えるStable Diffusion 第2章　Stable Diffusion WebUIをセットアップする 2-1　SD/WebUIを使う2つの方法 2-2　SD/WebUIのセットアップ 2-3　Google ColaboratoryでSD/WebUIを使う 2-4　Stable Diffusion/WebUIの日本語化、起動方法と終了方法、アップデートの方法 第3章　Stable Diffusion WebUIで画像を生成する 3-1　txt2imgの操作画面 3-2　プロンプトの入力 3-3　3つのパラメータとサンプリングアルゴリズム 3-4　画像の生成 3-5　画像の保存と保存先 3-6　大きな画像を生成する 3-7　複数枚の画像を一度に生成する 3-8　学習モデルの追加と変更 3-9　img2imgの操作画面 3-10　画像とプロンプトで別の画像に変換する 3-11　画像の一部を修正する 3-12　SD/WebUIの設定①「設定」タブ 3-13　SD/WebUIの設定②そのほかの設定 第4章　こんな画像を出力するには 4-1　ほかの人の作品とプロンプトを見てみよう 4-2　人物のイラストを出力する 4-3　アニメ風の人物イラストを出力する 4-4　さまざまな画材で描かれた絵を出力する 4-5　人物の写真を出力する 4-6　自然の風景を出力する 4-7　都市の風景を出力する 4-8　建築物を出力する4-9　ファンタジー世界の画像を出力する 4-10　商品の写真を出力する 第5章　AI生成画像の権利と未来 5-1　弁護士が解説する生成画像AIと著作権 5-2　深津貴之氏インタビュー「画像生成AIの未来」 付録　プロンプト単語帳

※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。 画像生成AIの仕組みと概要が図版と解説でわかる入門書です。

※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。 ChatGPTは人間に話すような問いかけに応えるだけでなく作曲や演奏、著作、集約、画像の認識まで対応します。このChatGPTの全体像から利用方法やビジネスへの影響までAI初心者向けに丁寧に解説した書籍です。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ☆生成AIで作ったグラフィック素材と文章を使って、プログラミング言語「Python」でゲームを作ろう☆ 画像生成AIと文章生成AIの使い方を学んでゲームの素材を作り、Pythonを学習しながらゲームをプログラミングする画期的な一冊！ PythonによるGUIプログラミングもゼロから学ぶことができます。パソコンとネットがあれば、買ったその日からゲーム制作を始められます。 ★プログラミング初心者 ★Pythonの基本を覚えたい方 ★生成Aiの基礎を身に付けたい人 ★ゲーム開発に興味がある人 【本書で紹介しているサンプルゲーム】 プログラムは一番長いものでも数十行なので、初学者でも独学でも達成感を得られます。

※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。 VBAを使って生成AI「ChatGPT＆DALL-E」の可能性を Word・Excel・PowerPoint・Outlookに組み込める！ 生成AIを仕事に活用する時代が身近になっています。 ChatGPTを使った文章生成・要約やDALL-Eを使った画像生成の機能は 資料作成やメールのやり取りに活用することが可能です。 本書ではVBAプログラミングで各Officeアプリに生成AIの機能 取り込む方法を解説しています。 ●この本でできること本書ではGPT-4 TurboやGPT-4-vision、DALL-E3、EmbeddingsなどのOpenAIのAPIをVBAでコントロールするプログラミング方法をレシピ形式で解説しています。 最新の生成AIを活用して各Officeアプリで、リボンのメニューからこんなことができるようになります。 ・Word ChatGPTで直接、Word上の文章を要約、増幅、文体変更 pdfやdocxファイルの要約レポートを一括作成 ・Excel クリップボードの画像を自動認識し解析 特定文書を参照して回答するMyGPTsのようなカスタムチャットボットを作成 ・PowerPoint 文字列を基に画像を生成しスライドを作成 タイトルからオリジナル絵本やパンフレットを自動生成 ・Outlook 多種多様な返信メール案を自動で作成 自然言語処理により苦情など要注意メールを自動抽出 ●サンプルファイル付きですぐ試せる 各アプリで作成するサンプルファイルや、そのまま動作する完成版アドインも提供。 Officeアプリがあれば、OpenAIのAPIキーを準備するだけで、すぐに本書の内容を試せます。

※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。 本ムックは、注目の「ChatGPT」および画像生成AIを利用したい人のためのガイドブックです。巻頭では、ChatGPTを自分の仕事や表現活動に利用している落合陽一氏に、ChatGPTおよび生成AIの現状とこれからについてインタビュー。続けて、ChatGPTと画像生成AIという2つの主要なAI技術について、概要を解説しています。 第1章は、ChatGPTの基本的な使い方、日本語での使い方を解説します。OpenAIのアカウントの作り方から、日本語でのチャットの方法までを詳しく説明します。第2章は、ChatGPTの使い方をさらに深く掘り下げます。Excelとの連携方法、Googleスプレッドシートやドキュメントと連携する方法を解説。自分の好きなように答えを出すためのプロンプトの入力方法や、ウェブブラウザーに追加するプラグインの使い方、スマホでの利用方法など、ChatGPTのさまざまな使い方を詳しく解説します。第3章では、Microsoftの検索エンジンBingで使える生成AI「Bing AI」の使い方を解説。MicrosoftのブラウザーであるEdgeでBing AIを使う方法や、スマートフォンアプリの利用方法などを紹介します。第4章では、画像生成AIについて詳しく解説します。無料で使えるいくつかの画像生成AI、「Bing Image Creator」やCanvaの「CanvaAI」、「Stable Diffusion」「Adobe Firefly」といったツールの使い方を紹介しています。巻末には、ChatGPTや画像生成AIを使って困ったときに役立つQ&Aをまとめています。 本ムック片手に生成AIを使いこなして、日々の生活や仕事がより効率よくしましょう！

※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。 【無限の可能性を秘めたChatGPTの世界へ飛び込もう！】 人間と変わらない受け答えが話題のAIチャットシステムChatGPT。幅広い分野の質問に詳細な回答を生成できることから、世界中で大きな注目を集めています。米国のOpenAIが2022年11月に公開してから半年が経ちますが、関連サービスは増え続け、日々新しい話題に事欠かない状況が続いています。 そんな話題のChatGPTにまだ触れたことのない人、少し使ってみたけどなんだか物足りなさを感じている人のために、本書ではやさしく簡潔に活用方法を紹介します。ChatGPTがどういったものなのかいまひとつわからない、使ってみたいがどのように使ったらいいのか、どのように使うと効率的なのかわからない、そんな人のためのマニュアルであり、アイデアブックです。 実際、適切なかたちで質問や指示をすることで、かなり詳細な回答が得られ、さまざまシーンでの活用が考えられます。個人的な相談事や資料作成などでの利用はもちろん、ビジネス文書作成やブレインストーミング、情報検索などビジネスシーンでも工夫次第でさまざまな活用が考えられるでしょう。 今後の私たちの生活・ビジネスに確実に浸透していくであろう生成AI、ChatGPTの世界に、本書を通じてぜひ飛び込んでみてください！ ■こんな方におすすめ ・話題のChatGPTを使ってみたい人 ・どのように使っていいのかわからない人 ■目次 ●第１章 ChatGPTの基礎知識 　　Sec.01 ChatGPTってなに？ 　　Sec.02 ChatGPTの仕組み 　　Sec.03 ChatGPTを使えるようにする 　　Sec.04 ChatGPTの使い方 　　Sec.05 無償版と有償版の違い ●第２章 ChatGPTでできること 　　Sec.01 ChatGPTと対話する 　　Sec.02 テキストを生成する 　　Sec.03 情報を検索する 　　Sec.04 文章を翻訳する 　　Sec.05 ソースコードを生成する 　　【コラム】ChatGPTのセキュリティ ●第３章 ChatGPTを使ってみよう 　　Sec.01 プロンプトとは 　　Sec.02 目的を明確にしてテキストを生成する 　　Sec.03 条件を明示し文章を要約する 　　Sec.04 文字数を調整する 　　Sec.05 理由や根拠、方法論を尋ねる 　　Sec.06 別の方法を提案させる 　　Sec.07 役割を与える 　　Sec.08 Excelの関数について教えてもらう 　　Sec.09 さまざまな言語でプログラムを生成する 　　Sec.10 画像生成AIのプロンプトをつくる 　　【コラム】正規表現を考える ●第４章 ChatGPTビジネス活用法 　　Sec.01 販売・営業×ChaptGPT 　　Sec.02 商品企画・マーケティング×ChaptGPT 　　Sec.03 小売・ECサイト×ChaptGPT 　　Sec.04 起業家・経営者×ChaptGPT 　　Sec.05 SE・プログラマー×ChatGPT 　　Sec.06 教育関係者×ChaptGPT 　　Sec.07 コンテンツ制作×ChatGPT 　　【コラム】類語や言葉の意味を調べる ●第５章 ChatGPTの拡張と他のAIツール 　　Sec.01 ブラウジング機能を使う 　　Sec.02 プラグインを使う 　　Sec.03 iPhoneアプリを使う 　　Sec.04 ChatGPTを組み込んだサービス 　　Sec.05 Stable Diffusion 　　Sec.06 Midjourney 　　Sec.07 Notion 　　Sec.08 新しいBing・新しいEdge 【付録】主な生成系AI関連サービス一覧

「ChatGPT」と「Microsoft Copilot」によって、 Word・Excel・PowerPoint といったMicrosoft Officeの生産性を劇的に高め、効率化する活用入門。 メールの定型文の作成、オンライン会議の議事録の作成、関数とVBAを作成してのデータ分析、 プレゼン資料や企画書の骨子の作成、テキスト生成AIと画像生成AIを組み合わせてリアルな画像を生成するなど、 ChatGPTとMicrosoft Copilotで自動化できる仕事について、実践的な利用の仕方を解説します。 ベストな成果を導くプロンプト（正しい質問例）も掲載。 【目次】 【Introduction】生成AIの基礎知識 ---------------------- ［Sec01］生成AIの基本知識を理解しよう ［Sec02］生成AIが得意なことを確認しよう ［Sec03］代表的な生成AIについて知っておこう 【Chapter 1】ChatGPTの基本 ---------------------- ［Sec04］ChatGPTにサインアップする ［Sec05］ChatGPTの基本的な使い方を知る ［Sec06］Windows in Copilotを使えるようにする ［Sec07］Windows in Copilotの基本的な使い方を知る ［Sec08］Bing Chatの基本的な使い方を知る ［Sec09］生成AIに話しかけて会話する ［Sec10］生成AIを使ってテキストを作成する ［Sec11］生成AIを使って情報を収集する ［Sec12］生成AIを使って外国語を身につける ［Sec13］有償版のChatGPT Plusを使ってみる ［Sec14］Browse with Bingでネットの情報を検索する ［Sec15］Advanced Data Analysisでファイルを分析する ［Sec16］ChatGPTをプラグインで機能拡張する ［Sec17］特定の用途に特化した ChatGPT を作成する（1） ［Sec18］特定の用途に特化した ChatGPT を作成する（2） ［Sec19］ChatGPTで設定しておくべき機能 【Chapter 2】Word×ChatGPT ---------------------- ［Sec20］生成AIを使って企画書の骨子を考える ［Sec21］生成AIを使って箇条書きから文章を作成する ［Sec22］生成AIを使ってアンケートを作成する ［Sec23］生成AIに文章を添削してもらう ［Sec24］報告書（レポート）を生成AIで作成する ［Sec25］インタビューの質問を生成AIで作成する ［Sec26］生成AIを使ってプレスリリースを作成する ［Sec27］生成AIを使ってFAQを作成する ［Sec28］Officeアプリの機能や操作方法を調べる 【Chapter 3】Excel×ChatGPT ---------------------- ［Sec29］生成AIを使って文章から表を作成する ［Sec30］生成AIを使って関数とVBAを作成する ［Sec31］書式設定のアドバイスを生成AIからもらう ［Sec32］生成AIを使ってExcelのデータを加工する ［Sec33］エラーについてのアドバイスを生成AIからもらう ［Sec34］生成AIを使ってExcelのデータを分析する ［Sec35］ネット情報の比較表を生成AIに作成してもらう ［Sec36］Advanced Data Analysisでグラフを作成する ［Sec37］オープンデータから必要なデータを分析する ［Sec38］アドインをインストールしてExcel上でChatGPTを使う 【Chapter 4】PowerPoint×ChatGPT ---------------------- ［Sec39］プレゼンテーション資料を生成AIで作成する ［Sec40］質疑応答セッションを生成AIで作成する ［Sec41］生成AIを使って必要な図版を作成する ［Sec42］テキスト生成AIと画像生成AIでリアルな画像を生成する 【Chapter 5】Communication×ChatGPT ---------------------- ［Sec43］生成AIを使ってメールの本文を作成する ［Sec44］タスクやスケジュールを調整する ［Sec45］Web会議の内容をテキストで把握する ［Sec46］映像や音声データから議事録を作成する

※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。 天崎美姫を始めとする格闘少女達の戦う姿をテーマにしたCG集です。 格闘技の街で熱心に練習に励む格闘少女達。 そんな中、格闘お嬢様越嶋伊織は現役のプロ格闘家を コーチとして招聘するが…！ AIで作成した画像をメインに構成しています。

※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。 これからの日本では「自ら考える人材」が必要とされ、AIに仕事を奪われない子に育てる、学習指導要領や受験でも探究学習が取り入れられるらしい……。それは知っているけれど、「決められた正解」を教えられてきた親世代は子どもをどう導いていいかわからないし、正直苦手。かといって、知らないままでは済まされない……。そんな子供を持つ家庭のために、本書では「探究学習とは何か」の基本情報をわかりやすく伝えます。探究学習の良さだけでなく、受験や将来の就職など、気になる内容も盛り込んでいます。

※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。 【内容紹介】 1冊で生成AIのすべてがわかる ChatGPT完全攻略ガイド 入門から実践まで対応。 仕事で10倍差がつく最新版「AI活用法」 ※紙版と一部内容が異なる場合があります。 【目次抜粋】 人が生き残るのに必要なのは「クリティカル・シンキング」 イーロン・マスクが語ったAIブームの正体 ●田中道昭 全然わかっていない人に、やさしく説明できる ChatGPTブームに乗り遅れないための必須キーワード Chrome派もEdge派も使える最強拡張機能 ●外川 賢 コンサル、プログラマー、アナリストの仕事まで置き換えられる 新機能Code Interpreterの衝撃 ●外川 賢 ホワイトカラー大変！ 人間にしかできないこととは何か AIマスト時代に生き残る人の生き方、働き方、稼ぎ方 ●塩野 誠 ChatGPTはオモチャじゃない。 脳科学者から見て100年に一度の衝撃である理由 ●茂木健一郎 生成AIの専門家が教える 初心者は9割誤解！ ChatGPTが得意なこと、苦手なこと ●外川 賢 《ケーススタディ》 ChatGPTを熱心に使っている企業では、どう使っているか？ コラム▼企業がChatGPTに任せるべき仕事とは ●深津貴之 コラム▼アナログ職場にChatGPTを広める5つのステップ 誰でもクオリティ100倍！ 周囲が驚き、評価が上がる！ 【超最新】マネするだけで、プロフェッショナル！ これからの常識！「ChatGPT仕事術」やさしい授業 ●田尻 望 ――AIの“頭のよさ”がパワーアップ！ 反応抜群！ 魔法のプロンプト一挙紹介 ▼1時間目「情報収集＆情報分析」ニーズ・シーズ・トレンド深掘り、競合に勝つ ▼2時間目「アイデア出し＆企画書」大ヒット狙ってブレスト、社内ウケする書類まで ▼3時間目「プレゼン資料」全体構成、スライドデザイン、著名人風台本 ▼4時間目「議事録＆レポート」単なる文字起こしを「戦略を練る材料」に昇華 ▼5時間目「気をつかうメール」感謝、お詫び、辞退、訃報を相手との関係に応じて提案 ▼6時間目「スマホでSNS、ブログ」ハッシュタグ付き140字原稿、PR記事まで コラム▼プロ要らず！ イラストも挿絵も一瞬！ 画像生成AIの使い方 「どう聞くか」より「何を聞くか」 《実録》コンサル4年目の「ChatGPT」頭がいい使い方 ●塙 佳憲 ▼新しい業界のリサーチを始めるとき▼インタビューガイドを作成するとき▼決算説明会の要約をするとき▼論点の洗い出しをするとき▼社内でブレインストーミングをするとき……etc. 両方初心者のための、立派なAI仕事術 ChatGPTとExcel、Word、パワポ“合わせ技”入門 ▼関数が使えるようになる▼アンケートを集計する▼データをサクッと分析する▼読まれやすい書類を作る▼超高速でスライド化する 「ChatGPT」を使った、単語、文法、発音、スピーキング、ライティングの勉強習慣づくり 英会話スクールが要らない「最速AI英語学習法」 ●ATSU 編集者が徹底研究―聞き方次第では、人間のプロより頼りになる AIで、ここまでできる！ 家族の日ごろの悩みを全解決 コラム▼月5万円から始める「ChatGPT」副業術 ●大久保幸世 爆速仕事術を実現！「ChatGPT」だけじゃない まだまだある！ でてくる！ 使えるAI一挙紹介

※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との会話をはじめよう！ 対話型AI ChatGPTの使い方をわかりやすく解説 ChatGPTはOpenAIが提供・公開する対話側のAIサービスで、会話の相手だけでなく、さまざまなアイデア出し・文書作成も可能。 AIとの会話方法や日々の業務改善、創作活動のサポートなどChatGPTを活用する方法を解説します。 仕事・学習・生活を楽しく、より便利に！本書で紹介する活用方法で、AIと楽しく賢い会話をしよう！ Part 1 ChatGPTのはじめ方 1.1 ChatGPTとは 1.2 ChatGPTのはじめ方 1.3 ChatGPTの画面構成 1.4 ChatGPTへの指示力が上がるワード10選 Part 2 ChatGPTの基本 2.1 文章の要約をしてもらう 2.2 翻訳を頼む 2.3 校正をしてもらう 2.4 分類・カテゴリ分けをお願いする 2.5 アイディア出しをお願いする 2.6 文章作成を依頼する 2.7 プログラムを作ってもらう 2.8 ロールプレイ/ キャラクターを演じてもらう 2.9 質問応答 2.10 ステップバイステップで考えてみよう Part 3 コミュニケーション 3.1 物語の登場人物と話してみる 3.2 人称と語尾を変える 3.3 夕飯の献立の相談をする 3.4 誕生日プレゼントの相談をする 3.5 子供からの質問を答えてもらう 3.6 旅行プランを作成してもらう 3.7 しりとりで対決する 3.8 クイズで対決する 3.9 文章を絵文字で表現してもらう 3.10 世界各国のことを聞いてみる 3.11 AI同士で討論させる 3.12 SNSに投稿する文面のチェックを頼む Part 4 創作 4.1 物語を作成してもらう 4.2 歌詞を作成してもらう 4.3 作曲をしてもらう 4.4 絵を描いてもらう 4.5 アスキーアートを描いてもらう 4.6 画像生成AIのロンプトを作成してもらう 4.7 テキストアドベンチャーゲームを作成してもらう 4.8 俳句を詠んでもらう 4.9 プロットをまとめてもらう 4.10 ブログタイトルを考えてもらう 4.11 Unityのプログラムを作成してもらう 4.12 物語の感想を聞かせてもらう Part 5 勉強 5.1 英会話の練習相手になってもらう 5.2 英単語から英文を作成してもらう 5.3 英文から単語表を作成してもらう 5.4 文章をやさしく要約してもらう 5.5 文章をたとえ話で説明してもらう 5.6 文書を箇条書きで説明してもらう 5.7 文章から用語表を作成してもらう 5.8 作文の作成を手伝ってもらう 5.9 問題を作成してもらう 5.10 学習カリキュラムを作ってもらう 5.11 勉強が何の役に立つのかを質問する 5.12 希望の職業につくために必要な勉強を質問する Part 6 仕事 6.1 ビジネスメールの作成を依頼する 6.2 商品のキャッチコピーを作ってもらう 6.3 プレスリリースの作成を頼む 6.4 謝罪文を書いてもらう 6.5 プレゼンの下書きを相談する 6.6 プレゼンの想定質問と回答例をあげてもらう 6.7 新規事業についていろんな視点から意見してもらう 6.8 会議メモから議事録を作成してもらう 6.9 アイディアの利点と欠点を洗い出してもらう 6.10 Excel でやりたいことができる関数を教えてもらう 6.11 データベース検索のクエリを作成してもらう 6.12 プログラムを説明してもらいさらに修正をお願いする Part 7 ChatGPT Plus 7.1 ChatGPT Plus の使い方 7.2 Web 検索の結果を利用する 7.3 知識データベースの検索結果を利用する 7.4 特定のWebページの情報を利用する 7.5 特定のPDF文書の情報を利用する 7.6 グラフを作成する 7.7 近所の飲食店の情報を利用する 布留川 英一（ふるかわひでかず）： 1999年『JAVA PRESS』（技術評論社）にて、携帯アプリの開発方法の連載を開始。株式会社ドワンゴにて世界初のJava搭載携帯電話「503i」のローンチタイトル『サムライロマネスク』の開発に携わる。以後、新端末の新機能を活用したアプリを作りつつ技術書を書き続け、現在は株式会社ゼルペムにて、ヒトとAI の共生環境の実現を目指して人工知能の研究開発に取り組んでいる。主な著書に『OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門』『BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理人工知能プログラミング実践入門』（ボーンデジタル）など40以上の著作がある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

月刊『ゲームラボ』で連載していた「トリビアガーデン」のすべての記事をひとまとめにしました。ゲーム談義で語りたくなる豆知識を124連発！ 〈主な内容〉 ●バグ修正が間に合わず取扱説明書に対処法を盛り込んだゲームがある ●18才未満でも小向美奈子の恥ずかしいDVDが買える！ ●恥ずかしい名前がたくさん刻まれている取扱説明書がある ●やまちゃん＆レイモンドの『おはスタ』には実は元ネタがあった ●ゼルダ姫は真っ二つにされたことがある ●AIの新曲プロモーションビデオを編集できるゲームがある ●みんながバラバラになる悲しき最終回が存在した ※本書は『月刊ゲームラボ』に掲載された記事を電子版として再編集したものです。そのため、記述は掲載当時の情報にもとづいています。価格・仕様の変更等が行われていたり、サービスが終了している場合があります。なお、各記事の初出は以下のとおりです。 ・ゲームラボ2016年1月号・ゲームラボ2016年2月号・ゲームラボ2016年3月号・ゲームラボ2016年4月号・ゲームラボ2016年5月号・ゲームラボ2016年6月号・ゲームラボ2016年7月号・ゲームラボ2016年8月号・ゲームラボ2016年9月号・ゲームラボ2016年10月号・ゲームラボ2016年11月号・ゲームラボ2016年12月号・ゲームラボ2017年1月号・ゲームラボ2017年2月号・ゲームラボ2017年3月号・ゲームラボ2017年4月号・ゲームラボ2017年5月号・ゲームラボ2017年6月号 一部画像の削除等、紙版とは異なる場合があります。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能は使用できません。本書はあくまで報道の見地から「事実」を掲載したものです。「事実」を実際に行い、万が一事故やトラブルに巻き込まれた場合でも、小社および筆者は一切の責任を負いかねます。本書に掲載された情報の取り扱いはすべて自己責任で行ってください。

在宅勤務がすっかり定着した現在、自宅でのPC 作業をいかに効率的にこなすかが、サボり時間の確保…否、生産性を向上させる重要なポイントといえるだろう。ここではテレワークで同僚を出し抜くための、上級テクニックの数々を紹介しよう！ ＜主な内容＞ ●「パフォーマンス優先設定」で動作を限界まで軽量化 ●スマホをWebカメラとして利用する方法 ●PSDやAI形式の画像ファイルを無料で開く ●Chrome経由で自宅から会社のPCを操作する ●完全無料のMicrosoft製Officeで効率的に仕事する ●解析ソフトでファイルやPC内のパスワードを解除 ●iPhone標準アプリ虎の巻 ●Android必携アプリ活用術 ●Windows標準ソフト超活用術 ●Mac標準アプリ使いこなし 本書は『月刊ラジオライフ』（毎月25日発売）に掲載された記事を電子版として再編集したものです。そのため、記述は掲載当時の情報にもとづいています。価格・仕様の変更等が行われていたり、サービスが終了している場合があります。なお、各記事の初出は以下のとおりです。記事中で参照ページが指定されている場合は、各特集内のページ数に対応しております。 ・2021年８月号第２特集 PC便利ワザ39選 ・2021年11月号第２特集 標準アプリを再評価 一部画像の削除等、紙版とは異なる場合があります。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能は使用できません。 本書はあくまで報道の見地から「事実」を掲載したものです。「事実」を実際に行い、万が一事故やトラブルに巻き込まれた場合でも、小社および筆者は一切の責任を負いかねます。本書に掲載された情報の取り扱いはすべて自己責任で行ってください。

※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。 Scratch3.0を使って、AIプログラミングを楽しく学ぼう！ 本書は、実際に遊びながら学べる、AIプログラミングの入門書です。プログラミング教育の定番ソフトScratch3を用いて、子どもが1人で楽しみながらプログラミングとAIを同時に学べる構成になっています。 「キャラクターを動かすにはどうすればいいの？」「レジ機能には何が必要なの？」「AIが画像を認識できるのはどうして？」など、作成するプログラムごとに、ねらいやしくみをイラストや図を用いて丁寧に解説しています。クイズやバトルゲームといった子どもが興味・関心のある要素が満載で、遊びながら楽しく学ぶことができます。 【特典】 ・「ドラゴンバトルゲームを作ろう(3)」PDFデータ 購入特典として、本書の7日目で作るプログラムをさらに発展させた「ドラゴンバトルゲームを作ろう(3)」のPDFデータをダウンロードいただけます。 ・解説動画 すべての章に解説動画がついています。紙面のQRコードを読み取って、スマートフォンやタブレットで動画を見ながら操作することができます。 【本書の特徴】 ・人工知能が体験できる 画像認識や音声認識などAI機能を使ったレジの仕組みやゲームを自分で作ることで、AIプログラミングが、実際に体験しながら学べます。 ・子ども1人でもやりきれる パソコンの基本操作から解説してあるので、パソコン操作に不慣れな子どもでも1人で読み進められます。 ・ほどよいボリューム 1週間でやりきれる内容で、プログラミングをはじめて学ぶ人でも最後まで楽しみながら学習できます。

※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。 「Adobe Firefly」（以降、Firefly）は、著作権に配慮された商用利用可能な生成AIです。「テキスト入力から静止画像を生成する」ことだけにとどまらず、ベクターデータを生成する「テキストからベクター生成」や、イメージから配色を生成する「生成再配色」など、様々なクリエイターの仕事に役立つ形で提供されています。また、PhotoshopやIllustratorなど、普段クリエイターが使用しているアプリに機能として搭載されているため、アプリを切り替えることなく、デザイン作業中にすぐに活用できるのも大きなメリットです。 本書はそんなFireflyの活用テクニックを50個解説した書籍です。 「デザインの仕事にAIを役立てる方法が知りたい」という人に向けて「クオリティアップに役立つ」「アイデアの引き出しが増える」「時短につながる」など、便利で役立つテクニックを掲載しています。Chapter1ではFireflyの特長や基本的な使い方を解説しているため、Fireflyを初めて使う方にもおすすめです。本書をお読みいただければ「Fireflyをどう使えば、作業効率や表現の向上につながるのか」がわかります。さらに、サンプルファイル付きだから、自分で素材を用意しなくてもOK！ 解説しているテクニックをすぐに試せます。

※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。 「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」準拠テキスト データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！ データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。 本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。 【著者一覧】 第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻 第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻 第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター 第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター 第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科 第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科 第1章　データサイエンスの考え方 1.1　データサイエンスとは 1.2　データサイエンスを学ぶ理由 1.3　データから価値を生み出すプロセス 第2章　アルゴリズムとデータ構造 2.1　はじめに 2.2　データサイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造 2.3　アルゴリズムの基礎 2.4　基本的なデータ構造 2.5　探索 2.6　ソーティング 第3章　システム最適化 3.1　最適化問題とは 3.2　線形計画問題 3.3　非線形計画問題 3.4　整数計画問題 第4章　統計的データ解析の考え方 4.1　標本調査 4.2　信頼区間と仮説検定 4.3　分布の近似と標準誤差 4.4　線形回帰モデル 4.5　非線形回帰モデル 第5章　教師なし学習 5.1　クラスタリング 5.2　高次元データの次元削減と可視化 第6章　教師あり学習 6.1　教師あり学習とは 6.2　学習モデルとトレーニング（パラメータ最適化） 6.3　データのセットの分割とテスト（モデルの評価） 6.4　実データへの適用例（回帰） 第7章　確率モデル・確率推論 7.1　はじめに 7.2　確率モデルとベイズの定理 7.3　確率推論 7.4　確率推論の応用 第8章　強化学習 8.1　強化学習とは 8.2　強化学習の理論 8.3　強化学習アルゴリズム 8.4　探索と利用のトレードオフと意思決定モデル 第9章　情報センシング 9.1　情報センシングとは 9.2　センサデータ処理 9.3　センシング応用 第10章　画像解析・深層学習 10.1　画像解析 10.2　デジタル画像の特徴とフィルタ処理 10.3　深層学習 第11章　時系列データ解析・音声解析 11.1　時系列データ解析 11.2　音声解析 第12章　テキスト解析 12.1　はじめに 12.2　テキストデータの収集 12.3　テキストクレンジング 12.4　トークン化 12.5　ベクトル化 12.6　探索的データ分析 12.7　テキスト分析 第13章　情報セキュリティ 13.1　情報資産と情報セキュリティ 13.2　情報セキュリティの基本：アクセス制御 13.3　情報セキュリティのCIA 第14章　プライバシー保護技術 14.1　データが価値を生む仕組みと提供リスク 14.2　匿名化によるプライバシー保護 14.3　差分プライバシーによるプライバシー保護 14.4　準同型暗号によるプライバシー保護 14.5　協調学習によるプライバシー保護 第15章　意思決定論 15.1　意思決定の基本的枠組み 15.2　相関関係と因果関係 参考文献 索引

実践的かつ具体的なサンプルで理解を促す ディープラーニングとAIのコアアルゴリズム 【本書の内容】 本書は Rishal Hurbans, "Grokking Artificial Intelligence Algorithms", Manning Publishing, 2021 の邦訳です。 ここ十数年のさまざまな進歩によって、想像をはるかに超 える規模の、人工知能へのハイウェイが整備されてきました。 本書は、そのハイウェイを高速で走行しながら、周囲の景色や走行時の注意事項、交通法 規を図や例題・演習などで理解を促します。 目的地は、AIのコアを形成するアルゴリズムの理解と構築です。 取り上げるアルゴリズムは、画像内のオブジェクトの識別やテキストの意味の解釈、不正 や異常を検知するパターン検索などを、効率よく・手際よく行う手法です。 とはいえ、それぞれを仔細に論じることはありません。かといって、大雑把な地図を広げ るだけでもありません。 本書はあくまでもAIに興味のある読者自身が走行するハイウェイの見どころと、有用なア イテムを提供するだけです。 アイテムのほとんどは高校レベルの代数学ですし、図を多用することで数式は極力排除し ています。Pythonが多少わかれば、すぐにでもハイウェイをぶっ飛ばせます！！ 【本書のポイント】 ・小難しい理屈をイタズラ描きのような図で解説 ・直観的にAIの問題と解決を把握できる ・理解を促すための演習問題 【読者が得られること】 ・人工知能を構成するアルゴリズムの理解 ・統計・分析／解析だけにとどまらない未来 ※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。

実用度ナンバーワン言語のPythonをはじめよう! Pythonは、AIの開発やデータ分析、統計など何かと話題の分野で必須のプログラミング言語です。本書では、3つのプログラムを作り、動かしながらPythonの基本からちょっとした応用を学びます。1つ1つの手順を丁寧に解説するので、書いてあるとおりにプログラムを作っていくだけで自然とPythonの使い方や特長をマスターできます。※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。 ※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。 「1週間であなたもAIプログラマー!」 人気ブロガーのからあげ氏が5年間で得た、AIに関する学びの全てを注ぎ込んだAIの入門書。「とにかく楽しく」AIを学べます。AIの面白さと基本的な仕組みを、1週間で体感・理解できます。 「じゃんけん画像を自動認識する」「実在しない人の顔画像を生成する」「ルンバをAIで制御する」といったAIの作例を通じて、楽しく先端技術を学ぶスキルが身に付きます。AIの作例は、ブラウザーだけで体験できます(Google Colab)。 からあげ氏が見せたAIのデモをきっかけに、会社の先輩は好きが高じて会社のAI戦略を動かす人材になりました。公務員をしながらAIコンテストで頭角を現し、AIベンチャーに転職できた人もいます。そんなAIプログラマーになれるような「AIの学び方」を解説します。 【目次】 1章 AIで遊ぼう 2章 AIで画像認識 3章 AIでテキスト分析・生成 4章 AIで画像を生成・変換 5章 AIで人の姿勢を推定 6章 エッジコンピューティング 7章 まとめの今後の学習方法

※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。 話題の画像生成AI「Midjourney」（ミッドジャーニー）で思い通りの画像が作れる！ 本書はキーワード（プロンプト）を指定するだけで好みの画像やイラストを一瞬で生成できる画像生成AI「Midjourney」の使いこなしを解説した書籍です。 Midjourneyの実行環境となるDiscordのインストールから、プロンプトやパラメータの入力といった基本操作を解説する「基礎編」と、ビジネス資料やサムネイル、Webサイトのバナーなど、具体的な利用シーン別に画像を生成・加工していく「実践編」の2編で構成しています。基礎からしっかり学べるので、はじめての人でも迷わず画像を生成できるようになります。 ●実践編で紹介している利用シーン ・ビジネス資料 ・Webバナー ・Webサイトのデザイン ・YouTubeのサムネイル ・セール告知画像 ●このような方におすすめ ・画像生成AIをはじめて使う方 ・企画書などのビジネス資料で使う人物や商品のイメージ画像を生成したい方 ・Webサイトで使うダミー画像や各種素材を生成したいデザイナーの方 ・チラシやプリントで使う挿絵を生成したい飲食店や町会・自治会の方