知の蓄積の歴史はすなわち「検索」の歴史でもある。文章、画像、動画など多様で膨大なインターネット上のデータを利用するために進化し、今やゲノム解析にも応用され人工知能の基礎となる検索技術の最新状況とは。 ■執筆者 《第一部　多様化する検索の現在》 序章　検索とは何か 　高野明彦（国立情報学研究所教授、東京大学大学院コンピュータ科学専攻教授、立命館大学客員教授） 第1章　テキスト検索エンジンを探検する 　岡野原大輔（株式会社Preferred Infrastructureおよび株式会社PreferredNetworks取締役副社長） 第2章　画像・映像検索の進化 　佐藤真一（国立情報学研究所教授） 　片山紀生（国立情報学研究所准教授、総合研究大学院大学准教授） 　孟 洋　（国立情報学研究所助教、総合研究大学院大学助教） 第3章　実世界と紐づいた検索 　北本朝展（国立情報学研究所准教授、総合研究大学院大学准教授） 第4章　さまざまな検索と資料の活用 　阿辺川武（国立情報学研究所特任准教授） 《第二部　これからの検索》 第5章　知識をしるす、さがす 　大向一輝（国立情報学研究所准教授、総合研究大学院大学准教授） 第6章　記憶術としての検索 　高野明彦 ※本文に記載されている「購入者特典」には期間が限定されているものがあります。あらかじめご了承ください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 過去の入試問題を分析して、数と式・関数・図形・資料の活用の各分野で重要な項目を入試に「でる順」に並べた入試“速効”の「演習書」です。 そのほか、三択問題が解ける公式無料アプリ「（中学生向け）高校入試ターゲット」（iOS／Android）もおススメです！

※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。 公立高校入試問題を厳選し、分野別に並び替えた問題集。類似した問題が複数の都道府県で出題されていることが一目瞭然で、出題傾向・出題パターンがわかります。 よく出題されている問題を数多くこなすことで、入試に即した対策をすることができます。 ※本書では数と式・関数・資料の活用の3分野を収録しています。 ※一部電子書籍版では掲載できないページがあります。予めご了承ください。

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本書では、文系の方でも統計学がどう役立つのかがわかるように、実践編を充実!!　統計学の活用方法がわかる上に、分析方法を図解で丁寧に解説します。Excelを使って簡単にデータ解析が可能に! 【目次】 Chapter0　〔序章〕ツールとしての統計学[統計学の必要性] Chapter1　〔基礎編〕資料の整理法[データ活用の基礎知識] Chapter2　〔基礎編〕確率・母集団・標本[統計学の基本] Chapter3　〔基礎編〕推定・検定の考え方[推定・検定の基本] Chapter4　〔基礎編〕回帰分析・分散分析・ベイズ統計学[重要な統計解析] Chapter5　〔発展・応用編〕資料の活用[データ分析の応用例] Chapter6　〔発展・応用編〕確率・母集団・標本の活用[基本知識の応用例] Chapter7　〔発展・応用編〕推定・検定の活用[推定・検定の応用例] Chapter8　〔発展・応用編〕回帰分析・分散分析・ベイズ統計学の活用[重要な統計解析の応用例]

数学に苦手意識をもっている人の多くは中学生の時点で挫折しているようだ。加えて、算数さえわかっていれば大人になって困らないという意見もまだまだ根強い。確かに、算数から数学に変わると、一気に難しくなるように感じるが、中学数学には公式の丸暗記では鍛えられない要素がたくさんある。さらに、学校とは違った、（１）図形、（２）数と式、（３）関数、（４）資料の活用という順番で数学史をもとに読み進めると、数学的に考える術を学ぶことが可能となる。読んで、解いて、強くなれ！

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