※電子版には冊子付録のコンテンツも収録しております。 ※電子化にあたり、著作権・使用権のない記事、写真、図表は掲載しておりません。 特集1　今後スキルアップしたい言語トップ10 特集1　今後、スキルアップしたいと思う言語はどれですか？ 特集1　Python　ほか 特集1　C＃　ほか 特集1　Go言語　ほか 特集1　C言語 特集2　ここがイイ！ここが不満！Pythonの“マル”と“バツ” 特集3　Xcode＋Swift＋SwiftUIでiPhoneとMacのアプリを作ろう 特集4　「Transformer」完全理解　後編 特集5　“手頃な価格で栄養素が高い野菜”を勧めてくれるアプリケーションを作る いろいろなツールを使いこなそう！Macで楽しいプログラミング　Mac付属の「Automator」を使おう 比べて学ぶとよくわかる！PythonとC言語を同時に学ぼう　Pythonの組み込み関数とC言語の標準関数 業務を自動化するExcel　VBA　セルが結合された表の操作をマクロで自動化しよう IoT時代の電子工作　2次元バーコードを読み取ってメッセージを送る まつもとゆきひろのプログラミング質問箱　コミュニケーション入門 ITエンジニア1年生のためのまんがでわかるLinux　Markdownを簡単にPDFに変換したい 今号のプレゼント Developers　Talk　読者の声／ライターの声／編集部から 奥付　次号予告 【特別付録】作りながら学ぶWebシステムの教科書 　　本書について 　　Linuxの基本を理解しよう 　　HTTPS対応Webサーバーを構築する 　　作りながら学ぶWebシステムの教科書　ダイジェスト版

●A PEOPLE ON THE COVER 【爆笑問題・太田光】 ●第1特集 40年間愛された唯一無二のコンピュータ その魅力を“専門家の目線”から解き明かす 【すごすぎるMacの世界】 ●第2特集 Macユーザなら純正ブラウザを使うべきなの？ 【徹底検証「Safari」の実力】 ●第3特集 玄人Macユーザが沼にハマる!? 【Macではじめる自作キーボードのススメ】 ●SPECIAL 【リニューアル記念！ 特大読者プレゼント】 ●新連載スタート 【シン・マックな人】 【もっと！ Mac不安ちゃん】 【Mac Appビギンズ】 and more！ ●NEWS ・Macに先駆けてM4搭載！ 新iPad Proを徹底解剖 ・FC町田ゼルビアの躍進を支える“試合に勝つため”のiPad活用 ・診断・治療の“暗黙知”を解消する Vision Proで起こる医療革命 ・日本とエストニアから世界を変える！ その会社の名はNinja Vision ・iPhoneでファミコンが遊べる!? エミュレータ解禁による光と影 【AD】MacFanが応援する企業活動 『MacFanPortal』公開のお知らせ 目次1 【AD】マーベルコンピュータ 目次2 シン・マックな人［早描きマック］ 【AD】興和 SPECAIL1［リニューアル記念読者プレゼント］ 【AD】SPECAIL2［Macユーザが今買うべき!Dellの最新USB-Cモニタ］ 林檎職人［佐藤直紀］ TOPICS（１）［Macに先駆けてM4搭載！新iPadProを徹底解剖］ TOPICS（２）［FC町田ゼルビアの躍進を支える“試合に勝つため”のiPad活用］ TOPICS（３）［診断・治療の“暗黙知”を解消するVisionProで起こる医療革命］ TOPICS（４）［日本とエストニアから世界を変える!その会社の名はNinjaVision］ TOPICS（５）［iPhoneでファミコンが遊べる!?エミュレータ解禁による光と影］ 【AD】フォーカルポイント 【特集1】すごすぎるMacの世界 それ、iPhoneで払えますか？［現金が必要な海外で「Revolut」を活用］ 【特集2】徹底検証「Safari」の実力 コラム［自己実現のために書く／野呂エイシロウ］ 【特集3】自作キーボードのススメ ビジネスとApple［情シス組織の文化をアップデートするKINTOテクノロジーズの挑戦］ 教育とApple［生徒を「学びの入口」へと導くiPad×国語×剣道］ Appleと使えるアクセサリを徹底レビュー！［検証炎］ iPadパソコン化への道［iPadで「Copilot」を使う］ MacBook裏メニュー［キーボード配列のカスタマイズ］ MacAppビギンズ［目から鱗が落ちたMacPaint］ Macの媚薬［AIでスクショをスマートに整理する］ てんまでとどけ［みそしと学ぶ「こんちはPython」］ 定番ソフト自由自在［連絡先］ 教えて！Macのメカニズム［Appleシリコン］ MacFanサポートセンター［macOSSonomaから前のバージョンに戻したい!］ Macの知恵の実［アップルペイはなぜ“普及しきらない”のか?］ 今あるテクノロジー［MacのSSDその現在と未来］ やみつきソフト［MacAppStoreの新着アプリをお届け!］ 宮本佳林のDTMでは研修生［サンプラーでトラックメイクに挑戦!］ pApleInc.［Ankerの過去と今、そして未来に迫る!］ カバーモデルインタビュー［太田光］ もっと!Mac不安ちゃん［「不安ちゃんアップデートする」の巻］ 次号予告 【AD】グリーンハウス 【AD】東京ストリート学舎

待望の「ChatGPT Plus（有料版）」のビジネス活用に特化した書籍がついに刊行。2023年11月のアップデート対応！ もう、ほぼ「魔法」です！ Excel・PowerPointやデータ分析、画像生成など、かんたん雑用丸投げ術で仕事が楽になる！ ★日本初、ChatGPT Plus（有料版）のビジネス活用に特化！ ★非エンジニアにもらくらく使えるワンランク上の業務効率化！ ★サポートサイトにそのまま使えるプロンプトが超充実！ 【推薦の言葉】 ChatGPTがさまざまなデータの分析や加工を行えることはあまり知られていないが、大きなインパクトがある。かなりの腕のプログラマー／データサイエンティストがデータ処理のプログラムを自由自在に書くのと同じくらいのことが、普通の人にも驚くほど簡単にできるようになる。業務に使えるアイディアも無数に考えつくだろう。本書では、ChatGPT Plusに焦点をあて、その使い方を分かりやすく解説している。ぜひデータの分析や加工に一歩踏み出したい人には読んでいただきたい。 ――松尾豊氏（東京大学教授） たとえばこんなことができちゃいます！ ・「2つのPDFをページを抜き出して結合」など事務処理が一瞬で ・Webページの要約と画像生成で丸投げパワポ作成 ・Excelの関数記入、データ分析 ・顧客データから個別営業メール作成 Browsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4Vなどの拡張機能に対応しています。 【おもな内容】 第1部　知っておきたいChatGPTの基本 1章　ChatGPTの基礎知識 2章　ChatGPTの基本的な使い方 3章　ChatGPT Plusのセットアップ 4章　ファイルのアップロードとダウンロード 第2部　ChatGPTが使える日常テクニック 5章　繰り返し作業を一瞬で 6章　画像の多彩な加工・生成 7章　手軽に音声ファイル処理 8章　丸投げ！　PowerPointスライド作成 9章　マニュアル不要でExcel操作 10章　WordファイルとPDFファイルの便利技 第3部　ChatGPTでのデータサイエンス 11章　データからかんたんグラフ作成 12章　データからビジネスに役立つヒントを得る 第4部　ChatGPTのさらに便利な応用テクニック 13章　業務を効率化する 14章　ゲームで遊ぶ 15章　ブラウザアプリを作る 16章　PythonをChatGPTと勉強する 17章　アドバンスな活用法にチャレンジ

『プログラムはなぜ動くのか』14年ぶり、待望の改訂第3版! 「これからの10年も通用する基本」を、より多くの読者に身につけてもらうために改訂しました。 プログラムがコンピュータの中でどのように動作するのかを、誰にでもわかるように説明します。プログラムは、メモリーにロードされ、CPUによって解釈・実行されます。その仕組みを、多数の図を使って、順序だてて解説します。 第3版では、あらためて全文を見直して、登場する製品や開発ツールなどを新しいものに置き換え、プログラミングが初めてという人でも戸惑わないように、本文や注釈に大幅な加筆を加えています。第2版で好評だったハードウエアに関する説明や、C言語によるサンプル・プログラムも更新しています。巻末の補章のC言語の解説「レッツ・トライ C言語! 」も最新仕様に沿うよう改訂しています。 新たに書き下ろした第12章では、Pythonを使った機械学習を取り上げます。初めて機械学習を体験する読者は、コンピュータとプログラムの活用方法としての人工知能(AI)を身近に感じられることでしょう。さらに、巻末の補章にPythonの解説「レッツ・トライ Python! 」を追加しています。 本書の特徴 ◆プログラムの成り立ち、動作の仕組みを説明…基礎知識をきちんと解説! ◆メモリーについて充実した説明…プログラマの必須知識をしっかり解説! ◆HW、OS、アプリ、クラウドなど動作環境を網羅…実践・実装知識も解説!

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 内容を精査して再登場！AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】対応の問題集。 ◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！ ◆ 業界の第一人者 杉山 将氏（理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学 教授）監修！ ◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！ ◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！ ●目次● 第01章 線形代数 第02章 確率・統計 第03章 情報理論 第04章 機械学習の基礎 第05章 前処理・特徴選択・性能指標 第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索 第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム 第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム 第09章 強化学習の各種アルゴリズム 第10章 深層学習の概要 第11章 順伝播計算と逆伝播計算 第12章 最適化手法 第13章 畳み込みニューラルネットワーク 第14章 再帰型ニューラルネットワーク 第15章 深層学習を用いた自然言語処理 第16章 深層学習を用いた生成モデル 第17章 深層学習を用いた強化学習 第18章 開発・運用環境 第19章 総仕上げ問題 付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識

※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。 Excelを魔改造。 VBAとPyｔhonのライブラリーを駆使して、超絶な世界を展開します。 Pythonは隠蔽化されているので、VBAの初歩がわかれば大丈夫。

※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。 爬虫類好きのための飼育ガイドブック。飼育の基本から繁殖方法まで、これさえ見れば爬虫類の飼育方法が簡単に学べます。エキゾチックアニマルと仲良く暮らすために是非ご覧ください！ 【ご利用前に必ずお読みください】■誌面内の目次やページ表記などは紙版のものです。一部の記事は、電子版では掲載されていない場合がございます。■一部マスキングしている写真、掲載順序が違うページなどがある場合がございます。■電子版からは応募できないプレゼントやアンケート、クーポンなどがございます。以上をご理解のうえ、ご購入、ご利用ください。 ●表紙 ●第1特集「ボールパイソンビギナーズガイド」ボールパイソンのことを知ろう／飼育に挑戦してみよう／ボールパイソンFAQ／ボールパイソンコレクション／ボールパイソンセレクトショップ紹介／Ball Python Keepers ●第2特集「このビバリウムがすごい！」パンサーカメレオンが暮らす、緑深き水辺のジャングルへ／乾燥した大地に息づくレオパ、複雑な地形を美しく表現するには／清らかな小川が流れる環境で、サラマンダーが生き生きと／ツノガエルがなじむ、緑で埋め尽くされた美しい空間／苔むした神秘の森、その番人はモリアオガエル／海の上に広がる緑豊かな島／アフリカの大地を駆けるカメレオン／熱帯雨林の宝石が生息する変化に富んだ地形の森／かわいいトカゲによく似合うコンパクトな水辺環境 ●特集「タランチュラ飼育指南」タランチュラの魅力／世界のタランチュラ図鑑／タランチュラ飼育実践 ●小特集「レオパ2016最旬モルフカタログ」 ●レプタイルズレジェンド●危険すぎる生きもの●リクガメ日和●フクロウと暮らす●VIVA 小動物●素晴らしいアリの世界●ゆきのんのはちゅ旅●REP ZOO REPO●注目の旬な生体たち●ショップガイド ●イベント情報 などその他、連載も内容充実!

デジタル時代に活躍するための「教養」をこの1冊で身につけよう! プリンストン大学の一般人向け「コンピューターサイエンス」の講義が1冊に。 デジタル社会をよりよく生きるための知識を伝説の計算機科学者がやさしくお伝えします。 好評をいただいた第1版から2年、早くも第2版が登場です。 第1版の「ハードウェア」「ソフトウェア」「コミュニケーション」の3部構成から、第2版では「データ」を新設、4部構成となりました。 第4部「データ」では、第1版では「コミュニケーション」に含まれていた「データと情報」「プライバシーとセキュリティ」が移設・補強されるとともに、「人工知能と機械学習」が加わりました。 第2部「ソフトウェア」の「プログラミングを学ぶ」では、第1版でのJavaScriptでの説明に加えて、Pythonを用いた説明も加わりました。 また、コロナ禍によるデジタル環境の加速について追記されるなど、全面的に内容が見直されています(末尾の目次をご覧ください)。 私たちの身の回りには、情報機器があふれています。そうした機器を使いこなしてデジタル社会をよりよく生きるためには、コンピューターやソフトウェア、インターネット、さらにはデータに関する知識が欠かせません。本書は、パソコンやスマホをはじめとするコンピューターや、ネット、ウェブサイトがなぜ動くのか、データの扱いを含めどう安全に使いこなせばいいのかを、理系・文系を問わない「一般の人」を対象に、イチからやさしくお伝えします。

※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。 シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版！ コツ・しくみ・落とし穴をしっかり押さえるから 初心者でもすぐにプログラミングを習得できる！ 初心者でもすぐに身に付く秘密は、3つのコンセプトにあり！ 【1】手軽にPythonをはじめられる すぐに最初の一歩を踏み出せるよう、スマホやPCのWebブラウザでプログラミングができる「dokopy（ドコパイ）」※を用意しました。 また、陥りがちなトラブルには、巻末の「エラー解決・虎の巻」で対策できます。 【2】「なぜ」「どうして」が必ずわかる 学習中浮かび上がる「なぜ？」「どうして？」をスルーせずに、しっかり答えを出して次のテーマに進む、シリーズ共通のスッキリ流解説によって、一歩一歩着実に理解を深めて短期間で知識を習得できます。 【3】今後に活かせる「基礎」を学べる 本書では初心者が利用する機会が少ない文法と、必ず覚えておきたい文法を切り分けて紹介。 未経験者が基礎をしっかりと身に付けるとともに、機械学習やWebアプリケーション開発といった専門分野へつながる知識を習得することができます。 第2版では、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。 さらに、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」を追加。 本書を通じてプログラミングの楽しさを学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。 ※dokopyは新刊購入者用特典です。利用の前にインプレスのWebサイトで「dokopyご利用上の注意」をご確認ください。

Django3.2対応（LTS） DjangoによるWebアプリ開発手法を丁寧に解説！ 【本書の概要】 本書は、大人気フレームワーク「Django」によるWebアプリ開発手法を解説した書籍です。 具体的には、DjangoによるWebアプリの設計・作成の基本、動的機能の作成（フォーム作成）の基本、 認証処理の基本、データベースとの連携の基本（日記機能）、クラウドとの連携の基本（デプロイも含む）、 セキュリティの基本など一通り学ぶことができます。 フルスタックエンジニア必携の1冊です。 【対象読者】 Pythonの基礎知識のあるフルスタックエンジニア 【Djangoの対応バージョン】 Django3.2。 Django3.2はLTS（Long Term Support）という長期間サポート対象のバージョン。 2024年4月までセキュリティサポートが予定されており、安心して学習できます。 【Djangoとは（本書より抜粋）】 DjangoはPython用のフルスタックWebアプリフレームワークです。 多くのWebアプリにおいて必要となるメール送信やセキュリティなど、 多くの機能が標準で備わっています。 開発用の機能も充実しています。開発サーバーはDjangoに同梱されているため、 ローカルマシンで開発中のWebアプリをすぐに起動できます。 さらに、データベースのテーブル定義を記述しておけば自分でデータベースを操作するSQLを書くことなく、 コマンドを打つだけでデータベースに反映することもできます。 運用を支援する管理サイトも最初から備わっています。この管理サイトを使えば、 Web上からデータベースのデータを書き換えたり、 ユーザーの管理などを素早く行えます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプル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】 おかげさまで8万部突破！ 読者の声に応えて 第2版の登場 【本書の概要】 Web開発やデータ分析などの分野で、ユーザー数が増えてきているPython。 最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたPython初心者の方に向けて、 ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に 基本的なプログラムの作成から、面白い人工知能アプリの作成までを体験。 対話形式でプログラミングのしくみを学ぶことができます。 【対象読者】 Pythonについて何も知らないプログラミング超初心者 【本書のポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易なサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。 ・2022年時点の最新の環境（Windows 11、Python 3.10など）に対応しています。 ・エラーでつまづいた場合の対応方法を巻末に掲載しています。 【目次】 第1章　Pythonで何ができるの？ 第2章　Pythonを触ってみよう 第3章　プログラムの基本を知ろう 第4章　アプリを作ってみよう 第5章　人工知能くんと遊んでみよう 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） 『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、 関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。 近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』 『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』『Python自動化簡単レシピ』（いずれも翔泳社）、 『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』（いずれもマイナビ出版）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

『オブジェクト指向でなぜつくるのか』10年ぶり、待望の改訂第３版！ 「これからの10年も通用する基本」を、より多くの読者に身につけてもらうために改訂しました。 現在のソフトウエア開発技術の主役である、オブジェクト指向の全体像とそこに含まれる各技術を平易な文章で核心をズバリと解説します。 生産性のかぎを握るプログラム開発の主要技術をわかりやすく教えるという位置づけは変わりません。 そのうえで「今ドキのOOP」として人気言語（Java、Python、Ruby、JavaScrpit）の最新動向を新たに盛り込んでいます。 もちろん、すべての文章を細かく見直して現況に沿うよう更新しています。 本書の特徴 ◆オブジェクト指向（OOP）の全体像と特徴がわかる ◆OOPのプログラムが動く仕組みが具体的にわかる ◆関数型言語の本質とOOPとの関係がわかる ◆アジャイル開発手法と実践手法がわかる

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematicaをフル活用して，大学教養レベルの統計，微分積分，線形代数の全体像を把握する．学び直しにも最適な一冊． コンピュータ（Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematica）を活用して，数学の学びの質を高めましょう． 本書の具体的な目標は，線形回帰分析を理解することです．そのために必要な微分積分と線形代数も学びます．微分積分は多変数の微分積分まで，線形代数は特異値分解までです．これで，大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます． すべてが線形回帰分析につながるので，何の役に立つのかと疑うことはありません．面倒な計算はコンピュータにまかせるので，計算に迷い込んでしまうこともありません． 線形回帰分析はデータサイエンス（人工知能・機械学習）の出発点です．本書を読んで，データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう． 大学教養レベルの数学の全体像の把握，学び直しにも最適な一冊です． コードは全てウェブで公開されます． 第I部　入門 第1章　実行環境 第2章　数と変数 第3章　データ構造 第4章　可視化と方程式 第5章　論理式 第II部　統計 第6章　1次元のデータ 第7章　2次元のデータ 第8章　確率変数と確率分布 第9章　多次元の確率分布 第10章 推測統計 第11章　線形回帰分析 第III部　微分積分 第12章 関数の極限と連続性 第13章 微分 第14章 積分 第15章 多変数関数の微分積分 第IV部　線形代数 第16章 ベクトル 第17章 行列 第18章 ベクトル空間 第19章 固有値と固有ベクトル 第20章 特異値分解と擬似逆行列

※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。 XAI Pythonライブラリで予測結果を説明。 ブラックボックスからグラスボックスへ。 ビジネス上の意思決定につながる機械学習の予測には、解釈・説明が求められます。 そこで、そうした解釈・説明を行うための手法を紹介していきます。 まず、モデルの説明可能性と解釈可能性の全体像、倫理的に考慮すべき点、 生成された予測のバイアスについて説明します。 次に、LIME、SHAP、Skater、ELI5、skope-rulesといったPythonライブラリを使って、 モデルがなぜそのように予測するのかを探っていきます。 予測モデルとして、線形・非線形モデルのほか、アンサンブルモデル、時系列モデル、 自然言語処理、ディープラーニング、コンピュータービジョンを取り上げます。 本書は解釈・説明のための方法を包括的に取り上げており、 機械学習を実際の現場で活用する方にぜひ手に取っていただきたい一冊です。 【章構成】 第1章 モデルの説明可能性と解釈可能性 第2章 AIの倫理、偏見、信頼性 第3章 線形モデルの説明可能性 第4章 非線形モデルの説明可能性 第5章 アンサンブルモデルの説明可能性 第6章 時系列モデルの説明可能性 第7章 自然言語処理の説明可能性 第8章 What-Ifシナリオを使ったモデルの公平性 第9章 ディープラーニングモデルの説明可能性 第10章 XAIモデルの反実仮想説明 第11章 機械学習での対比的説明 第12章 予測不変性の特定によるモデル不可知の説明 第13章 ルールベースのエキスパートシステムでのモデルの説明可能性 第14章 コンピュータビジョンでのモデルの説明可能性 ◎Pythonの文法・ライブラリや機械学習について 標準的な知識を理解している必要があります。

※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。 近年の技術の発展により、画像認識技術はますます身近になっています。スマホの顔認証やオンライン会議での人物と背景を認識して背景をぼかすなどをはじめ、画像認識技術ははさまざまな場面において人々の生活をサポートしています。本書では画像認識について実践的に学べるように、Pythonを使った実装を示しています。また画像認識の基礎については簡単に触れるにとどめ、最新の画像認識手法について紙幅を割き、多くの部分で深層学習の実装について学ぶことができる構成になっています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 マンガのストーリーで最適化の数式の意味（数学記号、計算式など）と具体的な例題で実務が学べる。 　中学、高校の数学で関数の最大、最小を学習したのでないでしょうか。それが実務の何の役に立つとかというと利益は最大がよいし、損失は最小がよいのがわかります、つまりこれが最適化なのです。最適化は大学ではOR（Operations Research）または経営科学という学問で勉強します。数学のレベルは大学1年で学ぶ線形代数がわかっていることが前提になります。とはいえ最大、最小のイメージがあれば複雑な計算を100％理解していなくても実践することはできます。 　本書はマンガを使ってまず概要をつかみ、マンガを補う本文部分は実務に役立つ例題で数式は最小限でできるものを用意し、まずは苦手意識を取り除きます。近年はPythonで簡単にできるのでプログラムを作ろうとしますがその前にこの本を買って勉強していただければPythonによる最適化もスムースにできるようになります。 プロローグ 週末の深夜バイトと、月曜１限の講義 第1章　数理最適化とは 1-1　「 最大」と「最小」が、最適になる ・現実の課題を、簡単に表してみよう ・定式化は3点セット ・ふわっとした気持ちも数値化できる ・最適化問題には、色々な種類がある ・グラフに慣れていこう ・ グラフは強い味方になってくれる！ 1-2　最適化に必要な数学はこれだけ抑えればよい ・ベクトル、行列ってどう役立つの？ ・スカラー、ベクトル、行列 ・ベクトルの特徴を図で理解しよう ・表記の仕方 ・連立一次方程式は、行列とベクトルの積で表せる ・微分、傾きってどう役立つの？ ・勾配ベクトルってどう役立つの？ ・微分を使っていこう ・勾配（勾配ベクトル）の式 ・傾きと勾配 ・２回微分してみよう、ヘッセ行列 フォローアップ 第2章 線形計画問題 2-1　線形計画問題の例 ・最大の利益になるように生産したい！ ・調味料の問題も定式化 ・実行可能領域と目的関数 ・複雑で大規模な問題を扱うために 2-2　単体法と内点法 ・２つの解き方のイメージ ・単体法は、どんなアルゴリズム（計算）なのか 2-3　双対理論 ・双対のイメージをつかもう ・双対問題のおかげで、ラクに解ける ・調味料の問題の、双対問題とは フォローアップ 第3章　非線形計画問題 3-1　非線形計画の例 ・３次元空間の線形・非線形 ・ビールの注文数を予測しよう ・誤差を最小化する ・複雑な形の関数でも、予測式が作れる ・非線形計画問題は、制約条件があったりなかったり 3-2　単体法と内点法 ・大域的最適解と局所的最適解 ・まずは停留点を見つけよう ・停留点の見つけ方 ・凸集合と凸関数 3-3　反復法 ・解の更新 ・直接法と反復法 ・反復法の更新式 ・最大化の場合は、山登り ・大域的収束性と局所的収束性 ・探索方向の選び方　 フォローアップ　 第4章　整数計画問題と組合せ最適化問題 4-1　整数計画・組合せ最適化問題の例 ・整数という制約　 ・組み合わせ的な構造とは？　 ・効率よく巡回するためには ・ナップサック問題　 ・0-1の制約のある色々な問題　 4-2　近似解法と厳密解法 ・２つの解き方がある　 ・近似解法、厳密解法とは？　 ・貪欲法（欲張り法） ・分枝限定法 フォローアップ エピローグ 付 録 さらに勉強するために 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。 人気のPython資格を取ろう！ Pythonエンジニア育成推進協会が実施するPythonの試験【Python 3 エンジニア認定 基礎試験】に完全対応の公式問題集です。 テキスト並みの詳しい解説しているので、テキストと合わせて学習すれば、合格力が一気にアップします！ 受験者必携の1冊。 ▼目次 第01章　Python の特徴 第02章　テキストと数の操作 第03章　リストの操作 第04章　判定と繰り返し 第05章　関数 第06章　その他コレクションの操作 第07章　モジュール 第08章　ファイル入出力 第09章　例外処理 第10章　クラスとオブジェクトの操作 第11章　標準ライブラリ 第12章　仮想環境とサードパーティパッケージの利用 第13章　総仕上げ問題

※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＋Tkinter＋SQLite3で、デスクトップアプリを作ろう 　本書「Pythonでデスクトップアプリを作ろう」では、プログラミング言語「Python」を使って、パソコンのデスクトップ上で動作する「デスクトップアプリ」の作り方を解説します。 　Pythonでデスクトップアプリを作成する方法はいくつかありますが、本書では「Tkinter」を使います。Tkinterは、Pythonに標準で付属する唯一のGUIライブラリです。ですから、標準的なPythonのプログラミング環境であれば、すぐに使うことができます。 　本書の後半では、データベース管理システムの「SQLite3」を利用する、少しだけ本格的なアプリを作成します。このSQLite3もTkinterと同様、Pythonに標準で付属します。 　現時点で、「Python＋Tkinter＋SQLite3」は、最も手軽にデスクトップアプリを作成できる組み合わせの一つと言ってよいでしょう。ぜひ本書でPython＋Tkinter＋SQLite3の基礎を学び、役に立つ、面白いオリジナルのデスクトップアプリを作成してみてください。

※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。 情報セキュリティ技術を競うコンテスト：CTF（Capture the Flag）について技術的な背景の解説を通し実践的に学んでいく一冊です。現代CTFにおいて主流である4ジャンルを解説します。 ・Web(Webアプリケーションへの攻撃) ・Crypto(暗号解読) ・Reversing(バイナリ解析) ・Pwnable(低級プログラムの掌握) 各Part冒頭には必要な基礎知識の説明を用意、幅広くかつ丁寧に解説しますので現代CTFの傾向が理解できるとともに、競技を楽しむための足腰を鍛えることができます。 「問題をどのような目線で分析するか」「どのような時に、どの解法を検討するか」といった問題と向き合う際の思考法への言及にも注目してみてください。 情報セキュリティの技を磨く足掛かりに。 CTFに臨むための技術を理論と実践で身に付けよう Part 1 準備 1章 CTF入門 2章 実習環境の準備 3章 問題環境の構築 4章 Python入門 Part 2 Web 5章 WebセキュリティとCTF 6章 Webの基礎知識 7章 ディレクトリトラバーサル 8章 XSS 9章 SQLインジェクション 10章 SSTI 11章 SSRF 12章 XXE Part 3 Crypto 13章 暗号について 14章 環境構築 15章 ハッシュ関数 16章 共通鍵暗号 17章 初等整数論 18章 RSA暗号 19章 ElGamal暗号 20章 その他の公開鍵暗号 21章 乱数 22章 練習問題 Part 4 Reversing 23章 Reversingを始める前に 24章 アセンブリ言語 25章 アセンブリを読んでみよう 26章 静的解析に触れてみよう 27章 動的解析を組み合わせよう 28章 より発展的な話題 29章 実践問題の解答 Part 5 Pwnable 30章 導入 31章 シェルコード 32章 スタックベースエクスプロイト 33章 共有ライブラリと関数呼び出し 34章 ヒープベースエクスプロイト 35章 仕様に起因する脆弱性 36章 実践問題の解法 付録A ASCIIコード 付録B Linuxシステムコール（x86_64） 付録C 主要な定数値一覧

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データ分析の現場多様なデータにどう対応すればよいのか。というノウハウを解説。現場に則した技術力が身につく必読書籍。

※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。 【例題を通してJuliaを学ぼう！】 Juliaは、2018年にver.1.0がリリースされて以降、速さと書きやすさで、特に数値計算分野で注目を集めている言語です。本書ではそれぞれの数値計算問題に対し、さまざまな手法でアプローチしており、例題を通してJuliaを学べる書籍となっています。原理まで解説しており、他の手法とどのように違うのか、またどのようなメリット・デメリットがあるのかも解説しています。 第I部ではJuliaの基礎的な内容を、第II部では具体的な計算方法を例題と一緒に実装していく構成になっています。fortranやPythonから移行してくるユーザーが多いと考えられますが、初学者でも学べるような内容になっています。みんなもJulianになろう！ ■こんな方におすすめ ・理工系のJuliaプログラミングを始めたい学生 ・FortranやPythonから移行したい人 ・数値計算プログラミングに興味のある人、更にレベルアップしたい人 ■目次 第I部 基礎編 　　Chapter1 Juliaをはじめよう 　　Chapter2 Julia の基本 　　Chapter3 そのほかの特筆すべき点 第II部 実践編 　　Chapter0 Julia的数値計算 　　Chapter1 連立一次方程式 　　Chapter2 非線形方程式 　　Chapter3 固有値 　　Chapter4 数値積分 　　Chapter5 補間と近似 　　Chapter6 常微分方程式 　　Chapter7 偏微分方程式 付録 Jupyter Notebookを利用した環境作りと実行方法 ■著者プロフィール 永井 佑紀（ながい ゆうき）：1982年 北海道生まれ。2005年 北海道大学工学部応用物理学科卒業。2010年 東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。博士（理学）。2010年-2019年 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 研究員。2016年-2017年 米国マサチューセッツ工科大学物理学科客員研究員。2018年-2023年 国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2019年-2024年 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 副主任研究員。現職 東京大学情報基盤センター学際情報科学研究部門 准教授。専門は物性理論、計算物理。近年では機械学習と物理学を組み合わせた研究も行っている。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 実践的な意思決定力を身につける！ Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える! 　本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。 　さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。 　本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。 本書の特徴 ・実践的な学習と活用 　因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。 ・直感的な理解のための全体像の把握と図解 　因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。 ・意思決定のためのガイドライン 　最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。 はじめに 第1章　因果の探求から社会実装 第2章　因果推論の基礎 第3章　基本的な因果推論手法 第4章　因果推論高度化のための機械学習 第5章　因果推論と機械学習の融合 第6章　感度分析 第7章　因果推論のための時系列解析 第8章　因果構造をデータから推定する因果探索

現場で役立つ実践的なノウハウを徹底解説 【Djangoとは】 Djangoは、Pythonで人気のあるフルスタックWebフレームワークです。 強力なテンプレートエンジンやO/Rマッパーに加え、ユーザー認証や国際化、管理画面など、Webアプリケーション開発で必要になるありとあらゆる機能を高い柔軟性で提供し、高速なWebアプリケーション開発を可能にします。 【本書のポイント】 本書は、業務で必ず役に立つ実践的なDjangoの解説書です。モデルやビュー、テンプレートといった基本コンポーネントの解説はもちろん、Djangoの実践的なテストテクニック、ユーザーモデルのカスタマイズ方法、認証処理のベストプラクティスなど、Web開発において必ず知っておくべき内容を幅広く取り上げました。 また実際に業務でWebアプリケーション開発に取り組む際には、これらの理解だけでは不十分なこともしばしばあります。 N+1問題の理解や対策方法、RDBのインデックスチューニングによるSQLの最適化、Web APIの実践的なページネーションの実装方法、CSRFやSQLインジェクションのような攻撃を防ぐためのセキュリティに関する知識など、高度かつ重要なトピックをDjangoのコントリビュート経験もある筆者が分かりやすく解説します。 【本書のゴール】 Djangoを使ったWebアプリケーション開発のベストプラクティスを把握し、業務に活かせる実践的な知識を身につけることを目指します。 【Djangoのバージョン】 Django 3.2　LTS対応（2024年4月までサポートされるバージョン） ※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。

読者待望の第２版！ より理解しやすく実践的にパワーアップ ネットワーク上にあるデータソースから金融経済関連のデータをダウンロードし、そのデータの特徴を理解し、投資・取引戦略を構築する。その際にPythonというプログラミング言語と統計的手法を用いてデータを客観的に分析し、安定した収益を実現する取引戦略を構築する。また、学習に用いたソースコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。これらが本書の特徴であり、目的である。 データ分析に用いるPythonでの最大の特徴は人びとの思考能力を鍛えるということに尽きる。人まねではない独自の戦略のみが利益を上げる。 日足のデータを用いてデータ分析の基礎を統計学を通して学ぶ。トレンドの発生を客観的に理解する力を統計学から得る。そのつぎにあゆみ値を用いたデータ分析と取引戦略の構築方法について理解する。トレンドの発生のメカニズムとリスク管理の重要性を実感するためである。 第２版となる本書では、Pythonの特徴がさらに生かされている。特定のソースコードでは初版の20倍近いスピードを達成している。 さらに初版で読者から寄せられた質問に説明を加えた。また、意見や勉強会でのやりとりは余すことなく第２版に生かされている。また、マーケットメイクの仕組みを基にした取引戦略のバックテストを２つ追加した。 今回新しく追加した第17章でランダムウォークと機械学習について、深層学習、主成分分析、大偏差原理を比較した。特に大偏差原理の議論を明確にするために初版では用いなかったmove１とmove２という表現を本書では導入した。これはトレンドの発生を理解するのに役にたつ。ソースコードはGitHubに公開している。 本書で学べること！ ● Jupyter Notebookの導入からPythonの利用方法 ● 株価・為替・経済などのデータの入手方法と分析手法 ● 時系列分析の処理と統計的手法（自己回帰モデル、モンテカルロ手法など） ● あゆみ値の本質と価格形成のメカニズム ● 高頻度取引の世界におけるマーケットメイクの仕組み 詳しくは16ページ「1.2 本書の構成」を参照

【ChatGPTをソフトウェア開発で活用しよう！】 ChatGPTに一番相性がいいのは、ソフトウェア開発かもしれません。コンピュータのことはコンピュータに聞くのがいい！ 「ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？」エンジニアならば誰しも考える疑問です。本書は、ベテラン技術者が真正面からChatGPTにあたり、その性能をさまざまな点から検証しいきます。Officeなどのドキュメントの自動生成だけでなく、ソフトウェア設計やテスト、リファクタリングで活用など目からうろこの活用術を解説。 単に質問に答える人工知能ではありません。開発の仲間としてChatGPTを使う方法を紹介します。 ■こんな方におすすめ AIのソフトウェア活用を検討しているプログラマー。ChatGPTの活用を考えているエンジニアなど。 ■目次 ●第1章 ChatGPTで何ができる？なぜできる？ 　　1-1 ChatGPTで何ができる？ 　　1-2 なぜそんなことができるのか？ ●第2章 プログラミングでの活用 　　2-1 自動コード作成 　　2-2 エラー対策 　　2-3 クラス化について 　　2-4 状態遷移表でコードを生成 　　2-5 デザインパターンを提案してもらう 　　2-6 アルゴリズムを提案してもらう 　　2-7 段階的積み上げ手法 　　2-8 コードの変換 　　2-9 付記：テストケースの注意点 ●第3章 リファクタリングでの活用 　　3-1 隙間時間でお気軽リファクタリング 　　3-2 コメントとドキュメンテーション 　　3-3 セキュリティの脆弱性チェック 　　3-4 例外処理と論理完全性の改善 ●第4章 ドキュメントの自動生成 　　4-1 PowerPointのスライドを自動作成 　　4-2 Wordドキュメントの自動作成 　　4-3 Excelと連携しドキュメントを自動作成 　　4-4 diagramsを使ってクラウド図を作成 　　4-5 dbdiagram.ioでER図を作成する ●第5章 各種開発手法の提案 　　5-1 DDDによる設計と実装 　　5-2 TDDによるテストからの実装 　　5-3 ChatGPTとソフトウェア開発のアプローチ ●第6章 学習プロセスでの活用 　　6-1 分野別の学習 　　6-2 プログラミング言語の学習 　　6-3 ChatGPTは学習を加速する ●第7章 ChatGPT APIを活用する 　　7-1 最も基本的な使い方 　　7-2 要約をしながら文脈をつなげていく 　　7-3 社内データベースに日本語で問い合わせる 　　7-4 社内データベースと連携してユーザーサポートをする ●第8章 ChatGPTで長文データを扱う 　　8-1 LlmaIndexで長文データを扱う 　　8-2 LangChainで長文データを扱う ●第9章 長文をChatGPTで扱うコツ 　　9-1 LangChainの仕組みとは 　　9-2 Chainsでタスクをつなげる 　　9-3 Chainsによるチャットボットの例 　　9-4 Agentによるコードの実行 　　9-5 Agentによる判断・実行・プロセスの自動化 　　9-6 AgentによるChatボットの最終形 ■著者プロフィール 小野哲：ソフトウェア開発歴40年を超えるプロ技術者。技術評論社では『逆算式SQL教科書』『最新図解 データベースのすべて』『3ステップで学ぶOracle入門』など書籍がある。そのほかに『現場で使えるSQL』（翔泳社）など。ウェブアプリからデータベースまで幅広い知見と技術を持ち、最近ではPythonでアプリ開発を請け負う。

※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。 基礎からアプリ開発のために必要な知識まで、「この一冊で」しっかりやさしく学べる新しいPythonプログラミングの教科書。 はじめてプログラムを行う人でも安心して読み進められるように、基礎をわかりやすく解説。さらに「AI」「スクレイピング」「データベース」「Webプログラミング」など、最新のアプリ開発にすぐに取りかかれるように、実践的なサンプルも多数掲載。 ■基本がしっかりと学べる 本書の基礎編では、初めてプログラミングにチャレンジする人でも安心して読み進めていただけるように、プログラムの書き方、動かし方を丁寧に解説していきます。開発環境の導入方法も解説しているので、すぐに学習に取りかかれます。 ■実践的な知識が身につく 本書の応用編では、ライブラリの利用方法、仕事の自動化、AI（機械学習）、スクレイピング、データベース、Webアプリの作り方などを学習していきます。基礎から一歩進んだ実践的な知識を身につけることができます。 ■確認しながら読み進める 本書には、シンプルかつ理解しやすいサンプルプログラムを多数掲載しています。ひとつひとつ結果を確認しながら、プログラムの書き方や仕組みの理解を進めていきます。

※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。 Raspberry Piで電子工作をやり始めたビギナーに向けた本です。 「あれ？動かない」というときの原因と解決策がわかるようになります。 「ネット上の作例のコピペでは不満」「いろんな電子パーツを使いたい」「電子パーツの違いを知りたい」「動かないときの解決策を知りたい」という方にうってつけです。 工場や小売の店頭などのIoTの現場で、システムを確実に動かしたい方にも役立ちます。 前半の「パーツ分解・実験編」は電子パーツをとにかくつないで動かす、実践的な内容です。センサーやモーターなどの電子パーツをラズパイに結線する方法と、すぐに動かして試せるPythonプログラムを掲載しています。PythonプログラムはGitHubのサポートサイトからすべてダウンロードできます。 電子パーツを分解したり、複数機種を比較する実験をしたりして、電子パーツの仕組みや特性を詳しく調べた点が、本書の大きな特徴です。 後半の「Raspberry PiのIO詳解編」は、ラズパイを電子パーツとつなぐ方法(インタフェース)を解説する技術的な内容です。ラズパイと電子パーツは、汎用入出力端子にあるI2CやSPIといったインタフェースを使ってつなぎます。 このインタフェースのそれぞれについて、特徴と仕組み、入出力するための具体的なPythonプログラムを掲載しています。実際に電子パーツをつないで少しずつ動かしながら、機能を網羅的に確認できるように工夫しました。 「とにかく手を動かして経験をためて覚える派」は前半から、「細かな仕組みを十分理解したい理論派」は後半から読むとよいでしょう。ラズパイのインタフェースを基本から押さえたいという場合も、後半から読んでください。

AtCoder株式会社は、日本発のプログラミングコンテスト運営会社として2012年６月20日に設立され、年々活動の幅を拡げてきました。 AtCoderの開催するコンテストは、「与えられた問題を解決するアルゴリズムを考え、それを正しく実装する」ことを競技化したものです。 本書は「AtCoderでアルゴリズムを学びたい」「AtCoderのコンテストに参加したい」という方に向けたAtCoderの入門書です。 AtCoderのコンテストで出題された過去問を用いて、問題の解き方を体系的に解説しました。一つひとつの問題を解説する際には、「なぜそのように考えるのか」が明快になるように心がけました。 筆者は、プログラマのための技術情報共有サービスサイトQiitaに、次のタイトルの記事を投稿しています（2018年３月）。 「AtCoderに登録したら次にやること～これだけ解けば十分闘える！過去問精選10問～」 この記事は、AtCoderの過去問10問を実際に解くことで、読者がAtCoderへスムーズに入門できるように試みたものです。 本書はこの記事にいくつかのトピックを追加して、さらにC++とPython3の両言語で学べるようにして、できあがりました。 AtCoderのコンテストは、参加者の人生を大きく変える力があります。 コンテストの問題を解いていくことで、アルゴリズム的思考力が身につきます。コンテストでよい成績を修めてレーティングを上げると、参加者の市場価値も高まります。また、コンテストに参加することで他の参加者とのつながりを得て、交流を深めることもできます。そしてなにより、AtCoderのコンテストは、ゲームのように楽しいものです。 ～「まえがき」より～

※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。 生成AIの使いこなしにぐっと差がつく！ 本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。 一人ユニット「クジラ飛行机」名義で活動するプログラマー。代表作に、テキスト音楽「サクラ」や日本語プログラミング言語「なでしこ」など。2001年オンラインソフト大賞入賞、2004年 IPA未踏ユースのスーパークリエイター認定、2010年 IPA OSS貢献者賞受賞。技術書も多く執筆しており、HTML5/JS・PHP・Pythonや機械学習・アルゴリズム関連の書籍を多く手がけている。 ※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

※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。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13149-4)も合わせてご覧ください。 ITシステムやソフトウェアの基盤OSとして幅広く使われているLinux。エンジニアとしてLinuxに関する知識はいまや必須とも言えますが，あなたはそのしくみや動作を具体的にイメージすることができるでしょうか。 本書では，Linux OS における，プロセス管理，プロセススケジューラ，メモリ管理，記憶階層，ファイルシステム，記憶階層，そして仮想化機能，コンテナなど，OS とハードウェアに関するしくみがどのように動くのか，実験とその結果を示す豊富なグラフや図解を用いてわかりやすく解説します。 改訂に際しては全面フルカラー化。グラフや図解がさらにわかりやすくなり，ソースコードはC言語から，Go言語とPythonにアップデートしています。さらに仮想化，コンテナなどの章が加わりました。今どきのLinuxのしくみを本書でしっかり理解しておきましょう。

※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。 Pythonゲーム開発入門の決定版! 人気ジャンルを題材にプログラミングの腕を磨こう! 大好評を博している『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』に、第2弾『実践編』が登場! 前作同様、Pythonを用いたゲームプログラミングの基礎をまんべんなく解説しながら、今回は「アクション」「シューティング」「3Dカーレース」といった人気ジャンルの開発に挑戦します。 【本書の特長】 ○複数の演習を通し、ゲーム開発の知識・技術を大幅UPできる ○三角関数、遠近法などの知識を開発に活かす方法を学べる ○マップエディタやランチャーなど関連ツールの開発も行う ○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい ○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる ○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできる さらに、ゲーム開発でぶつかる＂壁を乗り越えるためのヒント＂も豊富に用意しました。 【開発のヒントが満載】 ・マップやアイテムの配置はどうするのか ・自機と敵機のヒットチェックはどうするのか ・＂弾幕＂の軌道はどうやって計算するのか ・面白さにつながる難易度とはどの程度なのか ・エフェクトやサウンドはどうやって組み込むのか ・坂道のカーブ、奥行、起伏はどう表現するのか ・Pythonで3Dを表現するにはどうしたらよいのか ……こんな疑問に答えます! ゲーム素材400本、プログラム80本、遊んで面白いゲーム5本を無償提供! 本書を読み終えた頃、ゲーム開発の知識はかなり高いレベルに到達できるでしょう。 また、各プログラム内にPythonのプログラミング技術を多くちりばめたので、Pythonを使う力もぐんと伸びているはずです。 ゲーム開発の基礎を盤石にしたい方、Pythonの技術に磨きをかけたい方にオススメの1冊です。

※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。 話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。

※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。 Pythonを使って線形代数学を見える化して学ぼう！ 本書は、大学初年次に学ぶ基礎数学科目の一つであり、具体的なところでは機械学習やコンピュータグラフィックス、ゲームプログラミングなどの基礎となる線形代数を、Pythonを使って学ぶものです。 線形代数は、微分・積分とならび基礎的な数学の一つですが、ふつうに勉強するとベクトル・行列計算が面倒くさく、また定義や概念が多く抽象的な表現も多いため、なかなか理解しづらい学問といえます。そこで本書は、Pythonによるプログラミングを用いて以下の工夫を施すことで、よりわかりやすく、またビジュアルにベクトルを見るなどの体験を通して、線形代数を学べるようにまとめたものです． 1）2次元平面や3次元空間のベクトルを視覚的に表現する 2）関数をグラフ化することで、ベクトル計算の意味を理解しやすくする 3）面倒なベクトルや行列の計算をプログラミングで表現する 4）手計算では不可能な高次の線形計算を、具体的なデータ（音や画像）を用いて表現する 5）通常の教科書の演習問題レベルの計算問題をプログラミングによる数式処理で求める 第1章　数学の基礎とPythonによる表現 第2章　線形空間と線形写像 第3章　基底と次元 第4章　行列 第5章　行列の基本変形と不変量 第6章　内積とフーリエ展開 第7章　固有値と固有ベクトル 第8章　ジョルダン標準形とスペクトル集合 第9章　力学系 第10章　線形代数の応用と発展

データサイエンスの現場において，その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に多くの時間を費やすと言われています。「前処理」を効率よくこなすことで，予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。ほとんどの問題についてR，Python，SQLを用いた実装方法を紹介しますので，複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

※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。 【はじめてのプログラミングからAI活用までわかる】 電子工作もプログラミングもはじめて挑戦する人のための、IoT電子工作の入門書です。1,300円程度の安価なマイコン「Raspberry Pi Pico W」とMicroPythonで、かんたんにインターネットと連動する電子工作を楽しめます。はんだごての使用は必要最小限まで減らし、Pythonの文法を基礎から解説。日常の些細なお悩み解決からAIアシスタントまでさまざまなアイディアを通じて電子工作の基本を学び、オリジナル作品づくりへステップアップしましょう。 ■目次 ●Chapter 1 イントロダクション―Raspberry Pi Pico W入門 　　Section 01 Raspberry Pi Pico Wの特徴 　　Section 02 Pico WとRaspberry Piそれぞれの特性を理解する 　　Section 03 Pico Wを使用する準備をしよう ●Chapter 2 Pico Wでプログラミングに挑戦 　　Section 01 MicroPythonの基本 　　Section 02 電子工作におけるプログラミングの基本要素 　　Section 03 プログラミングでPico Wを操作しよう 　　Section 04 Pico WのWi-Fi機能を使ってみよう ●Chapter 3 電子工作プロジェクトへのステップアップ 　　Section 01 ブレッドボードとジャンパーワイヤー 　　Section 02 Pico Wに接続できるパーツ 　　Section 03 Pico Wの入出力端子 　　Section 04 電子工作プロジェクトの進め方 ●Chapter 4 光の強さで降水確率を知らせる装置 　　Section 01 降水確率を知らせる装置を作ろう 　　Section 02 部品を知ろう 　　Section 03 LEDの明るさの調整方法 　　Section 04 天気予報を取得してみよう 　　Section 05 組み合わせて作品にしよう ●Chapter 5 ごみの日をお知らせする装置 　　Section 01 ごみの日をお知らせする装置 　　Section 02 サーボモーターを動かしてみよう 　　Section 03 今日は何ごみの日？を判定しよう 　　Section 04 組み合わせて作品にしよう ●Chapter 6 お風呂の湯はりボタンをスマホで遠隔操作 　　Section 01 Pico WでIoTデバイスを作ろう 　　Section 02 サーボモーターを使ってボタンを押してみよう 　　Section 03 BlynkからPico Wを操作 　　Section 04 組み合わせて作品にしよう 　　Section 05 応用編：照度センサーでお湯はり状況をチェック ●Chapter 7 玄関のカギは閉まってる？Pico Wで遠隔確認する装置 　　Section 01 玄関のカギ状態を確認する装置を作ろう 　　Section 02 赤外線障害物回避センサーの使い方 　　Section 03 2台のPico Wを通信させる方法 　　Section 04 組み合わせて作品にしよう 　　Section 05 応用編：玄関のカギ状態を電子ペーパーに表示 ●Chapter 8 今日は何着る？洋服選び提案ChatGPTロボット 　　Section 01 Pico WでAIを活用した装置を作ろう 　　Section 02 ChatGPTからメッセージを取得してみよう 　　Section 03 OLEDディスプレイの使い方 　　Section 04 タッチセンサーの使い方 　　Section 05 割り込みの使い方 　　Section 06 組み合わせて作品にしよう ■著者プロフィール ●そぞら ：2021年よりRaspberry Piに関連する情報を発信。ゼロから電子工作を独学した経験を生かし、入者向けの情報を紹介するブログ「sozorablog」を運営、月間最高閲覧数は10万回を超える。X（旧Twitterでの作品紹介の投稿は200万回以上の閲覧を記録し、たびたびネットニュースで特集される。「プログラミグや電子工作で遊ぶ楽しさを世界に伝える」を掲げて鋭意更新中。

「パタ＆へネ」の名で親しまれる古典的名著の第6版。コンピュータ技術の初歩からモバイル／クラウド時代の最新のテーマまで深く解説。第6版での主な改訂内容は下記のとおり。 ■「高速化」に関する節をすべての章に含めるようにした。第1章で、行列の乗算プログラムをPython 言語で組む。これは性能が低いので、2章ではC言語を学習して、行列の乗算プログラムを組み直す。さらに以降の章では、行列の乗算の速度を速めるために、データ・レベル並列性、命令レベル並列性、スレッド・レベル並列性を順次活用し、さらに最新の記憶階層に適合するようにメモリ・アクセスを調節する。 ■第6版では、各章に「自習」の節を設けた。その中で考えを呼び起こす質問を発する。答えは各節の末尾に掲げたので、その答えをチェックすれば、自己評価できる。 ■Mooreの法則およびDennardのスケーリング則が当てはまらなくなったことを説明するのに加えて、第5版で顕著であった変化の動因としてのMoore の法則を強調しないようにした。

※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。 CSVはもう捨てた。データの海にいざゆかん！ 手軽でイマドキなデータ構造「JSON」を使いこなそう！ 「ちょうどいい」データはJSONだ！ 「このCSV/TSVファイル、JSONにならん？」と言われたら… QRコード←→JSONデータ 自由自在 私にも「JSONなんてちょろい」と考えていた時期がありました。 だがしかし、この本のJSONはなかなか深いゾ データ構造を制するものがPythonを制する JSON＋Python？ JSON＋QRコード？？ JSON＋スクレイピング？！ JSON＋機械学習！！ その他にも楽しいテクニックが満載です。

昭和16年12月8日、日本海軍連合艦隊第一航空艦隊を基幹とするハワイ攻撃部隊がオアフ島真珠湾を奇襲、だが、真珠湾内に空母の姿はなかった。そこで大西瀧治郎・第一航空艦隊参謀長は、反対する南雲長官を説き伏せて第三次攻撃隊を出撃させた。基地機能の壊滅をはかると同時に、哨戒機を発進させ空母索敵を敢行するが……。 ●菅谷 充（すがや・みつる） 1950年静岡県富士市生まれ。1971年『仮面ライダー』（原作・石ノ森章太郎）でマンガ家デビュー。代表作に第28回小学館漫画賞受賞作となった『ゲームセンターあらし』『こんにちはマイコン』など。1985年からパソコン通信を始め、87年よりNIFTY-Serveでモータースポーツ情報を発信するオートレーシング・フォーラムを主宰。1987年、パソコン通信発展に寄与したことが認められ第１回ネットワーカー大賞（株式会社アスキー）を受賞。2004年にはネットワークで通じてモータースポーツの発展に貢献したことが認められ第１回モータースポーツ大賞（社団法人日本自動車工業会）を受賞。1996～2008年まで、米国のインディカーシリーズとインディ500のテレビ解説も担当した。1994年、菅谷充名義で小説の執筆活動を開始し、『漆黒の独立航空隊』（有楽出版社）で小説家デビュー。以後、モータースポーツ小説、架空戦記小説を中心に60作以上を発表。2011年、60歳で早稲田大学大学院人間科学研究科修士課程を修了し、2013年より2021年まで京都精華大学マンガ学部教授。近著に『ゲームセンターあらしと学ぶマンガ版「こんにちはPython」』（日経BP）、『コミカライズ魂』（河出新書）など。

※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。 大手メーカーで活躍してきたクリエイターがゲーム開発のノウハウをゼロから教えます! 本書はPythonを使用した、ゲームプログラミングの解説書です。 類書とは異なり、終始一貫「ゲーム開発」に焦点を当て、今書いているプログラムがどのような＂動き＂に反映され、どのような＂面白さ＂に結びつくのかを、正しく学ぶことができます。 一般的なソフト開発ではなく「ゲーム開発の作法」をきちんと学ぶことによって、ゲーム好きな読者の皆さんの就職や趣味といったリアルな世界がより充実してくれることを願い、出版されました。 【読者対象】 ○ゲーム業界に就職したい学生・社会人 ○SNSや同人で自作ゲームを発表したい方 ○落ち物パズル、RPGの作り方を知りたい方 ○一般ソフトとゲーム制作の違いを知りたい方 ○Pythonを始めたけど作るものが浮かばない方 ……高校生ぐらいから読めます! 【本書の特長】 ○業界の基礎知識やプログラマーの役割からきちんと解説 ○Pythonの基本文法をしっかり解説、プログラミング初心者も安心 ○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい ○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる ○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできる クイズ、すごろく、おみくじ、診断アプリ、迷路、自動生成ダンジョン、落ち物パズル、本格PRGなど……簡単なミニゲームから難しいものまで幅広く教材を用意しています。 さらに、読者特典として3つのおまけゲームもプレゼント! すべてのゲームをつくり終えた時、あたなのプログラミングスキルは何倍にも向上しているに違いありません。 本書を機に、ぜひゲームプログラミングの世界に飛び込んでみてください!

ミニゲームを作りながら、人工知能で話題のPython を楽しく覚えよう!! プログラミング言語Pythonは、最新コンピューター技術の研究室で使われていて人気が高く、 しかも覚えやすくて書きやすいと評判なので、 「これからプログラミング言語を1つ覚えるならコレでしょ!」と大人気のプログラミング言語です。 この本では、簡単なミニゲームを作りながらPythonを楽しく勉強できます。

※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。 MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのをプログラム手法を習得することができます。 　プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。

※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプル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】 Pythonで デスクトップアプリ開発を 体験してみよう！ 【初心者でもできる！デスクトップアプリ開発を一緒に体験しよう】 Pythonの基礎知識はあるけど、 「アプリ開発って初心者には難しそう」 「プログラムで何か残るものを作ってみたい」 と思っていませんか？ 本書はそうした方に向けて、初心者にも簡単に作れる方法を使ってデスクトップアプリ開発の基本をやさしく解説します。スマホアプリ、Webアプリに比べて、手軽に取り組めますので挫折することなく学習できます。本書を読んだあとは、スマホアプリやWebアプリ開発に挑戦してみてください。 【Python2年生について】 「Python2年生」は、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身につけてもらいます。 『Python2年生 スクレイピングのしくみ』（ISBN：9784798161914） 『Python2年生 データ分析のしくみ』（ISBN：9784798164960） も刊行されています。 【対象読者】 デスクトップアプリの作り方を知りたい初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、デスクトップアプリ開発の考え方から丁寧に解説。デスクトップアプリ開発をする時に必要な前提知識からはじまり、デスクトップアプリ作りの基本、応用的なデスクトップアプリ、そしてゲームアプリ開発まで解説します。 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、プログラミングに関する幅広い活動を行っている。近著に、『Python1年生　第2版』、『Python3年生機械学習のしくみ』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（いずれも翔泳社）、『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』（マイナビ出版）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

《Ｐｙｔｈｏｎで数値計算の基本をより実践的に！》 □NumPy、SciPyを動かしながら、数値計算の基本を学ぶフルカラーテキスト！ □浮動小数点演算の基礎から偏微分方程式の数値解法までを一冊に凝縮！ □Pythonスクリプトはサポートページにて無料公開！ 【サポートページ】 https://github.com/tkouya/inapy 【目次】 第1章　数値計算と数学ソフトウェア 第2章　数の体系，コンピュータ，浮動小数点数 第3章　Pythonことはじめ 第4章　丸め誤差の評価方法と多倍長精度浮動小数点計算 第5章　初等関数の計算 第6章　基本線形計算 第7章　連立一次方程式の解法1 ―直接法 第8章　連立一次方程式の解法2 ―疎行列と反復法 第9章　行列の固有値・固有ベクトル計算 第10章　非線形方程式の解法 第11章　補間と最小二乗法 第12章　関数の微分と積分 第13章　常微分方程式の数値解法 第14章　偏微分方程式の数値解法

機械学習を基礎から理論的に学びたい，そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し，全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新，これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え，最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず，逆に，機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので，まさに入門の定番書になりました。カラー化によりグラフも見やすくなり，理解が進むのもお勧めするポイントです。

読者の声に応えて第2版の登場！ データ分析エンジニアに必要な 基本技術をしっかり習得できる 【本書の概要】 本書はデータ分析エンジニアに必要な 以下の基礎技術を丁寧に解説しています。 ・データの取得・加工 ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 【第2版のポイント】 ・Python 3.10対応 ・よりわかりやすい解説 ・Pythonデータ分析試験の主教材に指定 【本書で学べること】 ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装方法 【対象読者】 データ分析エンジニアを目指す方 【目次】 第1章 データ分析エンジニアの役割 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ライブラリによる分析の実践 第5章 応用：データ収集と加工 ※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。

『コンピュータはなぜ動くのか』19年ぶり、待望の改訂第２版！ 「これからの10年も通用する基本」を身につけよう！ ハードウエア、ソフトウエア、データベース、ネットワーク、セキュリティというコンピュータを使いこなすうえで必要な知識をこの１冊で解説します。 ハードウエアの基本的な仕組み（プロセサ、メモリー、入出力）から、ソフトウエアの実際（プログラム、アルゴリズム、データ構造、データベース、ネットワーク）とシステム構築までをカバー。これからプログラマやＳＥを目指す入門者から、基本をひと通り学びたい文系エンジニア、さらには、もう一度学び直したいベテランエンジニアまで、コンピュータを動かして成果を得ることの楽しさと仕組みを知りたい人に役立つ内容です。 【改訂のポイント】 今後10年通用するよう内容を全面的に更新。具体的には以下の通りです。 ・「コンピュータを作ってみよう」では「COMET II／CASL II」に対応。 ・プログラム部分はPythonでの記述に一部変更。 ・データベースではMySQLに変更。 ・暗号化では共通鍵暗号方式から公開鍵暗号方式に変更。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データ分析の現場にあって入門書にない「汚いデータ」（ダーティデータ）に対応する、プロのノウハウを解説します。

※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。 プログラムと数学・算数を結ぶ教科書。図形や数字の穴埋め問題を使ってプログラミングの基礎を学びます。「数学が苦手な人」でも大丈夫なように，できる限り数学的な説明は排除して，わかりやすい「算数」として解説を行います。プログラミング（数学）が苦手な人の特徴である，「抽象化能力と具体化能力（考え方）」を養うため，難易度を少しずつ上げていく構成で，プログラミングや数学に対する苦手意識の克服を手助けします。 本書は学んだプログラミングの基礎知識を「Scratch」と「Python」の両方で実際のプログラミングを体験できるように構成されており，身に付けた知識をすぐに確認できるようになっています。 数学が苦手な方，プログラミングの基礎を学んだけど理解できなかった方，これからプログラミングを学びたい方に最適の教科書です。

※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。 【プログラミングの概念に基づいた「問題解決力」を身につける!】 本書は、Pythonを使用して「プログラミング的思考」を習得するための入門書です。「プログラミング的思考」とは、ある問題を解決するための方法や手順をプログラミングの概念に基づいて考えることで、文部科学省の掲げるプログラミング教育でも重要視されています。本書は、前半でPythonの解説、技法・書法、後半で実際のプログラムを使ったプログラミング的思考の解説という構成で、初心者でもモチベーションを持ちながら学習できるよう、興味が持てる例題を多数用意しています。また、練習問題もあるので、より理解が定着できます。付録で文法解説を載せており、この1冊で、Pythonとプログラミングの考え方の両方をまとめて学ぶことが可能です。 ■目次 ●序章 プログラミング的思考とは 　　0-1 プログラミング的思考とは 　　0-2 プログラミング的思考を支える考え方 　　0-3 プログラミング的思考を身に付けるには 　　0-4 プログラミング的思考の応用 　　0-5 データサイエンスとアルゴリズム 　　0-6 プログラミングとPython ●第1章 Python文法の基本 　　1-1 Pythonとは 　　1-2 Pythonの実行環境 　　1-3 Pythonの基本文法 　　1-4 print関数とf文字列 　　1-5 演算子 　　1-6 変数と代入 　　1-7 変数の値の更新 　　1-8 input関数 　　1-9 for in文 　　1-10 二重ループ 　　…ほか ●第2章 Pythonの書法・技法 　　2-1 プログラミング書法（プログラミング・スタイル） 　　2-2 プログラミング技法 　　2-3 言語仕様上の注意点 　　2-4 ちょっとしたテクニック 　　2-5 ビット演算子 　　2-6 文字列処理 　　2-7 リスト操作 　　2-8 クラスの活用 　　2-9 辞書の活用 　　2-10 ファイル処理 　　2-11 ライブラリの活用 ●第3章 Pythonでのグラフィックス 　　3-1 ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ） 　　3-2 ポリゴン（多角形）の描画 　　3-3 渦巻き模様の描画 　　3-4 文字の描画 ●第4章 Pythonで学ぶプログラミング的思考 　　4-1 流れ制御構造（組み合わせ） 　　4-2 データ化 　　4-3 抽象化と一般化 　　4-4 分解とモジュール化 　　4-5 データ構造とアルゴリズム ●第5章 プログラミング的思考の実践①～かんたんなプログラム 　　5-1 最大値と最小値 　　5-2 ピタゴラスの定理 　　5-3 シーザー暗号 　　5-4 相性占い 　　5-5 10進数→2進数への変換 　　5-6 フィボナッチ数列 　　5-7 干支の算出 　　5-8 サイコロゲーム 　　5-9 カレンダー 　　5-10 幾何学模様 ●第6章 プログラミング的思考の実践②～再帰的思考 　　6-1 漸化式と再帰的表現 　　6-2 再帰の罠 　　6-3 ハノイの塔 　　6-4 リカーシブ・グラフィックスI 　　6-5 リカーシブ・グラフィックスII 　　6-6 リカーシブ・グラフィックスIII ●第7章 プログラミング的思考の実践③～アルゴリズム 　　7-1 ユークリッドの互除法 　　7-2 モンテカルロ法 　　7-3 素数を探す 　　7-4 テイラー展開 　　7-5 ソート（並べ換え） 　　7-6 線形探索（リニアサーチ） 　　7-7 二分探索（バイナリサーチ） 　　7-8 自己再編成探索 　　7-9 ハッシュ 　　7-10 決定木 　　7-11 ハノイの塔のシミュレーション 　　7-12 迷路 　　…ほか ●第8章 プログラミング的思考の実践④～データサイエンス 　　8-1 Matplotlib を使ったグラフの作成 　　8-2 数値計算を効率的に行うNumPy 　　8-3 Matplotlib を使った3D表示 　　8-4 3D棒グラフの表示 　　8-5 3次元座標を元にした立体の表示 　　8-6 3次元関数の表示 　　8-7 回転体モデルの表示 　　8-8 ワイヤーフレームの表示 ●付録 Python文法 ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「改定第5版C言語によるはじめてのアルゴリズム入門」「Pythonによるはじめてのアルゴリズム入門」（以上技術評論社）など多数。

※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。 シンプルなコードでデータ整理やWEBリサーチ、売上予測などを自動化できる便利なプログラミング言語「Python（パイソン）」は、今、ビジネスパーソン（ノンプログラマー）のあいだで人気絶頂です。かつてのExcel VBA／マクロのように、「使えると仕事がデキる」と一目置かれるツールとなっています。本書は、Pythonを使った仕事術を網羅した一冊。Excelやメール、WEBはもちろん、PC内のファイル整理、電子捺印、画像処理、画像からの文字抽出、動画編集などの最新テクニックを紹介します。シンプルなコードで誰でも唯一解が出せるPythonならではの問題集、ありそうでなかったトラブルシューティングも収録。A5判／304ページの分厚いつくりで、これだけでPythonの便利ワザが全部わかる＆できる一冊です。

※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。 Excelのルーチンを Pythonで自動化しよう！ 「PythonによるExcel操作の自動化」を集大成 ・ブックやシート、セルや行列を操作する ・表の見た目を整える ・グラフを作成する ・ブックの体裁を一度に整える」 ・複数のシートから集計シートを作成する などなど、身近な業務を想定した用例を豊富に用意！ Pythonライブラリとの連携方法も詳しく解説します。 どのサンプルも短くて簡単に書けるものが多数のため、 アレンジもしやすく、初心者にもやさしい内容です。 「データが多すぎて手作業では時間がかかる…」 などと日常業務で思ったことがあるのなら、 Pythonによる自動化に挑戦してみてください！

※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。 ◇スクレイピング・テクニックの基礎と実践を学べる。Webからデータを収集、適切なデータセットを作成しよう！―本書では、HTTP／HTML／CSSといった基本技術の仕組み、フォーム／ログイン／Cookie／JavaScriptへの対応、クローラーの開発、ベストプラクティスを解説。データサイエンス指向の15のサンプルも収録。Pythonの各種ライブラリを活用！［requests、Beautiful Soup、Selenium、records、matplotlib、pandas、scikit-learn … etc.］◇Webページから情報を取得するスクレイピングは、データサイエンスに必須の技術です。本書では、Pythonを使ったスクレイピングの基本と実践を解説。有用なツール、ベストプラクティス、実用サンプルについても説明。本当に興味深いプロジェクトは、情報という宝の山を探索することから始まります。本書を携えて探索の旅を進めていきましょう。◇本書は『Practical Web Scraping for Data Science: Best Practices and Examples with Python』の翻訳書です。◇Pythonプログラミングの基礎を理解していることを前提に解説しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人気シリーズ「Pythonふりがなプログラミング」を大きくして読みやすく、内容を充実させて改訂しました。「プログラムの読み方をすべて載せる（ふりがなをふる）」という手法で究極のやさしさを目指した、まったく新しいPyhton（パイソン）の入門書です。本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できます。この新しいアプローチで「プログラムが読めないから、自分がいま何をしているのかわからない」といったプログラミング入門者が途中で挫折してしまう原因を解決しました。さらにこの増補改訂版では、データ分析への初めの一歩を踏み出すための章を追加しました。統計情報とグラフ、2つの観点からPythonによるデータ分析の一端を体験できます。 ■本書はこんな人におすすめ ・Pythonの基本を身につけたい人 ・過去にプログラミングの入門書で挫折してしまった人 ・プログラマーやエンジニアを目指す人 ・仕事でPythonを活用してみたい人

本書は、iOSデバイスの機能を最大限に活用するためのPythonガイドです。iPhoneやiPad上で実行できるPython/Jupyter Notebook環境である「Carnets for Jupyter」から、「Juno」、「Pyto」、「Pythonista」といった多彩なPython環境を駆使し、iPhone/iPadを自在に活用する方法を探求します。

※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。 いま、さまざまな分野で「機械学習」や「人工知能（AI）」が注目されています。ところで、機械学習やAIの多くが、シンプルで使いやすいプログラミング言語「Python」で作られていることをご存知ですか？ 本書は、無料で使えるPythonを使って、知識ゼロの方でもいきなりAIプログラミングができる世界一簡単なAI入門書です。あなたもPythonの基礎をストーリー形式で楽しく学び、対話型ボット「レイ」の開発を実体験しましょう！

機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん，機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み，それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として，機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。 Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが，モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて，モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが，データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し，説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。 本書では，このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について，実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。 1章: 機械学習の解釈性とは 2章: 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する 3章: 特徴量の重要度を知る～Permutation Feature Importance～ 4章: 特徴量と予測値の関係を知る～Partial Dependence～ 5章: インスタンスごとの異質性を捉える～Individual Conditional Expectation～ 6章: 予測の理由を考える～SHapley Additive exPlanations～ 付録A: R による分析例~ tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する~ 付録B: 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する 2章では極めて高い解釈性を誇る線形回帰モデルを通して，予測モデルに求められる解釈性について説明します。以降の4つの章では，それらの解釈性をブラックボックスモデルに与えるPFI, PD, ICE, SHAPと呼ばれる手法について解説します。 本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し，実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。機械学習の解釈手法は強力な反面，使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 iPhone、iPadでPythonを使いこなそう! iOSでPythonプログラミングができる人気アプリ「Pythonista3」を使い、Pythonの基礎からnumpy/scipyなど拡張モジュールによる数理計算、2Dグラフィックを使ったゲーム作成、そしてiOS機能を拡張するプログラミングまでを楽しくマスターしよう 人気の高いプログラミング言語といえばPythonですが、Pythonを使うにはコンピュータが必要です。しかし現在、コンピュータを持っていない人は若い人を中心に増えています。そんな時代にプログラミングをするにはどうすれば良いでしょうか?答え「スマホでプログラミングすればいいのです!」 本書は、アプリ「Pythonista3」を使って、iPhone(iOS)でPythonプログラミングを学ぶための本です。 Pythonista3では、Pythonの基本的な機能は勿論、numpyやmatplotlibといったPythonで最も広く使われるモジュール、さらには「iPhoneのための機能」が充実していたり 2Dグラフィックに関する機能も強力で、すぐにでもリアルタイムゲームをプログラミングできます。 本書では、「標準モジュールを使った数理計算」「UI部品を使ったプログラミング」「2Dグラフィックを使ったゲームプログラミング」「iOSのさまざまな機能の利用」などについて 解説します。また、Pythonがはじめて、という読者のために、巻末ではPythonの基礎文法なども解説してあります。

現代のビジネス環境において、自動化の技術を活用することは不可欠です。この書籍は、業務自動化の基礎から高度なテクニックまで、現場で必要とされる全てを網羅しています。 初めに、RPAの世界を開きながら、RPAを導入する際の前提知識や注意点を解説。DXの推進方法とRPAの活用秘訣を明らかにします。業務断捨離の重要性や、具体的な業務を自動化する前の計画段階についても詳細に触れています。 さらに、スマートマットのハックやRPAによるリアルタイム処理の実際、Raspberry PiとGCPを駆使した監視システムの構築、PythonやGAS、AWSを用いた実践的な自動化技術を紹介します。さらに、効果的な自動化フローの構築や、実際の体験談をもとにした業務効率化の成功事例を探求します。 この書籍を手にすることで、あなたのビジネスに革命をもたらす自動化の可能性を最大限に引き出す知識と技術を得ることができます。業務効率化を求める全ての専門家に、強くお勧めする一冊です。

※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。 2016年７月の刊行以来、入門者向けの丁寧な解説が「親切すぎる！」と大好評の『カラー図解 最新 Raspberry Piで学ぶ電子工作』が、Raspberry Pi 4に対応した内容でリニューアル！ 電子工作の超初歩的な演習である「Lチカ」（LEDライトをチカチカと点灯させる）から、温度センサ、モーター、液晶ディスプレイなどの超定番パーツを用いる演習、スマホやタブレットとラズパイを連携させた応用演習を通して、ラズパイを使った電子工作を基礎からきっちりと学べます。 演習に用いるPythonのプログラムはダウンロード可能！ 実際に回路を組む際、見やすくて便利な回路図のPDFファイルをダウンロード可能！ 演習で使うLEDや抵抗、ブレッドボード、モーターなどのパーツが揃った公式の「パーツセット」を、秋葉原の老舗電子パーツショップの秋月電子通商さんにて販売（通販と店頭）！ 刊行後の更新情報をWebにて発信！ 本書は10章構成です。１章では「Raspberry Piとは何か」をその生い立ちから紹介します。２章では、Raspberry Piを使ううえで必要なものを紹介。OSのインストールからセットアップまでを解説します。 ３章では、LEDを点灯させる演習で、電流、電圧、抵抗など電子工作に必要な予備知識を学びます。４章では、プログラムを使ってLEDを点滅させ、ラズパイによる電子パーツの制御方法を学びます。５章では、タクトスイッチを使ったLEDの点灯／消灯、６章では、半固定抵抗やセンサを使ったAD変換によるアナログ値の利用法を学びます。７章では、温度計を作る演習でI2Cデバイスの利用法を、８章では、DCモータやサーボモータを使い、PWM（パルス幅変調）の利用法を学びます。９章では、ラズパイをスマホやタブレット、パソコンと連携させ、LEDやモータを制御する演習を行い、WebIOPiという技術の利用法を学びます。10章では、９章で学んだ知識を応用し、スマホから操作できるキャタピラ式模型を作ります。 ・本書で対応するRaspberry Piの機種 Raspberry Pi……Raspberry Pi 4 Model B、Raspberry Pi 3 Model B+、Raspberry Pi Zero WH（そのほか40ピンのGPIOポートをもつ機種） ・対応するRaspberry Pi 用のOS Raspberry Pi OS（2020-05-27（Buster））またはRaspbian（2019-04-08（Stretch）） ～刊行後の最新OSへの対応方法を、Webでの発信を可能なかぎり行う予定。 ※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。

【特集1　Python最新Web開発　FastAPI＋SQLAlchemyで非同期処理】 本特集では、マイクロサービスやシングルページアプリケーションと相性が良い、PythonのWebフレームワークFastAPIを用いたWeb API開発の解説を行います。FastAPIの中心的な機能であるスキーマ定義からパフォーマンスを引き出す非同期処理、SQLAlchemyを使ったデータベースとの連携を解説したうえで、本格的なWebアプリケーションを開発します。 【特集2　実戦投入パスキー　いまこそ実現、パスワードレス認証！】 本特集のテーマは、パスワードレス認証を実現するパスキーです。パスキーの開発にはApple、Google、Microsoftという3 大プラットフォーマーが協力して取り組んでおり、大手サイトでも一気に導入が進むと期待されます。本特集では、パスキーが解決する従来の認証システムの課題と、パスキー導入のベストプラクティスを徹底解説します。 ■目次 ●特集1　Python最新Web開発 FastAPI＋SQLAlchemyで非同期処理 　　第1章：Python WebフレームワークFastAPIに入門 　　第2章：APIのスキーマ定義 　　第3章：マシンパフォーマンスを引き出す非同期処理 　　第4章：FastAPIの豊富な機能 　　第5章：SQLAlchemyでデータベースと連携 　　第6章：本格的なWeb API開発にチャレンジ ●特集2　実戦投入パスキー いまこそ実現、パスワードレス認証！ 　　第1章：パスキーの登場 　　第2章：パスキー時代の認証UX 　　第3章：パスキー実装の基礎知識 　　第4章：実践！ パスキー実装 　　第5章：パスキー導入時の考慮事項 ●一般記事 　　ChatGPTのある世界の歩き方　開発の歴史から将来の課題まで ●連載 　　実践データベースリファクタリング ── アンチパターンに立ち向かう【最終回】複雑なクエリを紐解く 　　基礎力アップ！ Javaプログラミング【最終回】再帰とスタック、キュー 　　乗りこなせ！ モダンフロントエンド【最終回】日時・数値のフォーマット、多言語化の最新手法 　　Ruby 3組込みライブラリ紹介【最終回】正規表現とRegexp 　　現場のPython ── システム開発も！ 機械学習も！【最終回】最新Python環境構築 　　Goに入りては…… ── When In Go...【最終回】あらためてGoの強みとは 　　Perl Hackers Hub【最終回】Carmelによる依存モジュール管理 ●コラム 　　池澤春菜のSF小説の歩き方 ──エンジニアリングの未来を描く名作たち【最終回】あなたの世界を変えるSF 　　サバンナ便り ── ソフトウェア開発の荒野を生き抜く【最終回】脆いテスト 　　ちょっと気になる隣の技術畑【最終回】チューニングが止まらない！ プログラミングの魅力 　　はまちちゃんとわかばちゃんのREADER'S FORUM ── 読者のページ【最終回】

この技術書籍は、Pythonのフレームワーク「Flask」を用いて、Webデザイナーやエンジニアがブラウザ上で請求書を発行できるアプリケーションの作成方法を、わかりやすく段階を追って解説します。読者は公開されているサンプルコードをGitHubからダウンロードし、自分の環境でアプリケーションの動作を確認しながら、Flaskを使ったWebアプリケーション開発の技術を実践的に学べます。Pythonの基本を押さえた後の次のステップとして、またはPythonを使ったWebアプリケーション開発の全体的な理解を深めたい方、さらには請求書発行作業の効率化を目指すフリーランスのWebデザイナーやエンジニアに特にお勧めします。

※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。 統計処理は科学的評価に必須のツールとなっていますが、統計学には独特の概念があり、統計学に馴染みのない分野では解析や評価の場面で誤解・誤用をしてしまう場面があります。またRやPythonといった統計処理に有用な各種ソフトウェアも、使う側が正しい解釈をできなければ誤った結果を招くことがあります。そこで「統計解析をしたいけれどうまく実践できない、途中で挫折してしまった」という方々の一助となるため、日本生物工学会誌で連載された記事を再編・加筆し単行本いたしました！　本書では、ありがちな統計解析の失敗の具体例を挙げてその解決法を解説・解析手順を実行する簡単なRおよびPythonスクリプトを記載・モジュールの活用を調べる方法を紹介しています。最後までたどり着くことを重視して読みやすい登場人物の会話形式にしていることから、バイオ研究における統計解析の初心者にもおすすめの内容となっています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■□■実践的な基礎が学習しやすい!!■□■ 注目を集めるPython（パイソン）を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム（会話bot）に機能を追加しながら、データ収集→前処理→学習→予測→評価まで、周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。 ■本書はこんな人におすすめ ・Pythonの入門書を読み終えた人 ・Pythonを使った機械学習に触れてみたい人 ・業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人 など ■本書の内容 Chapter 1　機械学習について知ろう Chapter 2　機械学習の開発環境を準備しよう Chapter 3　スクレイピングでデータを収集しよう Chapter 4　日本語の文章を生成しよう Chapter 5　手書き文字を認識しよう Chapter 6　表形式のデータを前処理しよう Chapter 7　データを予測する回帰分析を学ぼう Chapter 8　機械学習の次のステップ

※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プログラミングの“入門の入り口”になる教科書！】 　本書はプログラミング経験がない方やPC操作に不慣れな方でも無理なく読み進められる、Pythonプログラミングを始めるための“入門の更にその入口”となる教科書。 　プログラムを実際に動かしながら学んでいく構成のため、基礎がしっかりと身に付くだけでなく、米国で成功した著者直伝の実践的知識まで習得できる。応用力アップにつながる例題も豊富に掲載。本書掲載のプログラムはすべてウェブから入手できるので、講義や独習にも役立つ。 　Python入門者に、最初に手に取ってほしい一冊。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ソフトウェア開発において数学のスキルがますます重要になっています。時代をリードする企業はデータサイエンスや機械学習を取り入れ活用し、ゲーム開発、コンピューターグラフィックスやアニメーション、画像や信号処理、価格設定、株式市場分析など、数学の知識が多くのシーンで役立ちます。 本書では、プログラミングに必要となる数学：線形代数、微積分、機械学習の基礎を学び、実際のソフトウェア開発で活用できるPythonの主要ライブラリの使い方を習得します。実際のコーディングはJupyter Notebookを通して学びます。 難解な教科書とはならないよう、数学的概念を実世界に当てはめた例題をたくさん取り上げます！ 1章 プログラムで数学を学ぶ ［第1部］　ベクトルとグラフィックス 2章 2次元ベクトルで描画する 3章 3次元にする 4章 ベクトルやグラフィックスを座標変換する 5章 行列で座標変換を計算する 6章 より高い次元へ一般化する 7章 連立1次方程式を解く ［第2部］　微積分と物理シミュレーション 8章 変化の割合を理解する 9章 移動する物体をシミュレーションする 10章 文字式を扱う 11章 力場をシミュレーションする 12章 物理シミュレーションを最適化する 13章 音をフーリエ級数で分析する ［第3部］　機械学習への応用 14章 データに関数を当てはめる 15章 ロジスティック回帰でデータを分類する 16章 ニューラルネットワークを訓練する 付録A Pythonのセットアップ 付録B Pythonのヒントとコツ 付録C OpenGLとPyGameによる3次元モデルのロードとレンダリング 本書は、プログラミング経験がある程度あり「数学スキルを再確認したい」「数学の応用についてプログラミングを通じて学びたい」と考えている人のための本で中学・高校で習った数学の知識があれば大丈夫です。 例題に沿って、すべての練習問題に挑戦することで、本書を最大限に活用することができます。

本書は「モダンなAIアプリを開発する」ことを目標にした解説書です。AIアプリの開発という目的を明確にし、そこへの最短経路でデータ分析を行い、分析結果をモデル化し、Webアプリケーションに組み込むことによって、プロダクトをAIアプリに昇華させるためのチュートリアルです。

※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。 膨大なデータを扱うときに基本となる知識が統計解析です。本書はこれから統計解析を学びたいと考える方に向けて，プログラミングの力を借りて実際にデータを確認することで，直感的な理解を促します。プログラミング言語にはPythonを利用します。Pythonで統計解析を解説するメリットはいくつかあります。Python自体がシンプルで可読性が高い上に逐次実行できるため初心者でも理解しやすいと言えます。これ以外にも，Pythonは統計解析に関するライブラリが充実しており，複雑な計算やグラフの描画がかんたんにできます。また，Pythonは汎用的な言語ですので，システムの中にシームレスに組み込むことができます。本書によって統計解析を学習することで，Pythonのデータ解析スキルもあわせて習得できるでしょう。

※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。 講義+実習のワークショップ形式で、 会話bot「pybot」を作りながら楽しく学べる 「はじめてでも挫折しない」Pythonの入門書です。 なぜそうするのかを知りたい、 仕組みが知りたい、 応用できる基礎を身に付けたい、 そんな読者のさまざまな要望に応える新しい教本です。 講義パートの図解をまじえた解説で仕組みについて理解したあと、 実習パートで実際に手を動かしながらプログラムを書いていきます。 少しずつ新しいことを学びながら進み、プログラムに機能を追加していくので、 いま自分は何をやっているのかを、ちゃんと理解しながら進められます。 もし、つまずいても安心です。 短いレッスンを積み重ねた構成なので、 少し戻って再確認することもしやすくしています。 また、本書で学ぶサンプルプログラムのコードは、 サポートページからダウンロードできるので安心です。 ぜひ本書でPythonのプログラミングの楽しさを実感してください！

※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。 本書は、Pythonの基礎から、統合型の開発用フレームワーク「Anaconda」などのツールの使い方、今話題のディープラーニングまで、チャットボットの開発を体験しながら楽しく学ぶPython解説書の決定版です。

正規表現をマンガで楽しく覚える、画期的な書籍が新登場! 今や、ITの現場にとって基本常識の1つとなった「正規表現」。Webサイトの入力チェック(バリデーション)から複雑なテキスト処理まで幅広く使われています。本書は、正規表現の検索/置換を試せる「正規表現 簡易チェッカー」を使用し、体験しながら一歩ずつ学んでいきます。さらにPython、JavaScript、PHPでの利用例も掲載しています。 「そろそろ常識 知っておこう! 」シリーズは、会話形式の解説をマンガテイストに進化させ、マンガ、会話、チュートリアルをシームレスに組み合わせたニュースタイルの解説書。常識とされながらも覚えにくいテーマをピックアップし、要点をマンガでわかりやすく解説します。

企業や政府・自治体などが一般に公開している各種データがオープンデータです。本書は政府が公開しているオープンデータ「e-Stat」をAPI経由で取得し、分析目的の決め方、Pythonのライブラリpandasで整形、その後Matplotlibでの可視化までを一連の流れとして解説しています。実行環境はWebブラウザがあればすぐ実行できる環境となっており、身近なオープンデータの分析にすぐに活かすことができます。

※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。 ■□■プログラムが読めればデータ収集・効率化が自由自在!!■□■ 「プログラムの読み方をすべて載せる（ふりがなをふる）」という手法で究極のやさしさを目指した、まったく新しいプログラミングの解説書「ふりがなプログラミング」シリーズから、Pythonを使ったスクレイピングの入門書が登場しました。 スクレイピングを用いれば、Web上のサイトを定期的にチェックしたり、一覧になったURLのリンク先を順番に参照したりといった作業を、プログラムで自動化できるようになります。応用できる範囲は趣味から仕事まで実に幅広く、Pythonで行えることが一気に広がります。 本書では、サンプルのWebページや実際のWebページを題材にして、Webサイトの構造を把握することからしっかり解説。データの収集、データの整理・加工といった、一連の流れを学ぶことができます。 ■本書はこんな人におすすめ ・Pythonを使ったスクレイピングの基本を身につけたい人 ・過去に入門書で挫折してしまった人 ・プログラマーやエンジニアを目指す人 ・仕事でPythonを活用してみたい人

【2022年4月に内容を改訂しました】本書ではPythonを使ったWebスクレイピングテクニックについて解説します。いろいろなことをPythonで自動化していきましょう。日本の主要なサービスを題材に、スクレイピングでデータを取得する方法と、そのデータを元に分析や可視化していく手法を紹介していきます。スクレイピング環境の構築、スクレイピングを行うにあたって便利なライブラリの選定、ターゲットとなるWebサービスの選定、データ分析の手法など、初心者にもわかりやすく解説しています。

本書は、今話題沸騰中のAIによる画像生成の仕組みや使い方について、中学生でも理解できることを目指し、わかりやすい説明で紹介した解説書です。難しい数式を全く使用せずにAI画像生成技術の最先端を科学コミュニケーターである著者がやさしい口調で解説しています。またより深く知識を得たい読者のために、Pythonでのサンプルコード、プロンプトの基礎や出力例、AI画像生成の法的な側面、実際の仕事で使ったユースケースも掲載。表紙イラストもAIで生成しており、担当イラストレーター・852話氏と著者の対談も掲載しています。先端技術を使いこなして、AI神絵師になるための「冒険の書」です！

度重なるアメリカの執拗な挑発行為にも乗せられることなく隠忍自重を続けて来た日本は、その間に山本五十六首相みずから対米防衛計画を着々と進めてきた。そして迎えた1944年、アメリカが日本に宣戦布告。ついに日米開戦の火蓋が切って落とされ、アメリカはサイパン、台湾、北九州の三ケ所へ一斉に大攻撃隊を発進させる。それに対し迎え撃つ日本側は、山本の“不動の連合艦”構想のもと航空機の充実を進めてきた各航空基地から、「紫電改」「疾風」「雷電」、そして「震電」が満を持して出動。さらに、山口多聞率いる第一航空艦隊が、米空母殲滅へ出撃する！ ●菅谷 充（すがや・みつる） 1950年静岡県富士市生まれ。1971年『仮面ライダー』（原作・石ノ森章太郎）でマンガ家デビュー。代表作に第28回小学館漫画賞受賞作となった『ゲームセンターあらし』『こんにちはマイコン』など。1985年からパソコン通信を始め、87年よりNIFTY-Serveでモータースポーツ情報を発信するオートレーシング・フォーラムを主宰。1987年、パソコン通信発展に寄与したことが認められ第１回ネットワーカー大賞（株式会社アスキー）を受賞。2004年にはネットワークで通じてモータースポーツの発展に貢献したことが認められ第１回モータースポーツ大賞（社団法人日本自動車工業会）を受賞。1996～2008年まで、米国のインディカーシリーズとインディ500のテレビ解説も担当した。1994年、菅谷充名義で小説の執筆活動を開始し、『漆黒の独立航空隊』（有楽出版社）で小説家デビュー。以後、モータースポーツ小説、架空戦記小説を中心に60作以上を発表。2011年、60歳で早稲田大学大学院人間科学研究科修士課程を修了し、2013年より2021年まで京都精華大学マンガ学部教授。近著に『ゲームセンターあらしと学ぶマンガ版「こんにちはPython」』（日経BP）、『コミカライズ魂』（河出新書）など。

現在話題となっている機械学習（Machine Learning）のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか？　計算で得られた結果にはどのような意味があり，どのようにビジネス活用すればよいのか？――という疑問を持つエンジニアが増えています。本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより，その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。

前作の『ITエンジニアのための機械学習理論入門』から、5年経過しましたが、AI（人工知能）や機械学習に対しての期待と関心はまったく衰えません。むしろ機械学習の利用はIT業界で当然のものとなり、さらなる活用がさまざまな場所で行われています。前作では一般的な機械学習について解説しましたが、試行錯誤しながら1つの解をもとめていく「強化学習理論」についてくわしく・やさしく解説します。理論を表現するいろいろな数式とそれらをプログラミングするためのPythonコードを並列しながらその理論の神髄にせまり、強化学習の基礎となるさまざまなアルゴリズムを体系的に学びます。

データ分析の手法の一つ「スパースモデリング」の扉を開く一冊！ 【推薦の言葉】 「スパースモデリングの応用の広さを知り、 実際のデータ分析に活用できるようになります」 ――滋賀大学 データサイエンス学部 教授 河本 薫氏 「実際の現場で重要となる考え方や実装方法を中心に、 現代風に書き下ろしていることから、 今の時代に必要とされる書籍であること間違いなしである」（序文より） ――東北大学 大学院情報科学研究科 情報基礎科学専攻 教授 大関 真之氏 【本書の内容】 データ分析の手法の一つとして注目されているスパースモデリング。 本書はスパースモデリングについて、なるべく複雑な数式は使わず、 原理の説明から、実際のデータに対してどのように適用していくかまでを 紹介する書籍です。 スパースモデリングを活用して企業の問題解決に貢献してきた 株式会社HACARUSのメンバーが、Pythonコードを交えながら解説しています。 本書を活用することで、スパースモデリングがどのようなところに有効で、 実際にどのように使えばいいのかという勘所がつかめます。 【目次】 第1章　機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景 第2章　スパースモデリングはなぜ生まれたか？代表的なアルゴリズム「Lasso」の登場 第3章　Lassoの正則化パラメータとモデルの評価～Lasso推定値の評価方法 第4章　スパースモデリングの画像処理への応用～辞書学習による画像の再構成 第5章　スパースモデリングの画像処理への発展的な応用～欠損補間、異常検知、超解像 第6章　最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso 第7章　スパースモデリングの未来～ディープラーニングとスパースモデリングの融合 ※本電子書籍は同名オンデマンド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。

Software Designで完売御礼の特集号，ITエンジニアと線形代数，ITエンジニアと微分積分，ITエンジニアと数学の各特集記事を再編集しまとめました。各記事，それぞれ筆者が再検討し修正，場合によって加筆をしております。内容はほぼ高校から大学の教養課程の数学と，Pythonを使ったプログラミングが中心。しかし，Deep Learnningや機械学習，人工知能の基礎を学ぶことができます。ITと数学の組み合わせはとてもパワフルです。他にも十分に応用できる基礎を本書で得てください！

※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。 Pythonの業務を自動化するための解説書です。

※本書は2009年に発行された書籍の電子版になります。 【楽な勉強法はありません。楽しい勉強法ならあります。】 本書は、これからIT業界に入る人、またはIT業界に入ったばかりで、これから成長していきたいと考えている人向けの学習方法をご紹介！IT業界は変化が激しく、短期で成果を出すことよりも、長期間、学習し続ける仕組みを作ることが大切です。現在IT業界にいて、勉強することを積極的に楽しんでいる、約200人の先輩方の声から見えてきたのが「楽しく、継続できる」を実現する、つまみぐい勉強法である。個人の勉強法や、勉強会、時間管理、モチベーションの維持方法まで、IT業界を楽しく、そして力強く生きていくためのプラクティスを紹介します。 ■こんな方におすすめ ・IT業界を目指している学生 ・新人～経験数年のエンジニア ・楽しく継続できる勉強法を探している方 ■目次 第1章 つまみぐい勉強法とは何か？ 　　つまみぐい勉強法とは何か？ 　　つまみぐい勉強法・三つの価値 　　口に合わなければやめてもいい 　　勉強がうまくいかなくても悩む必要はない 　　終着点は自分で決めよう 　　本章のまとめ 第2章 守りの勉強法 　　新しい仕事が与えられた瞬間が勉強のスタート 　　調べ方を学ぼう 　　質問の仕方を工夫しよう 　　情報の質について考えてみよう 　　フランス料理はソースを舐めてレシピを覚える 　　つまみぐい仕事で引き出しを増やしていこう 　　本章のまとめ 第3章 攻めの勉強法 　　勉強時間を作ろう 　　ほかの人はどのように時間を使っているのか？ 　　本は最強の時短勉強メディア 　　ソースコードから学ぼう 　　ブログや記事を書いていこう 　　翻訳をして学ぼう 　　本章のまとめ 第４章 勉強法座談会 　　個人の勉強から「勉強会」へ 　　IT技術者の勉強法座談会 第5章 勉強会に行こう 　　勉強会10のメリット 　　勉強会の探し方 　　輪を広げるためのコツ 　　勉強会の落とし穴 　　プチプチ時間管理術 　　小さな勉強会を開催してみよう 　　勉強会参加＝離陸 　　本章のまとめ 第6章 勉強を思考タイプ別に攻略！ 　　あなたはどの思考タイプ？ 　　「分析大好き」大久保タイプ 　　「実践大事」山県タイプ 　　「社交はまかせろ」西郷タイプ 　　「奇抜にいこうぜ」龍馬タイプ 　　思考タイプは一つだけに当てはまるわけではない 第7章 家庭を持っている人の勉強の仕方 　　家庭を持っている人の勉強時間の作り方 　　普段から配慮していること 　　勉強会に関して、気をつけていること 　　懇親会への参加は？ 　　奥さん・旦那さんにここだけは理解してほしい！ ■著者プロフィール 奥 乃美（おく・えみ）：IT 系企業に勤めて仕事にアップアップの日々に、藁をも掴む気持ちで始めたGTDに味をしめ、その後突っ走って過ぎること早数年。研鑽内容についてはブログのworks4Life（http://works4life.jp）にて展開中。GTD勉強会も開催中。 渋川よしき（しぶかわ・よしき）：社内SE。ソフトウェアを中心に、ライフハック、インラインスケートなど、さまざまなコミュニティの運営に関わってきた。現在メインのコミュニティは日本XP ユーザグループと、とちぎRuby、Python温泉（系）、Sphinxユーザグループ。趣味は技術文書の翻訳とLT。ブログはhttp://blog.shibu.jp。

iPadを仕事にフル活用するための解説書です。 超便利なタブレットとして、Webブラウジング、電子書籍閲覧などで 広くユーザーに愛されているiPadですが、 実はパソコン以上に仕事に向いている、非常に便利な機器なのです。 2019年10月に登場したiPad専用のOS「iPadOS」でさらにその実力は開花して、 本当にパソコンがいらないほどに圧倒的に仕事に強さを発揮できるようになりました。 日本語入力・操作の機能向上や、ファイル管理の進化、またUSBメモリが利用可能、 そしてマウスも使えてしまう……といった数々の進化で、もはやiPadは「究極の仕事ツール」といっても過言ではない状況です。 今回は、そんなiPadの使い方を以下の5章にカテゴリを分け、実践的なテクニックを具体的に紹介しています。 ●1章=「入力」 ●2章=「編集」 ●3章=「情報収集」 ●4章=「効率化」 ●5章=「管理」 超便利な手書きノートをはじめ、画像編集、動画編集、iPadで使うPython、PDFへの注釈、 さらにはMacのディスプレイとして、などiPadの仕事に使える実用的な便利テクニックを徹底解説しています。 また今号では、Appleガジェット通のYouTuberとして、人気急上昇の イマムラ ケンタさんを表紙、インタビューで大きくスペースをとって掲載しています。 「なぜiPadがここまで便利なのか」「iPadを最大限に活かせるテクニックは」などへの回答が イマムラさんの言葉でわかりやすく語られており、必読の記事といっていいでしょう。 また、巻末の丸山和訓(Malzack)さんによるエッセイも、iPadのまた別の方向性をイメージさせてくれる内容で必読です。 見やすい大画面と、どこにでも持ち運べる機能性、長時間持つバッテリー、 iPadの便利さ、凄さを仕事に活かしたい人は、ぜひ本書を一読ください。

PoCで終わらない! AI・データサイエンス本格導入のための基礎知識やポイントを徹底解説! AIを導入してビジネスに活かす――多くの日本企業が取り組んでいますが それがPoC(概念実証)レベルに終わってしまいがちで、 意思決定プロセスにまでAIが組み込まれることは稀です。 本書は、AIの「頭脳」に不可欠なデータサイエンスについて、 古典的統計解析から機械学習まで、ビジネス活用上のエッセンスを紹介します。 実際にPythonを用いたコーディングを通して分析実務を体験できます。 また、AI導入をPoCで終わらせないために企業が備えるべき視点や、 AIの本格導入までのステップ、チェックポイントを示した 「AIロードマップ」をもとに、AIのビジネス活用の要諦を解説します。 これからAI・データサイエンスの学習を始めたい方はもちろん、 AI活用を推進していかなければならない立場のビジネスパーソンまで、必読の一冊です。

※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。 Azure上での、OpenAI APIを使い方を身に付ける！ 本書は、Microsoftが提供するAzure OpenAI Serviceを使って、大規模言語モデルを使ったプログラミングの基礎から、目的に応じたさまざまな設定方法、Webアプリケーションでの利用方法までを解説します。 「チャット」「入力候補」「イメージ生成」「Embedding（分類や類似性の算出）」「微調整（ファインチューニング）」などのプログラミング方法を解説します。 Chapter1 OpenAIとAzure Chapter2 OpenAI Studioを利用する Chapter3 チャット（ChatCompletion）を活用する Chapter4 イメージ生成（DALL-E）とOpenAI API の利用 Chapter5 Embeddingと微調整 Chapter6 Webアプリケーションから利用する Chapter7 OpenAI Studio以外のAI Studio 日本初のMac専門月刊誌『Mac+』の頃から主にMac系雑誌に寄稿する。ハイパーカードの登場により「ビギナーのためのプログラミング」に開眼。以後、Mac、Windows、Web、Android、iPhoneとあらゆるプラットフォームのプログラミングビギナーに向けた書籍を執筆し続ける。 ・ 近著：『Python Django 4 超入門』『Node.js超入門 第4版』『Spring Boot 3 プログラミング入門』『Rustハンズオン』（秀和システム）、『Python/JavaScriptによるOpen AIプログラミング』『Clickではじめるノーコード開発入門』（ラトルズ）、『R/RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析』（マイナビ出版） ※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。 新しい最適化の手法の幕開け！これまでは特殊なプログラミング言語やアルゴリズム等に精通している事が必要であった最適化問題（数理計画）の解決が、高性能な数理最適化ソルバー（Gurobi）と超高水準プログラミング言語（Python）を用いることで容易に可能となりつつある。本書は、具体例を用いて最適化の基礎理論を解説し、それに即した正確・高速なプログラムを示すことで、問題解決の手本を多数示す。最適化の手法を根本から変える、新しい時代の幕開けを告げる書である。

※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。 本書では、応用範囲の広い「時系列解析」について、マーケティングやIoTなどの現場における実解析で応用ができるように解説の内容を選定し、手法の基礎的な理論をPythonのサンプルコードとともに解説した。簡単なデータを用いた簡単な課題を例にとり、基礎的なモデル構築の過程を段階的に体験できるように、また、自学により応用範囲を広げてもらえるように、どの場面で、なぜその手法を使うのかを考えられるように説明している。 本書では、経済・マーケティングの分野で多く用いられるARモデルに代表される自己回帰型の古典的なデータ解析手法、工学分野の信号処理でも活躍の場面が多いカルマンフィルタに代表される状態空間モデル、IoT分野で活躍の場面が多い異常検知について説明している。 解説では、各手法について、より簡単な手法から説明し、各データに対してモデリングがうまくいかない理由とその克服方法を合わせて提示することで、段階的に各手法の必要性を理解できるように心がけている。

【Pythonの独習にぴったり！“あなうめ”で基礎が身につくから挫折しない！】 本書は、“挫折せずにPythonプログラミングに親しむ”という点をもっとも重視したPythonの入門書です。 プログラミングを学ぶ際、「あるところから急にむずかしくなった」という壁にぶつかることがよくあります。 これはあるステップをきちんと理解できていない状態で次のステップに進んでしまい、理解があいまいな点が積み重なっていくことから起こりがちです。 このような挫折は、ひとつひとつのステップをきちんと理解し、着実に学習を進めていくことで防げます。そこで本書では、初学者の方のためにプログラミングの基本をていねいに解説することはもちろん、新しいことを学ぶたびに“あなうめ問題”を掲載し、そのつど理解度をしっかり確認できるように構成しました。合計190問以上におよぶ“あなうめ問題”によって、解説を読んだその場でポイントを復習できるため、自信をもって学習を進められます。掲載コードもダウンロードできるため、読むだけでなく、自分のパソコンで手を動かしながらプログラミングを学べます。 本書の目標は、Pythonでシンプルなプログラムを書けるようになることです。本格的なプログラム開発ではじめて必要になる高度な項目は省いているので、まずはプログラミングの考え方を身につけることに集中できます。本格的なPythonプログラムをつくるための基礎固めとして、ぜひ本書をご活用ください。 〈こんな方にオススメ〉 ・Pythonを初歩から学びたい ・プログラミングの勉強をPythonからはじめたい ・Pythonの基礎に不安があるのでおさらいしたい 〈本書の内容〉 ■Chapter1　Pythonプログラミングを始めるために ■Chapter2　Pythonプログラムはじめの一歩 ■Chapter3　変数と計算 ■Chapter4　文字列とオブジェクトの基本操作 ■Chapter5　条件に応じて処理を変える ■Chapter6　処理を繰り返す ■Chapter7　リスト・タプル・辞書でデータをまとめる ■Chapter8　処理を関数にまとめる ■Chapter9　プログラムをつくってみよう 〈本書の特長〉 ・190問以上のあなうめ問題でポイントごとに学びを確認！ ・プログラミング自体の初心者でも安心！ ・掲載コードをダウンロードして手を動かしながら学べる！

Apache Sparkの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とML開発を徹底解説 本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Spark、MLflow、Delta Lakeの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データAIの実装者がApache Spark、MLflow およびDelta Lakeを使いこなすための解説を行います。 本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Apache Sparkの導入から解説をはじめ、Spark SQLとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Apache Sparkを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。 ・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習 ・Spark の操作とSQLエンジンの理解 ・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ ・JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC、Hive、S3、またはKafkaといったデータソースへの接続 ・構造化ストリーミングを使用してバッチ データとストリーミング データの分析を実行 ・オープンソースのDelta LakeとSparkを使用して信頼性の高いデータ パイプラインを構築 ・MLlibを使用する機械学習パイプラインの開発、MLflowを使用するモデルの管理、本番化 ・［日本語版オリジナルコンテンツ］pandas DataFrame、SparkDataFrameに関する各種データフレームの使い分け ・［日本語版オリジナルコンテンツ］LLMやEnglish SDK for SparkなどAIを活用した新たなコーディングスタイル、LLMの利用方法の実践 ※本書は『Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics 2nd Edition』の邦訳です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 あのややこしそうなアルゴリズムがこんなにわかりやすいなんて！ 動物たちの会話やアクションを読んだり見たりしていくだけで，むりなくアルゴリズムの基本が身につく，楽しい図鑑です。 お手元のパソコンで手軽に動かして実感できるPython実習つき。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■アルゴリズム実技検定（PAST）とは 　アルゴリズム実技検定（PAST）とは、IT人材のプログラミングスキルを可視化することを目的としたAtCoder株式会社が主催する検定試験です。 ■アルゴリズム実技検定の中級認定まで対応 　本書は、「エントリー」「初級」「中級」の出題範囲を網羅的に解説しています。 　プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、アルゴリズム実技検定だけでなく、これからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を丁寧に盛り込みました。 　本書を通じて学習することで、「中級」に求められる「様々なアプローチがある課題において、適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成」できることを目指しましょう。 ■本書の特徴 □特徴1：はじめての挑戦でもこの1冊で準備できます！ 　はじめてのプログラミング、はじめての検定試験でも安心して挑戦できます。 ・問題の解き方から回答方法まで丁寧に解説 ・中級範囲に出題されるアルゴリズム（問題解決方法）も細かく図解 ・Pythonの特徴から基本文法、標準入出力も例を交えて丁寧に説明 □特徴2：実際の問題を解きながら学べます！ 　アルゴリズム実技検定で求められる知識を問題に取り組みながら得られます。 ・はじめての挑戦でもつまずかないように、概念図を豊富に掲載 ・はじめてではわかりづらい、問題文の読み解き方も丁寧に解説 ・過去にAtCoderやアルゴリズム実技検定で出題された問題を抜粋して解説 □特徴3：プログラマーに求められる知識も身につきます！ 　問題を解決するだけではなく、高速なプログラムの作成方法も学習できます。 ・課題に合わせて、適切なアルゴリズムの選択方法を解説 ・複数のアプローチがありえる問題では回答パターンを紹介 ・計算量を考えてプログラムを書き換える方法も丁寧に説明 ■本書の構成 　第1章　アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって 　第2章　問題の解き方 　第3章　アルゴリズムとコーディング 　第4章　Pythonを使ったプログラミング［エントリー編］ 　第5章　基礎的なアルゴリズム［初級編］ 　第6章　応用的なアルゴリズム［中級編］ 　第7章　さらなる得点を狙うために

※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。 図解イラストで楽しくわかる、アルゴリズムのしくみと、主要言語での書き方 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 第1章　アルゴリズムってなに？ 第2章　いろいろなプログラミング言語 第3章　データ構造とアルゴリズムの基本 第4章　簡単なアルゴリズム 第5章　サーチアルゴリズム 第6章　ソートアルゴリズム 付録 ●森 巧尚(もり よしなお) パソコンが登場した『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学、大阪芸術大学で非常勤講師、プログラミングスクールコプリの講師などを行っている。 著書に『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』『作って学ぶ iPhoneアプリの教科書～人工知能アプリを作ってみよう！～』（以上、マイナビ出版）、『Python1年生 第2版』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』『Python自動化簡単レシピ』『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（以上、翔泳社）、『そろそろ常識？ マンガでわかる「正規表現」』（シーアンドアール研究所）、『なるほど！ プログラミング 動かしながら学ぶ、コンピュータの仕組みとプログラミングの基本』（SBクリエイティブ）などがある。 ●まつむら まきお マンガ家・イラストレーター マンガ作品『ルナパーク』（青心社）、『いろいろあるのよ』（朝日新聞社）、『ビスキィの冒険』など。 『おしえて!! FLASH』など、パソコン関係の書籍イラスト、記事を多く手がける。 成安造形大学イラストレーション領域教授。

技術の進歩によって、今や平均的なトレーダーでもアイデアを低コストで簡単に実装できるようになった。これまで実現不可能と思われていたトレードシステムに新たな息吹が吹き込まれたわけである。自分のトレードアイデアをもとに最高のアルゴリズムを作成したいと思っているが、どこから始めればよいのか分からない人やプログラミングなどやったことがない人にとって、本書は完璧なコードを素早く簡単に書くための良い出発点になるだろう。 本書では、すぐに使える最新のさまざまな検証・トレーディングプラットフォームを紹介している。これらのプラットフォームを理解することで、理論から実践、さらに利益へとつながる知識とツールを手に入れることができる。実例をふんだんに使った説明、今日で最も人気のあるソフトウェアパッケージ、著者のライブラリーからのソースコード――これらのおかげで、あなたのオリジナルのトレードアイデアをプログラミング・評価・実装するのにプログラミング経験は一切必要ない。本書では数多くのトレードシステムを紹介しており、それらの多くはアイデアを「完成した」システムに変換させるものが多いが、自分のトレードシステムを本書で提供するツールを使ってどう構築していくかはあなた次第である。 本書をいつも手元に置き、折に触れて活用してもらいたい。本書は無限の成功を達成するためのアルゴリズムをたたき出す「頼りになるツールボックス」になるはずだ。本書の主な内容は以下のとおりである。 ●理論から実践へのスムーズな移行 ●本書で提供するソースコードとライブラリーによる完全トレードシステムの開発 ●いろいろなトレードシステムの長所と短所の評価 ●トレードステーション、トレーダーズスチューディオ、マルチチャート、エクセルなどのプラットフォームから最大限の力を引き出すためのアドバイスとプロからの助言 ●サンプルコード、キーワード、データアクセスを提供する便利な付録でアルゴリズム開発時間の短縮 本書のウェブサイトでは、最新のトレードステーションコード、エクセルスプレッドシート、指導用ビデオを見ることができる。ガイダンスで分からないところがあったり、アルゴリズムの実装方法で不明な点がある場合は、ぜひとも著者に直接連絡してもらいたい。 本書は、あなたのトレードアイデアがバックテストや最適化を行うに値するものがどうかが分かるだけでなく、あなたのトレードアイデアが素晴らしいシステムに生まれ変わることも可能である。 さあ、ぐずぐずとサイドラインに立っている場合ではない。 （＊本書で紹介したトレーディングアルゴリズム、データ、検証プラットフォームのソースコードはすべてDL可能の特典付き）

※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。 プログラミングとアルゴリズムの一番やさしい新定番書！ プログラミング言語を習得しても、実際にコードを書いてみようとすると 「どう書いて良いかわからない」と感じる方は多いと思います。 本書はアルゴリズムとプログラムロジックの基本を通じて、 プログラミング（コードを書く）の実際を学んでいただけます。 アルゴリズムは、与えられたさまざまな課題をプログラムで効率良く 処理するためのテクニックの集合体です。これらを通じて、誰でも効率の良い 効果的なコードを作るための第一歩を踏み出すことができます。 ・絵を多用し、短い解説で絵本のようにビジュアルに理解することができます。 ・2ページを単位とした説明、基礎に絞り込んだ内容でスピーディに習得。 ・説明は基本中の基本から。「C言語の基礎」から学べます。 ・プログラミングのために必要な知識を広くフォロー、コードの書き方が身につきます。 ・環境構築から内容を最新にアップデートし、実際に試して学ぶことができます。 【「絵本」シリーズは、ラインナップをリニューアル！】 翔泳社の「絵本シリーズ」は、豊富なイラストと簡潔な解説で コンピュータ技術に入門できる初心者向けのシリーズです。 コンピュータ言語／技術の超初心者や手軽に習得したい方に最適な入門書です。 新しい「絵本シリーズ」では、旧来のコンセプトはそのままに、 Web／ネットが全盛となった 現在のコンピュータ技術の潮流に合わせた解説を心掛けます。 『Cの絵本』『Javaの絵本』『Pythonの絵本』などを皮切りにラインナップを順次刷新、 さらに新しい仲間を増やしてラインナップを充実していきます。 ※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。

本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした書籍で、「統計的なモデリングとは何か？」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは？」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など、ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント、さらにRとPythonを利用し、データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析、機械学習を学び、現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。

本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした増補改訂版で，「統計的なモデリングとは何か？」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは？」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など，ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント，さらにRとPythonを利用し，データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析，機械学習を学び，現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。

※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。 RとPythonで統計学を実践的に学ぶ！ 　本書はRとPythonを使って，統計学の基礎を実践的に学ぶテキストです． 　近年，IoTや人工知能ブームなどに代表されるように，人が日々扱うデータは増え続けています．データの量・種類が増えるにつれ，ただ闇雲にツールを使って分析するだけではなく，なぜその手法を使うのか，結果から何を読み取るのかなどといったことがポイントになってきます． 　このポイントを正しく理解し，適切にデータ分析を行うには十分な統計学の知識が必要になってきます．しかしながら統計学の土台は数学であり，数学に苦手意識をもつ方にとって純粋な統計学の教科書はハードルが高いと思われます．また，平易な参考書においても，結局のところ手元のデータをどうすればよいのかといったところで，また一つ壁があります． 　そこで本書は，データ分析に優れた環境であるRと，機械学習など大規模なデータ分析に定評のあるPythonによるプログラミングを通して統計学を解説します．統計学を学びたい，データを分析したいというエンジニアや学生に向けて，数学的な壁を取り払いつつ，実際にデータを分析するための統計学の知識を提供します． 第1章　データ分析と統計が注目される理由 第2章　基本統計量を知る 第3章　よく使われる分析手法を知る 第4章　確率の基本と推定を知る 第5章　検定の手法を知る 第6章　将来を予測する 付 録　数学知識の復習

※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。 ボードゲームを題材とした古典的なAIの実装からはじめ、深層学習と強化学習を囲碁AIに組み込み、改良していきます。囲碁ボット構築の方法を理解することで、他の人工知能開発にも応用することができるようになります。 Manning Publications『Deep Learning and the Game of Go』の日本語版。 ・PythonとKerasを利用した囲碁AIボット開発でディープラーニングを深く理解できます。 ・AlphaGo/AlphaGo Zeroで用いられた手法も解説！ ・基本的なPythonと高校レベルの数学の知識で読破可能。 この本はAlphaGoの開発と拡張という魅惑的な冒険へ導いてくれます。あなたは最も美しくかつ挑戦的なゲーム開発の基礎を学ぶことになるでしょう。とても読みやすく魅力に溢れた人工知能と機械学習の実践的入門書です。 ―Thore Graepel：DeepMind AlphaGoチームの研究・開発者（本書まえがきより）

《予測を「作る」から「使う」へ》 ・具体的な数値例，Pythonプログラミングを通して，手を動かしながら学ぶ！ ・決定分析の基本と活用を中心に，効用理論，確率予測までを解説！ ・リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適！ 【サポートページ】 https://logics-of-blue.com/decision-analysis-and-forecast-book-support/ 【キーワード】 ▼決定分析の基本 　決定問題・期待値・展開型分析・相互情報量・KL情報量・情報の価値 ▼決定分析の活用 　予測の評価・コスト/ロスモデル・標準型分析・ベイズ決定・逐次決定 ▼効用理論入門 　選好・効用関数表現・期待効用最大化の原理・vNMの定理・リスク態度 ▼確率予測とその活用 　確率予測の基本・信頼度・ブライアスコア・ROC曲線・最適な決定方式 【目次】 第1部　序論 　第1章 意思決定における予測の活用 　第2章 決定分析の役割 第2部　決定分析の基本 　第1章 決定分析の初歩 　第2章 Pythonの導入 　第3章 決定分析におけるPythonの利用 　第4章 期待値に基づく意思決定 　第5章 情報の量 　第6章 情報の価値 第3部　決定分析の活用 　第1章 予測の評価 　第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値 　第3章 決定分析の事例 　第4章 標準型分析 　第5章 逐次決定問題における予測の活用 第4部　効用理論入門 　第1章 選好と効用関数表現 　第2章 期待効用理論 第5部　確率予測とその活用 　第1章 確率予測の基礎 　第2章 確率予測の活用

※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。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 AI開発に必須の基礎理論をやさしく解説! ディープラーニングの基礎を身につけよう! 本書は機械学習の一手法「ディープラーニング」の「いちばんやさしい」入門書です。 【こんな人に】 ○「将来、AI開発に挑戦したい」という理系学生 ○「さらにステップアップしたい」というエンジニア ○「ディープラーニング」の基礎理論を学びたい社会人 ○「TensorFlow+Keras」を使った実装を試したい経験者 ○「機械学習に必須の数学」を知りたい経験者 おもに、AI開発への意欲を燃やす初心者に向けて、機械学習とディープラーニングの基礎理論、必須の数学的知識、Pythonによる実装を体系立てて説明します。 豊富な図解とイラストで、初心者にもわかりやすい! 本書を一通り終えれば、Pythonを駆使して自分なりのプログラムを実装できるようになるでしょう。 ■Chapter1 ディープラーニングと機械学習 ■Chapter2 Pythonの準備と基本文法 ■Chapter3 ディープラーニングの体験 ■Chapter4 ニューラルネットワークの基本 ■Chapter5 畳み込みニューラルネットワーク ■Chapter6 ディープラーニングの応用 さあ、あたなもこの本をきっかけに、ディープラーニングの世界に飛び込んでみませんか?