※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。 制御技術の未来を拓く、モデル予測制御（MPC）マスターへの第一歩！ MPCの理論的な背景と数理的なアプローチをわかりやすく解説し、実際のプログラミング例を多数掲載。 CasADiは最適制御を行うためのオープンソースソフトウェアとして、MPCにおいて大変すぐれたツールです。 CasADiのPython版サンプルコードを提供するので、実践しながら学べます！ 【目次】 第1章　制御とは 1.1　制御の具体例 1.2　制御工学の基本概念 1.3　代表的な制御手法 1.4　補足事項 第2章　モデル予測制御（MPC）とは 2.1　MPCの直感的イメージ 2.2　MPCにおける有限ホライズン最適制御問題の定式化 2.3　MPCの特徴 2.4　補足事項 第3章　CasADi入門 3.1　導入 3.2　環境構築 3.3　シンボリックの基本 3.4　数理最適化 3.5　シンボリックの操作 3.6　関数オブジェクト 3.7　常微分方程式ソルバー 第4章　離散時間のモデル予測制御 4.1　生物個体数管理の制御問題 4.2　ロトカ・ヴォルテラのモデルの状態方程式 4.3　ロトカ・ヴォルテラのモデルの評価関数 4.4　MPCにおける最適化問題の定式化 4.5　MPC実装の流れ 4.6　MPC実装の詳細 第5章　連続時間のモデル予測制御 5.1　倒立振子モデル 5.2　倒立振子の評価関数 5.3　有限次元パラメータ近似 5.4　パラメータの設定 5.5　MPC実装の流れ 5.6　MPC実装の詳細 第6章　モデル予測制御の実装に向けて 6.1　時間離散化と最適化の順番 6.2　直接的アプローチによる連続時間最適制御問題の有限次元パラメータ近似 6.3　離散時間最適制御問題の構造と変数消去 6.4　オンライン最適化 第7章　CasADiにおける最適化ソルバーの比較 7.1　さまざまなソルバー 7.2　ソルバーの選定の必要性 7.3　QPソルバーの比較 7.4　NLPソルバーの比較 第8章　状態推定問題と移動ホライズン推定 8.1　導入 8.2　状態推定問題 8.3　移動ホライズン推定（MHE）とは 8.4　MHEによる状態推定の実装例 8.5　MHEを用いたMPC 第9章　より発展的な話題と将来の展望 付録A　最適化・数値計算の補足 付録B　CasADi中級 ※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。 生成AI・プロンプトでPythonプログラムを作る ChatGPTをはじめとした生成AIは、プロンプトと呼ばれる自然な言葉で問いかけることにより多種のプログラムを作りだせ、AI駆動開発と呼ばれています。データ分析、AIプログラミング、グラフ描画、Webスクレイピング、Excel作業、Word化、PDF化など業務上様々な便利なプログラムを簡単に作ることができ、ChatGPTでプログラム作りの超時短を実現します。本書では、業務で使うPythonプログラムを例に、その作り方・プロンプト・改良のコツを解説します。なお、読者ご自身の業務で繰り返して使いやすいように、ChatGPT内でのプログラム実行とはせずに、自分のPCで動かします。解説にはChatGPT plus（GPT 4）を使いましたが、無料版や他の生成AIでも応用可能です。 はじめに 利用したChatGPTについて 用語説明 本書の対象読者 本書の動作環境 第1章　AI駆動開発について 1.1　AI駆動開発とは 1.2　AI駆動開発の簡単な例 第2章　ChatGPTとPythonの基本 2.1　ChatGPTとプログラミング支援機能 2.1.1　ChatGPTとは 2.1.2　Data Analysis機能（高度なデータ分析）とは 2.2　ChatGPT Plus（有料プラン） 2.2.1　GPT-4とは 2.2.2　画像や音声を使ったチャットとは 2.2.3　画像の生成 2.3　ChatGPT Plusの利用を始めるセットアップ 2.4　実行環境のセットアップ 2.4.1　Visual Studio Codeのインストール 2.4.2　Pythonの拡張機能のインストール 2.4.3　使用するライブラリのインストールと動作確認 第3章　毎日のExcel作業を自動化！ PythonでExcelを動かしてデータ処理のプロになろう 3.1　日々のExcel作業の課題とPythonによる解決策 3.2　自動化に必要なPythonの基礎知識 PythonでExcelを扱うための必須スキル 3.2.1　データ型や変数 3.2.2　pandasライブラリの基本 3.2.3　Excelファイルの読み込みと書き込み 3.2.4　データの操作と集計（カテゴリごとにExcelのシート化） 3.3　実習1：定例ミーティング用の資料作成を自動化・自動集計とグラフ作成で時間を節約 3.3.1　集計作業の自動化 3.3.2　matplotlibを使用したグラフの作成 3.3.3　seabornを使用したグラフの作成 3.4　実習2：業務報告の自動化 Excelデータから自動でレポート作成 3.4.1　reportlabでのPDFレポート作成 3.4.2　Python-docxでのWordレポート作成 第4章　データ分析とグラフ化で誰でもデータサイエンティストに！ 公開統計データの活用法を身につけてデータサイエンティストへの第一歩を踏み出そう 4.1　公開統計データの有効活用:データ分析の基本から応用まで 4.1.1　ステップ1：データファイルの読み込み 4.1.2　基本的なデータ集計 4.1.3　グラフの作成 4.1.4　レポートの作成 4.2　データ分析とPythonの親和性 Pythonと公開統計データを使った分析の可能性 4.2.1　北海道の人口動態をグラフ化する 4.2.2　関東地方の都県の人口動態をグラフ化する 4.3　実習1：地域別人口動態の分析 -人口増減と高齢化率の関係を解明する 4.3.1　グラフの作成と分析 4.4　実習2：地域別産業構造の分析 -就業者数と主要産業の関連性を探る 4.4.1　データの絞り込み 4.4.2　グラフの作成と分析 4.5　実習3：地域特性と公共サービスの提供 4.5.1　データの絞り込み 4.5.2　グラフの作成と分析 第5章　PythonでWebスクレイピング！情報収集のプロになろう ニュースリリースを把握し、競争力向上力を身につけよう 5.1　業界の最新ニュースの追跡とその重要性 5.2　WebスクレイピングとPythonの関わり Pythonを活用したWebスクレイピングの可能性 5.3　PythonでのWebスクレイピングの基礎知識 5.4　実習1：経済産業省のニュースリリースの収集 5.4.1　Webページからのデータ取得・BeautifulSoupの基礎 5.4.2　特定のキーワードに関するニュースの抽出 5.5　実習2：ニュース情報の定期的な収集 5.5.1　定期的な業界ニュース収集の重要性 5.5.2　Pythonでニュース情報収集のスケジューリング 第6章　Pythonで始めるテキストデータの処理と分析！ 問い合わせ対応の効率化で顧客満足度を向上しよう 6.1　カスタマーサポートの課題とその解決策 6.2　実習1：問い合わせテキストデータの解析 6.3　実習2：問い合わせテキストデータの分類 6.4　実習3：問い合わせテキストデータを用いたサポート業務改善 おわりに　AI駆動開発で非エンジニアでもエンジニアのような仕事ができるようになるか 付録 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。 人工知能は作曲家の夢を見るか？ 【本書のポイント】 ・深層学習による自動作曲技術の全体像を知る ・Colaboratoryを使った自動作曲のお試し ・データセットを多数紹介 　機械学習による自動作曲（AI作曲）技術を解説した専門書です。機械学習やメディアアート関係の研究者、学生、音楽産業の技術者を主な読者対象として、現在の自動作曲技術をまとめています。また、実践要素（Python/Colaboratoryを使った自動作曲の実践）を設けて、情報科学の知識のないクリエイターやアマチュア作曲者、動画制作者などが自動作曲にチャレンジできるようにしました。 　近年、画像生成を中心にAI（機械学習）によるメディア生成が注目を集めています。自動作曲はその名の通り、音楽を生成する技術で、近年では機械学習・深層学習による自動作曲・音楽分析が盛んに研究されています。 　本書では、言語・音声などの従来の時系列データと異なる音楽データの特徴に基づく分析や、音声の生成のような「それっぽい」にとどまらない美的な質の学習方法や評価といった、音楽に特化した機械学習のアプローチを解説します。 　読者は本書によって、現時点での深層学習による自動作曲の全体図を理解でき、またGoogleのMusic TransformerやOpenAIのJukeboxなど、最先端の重要モデルの仕組みや性能を学ぶことができます。自身のAI作曲の性能向上や実用性の改善を図ることが可能となります。 第 1 章 AI による自動作曲とは 1.1 背景 ── AI と作曲 1.2 自動作曲の歴史 1.3 本書の目的と構成 1.4 本章のまとめ 第 2 章 音楽の基礎知識 2.1 音楽の存在形式 2.2 平面的な要素 2.3 立体的な要素 2.4 音楽制作の流れ 2.5 本章のまとめ 第3章 AI モデル 3.1 時系列モデル 3.1.1 RNN・LSTM・GRU 3.2 畳み込みネットワークネット (CNN) 3.3 生成モデル 3.4 強化学習 3.5 本章のまとめ 第4章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 1：時系列学習による自動作曲 4.1 RNN 基盤の自動作曲 4.2 トランスフォーマー基盤の自動作曲 4.3 本章のまとめ 第5章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 2：生成モデルによる自動楽曲 5.1 GAN 基盤の自動作曲 5.2 VAE 基盤の自動作曲 5.3 拡散モデルによる自動作曲 5.4 本章のまとめ 第6章 楽譜（MIDI）としての自動作曲 3：強化学習による自動作曲 6.1 報酬の設定 6.2 他モデルとの融合 6.3 強化学習の二つのアプローチ 6.4 本章のまとめ 第7章 波形としての自動作曲 7.1 なぜ難しいのか 7.2 音声生成 7.3 波形としての音楽生成 7.4 本章のまとめ 第 8 章 データセットおよび評価指標 8.1 データセット 8.2 評価指標 8.3 本章のまとめ 第 9 章 前処理とデータ拡張 9.1 前処理 9.2 データ拡張 9.3 本章のまとめ 第 10 章 AIの他の音楽分野への応用 10.1 音源推薦 10.2 ジャンル識別 10.3 音源分離 10.4 自動ミックスダウンおよびマスタリング 10.5 本章のまとめ 第 11 章 まとめと今後の課題 11.1 今後の課題 11.2 音楽への関わり方の変化と意義 11.3 本章のまとめ 参考文献 索引

【世界初の反実仮想機械学習の教科書！】 　反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは、機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば、「現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたら、ユーザの行動はどう変化するだろうか？」や「特定のユーザ群に新たなクーポンを与えたら、収益はどれほど増加するだろうか？」などの実務・社会でよくある問いに答えることを可能にするのが、反実仮想機械学習（CounterFactual Machine Learning; CFML）と総称される機械学習と因果推論の融合技術です。 　本書では、反実仮想機械学習の重要な基礎であるオフ方策評価と呼ばれる統計的推定問題を重点的に扱い、反実仮想に関する情報を観測データに基づいて正確に推定するために必要な考え方と統計技術を着実に身につけます。その後、オフ方策評価の自然な拡張として、観測データに基づく意思決定の最適化問題を扱います。こうして、反実仮想推定を最重要の基礎に据える反実仮想機械学習の思想と理論、それらの汎用的な応用力を身につけることが、本書における最大の目標です。 　なお本書では、反実仮想機械学習に関する理論やその実践、Pythonを用いた実装をバランスよく扱っています。例えば、関連の学術研究や論文執筆を行う方向けには、理論の理解を深める章末問題を提供しています。6章には、実践現場で働く方々向けに、独自に作成したケース問題を用いた応用例を示しました。学術研究を行いたい学生・研究者の方や実応用を行いたい実務家の方など、幅広い層や用途に有効活用していただける内容に仕上がっています。 ■目次 ●第0章：基礎知識の整理 　　0.1 確率の基礎 　　0.2 統計的推定の基礎 　　0.3 教師あり学習の基礎 　　0.4 因果推論の基礎 ●第1章：標準的なオフ方策評価 　　1.1 オフ方策評価の定式化 　　1.2 標準的な推定量とその性質 　　1.3 基本推定量の精度を改善するためのテクニック ●第2章：ランキングにおけるオフ方策評価 　　2.1 ランキングにおけるオフ方策評価の定式化 　　2.2 ランキングにおけるIPS 推定量とその問題点 　　2.3 ユーザ行動に関する仮定を駆使したIPS 推定量 　　2.4 ランキングのオフ方策評価に残された課題 ●第3章：行動特徴量を用いたオフ方策評価 　　3.1 行動の特徴量を取り入れたオフ方策評価の定式化 　　3.2 行動特徴量を有効活用する推定量 　　3.3 これまでに登場した推定量のまとめ ●第4章：オフ方策評価に関する最新の話題 　　4.1 強化学習の方策に対するオフ方策評価 　　4.2 オフ方策評価に関するそのほかの最新トピック ●第5章：オフ方策学習に関する最新の話題 　　5.1 オフ方策学習の定式化 　　5.2 オフ方策学習における標準的なアプローチ 　　5.3 オフライン強化学習 　　5.4 オフ方策学習にまつわるそのほかのトピック ●第6章：オフ方策評価・学習の現場活用 　　6.1 方策の長期性能に関するオフライン評価 　　6.2 プラットフォーム全体で観測される報酬を最適化する方策 　　6.3 本章のまとめ ■著者プロフィール 齋藤優太（さいとうゆうた）：1998年北海道生まれ。2021年に、東京工業大学にて経営工学学士号を取得。大学在学中から、企業と連携して反実仮想機械学習や推薦・検索システム、広告配信などに関する共同研究・社会実装に多く取り組む。2021年8月からは米コーネル大学においても反実仮想機械学習などに関する研究を行い、NeurIPS・ICML・KDD・ICLR・RecSys・WSDMなどの国際会議にて論文を多数発表。そのほか、2021年に日本オープンイノベーション大賞内閣総理大臣賞を受賞。2022年にはWSDM Best Paper Runner-Up Award、Forbes Japan 30 Under 30、および孫正義育英財団第6期生に選出。著書に『施策デザインのための機械学習入門』（技術評論社）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。 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。 手のひらサイズのLinuxパソコン「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」で電子工作をやってみよう！ ラズパイ・電子工作入門書の決定版、最新第8版が登場！ 本書はRaspberry Piを様々な用途で使いこなすための入門書です。 Raspberry PiはARMベースのシングルボードコンピュータです。LinuxベースのグラフィカルなOS（Raspberry Pi OS）が用意されており、パソコンのような使い方ができます。 デスクトップパソコンとしてだけでなく、OSがLinuxなのでWebサーバーやファイルサーバーなどサーバー用途での利用も可能です。本書では初めてLinuxに触れる方にもわかりやすいように、コマンドの基本的な使い方からサーバー構築まで解説します。 Raspberry Piはパソコンとしてだけでなく、電子工作も楽しめます。本書では電子工作の基本から応用まで解説しています。 電子工作では電子部品を制御するプログラム作成（プログラミング）が欠かせません。本書ではScratch3とPython3による解説を行っています。また、書籍内で解説したプログラムはサポートページからダウンロード提供しています。 電子工作で用いる部品の解説や、電気の基礎知識、そして実践方法について詳しく解説します。LEDの点灯、スイッチによる入力などから、I2C機器、そしてセンサーとカメラにWebサーバーなどを組み合わせた応用例まで幅広く解説しています。 前著「これ１冊でできる！ラズベリー・パイ 超入門 改訂第7版」をベースに、最新機種であるRaspberry Pi 5への対応など最新情報に内容を刷新しました。 本書の対象Raspberry Pi機種は、現在販売されているGPIOが40ピンのRaspberry Piの大部分です（GPIOが26ピンのRaspberry Pi Model A、Model BやCompute Module、Raspberry Pi Picoなどは対象外）。 なお、本書の解説内容ではネットワークを利用しますので、LANが利用できる環境を前提に解説しています。 ●目次 Part1　Raspberry Piとは Part2　Raspberry Piを動作させよう Part3　Raspberry Piの操作と設定 Part4　小型LinuxマシンとしてRaspberry Piを利用 Part5　プログラムを作ってみよう Part6　電子回路をRaspberry Piで制御する Part7　I2Cデバイスを動作させる Part8　Raspberry Piの応用 Appendix 付録

Pythonの基礎から機械学習や最新の生成モデルまで、 開発環境を用意することなく「全部」理解できる！ 【本書の特徴】 ● Pythonを題材として様々な言語にも応用できる汎用的なスキルを獲得できる ● 身近な例を用いているので理解しやすい ● コードの書き方からプロジェクトマネジメントまで開発に求められるすべてのスキルを網羅できる 【こんな人におすすめ】 ・自分のビジネス分野にPythonを導入したい人 ・Pythonをイチから学び直したいエンジニア ・Pythonで実際に開発をしてみたい人 ・Pythonの入門書を読んで挫折した人 【本書の内容】 本書は、Pythonについて、基礎から実践的な知識まで幅広く学ぶことができる書籍です。 特にPythonを用いて人工知能を構築するための知識を中心に構成しています。 「やってみよう！」のページでは、Pythonのコードを書くことで、どのようなコードを書くとどのような動きになるのかを感覚的に理解できます。 また、身近なところでプログラムがどのように活かされているのか、人工知能がどのように活かされているのか、エンジニアリングや開発の考え方の基礎が身に付きます。 「学ぼう！」のページでは、本質を理解して、実際に開発の現場で活用できる知識を習得できるようにしています。 エンジニアリングだけでなく、プロジェクトマネジメントや人工知能が搭載された製品の実例なども含めているので、活きた知識を網羅的に習得できます。 【目次】 Chapter 1　プログラミングを学ぼう～プログラミングがPythonのスタート地点～ Chapter 2　プログラミング言語Pythonの特徴を学ぼう～Pythonもプログラミング言語のひとつ～ Chapter 3　人工知能の基本となる機械学習を学ぼう～機械学習の種類は豊富にある～ Chapter 4　ディープラーニングについて学ぼう～深い層のニューラルネットワークが人工知能をつくる～ Chapter 5　実践的な人工知能の構築手法を学ぼう～データは必ずしも完全ではない～ Chapter 6　人工知能を作るために扱うデータを学ぼう～どんなデータがあるのか？～ Chapter 7　Pythonを使って人工知能をつくろう～プロジェクトマネジメントを学ぶ ※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】 待望の第2版 登場 スクレイピングの世界に飛び込もう！ 【本書の背景】 機械学習やデータ分析になくてはならない「データ」。このようなデータはインターネット上に膨大にありますが、Pythonを使えば効率よくデータ収集できます。こうした手法を「スクレイピング」といいます。サイト自体もオープンデータ化が進んでおり、データを集めやすい環境が整ってきています。 【本書の概要】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、インターネットからのファイルのダウンロード方法やHTMLの解析方法、いろいろなデータの読み書きの方法、APIを使ったデータ収集方法を解説します。さらにライブラリを利用したデータの見える化の方法も解説します。 【第2版のポイント】 ・Python 3.12対応 ・各種ライブラリのアップデート ・利用オープンデータなどのアップデート 【Python2年生について】 「Python2年生」シリーズは「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んでいますので、スキルアップにつながります。 【対象読者】 ・ネット上からデータ収集を行う初心者 ・データ分析の手前の初心者 【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。 ・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。 【目次】 第1章 Pythonでデータをダウンロード 第2章 HTMLを解析しよう 第3章 表データを読み書きしよう 第4章 オープンデータを分析してみよう 第5章 Web APIでデータを収集しよう 【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『ChatGPTプログラミング1年生』、『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python1年生 第2版』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Java1年生』（いずれも翔泳社）、『ゲーム作りで楽しく学ぶ オブジェクト指向のきほん』（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。

※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を使った、新しいプログラミング学習！ 本書は、プログラミングが初めての方、またはPythonを少しだけ触ったことのある方を対象に、「ChatGPTを使いながら」、Pythonを勉強できるように導きます。 Chapter 1 ChatGPTでPythonを学ぶってどういうこと？ Chapter 2 ChatGPTでPythonを学ぶ準備をしよう Chapter 3 Pythonに触れてみよう Chapter 4 数字と文字列を操作しよう Chapter 5 条件で分けたり、繰り返したりしよう Chapter 6 たくさんのデータを扱おう Chapter 7 関数とクラスを使おう Chapter 8 pandasライブラリを使ってデータ処理をしよう Chapter 9 Webのデータを活用しよう Chapter 10 プログラムの中からChatGPTを使おう 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：『Amazon Bedrock超入門』『Next.js超入門』『プログラミング知識ゼロでもわかるプロンプトエンジニアリング入門』『Python Django 4 超入門』（秀和システム）、『Google Vertex AIによるアプリケーション開発』『Python/JavaScriptによるOpen AIプログラミング』（ラトルズ）、『Azure OpenAIプログラミング入門』（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

※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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで効果検証の実務を学ぼう！ この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。 実務応用しやすい3つの分析手法（A/Bテスト・Difference in Differences （DID）・Regression Discontinuity Design （RDD））について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。 とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。 また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。 本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。 本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。 謝辞／目次 1章　はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論 　1.1 効果検証とはなにか？ 　　1.1.1 本書のねらい：基礎と実務を紐づける 　　1.1.2 本書の特徴 　　1.1.3 効果検証の各手法の特性と使いかた 　　1.1.4 効果検証の目的：意思決定と探索的分析 　1.2 本書の構成 　1.3 想定する読者 　1.4 サンプルコード 2章　A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う 　2.1 Prelude 　　2.1.1 太郎くんの分析の再現 　2.2 施策と効果 　　2.2.1 基本的な用語の確認 　　2.2.2 施策効果と反実仮想 　2.3 バイアス 　　2.3.1 バイアスを含んだ分析の例：ユーザーの性質 　　2.3.2 バイアスを含んだ分析の例：時系列 　　2.3.3 バイアスを含む分析手法の負のループ 　2.4 A/Bテストの基本的な発想 　　2.4.1 ランダムな施策割当によるバイアスの排除 　　2.4.2 施策効果のポテンシャルアウトカムフレームワークによる表現 　2.5 A/Bテストのデザイン 　　2.5.1 A/Bテストの設計 　　2.5.2 データ収集 　　2.5.3 収集したデータの分析と評価 　2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装 　2.7 A/Bテストのアンチパターン 3章　A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う 　3.1 実務におけるA/Bテストの課題 　3.2 A/Aテスト：A/Bテストの信頼性を担保する 　　3.2.1 A/Bテストは頻繁に「失敗」する 　　3.2.2 A/Bテストの失敗は2種類のケースに大別できる 　　3.2.3 A/Aテスト 　　3.2.4 A/Aテストのリプレイ 　3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン 　　3.3.1 クラスターA/Bテスト 　　3.3.2 層化A/Bテスト 　　3.3.3 A/Bテストにおける処置と割り当ての不一致 　3.4 効率的な分析：共変量のコントロール 　3.5 施策効果の異質性：どこで効果があるのか知る 　　3.5.1 セグメントごとにサブサンプルに分割する 　　3.5.2 セグメントの交差項を入れて分析を行う 4章　Difference in Differencesを用いて効果検証を行う 　4.1 DID（差分の差法）：施策実施前後の違いを捉える 　　4.1.1 施策をとりまく4つの状況とよくある分析の仮定 　　4.1.2 DIDの基本的な発想 　　4.1.3 DIDの発想に基づいた施策効果分析の実装 　4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証 　　4.2.1 パネルデータ 　　4.2.2 分析方法 　　4.2.3 DIDによる施策効果分析の実装：文言変化の効果を調べる 　4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する 　　4.3.1 時間を通じて施策効果は変わりうる 　　4.3.2 分析方法 　　4.3.3 DIDによる施策効果分析の実装：イベントスタディのケース 　4.4 パラレルトレンド仮定と検証 　　4.4.1 パラレルトレンド仮定の検証とは？ 　　4.4.2 プレトレンドテスト 　4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか？ 5章　Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う 　5.1 RDDを適用できるシチュエーション 　　5.1.1 クーポン配布施策：クーポンの効果は本当に大きいのか？ 　　5.1.2 閾値によって実施するかどうか決める施策の効果を評価する 　5.2 RDDの仮定と推定 　　5.2.1 RDDの直感的な説明 　　5.2.2 RDDにおける施策効果 　　5.2.3 Sharp RDDの推定 　　5.2.4 rdrobustを用いたSharpRDDの実装 　　5.2.5 RDDの仮定が成り立たないケースとその検証法 　　5.2.6 McCraryの検定の実装 　　5.2.7 共変量のバランステストの実装 　5.3 Fuzzy RDD：処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD 　　5.3.1 rdrobustを用いたFuzzy RDDの推定 　5.4 内的妥当性と外的妥当性：我々はなにを推定しているのか？ 　5.5 bunchingの難しさ 　　5.5.1 操作が発生している例：所得税控除制度 　　5.5.2 bunchingの推定ステップと2つのケース 6章　おわりに：実務における課題と展望 　6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択 　6.2 分析プロセスの“不”可能性 　6.3 データ分析実務者の役割 　　6.3.1 闇落ちするデータサイエンティスト 　　6.3.2 専門知識で意思決定を支える 　6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド 　　6.4.1 施策効果検証の発想を理解する 　　6.4.2 効果検証の発展的なトピックを学ぶ 　　6.4.3 計量経済学を学ぶ 　　6.4.4 実務として効果検証を実践する 著者・監修者略歴／参考文献／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。 【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。

※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。 【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。

PyQの大人気コンテンツ書籍化第2弾 Pythonで数理最適化と問題解決手法を学んでみよう！ 【本書の背景】 今日、数理最適化は、生産計画の最適化や勤務シフト表の作成、効率的なリソース配分の計画など幅広い分野で使われています。しかし、その理論的な深さや応用範囲の広さから、初学者が挫折感を覚えることも多いです（「はじめに」より抜粋）。 【本書の内容】 理論や詳細な内容を最小限に抑えて、Pythonのコードを動かしながら最適化を体験できるようにしました。さらに、簡単な確認問題を解くことで、理解度を確認しながら読み進められるように構成しました。（「はじめに」より抜粋）。 【PyQ（パイキュー）とは】 株式会社ビープラウドが運営する、ブラウザだけで学べるオンラインPython学習サービス。 【学習環境】 実行環境：PyQ、または、PC上のJupyterLab 利用言語：Python 3.11 利用ライブラリ：mip(1.15.0)、mip-tool(0.3.2)、pandas(2.1.3)、JupyterLab(4.0.9)、 Matplotlib(3.8.2) 【対象読者】 ・数理最適化を使って、社会や身近な問題解決に活かしたいという方 ・数理最適化を勉強したけど身につかず挫折した方 【前提知識】 ・高校数学のベクトルの知識 ・Pythonの文法知識 【目次】 Prologue PyQでPythonや数理最適化を学ぶ 第0章 本書の使い方 第1章 数理最適化による問題解決 第2章 数理モデルって何だろう 第3章 Pythonで数理モデルを作ろう 第4章 たくさんの変数はベクトルで 第5章 混合整数最適化って何だろう 第6章 Python-MIPのクラス 第7章 問題解決ってどうやるの？ 第8章 輸送費を減らしたい 第9章 もっと食べたくなる献立を 第10章 お酒をわけよう 第11章 シフト表を作りたい 第12章 pandasで数理モデルを作ろう 第13章 pandasで再モデル化 【著者プロフィール】 ・株式会社ビープラウド ・PyQチーム ・斎藤 努（さいとう・つとむ） 　株式会社ビープラウドにてPyQなどを担当。 ※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。

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。 ※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！ ▼この本の特徴 　本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。 　この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。 ▼この本の構成 本書は二部構成です。 第Ⅰ部はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。 第Ⅱ部はケーススタディです。 実際に社会で起こりうる、さまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。 学校のクラス編成やサークル活動における学生の乗車グループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、キャンペーンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。 ▼第1版からの変更箇所 ・5章（車両の配送計画） 問題の理解を助けるために挿絵・最適化結果の可視化を増やし、実装プログラムの解説を充実させました。また、最適化に登場する部品の列挙アルゴリズムについては、計算速度よりも理解しやすさを優先したものに差し替えました。 ・6章（数理最適化APIとWebアプリケーションの開発）にFastAPIやStreamlitの記述を追加 PythonのWebアプリケーション開発のフレームワークであるFlaskに加え、人気のFastAPIやデータサイエンティストでも簡単にWebアプリケーションが開発できるStreamlitについて追記しました。 ・7章（商品推薦のための興味のスコアリング）行列表現に関する説明の調整 簡単な数理最適化問題の行列表現から解説を行い、段階を踏んで理解できるようにしました。さらに、ソースコードの解説を追記することで、プログラムにおける行列の扱い方を理解しやすくなりました。 ▼このような方におすすめ ◎ 数理最適化の実務応用について知りたい方 ◎ 施策の効果最大化や効率化に取り組むビジネスマン（エンジニア・マーケター・リサーチャーなど） ◎ 情報・経済・経営系などの学部や学科の学生 ◎ データサイエンティストを志す方 第Ⅰ部　数理最適化チュートリアル 　第1章　数理モデルとは 　第2章　Python数理最適化チュートリアル 第Ⅱ部　数理最適化のケーススタディ 　第3章　学校のクラス編成 　第4章　割引クーポンキャンペーンの効果最大化 　第5章　最小コストで行う輸送車両の配送計画 　第6章　数理最適化APIとWebアプリケーションの開発 　第7章　商品推薦のための興味のスコアリング Appendix　メソッド・関数早見表

※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。 豊富な練習問題でJavaScriptをしっかり身につける 本書はJavaScriptによるプログラミングの入門書です。JavaScriptは、パソコンさえあればGoogle Chromeなどのウェブブラウザとメモ帳を使って今日からでも始められます。本書では、Google Chrome上にメッセージをだしたり、画像を表示したりすることからはじめ、分岐や繰り返しといったプログラミングの基本的な概念、タイマーを使った処理などを解説していきます。最後の章では小さなWebサイトを作ってみることで、JavaScriptの基本を一通り学びます。 ◯本書のポイント1 「プログラミング力が身につく練習問題を豊富に掲載」 プログラミングの勉強は自分でプログラムを書いてみることが一番です。考え方や文法をある程度理解しても、いざ目的を設定してプログラムを書こうとしたとき、どこから手を付けていいのかとなりがちです。そこで本書は練習問題を豊富に掲載し、問題を解くことで読者のプログラミング力が自然と身につくようになっています。 ◯本書のポイント2 「JavaScriptに限定されないプログラミングの考え方を解説」 プログラミング言語にはさまざまな種類があります。ゲームならC++、人工知能ならPython、業務システムならJavaなどと聞いたことがある方もいるでしょう。これだけ聞くと、英語と日本語のように文字から文法から、それぞれで何もかも違うように思われます。でも実は、基本的な文法の構成はどれもほとんど変わらず、いずれかの言語の基本的な考え方を理解すれば、別の言語の習得も容易になります。本書では、JavaScriptに限定されないプログラミングの基本的な考え方をていねいに解説しています。 第１章　初めてのJavaScriptプログラム ─ 世界で一番有名で、一番短いプログラムを書いてみよう 第2章　関数はプログラムのレゴブロック ─ 難しいことはだいたい関数がやってくれる 第3章　人生は選択の連続である ─ 分岐、プラスして変数と演算子 第4章　何万回でも何億回でもヘビーローテーション ─ ループ（繰り返し） 第5章　「オーダーメイド」のレゴブロックを作ろう ─ ユーザー定義関数 第6章　カウントダウンイベント御用達 ─ タイマーを使った定期的繰り返し 第7章　何千個でも、何万個でもまとめて記憶 ─ 配列 第8章　虫取りは人類を救うか ─ デバッグ 第9章　世の中はもの（オブジェクト）でできている ─ オブジェクト指向とは 第10章　ブラウザの中身は全部オブジェクト 第11章　Document オブジェクトとアニメーション 第12章　パソコンの中にも凄腕のイベント屋がいる ─ イベント処理 第13章　プログラムを作る ≒ アルゴリズムとデータ構造を考える 第14章　ウェブサイトを作ってみよう 付録A　JavaScript のその他の構文や関数 付録B　ほかの言語も使ってみよう

※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。 本書は、日経NETWORKに掲載したネットワーク管理に関連する主要な記事をまとめた1冊です。文章を読むだけでは難解なネットワーク管理や関連する技術およびサービスを、豊富なイラストや図を使って解説していることが特徴です。 「LANの管理」編では、ネットワークの基本と鳴る有線LANについてスイッチやルーターの機能解説や、意外と知らないLANケーブルについて、ネットワークの冗長化などを分かりやすく解説します。 「ネットワーク管理の基礎」編では、DNSやIDの管理などネットワーク管理に不可欠な技術を解説します。クラウドを使ったネットワーク管理の肝についても説明します。 「ツールでネットワーク管理を極める」編では、ネットワークコマンドの使い方やパケット・キャプチャーの様々なノウハウ、Pythonを使って管理を自動化する方法について分かりやすく伝えます。 ≪目次≫ ●第1部　LANの管理 第1章　進化するルーター 第2章　徹底解説ネットワークスイッチ 第3章　最新LANスイッチの便利機能 第4章　意外と知らないLANケーブル 第5章　基礎から学ぶネットワーク冗長化 ●第2部　ネットワーク管理の基礎 第1章　クラウド活用に潜む落とし穴 第2章　DNSの教科書 第3章　そのトラブル、原因はDNS 第4章　IPアドレスを割り振る仕組み 第5章　知っておくべき「ID」の基礎 第6章　「SASE」を読み解く ●第3部　ツールでネットワーク管理を極める 第1章　Windows Terminal入門 第2章　ネットワークコマンド大全 第3章　パケットキャプチャー集中講座 第4章　無線LANパケットキャプチャーに挑戦 第5章　Pythonでネット管理を自動化

※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。 ■□ ひと皮むけた“一人前”のプログラマーになるために □■ 現場に出るときに知っておきたいプログラミングテクニック プログラミングの入門書は読んだ。基本的なPythonの文法もわかった。でも、思うようにはプログラミングができない……。そんなもやもやを抱えたプログラミング初心者の皆さん、本書で“脱”初心者しませんか？ 基本は身に付けた人を、現場で役立つ実力派に育て上げることを長年続けてきた筆者が、そのためのツボを一冊にまとめました。実務でプログラマーを悩ませるエラーの特徴や、オブジェクトとメモリの関係など、知らないままではいつまでも新人扱いされてしまう知識をはじめ、リストやディクショナリーなどの「コレクション」を扱ううえで知っておきたい便利なメソッド、洗練されたコーディングのために知っておきたい設計の基本やPythonならではのコーディング、できるエンジニアなら知っているWebアプリケーションの基礎＆実践的な知識など、仕事ができる＝稼げるプログラマーになるために必須の知識を網羅しました。 「あいつ、できるな」と先輩や上司に思わせるプログラマーになるには……本書が必ずお役に立ちます！

※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】 あたらしい1年生シリーズ ChatGPTプログラミング1年生の登場！ ChatGPTを利用したプログラミングに挑戦してみよう！ 【本書の概要】 ChatGPTの得意分野でもあるプログラミングへの利用が注目されています。最近では「ChatGPTって、どんなしくみで動いているんだろう」「効果的な使い方を知りたい」「ChatGPTをPythonプログラミングに利用したい」「便利なChatGPTアプリを作りたい」という方が多くなってきています。 本書はそうした初めてChatGPTをプログラミングに利用する方に向けて、ヤギ博士とフタバちゃんと一緒にChatGPTを利用したプログラミングやアプリ開発の基本を解説。対話形式でChatGPTのしくみや、ChatGPTプログラミングのしくみをまなぶことができます。 【対象読者】 ・Pythonの基本をまなんだ方（『Python1年生』を読み終えた方） ・ChatGPTプログラミングの初心者 【本書のポイント】 ・対話形式で、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記述方法をしっかり解説します。 ・楽しいサンプルを用意していますので、安心してChatGPTプログラミングを体験できます。 【目次】 第1章　ChatGPTってなに？ 第2章　ChatGPTの使い方 第3章　ChatGPTにプログラミングを手伝ってもらおう 第4章　PythonでChatGPTを動かそう 第5章　Pythonで翻訳アプリを作ろう 第6章　Pythonで便利なアプリを作ろう 【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『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『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）、『ゲーム作りで楽しく学ぶ オブジェクト指向のきほん』、『ゲーム作りで楽しく学ぶ Python のきほん』、『アルゴリズムとプログラミングの図鑑 第2版』（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。

※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。 基本から生成AIまで、サンプルコードがたくさん！ 　本ムック「楽しくてためになるPython入門」は、主にプログラミングの初心者の方に向けて、プログラミング言語「Python」を使って作成できる様々なプログラムを解説する一冊です。 　第1部の「はじめてのPython」でPythonの基本を確認したら、第3部の「リバーシ」や、第4部の「写真加工プログラム」を作ってみましょう。どちらも、簡単なことから始めて、最終的には結構高度なプログラムを完成させます。特に、第3部の第3章で作るリバーシのAIは結構強いものになりました。 　また、2024年の現在、プログラミングにおいては生成AIの利用、中でも生成AIの代表格であるChatGPTの活用が大きなテーマになっています。そこで、第2部の「ChatGPT編」では、ChatGPTの活用に関する2つの記事を収録しました。 　本ムックが、皆さまのプログラミングライフを楽しくし、学びにつながる一助となれば幸いです。 ≪目次≫ 第1部　はじめてのPython 第2部　ChatGPT編 第3部　Pythonで「リバーシ」を作ろう 第4部　Pythonで写真加工プログラムを作ろう 第5部　Pythonでおさらいする高校物理 力学編 第6部　Raspberry Pi Pico W入門 第7部　リアルデータで日本列島の3D地図を作成

※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。 ◆特集1　新モデルラズパイ5完全対応　電子工作のはじめ方 　世の中には膨大な種類の電子パーツがありますが、ラズパイやラズパイPicoを使えばそれら電子パーツの多くを制御可能です。基本的な動かし方から作品の作り方まで一気にマスターしましょう。話題の「ChatGPT」を使って作品作りを効率化する方法も紹介します。 　最新のラズパイ5やPicoを使い電子パーツを自在に制御しよう 　Part1　電子パーツを電池で動作させてみよう 　Part2　ラズパイやPicoで電子パーツを制御しよう 　Part3　定番電子パーツ11種を動作させよう 　Part4　生成AIも活用しつつ、実用的な作品を作る ◆特集2　I/O、CPUが高速になったラズパイ5 　「NVMe」対応でSSDアクセスは2倍速に ◆特集3　ラズパイPicoをNode-REDで動かす 　GUI上のフローでプログラミング ◆特集4　ラズパイ＆AIによる画像認識でアームクローラーを制御しよう ◆特集5　ラズパイで楽しむLinuxライフ 　「今、会議中」と家族に伝えるプレートをPythonで作ろう ◆特集6　ラズパイで楽しむLinuxライフ 　「GitLab」で課題管理と資料の整理をしよう ●講座　実験して分かる電子パーツの動かし方 ●講座　ハード＆ソフトをちょい足し　新しいラズパイの遊び方 第15回 ●講座　ラズパイ＆PC両対応　Linuxで学ぶセキュリティ入門 ●講座　IoT時代の電子工作 ●講座　電子工作にも役立つ！ 基礎からわかるLinuxコマンド 第11回 【特別付録】 ・第1部　自動で動くカメラ＆センサー完全25パターン ・第2部　温湿度センサーで室内を監視 ・第3部　スカイツリーを好きな色に光らせる ・第4部　拡張ボードHATを自作しよう

※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。 Pythonを使って制御工学を学ぶための入門書 本書は，各所でわかりやすく，かつ，実用的と好評をいただいているPythonを使って制御工学を学ぶための入門書の改訂版です． 「使ってみる，やってみる」を通して，制御工学を体感することができます． よりわかりやすさを追求して構成を見直し・追記したほか，ライブラリの最新版に合わせてPythonコードを修正しています． これから制御工学に携わる方々にとって必読の書です． 第1章　制御とは 第2章　Pythonの基礎 第3章　制御のためのモデル 第4章　制御対象の振る舞い 第5章　閉ループ系に注目した制御系設計 第6章　開ループ系に注目した制御系設計 第7章　アドバンストな制御系設計 付録　数学とプログラムの補足

※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、ネットワークエンジニアやシステム管理者を対象に、Pythonを用いたネットワークの自動化について解説した実践的な教科書です。 急速なビジネス要件の変化に適応し、企業の迅速な成長と競争力を維持するためには、ネットワーク自動化が不可欠です。現代のネットワークエンジニアやシステム管理者にとって、ネットワーク自動化のスキルは必須となりました。 しかし、Pythonを使用したネットワーク自動化は、プログラミング初心者にとっては理解が難しい場合もあります。そのため、本書では、Pythonの基礎から分かりやすく解説しています。さらに、ネットワーク自動化に役立つライブラリの使い方や、実際のネットワーク機器での応用方法についても詳しく説明しています。 この書籍を通じて、Pythonを用いたネットワーク自動化の基本的なスキルを身につけ、日常的なネットワーク運用の効率化や故障時の対応力向上、セキュリティの精度向上などに役立ててください。 （本書「はじめに」より抜粋・編集） Chapter.1 Python 基礎 1.1 Python の入門知識 1.2 Python のインストール 1.3 Python を使ってみよう 1.4 Python の学習方法 Chapter.2 Python のデータ型とファイル操作 2.1 数値型（int, float） 2.2 文字列型（str） 2.3 バイト型（bytes） 2.4 ファイル操作 Chapter.3 Python のデータ型（コレクション、日時、None、ブール） 3.1 リスト（list）

データ分析の最強ツール「Python」が野球データでやさしく学べる入門書。東大野球部のアナリストとして独学でプログラミングを学び、福岡ソフトバンクホークスのデータ分析担当となった著者が、コードに慣れていない人でも実践できるデータ分析と伝え方の極意を大公開。大谷翔平選手の投打のデータや、プロ野球12球団のデータで「売上」「集客」「SNS」の分析方法とグラフ作成が楽しく学べる一冊です。

※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。 【アルゴリズムの事例が盛り沢山!】 本書は、Pythonを使用してアルゴリズムを習得するための入門書です。ソート、サーチ、再帰、リスト、木、グラフといったアルゴリズムの基本から、連立方程式の解法、逆ポーランド記法、最短路問題、タートルグラフィックス、グラフ描画、パズルやゲームといった実用的な応用まで、豊富な例題を通してアルゴリズムを効率的に学ぶことができます。例題や練習問題は「Google Colaboratory」で動作するので、Webブラウザーがあればすぐに動作が確認可能です。 ■目次 ■第1章 ウォーミング・アップ 　　1-0 アルゴリズムとは 　　1-1 漸化式 　　1-2 写像 　　1-3 順位付け 　　1-4 ランダムな順列 　　1-5 モンテカルロ法 　　1-6 ユークリッドの互除法 　　1-7 エラトステネスのふるい ■第2章 数値計算 　　2-0 数値計算とは 　　2-1 乱数 　　2-2 数値積分 　　2-3 テイラー展開 　　2-4 非線形方程式の解法 　　2-5 補間 　　2-6 多桁計算 　　2-7 長いπ 　　2-8 連立方程式の解法 　　2-9 線形計画法 　　2-10 最小2乗法 ■第3章 ソートとサーチ 　　3-0 ソートとサーチとは 　　3-1 基本ソート 　　3-2 シェル・ソート 　　3-3 線形検索（リニアサーチ）と番兵 　　3-4 2分探索（バイナリサーチ） 　　3-5 マージ（併合） 　　3-6 文字列の照合（パターンマッチング） 　　3-7 文字列の置き換え（リプレイス） 　　3-8 ハッシュ ■第4章 再帰 　　4-0 再帰とは 　　4-1 再帰の簡単な例 　　4-2 再帰解と非再帰解 　　4-3 順列の生成 　　4-4 ハノイの塔 　　4-5 迷路 　　4-6 クイック・ソート ■第5章 データ構造 　　5-0 データ構造とは 　　5-1 スタック 　　5-2 キュー 　　5-3 データ構造としてのリスト 　　5-4 Pythonの言語仕様のリスト 　　5-5 双方向リスト 　　5-6 逆ポーランド記法 　　5-7 パージング 　　5-8 自己再編成探索 　　5-9 リストを用いたハッシュ ■第6章 木（tree） 　　6-0 木とは 　　6-1 2分探索木のリスト表現 　　6-2 2分探索木の作成 　　6-3 2分探索木の再帰的表現 　　6-4 2分探索木のトラバーサル 　　6-5 レベルごとのトラバーサル 　　6-6 ヒープ 　　6-7 ヒープ・ソート 　　6-8 式の木 　　6-9 知的データベース ■第7章 グラフ（graph） 　　7-0 グラフとは 　　7-1 グラフの探索（深さ優先探索） 　　7-2 グラフの探索（幅優先探索） 　　7-3 トポロジカル・ソート 　　7-4 Eulerの一筆書き 　　7-5 最短路問題 ■第8章 グラフィックス 　　8-0 ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ） 　　8-1 forwardとleft 　　8-2 2次元座標変換 　　8-3 ジオメトリック・グラフィックス 　　8-4 3次元座標変換 　　8-5 立体モデル 　　8-6 3次元関数と隠線処理 　　8-7 リカーシブ・グラフィックスⅠ 　　8-8 リカーシブ・グラフィックスⅡ 　　8-9 いろいろなリカーシブ・グラフィックス 　　8-10 グラフィックス・ライブラリ（glib.py） 　　8-11 Matplotlibを使ったグラフの作成 　　8-12 Matplotlibを使った3D表示 ■第9章 パズル・ゲーム 　　9-1 魔方陣 　　9-2 戦略を持つじゃんけん 　　9-3 バックトラッキング 　　9-4 ダイナミック・プログラミング 　　9-5 万年暦で作るカレンダー 　　9-6 21を言ったら負けゲーム 　　9-7 迷路の作成と探索 ■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（1974年）。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。

※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。 ゲームを作りながらオブジェクト指向プログラミングを楽しく学ぶ！ この本は、Pythonやプログラミングが少しできるようになった人が、ゲームを作りながら、会話形式で楽しくオブジェクト指向を学んでいく入門書です。 オブジェクト指向は、「複雑なしくみを効率的に作りやすくする手法」ですが、抽象的な考え方でできているため、初心者には難しく感じられる分野でもあります。本書では初心者にもやさしいPythonを使って、イラストや例え話をたくさん使いながら解説しています。 Chapter 1 オブジェクト指向プログラミングってなに？ Chapter 2 オブジェクト指向のきほん Chapter 3 pygameで動かそう Chapter 4 オブジェクト指向を使ってゲームを作ろう Chapter 5 デザインパターンを使ってみよう Appendix pygameリファレンス 森 巧尚 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約40年。現在は、コンテンツ制作や執筆活動を行い、また関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学の非常勤講師や、プログラミングスクールコプリの講師など、プログラミングに関わる幅広い活動を行っている。 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！～』『アルゴリズムとプログラミングの図鑑【第２版】』（以上マイナビ出版）、『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『動かして学ぶ！ Vue.js開発入門』『Python1年生』『Java1年生』（以上翔泳社）など多数。 ※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

★数学とプログラミングを対比させながら、一歩一歩わかりやすく！ 実務に即してPyMC5プログラミングでベイズ推論を使いこなせるようになる。 最初の一冊として、データサイエンティストにおすすめ！ 【サポートサイト】 https://github.com/makaishi2/python_bayes_intro 【主な内容】 第1章 確率分布を理解する 1.1 ベイズ推論における確率分布の必要性 1.2 確率変数と確率分布 1.3 離散分布と連続分布 1.4 PyMCによる確率モデル定義とサンプリング 1.5 サンプリング結果分析 1.6 確率分布とPyMCプログラミングの関係 第2章 よく利用される確率分布 2.1 ベルヌーイ分布（pm.Bernoulliクラス） 2.2 二項分布（pm.Binomial クラス） 2.3 正規分布（pm.Normal クラス） 2.4 一様分布（pm.Uniform クラス） 2.5 ベータ分布（pm.Beta クラス） 2.6 半正規分布（pm.HalfNormal クラス） 第3章 ベイズ推論とは 3.1 ベイズ推論利用の目的 3.2 問題設定 3.3 最尤推定による解法 3.4 ベイズ推論による解法 3.5 ベイズ推論の精度を上げる方法 3.6 ベイズ推論の活用例 第4章 はじめてのベイズ推論実習 4.1 問題設定 (再掲) 4.2 最尤推定 4.3 ベイズ推論 (確率モデル定義） 4.4 ベイズ推論 (サンプリング） 4.5 ベイズ推論 (結果分析） 4.6 ベイズ推論 (二項分布バージョン） 4.7 ベイズ推論 (試行回数を増やす） 4.8 ベイズ推論 (事前分布の変更） 4.9 ベータ分布で直接確率分布を求める 第5章 ベイズ推論プログラミング 5.1 データ分布のベイズ推論 5.2 線形回帰のベイズ推論 5.3 階層ベイズモデル 5.4 潜在変数モデル 第6章 ベイズ推論の業務活用事例 6.1 ABテストの効果検証 6.2 ベイズ回帰モデルによる効果検証 6.3 IRT (Item Response Theory）によるテスト結果評価

「Python×AI」で誰でもあっという間にプログラムを作れるようになる！ 世界一やさしいPython入門書！ 「Pythonの構造をしっかり理解した上でコード作成をAI（ChatGPT）にサポートしてもらう」というコンセプトのPythonプログラミング入門書が新登場！ プログラミングに必要な基礎をしっかり身につけつつ、プロンプトプログラミングのスキルも手に入れ、自動であっという間にコード作成ができるようなる、1冊で2つのスキルを学ぶことができるお得な書籍。 もちろん「AIに全てお任せ」ではなく、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けて基本をしっかり押さえ、スタンダードな知識も同時に身につけられる内容になっています。 著者のPythonプログラミングスクールで実際に使われているノウハウを詰め込んだ、Pythonでプログラミングを行う際に必要な知識・概念・機能を体系的に習得できる、初心者向けの1冊！ 【こんな人におススメ】 ・これからPythonをしっかり学ぼうとしている、でもできるだけ効率的に学習したい ・非エンジニアだけど、業務で使えるプログラミングの基礎知識を身につけたい ・プログラマに丸投げしていたことを自分の手で行えるようになりたい ・ChatGPTを遊びだけではなく、仕事でも役立てるようにしたい 【目次】 第1章：最速でPythonを習得するための基礎知識 第2章：【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[基本編] 第3章：Pyhtonプログラミングの基礎 第4章：【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[応用編] 第5章：【実践】ChatGPTで作るPythonプログラミング 第6章：ChatGPT（AI）と生きるために 困った時に使えるプロンプト集 【著者プロフィール】 熊澤秀道　テレワーク・テクノロジーズ株式会社共同創業CTO 生成AIを活用した研修・コンサル・スクール事業「タノメル」を手がける。ブロックチェーン・仮想通貨・VTuber・AIを始めとしたトレンド技術への没頭をきっかけに、過去にコインチェック株式会社、ANYCOLOR株式会社にて、サービスや新規事業の開発に従事。 ※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。 プログラミング言語のPythonを学びながら、プログラムでコンピューターがどうやって動いているかの基本から理解できるプログラミング入門書籍です。 プログラミング言語も、私たちが読み書きする日本語や英語と同じ言語です。言語の習得と同じように、まずはPythonのプログラムを読むところからはじめ、動かして動作を確認し、少し書き換えてコンピューターの動作がどう変わるかを体験しながら学んでいきます。 そして、コンピューターの動作の基本は、数と計算の考え方です。世の中の「ものごと」を数に置き換える考え方が身につけば、プログラミングがみるみる上達していきます。 サンプルのプログラムは、GoogleのColaboratoryを使って、パソコンだけでなくタブレットやスマートフォンでも動かして体験できます。 本書で、コンピューターが動く基本がしっかり理解できれば、プログラミングが楽しくなり、みるみる上達していけます。 ※カバー画像が異なる場合があります。

身近な課題を解決しながら機械学習を基礎からしっかり理解できる！ ■商品紹介 本書はPythonを利用して、実際の課題を機械学習で解決する手法を解説する書籍です。手を動かしながら、データ分析やアルゴリズムについて学ぶことができます。本書では「1.課題分析」「2.データ分析」「3.予測」の3ステップで課題解決を行っていきます。 ■本書の特徴 1.現実的な場面を想定した解説 本書では、現実的な場面を想定して「課題」を設定し、それを機械学習で解決する方法を解説します。課題からアルゴリズムを選定し、プロジェクトをどのように動かしていくのかを学べます。 2.機械学習に最適なアルゴリズムを学べる 本書は、機械学習に用いるアルゴリズムを実例を通じて学べます。身近なビジネス課題を解決するために、どういったアルゴリズムを用いれば良いか、体系的に理解できます。 ■こんな方のための本です ・Pythonの学習をある程度終えて、これから機械学習に対する勉強をしてみたい、一歩を踏み出してみたい方 ・業務や個人のプロジェクトで機械学習を使ってみたい方 ・教科書的な勉強だけでなく、実際に手を動かしながら学びたい方 ■目次 Chapter1　機械学習をはじめる前に Chapter2　まずは基本を押さえよう 2-1　Chapter2について 2-2　回帰アルゴリズム：不動産価格を予測しよう 2-3　分類アルゴリズム：社員の退職を予測しよう Chapter3　さまざまなアルゴリズムを体験しよう 3-1　Chapter3について 3-2　時系列予測アルゴリズム：商品の売上を予測しよう 3-3　レコメンドアルゴリズム：個人の趣向に沿った商品をオススメしてみよう 3-4　異常検知アルゴリズム：ポンプの故障を検知しよう Chapter4　さまざまなデータを取り扱ってみよう 4-1　Chapter4について 4-2　テキストデータ：商品の口コミを分析してみよう 4-3　画像データ：画像を識別してみよう Chapter5　一つひとつのプロセスを深堀りしてみよう 5.1　Chapter5について 5.2　データ観察 5.3　特徴量生成・学習 5.4　機械学習アルゴリズムと評価指標の選定 5.5　機械学習モデルの学習と選択 Chapter6　モデルを運用してみよう 6-1　機械学習モデルを運用してみよう 6-2　バッチ予測をしよう 6-3　リアルタイム予測をしよう ※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。 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。 プログラマが最初に学ぶべきアルゴリズムを解説。 処理を効率化するテクニックが身につく！ 　本書は、プログラミング言語のPythonを使ったアルゴリズムの入門書です。アルゴリズムの処理の流れや論理構造を根本から理解できるように、図と文章で丁寧に解説しています。 　さらに、本書では、アルゴリズムを改良するテクニックを紹介しています。 　アルゴリズムを改良すると、処理を効率化できたり、別のプログラムで応用できたり、コードが読みやすくなったりします。 　自分で手を動かしてプログラムを改良することで、アルゴリズムの使い方や改良方法を実践的に学べます。 　本書の1章～10章では、ソートや探索など、様々な場面で使われている基本的なアルゴリズムとその改良テクニックを解説しています。 　補章では、初学者でも本書の内容を理解できるように、Pythonの基本的な文法を解説しています。 　いろいろなプログラムの書き方を学びたい方、プログラミングの力を伸ばしたい方におすすめです。

※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。 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。

※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。 音楽を創りながらディープラーニングを身につける！ 音楽の自動生成を題材に、ディープラーニングの代表的な手法を解説した入門書です。 音符一つひとつに文字を割り当てれば、自然言語と同じように音楽を扱うことができ、演奏内容をピアノロールという表現に変換すれば、画像として扱うこともできます。そのため、音楽という 1種類のデータを使ってさまざまな手法を広く学ぶことができます。 本書では、PythonとTensorFlowを使って、自分で音楽データを学習させます。現状で生成される音楽のクオリティは高くはありませんが、音楽を創りながら学ぶディープラーニングは体と耳になじみ、読者の力になるはずです。 第1章　音楽を題材にディープラーニングを学ぼう 第2章　音楽データを Python で読み書きしよう 第3章　長調・短調判定で学ぶ多層パーセプトロン 第4章　ハモリパート付与で学ぶ RNN 第5章　メロディのデータ圧縮で学ぶオートエンコーダ 第6章　メロディモーフィングで学ぶVAE 第7章　多重奏生成で学ぶ CNN 第8章　多重奏生成で学ぶ GAN

【仕事も趣味も、タスクも日誌も。あらゆる情報をつなげて整理しよう】 ノートやメモを作成・管理するためのさまざまなツールがあふれるなか、昨今とくに注目を集めているのが、ノート間の「つながり」に着目したObsidianというツールです。本書ではObsidianの基本的な使い方と考え方、さらにはさまざまなプラグインを取り入れた活用のアイデアを紹介していきます。仕事も趣味も、タスクも日誌も……あらゆる情報をつなげ、あなた専用の「もうひとつの脳」を育てましょう！ ■こんな方におすすめ -Markdown形式でメモを取りたい、情報を整理したいITエンジニア -ノート術に興味があるビジネスパーソン -覚えることの多い医療系や法学系などの学生 ■目次 第1章：情報をつなげればノートは育つ 　　1.1：ノートアプリに最低限求められること 　　1.2：よく使われる「ノートアプリ」の機能たち 　　1.3：けれど「フォルダで分類」は難しい！ 　　1.4：ノートをつなげて管理しよう 第2章：Obsidianをはじめよう 　　2.1：Obsidianの特徴 　　2.2：Obsidianの基本操作 　　2.3：Obsidianのプラグインとカスタマイズ 　　2.4：複数デバイスでの同期 第3章：Obsidianを習慣化しよう 　　3.1：デイリーノートで作る気軽な日誌 　　3.2：仕事の情報はすべてObsidianへ！ 　　3.3：趣味の本や映画もObsidianで整理 第4章：Obsidianでタスクも管理しよう 　　4.1：タスク管理の考え方 　　4.2：タスクとカレンダーをつなげる 　　4.3：タスクとノートをつなげる 　　4.4：タスクとプロジェクトをつなげる 第5章：あらゆるものをつなげて新しいアイデアを発想しよう 　　5.1：思考をつなげるノート作成の考え方 　　5.2：Obsidianでノート間のつながりを見る 　　5.3：視点を変えて、つながったデータを可視化する 第6章：データベースで細かな情報まで自在に管理しよう 　　6.1：データベースとしてノートをつなげる 　　6.2：データベースとして活用する 付録：Markdownリファレンス ■著者プロフィール 増井敏克：増井技術士事務所代表。技術士(情報工学部門)。情報処理技術者試験にも多数合格。ビジネス数学検定1級。「ビジネス」×「数学」×「IT」を組み合わせ、コンピュータを「正しく」「効率よく」使うためのスキルアップ支援や、各種ソフトウェアの開発を行っている。著書に『基礎からのプログラミングリテラシー』『基礎からのWeb開発リテラシー』(技術評論社)、『「技術書」の読書術』『プログラマ脳を鍛える数学パズル』『図解まるわかり データサイエンスのしくみ』(翔泳社)、『プログラミング言語図鑑』(ソシム)、『RとPythonで学ぶ統計学入門』(オーム社)などがある。

※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。 【基礎から学べばパソコンもインターネットも怖くない！】 特定のソフトの使い方を解説した「マニュアル本」は巷にあふれています。しかし、それらは明日には役に立たなくなるかもしれません。もうちょっと基本的なレベルで勉強しておけば、何年たっても、どんな環境でも、役に立つはずです。そう考えて本書を作りました。改訂第5版では演習の追加を行い、章構成を見直しました。コンピューターやインターネットの使い方、付き合い方を解説した実践的な入門書です。 ■こんな方におすすめ ・コンピューターやインターネットの基本的な使用方法を身につけたい方。 ・これからコンピューターを使っていく学生、新社会人。 ■目次 第1章 まず初めに 第2章 文字入力 第3章 ネットの利用 第4章 お絵かきとファイル操作 第5章 文書作成 第6章 表計算 第7章 プレゼンテーション 第8章 情報の調べ方・まとめ方 第9章 コンピューターとネットワーク 第10章 情報とセキュリティ 第11章 情報と法律 第12章 Rによるデータ処理 付録A Pythonによるデータ処理 ■著者プロフィール 森本 尚之（もりもと なおゆき）：1982年生まれ　三重大学大学院工学研究科准教授。 奥村 晴彦（おくむら はるひこ）：1951年生まれ　三重大学名誉教授。主な著書:『Rで楽しむ統計』（共立出版，2016年）、『Rで楽しむベイズ統計入門』（技術評論社，2018年）、『［改訂第8版］LaTeX2ε 美文書作成入門』（共著，技術評論社，2020年）など。

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。

本書では、PyCaretという強力なライブラリを使いながら、ただの解説本にとどまらず、機械学習の基礎を網羅する内容を提供します。機械学習の理解を「何だかよくわからないけど凄いもの」から、「ある程度、中身を知っていて使える」レベルに引き上げたい皆さんに、最適な一冊を提供します。 本書では、理論と実践のバランスを重視しています。まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。具体例や図を多く使い、楽しみながら学べるように工夫しています。また、正確さを犠牲にせず、できるだけわかりやすく説明しています。 次に実践面では、Pythonというプログラミング言語と、PyCaretという機械学習やその周辺に関する処理が1つにまとまったライブラリを用います。ただの「PyCaret日本語Tips」のような内容ではなく、あくまでPyCaretを用いて機械学習に関する一連処理を理解できるようになっています。ソースコードはすべて、後述するGoogle Colaboratoryというサービスを使ってすぐに実行できるようになっています。また、本書のサポートサイトでは、ソースコードのダウンロードも可能です。 機械学習の分野は日々刻々と進化しており、新たなサービスや技術が絶え間なく登場しています。この本を通じて、機械学習の基本理論と実践的なスキルを身につけ、そんな広大で革新的な世界へ一緒に足を踏み入れましょう。

※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。 本書は、Excel VBAを普段お使いの方を主な対象としたプログラミング言語「Python」の入門書です。VBAとPythonが、どんなところが似ていてどんなところが違うのかを明確にすることで、Excel VBAユーザーの皆さんが、容易にPythonの基本を理解できることを目指しています。 　例えば、Pythonのfor文はVBAのFor～NextではなくFor Each～Nextに似ています。PythonのリストはVBAの配列に似ていますが、もっと操作しやすくて便利です。Pythonの文字列はオブジェクトであるため、単なるデータであるVBAの文字列操作と、かなり異なったコードを書く必要があります。 　一般的なPython入門書を使ってPythonを学習する場合、こういった違いを自分で読み取り、理解する必要があります。本書はそのような違いを明確にすることで、VBAユーザーの皆さんがPythonをより速く習得できるように工夫しています。 　2023年8月、マイクロソフトはExcelのワークシート上でPythonを使えるようにする「Python in Excel」を発表し、そのベータ版を公開しました。これを知って、「いよいよPythonを学ばなければ」と思っている方もいらっしゃるでしょう。Python in Excelが正式公開されたときに戸惑いなく活用を始められるよう、本書でPythonの基本を身に付けておくとよいでしょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ＜データサイエンス／データ分析の基本技術を体系的に網羅！＞ ＜pandasの威力を実感！ 効率的なデータ操作と可視化を実践できる＞ データ分析や機械学習を利用する現場では、データを取り込み、変換／整備する必要があります。 そうしたデータの取り込みや前処理から始め、データ解析をスムーズに進めるための Pythonライブラリとして、pandasが用意されています。 本書では、pandasなどを使ったデータ分析全体の基本手法を体系的・網羅的にカバー。 巻末の付録では、Python環境のインストールや文法などPythonの基本事項も確認できます。 初中級レベルの方がコードを試しながら理解を深めたり、おぼろげな知識について 確認したりすることで、基礎技術の定着やスキルアップが図れる一冊になっています。 「データクリーニング／前処理に慣れてから、モデリングを解説！ 解釈しやすい形にデータセットを変更できる」 ※本書は『Pandas for Everyone, 2nd Edition』の翻訳書です。 ■本書の「序文」から抜粋 pandasを使うと、Pythonによるデータ分析が理解しやすくなり、 組織的で保守が可能なデータセットを作ることができ、 しかも（最も重要なことですが）整然としたデータセットが得られます。

※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。 ※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。 化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書 本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。 これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。 第1部　Python と統計の基礎知識 第1章　Pythonの基礎 1.1　Pythonの使い方 1.2　データセットの読み込み・保存 第2章　データの図示 2.1　ヒストグラム 2.2　箱ひげ図 2.3　散布図 2.4　相関行列 第2部　データ解析・機械学習の基礎 第3章　多変量データとデータの可視化 3.1　多変量データ 3.2　データの前処理 3.3　主成分分析（Principal Component Analysis：PCA） 3.4　階層的クラスタリング 3.5　［発展］非線形の可視化手法：t-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE） 第4章　化学データを用いたモデリング 4.1　回帰分析（regression analysis） 4.2　クラス分類（classication） 第5章　回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲 5.1　モデルの適用範囲（Applicability Domain：AD）とは？ 5.2　データ密度 5.3　アンサンブル学習法（Ensemble learning） 第3部　化学・化学工学データでの実践のしかた 第6章　材料設計，分子設計，医薬品設計 6.1　材料設計 6.2　分子設計，医薬品設計 6.3　化学構造の表現方法 6.4　化合物群の扱い 6.5　化学構造の数値化 6.6　化学構造の生成 6.7　化合物のデータセットを扱うときの注意点 6.8　具体的なデータセットを用いた解析 第7章　時系列データの解析 7.1　化学プラントにおける推定制御・ソフトセンサー 7.2　時系列データ解析の特徴 7.3　モデルの劣化と適応型ソフトセンサー（Adaptive Soft Sensor） 7.4　データ解析・機械学習による化学プラントのプロセス管理（異常検出，異常診断） 第8章　Datachemical LABを用いた化学・化学工学のデータ解析・機械学習 8.1　Datachemical LAB 8.2　材料設計 8.3　分子設計 8.4　適応型ソフトセンサー 8.5　Datachemical LAB による材料設計・分子設計・プロセス設計・プロセス管理

※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から始めよう！作りながら覚えるプログラミングの基礎のきそ」 好評のプログラミング入門書がPythonの最新バージョンに対応しました。 オールカラーによる解説とイラストで、初心者にも親切な内容です。 本書を読み終えれば、プログラミングの基本がバッチリ学べます。 AIブーム以降、人気急上昇の言語「Python」による、プログラミング未経験者や初心者が経験者になるため入門書です。 「自分に向いているか試してみたい」「まずは体験してみたい」と思っている人に、本当の基礎から懇切丁寧に教えます。 まずは実際に入力したコードが思いどおりに動く感動を味わってみてください。最後は簡単なAIプログラムにチャレンジ！ IT関連で起業・独立・転職・リスキリングを考えている社会人のみなさまにもオススメです。

※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。 ●知識ゼロから始められるゲーム制作＆プログラミングの入門書 本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作＆プログラミングの入門書です。 ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック（当たり判定）などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。 【本書のサンプルゲーム】 モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。 「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。

※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。 Djangoの入門者向け書籍です。Djangoでの開発経験がない層が対象。手取り足取り教える内容で新バージョン対応の他、従来の使い方解説やフロントエンド+APIを使った開発など、開発方式の変遷にも対応。

※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。 最高のC言語入門書として最も多くの読者を獲得している『新・明解C言語 入門編』の著者 柴田望洋が送るPython入門書です。 文法の基礎から、オブジェクトと型、文字列、タプル、リスト、集合、関数、クラス、モジュール、例外処理など、オブジェクト指向言語Pythonの基礎を系統立てて徹底的に学習できます。対応バージョンはPython 3.11です。 ○主な特徴 ・Pythonの基礎とプログラミングの基礎をバランスよく学べます ・初学者が理解しにくい点や勘違いしやすい点も丁寧に解説します ・数多くのサンプルプログラムを掲載しています ・ページごとに解説がまとまった読み進めやすいレイアウトです ・六色の色分けで、本文、ソースコード、図版がわかりやすくなっています ・言語とプログラミングの本質を深く広く学習するため、中級者や、JavaやCなどの他のプログラミング言語の経験者にも最適です ※カバー画像が異なる場合があります。

【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】

【マイクロフレームワークであるFlaskのWebアプリ開発がよくわかる】 Flaskは、必要に応じてモジュールを追加していくマイクロフレームワークの方針をとっており、近年アプリケーション開発の主流として人気を集めています。 本書は、Flaskの最新のバージョン2.3.2に対応し、1章～8章までで「ルーティングの基礎」「データ操作の方法」「Formの活用方法」など基本的なことが学べます。また、9章以降で実際にアプリを作成して、マイクロフレームであるFlaskを活用したWebアプリケーション開発の一連の流れが学べます。近年需要が高まっているセミナーや研修でも利用できます。 ■こんな方におすすめ ・はじめてFlaskでWebアプリケーションを開発したい人 ・PythonでWebアプリケーション開発を行いたい人 ■目次 1章 Flaskについて知ろう 　　1-1 Flaskの特徴を知ろう 　　1-2 開発環境を構築しよう（Miniconda） 　　1-3 開発環境を構築しよう（仮想環境） 　　1-4 開発環境を構築しよう（VSCode） 2章 Flaskに触れてみよう 　　2-1 Flaskでハローワールドを作成しよう 　　2-2 ルーティングについて知ろう 　　2-3 動的ルーティングについて知ろう 3章 Jinja2に触れてみよう 　　3-1 テンプレートエンジンについて知ろう 　　3-2 テンプレートの継承について知ろう 　　3-3 テンプレートで制御文を使おう 4章 フィルターとエラーハンドリングに触れてみよう 　　4-1 テンプレートで「フィルター」を使おう 　　4-2 テンプレートで「自作フィルター」を使おう 　　4-3 エラーハンドリングを使おう 5章 Formに触れてみよう 　　5-1 Formの基本を知ろう 　　5-2 WTFormsを使おう 　　5-3 Flask-WTFを使おう 6章 データベースに触れてみよう 　　6-1 データベースを作成しよう 　　6-2 ORMを使おう 　　6-3 結合を使おう 7章 Flaskでデータベースを使おう 　　7-1 Flask-SQLAlchemyを使おう 　　7-2 Flask-Migrateを使おう 　　7-3 簡易「Flask」アプリケーションを作成しよう 8章 開発に役立つ便利機能について知ろう 　　8-1 Blueprintを活用しよう 　　8-2 グローバル変数「g」を活用しよう 　　8-3 デバッグモードを活用しよう 9章 Flaskアプリケーションを作ろう 　　9-1 アプリケーションの説明 　　9-2 「CRUD機能を持つメモアプリ」の説明 　　9-3 「CRUD機能を持つメモアプリ」の作成 10章 バリデーションと完了メッセージを追加しよう 　　10-1 バリデーションと完了メッセージの説明 　　10-2 バリデーションと完了メッセージの作成 　　10-3 動作確認 11章 認証処理を追加しよう 　　11-1 認証処理の説明 　　11-2 認証処理の作成 　　11-3 動作確認 　　11-4 アクセス拒否 12章 Blueprintによるファイル分割を行おう 　　12-1 ファイル分割 　　12-2 リファクタリング 　　12-3 動作確認 13章 メモ参照制限を追加しよう 　　13-1 メモ参照制限とは？ 　　13-2 メモ参照制限の作成 　　13-3 動作確認 14章 Wikipedia機能を追加しよう 　　14-1 Wikipediaとは？ 　　14-2 wiki機能の作成 　　14-3 動作確認 15章 Wikipedia結果の反映を行おう 　　15-1 どのように作成するか？ 　　15-2 動作確認 16章 レイアウトを調整しよう 　　16-1 Bootstrapとは？ 17章 マイクロサービスを知ろう 　　17-1 マイクロサービスとは？ 　　17-2 RESTとは？ 　　17-3 簡易「マイクロサービス」の作成 ■著者プロフィール 株式会社フルネス 樹下雅章：大学卒業後、ITベンチャー企業に入社し、様々な現場にて要件定義、設計、実装、テスト、納品、保守、全ての工程を経験。SES、自社パッケージソフトの開発経験。その後大手食品会社の通販事業部にてシステム担当者としてベンダーコントロールを担当。事業部撤退を機会に株式会社フルネスに入社し現在はIT教育に従事

※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。 ■ 膨大なデータを実際に分析する紙上ハンズオンセミナー □ データ分析の全プロセスを始めから終わりまで実体験できる！ データ分析やデータサイエンスに興味がある、あるいは業務でデータ分析を実際にやらなければならない――。きっと、そういう人なら基礎的な統計や分析、データサイエンスはの入門書はひと通り目を通したことと思います。おそらくは並行してプログラミングも勉強しているという人も多いでしょう。そうした基礎を学んだところで、こう思ってはいませんか？ 「さて、データ分析ってどうやるの？」 本書は実務としてのデータ分析について、データの取得から段階を踏みながら、どのようにデータの特徴や傾向を読み取るのか、具体的なやり方をハンズオン形式で解説します。取り上げるデータ、分析のためのプログラミング環境は、誰でも利用できるものばかり。本書に従ってデータ分析を進めていけば、分析プロセスはこう進めていけばいいのかというリアルな手順が身につきます。 本書が対象にするのは、ビジネスパーソンです。自社の次の戦略をベテラン社員のカンに頼って立案するのではなく、科学的な手法でデータを分析し、根拠のある戦略立案に役立てたいと考えている、現場のビジネスパーソンが対象です。そのためにデータ分析の目的、分析結果の活用まで考慮し、ビジネスの中でデータ分析をどのように生かせばいいのかについても解説しています。

※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。 【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】 ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に ディープラーニングのしくみを学ぼう！ 【ディープラーニングをいちから学んでみよう！】 「ディープラーニングって何？」 「ディープラーニングってどのようなことをするの？」 という方に向けて「ディープラーニング」のしくみについていちからやさしく解説します。 【Python3年生について】 「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 （※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています） 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、ディープラーニングのしくみについて、サンプルを動かしながら、楽しく学ぶことができます。 【読者対象】 ディープラーニングを知りたい初心者 【目次】 第1章　ディープラーニングってなに？ 第2章　パーセプトロンを作ってみよう 第3章　TensorFlow Playgroundで学習の動きを見よう 第4章　ニューラルネットワークでいろいろ作ろう 第5章　CNNで画像を認識しよう 第6章　もっといろいろ分類してみよう 【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、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、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』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『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。

線形代数の基礎を Pythonプログラムをもとに丁寧に解説！ 【本書の内容】 線形代数（ベクトル・行列の基本から特異値分解）について、Pythonのプログラムをもとにわかりやすく解説した書籍です。線形代数の基礎理論をPythonによる具体例を交えて解説しているので、実際の挙動を見ながら基礎理論の知識を習得できます。 【本書の特徴】 ・実際にプログラムで数値を入れて線形代数の計算結果を確認できる ・プログラムで結果を見ながら学習できるので幾何学的にイメージできる 【対象読者】 ・Python を使いながら線形代数を学びたい学生、文系エンジニア ・線形代数の基礎を学びなおしたいエンジニア 【本書で扱う線形代数の主なトピック】 ・ベクトルの基礎 ・行列の基礎 ・線形方程式系の解を求める計算方法 ・行列式の基礎 ・部分空間の基礎 ・直交の定義・直交基底の作成方法 ・最小二乗法による線形回帰 ・固有値・固有ベクトルの定義と具体的な計算方法 ・行列を対角化する方法 ・特異値分解の定理 【目次】 第0章 開発環境の準備 第1章 ベクトル入門 第2章 行列 第3章 線形方程式系 第4章 行列式 第5章 部分空間 第6章 直交性 第7章 固有値と固有ベクトル 第8章 特異値分解 【著者プロフィール】 かくあき 学生時代から数値解析を中心にPython,Matlab,Fortran,C,LISPなどのプログラミング言語を利用している。Pythonの普及の一助となるべく、Udemyで講座を公開。Kindle Direct Publishingで電子書籍を出版するなど、情報発信を行う。著書に『現場で使える！Python科学技術計算入門』『Pythonで動かして学ぶ! あたらしいベイズ統計の教科書』（いづれも翔泳社）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。

【コンピュータが言語を理解するしくみ】 ChatGPTに代表される大規模言語モデルの解説書が発売!! ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっています。大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワークです。 Hugging Face社の"transformers"というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習がかんたんにできます。モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきました。 本書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書です。大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指しています。以下のような構成によって、理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供します。 ■目次 第1章 はじめに 　　1.1 transformersを使って自然言語処理を解いてみよう 　　1.2 transformersの基本的な使い方 　　1.3 単語埋め込みとニューラルネットワークの基礎 　　1.4 大規模言語モデルとは 第2章 Transformer 　　2.1 概要 　　2.2 エンコーダ 　　2.3 エンコーダ・デコーダ 　　2.4 デコーダ 第3章 大規模言語モデルの基礎 　　3.1 単語の予測から学習できること 　　3.2 GPT（デコーダ） 　　3.3 BERT・RoBERTa（エンコーダ） 　　3.4 T5（エンコーダ・デコーダ） 　　3.5 多言語モデル 　　3.6 トークナイゼーション 第4章 大規模言語モデルの進展 　　4.1 モデルの大規模化とその効果 　　4.2 プロンプトによる言語モデルの制御 　　4.3 アライメントの必要性 　　4.4 指示チューニング 　　4.5 人間のフィードバックからの強化学習 　　4.6 ChatGPT 第5章 大規模言語モデルのファインチューニング 　　5.1 日本語ベンチマーク：JGLUE 　　5.2 感情分析モデルの実装 　　5.3 感情分析モデルのエラー分析 　　5.4 自然言語推論・意味的類似度計算・多肢選択式質問応答モデルの実装 　　5.5 メモリ効率の良いファインチューニング 　　5.6 日本語大規模言語モデルの比較 第6章 固有表現認識 　　6.1 固有表現認識とは 　　6.2 データセット・前処理・評価指標 　　6.3 固有表現認識モデルの実装 　　6.4 アノテーションツールを用いたデータセット構築 第7章 要約生成 　　7.1 要約生成とは 　　7.2 データセット 　　7.3 評価指標 　　7.4 見出し生成モデルの実装 第8章 文埋め込み 　　8.1 文埋め込みとは. 　　8.2 文埋め込みモデルSimCSE 　　8.3 文埋め込みモデルの実装 　　8.4 最近傍探索ライブラリFaissを使った検索 第9章 質問応答 　　9.1 質問応答システムのしくみ 　　9.2 データセットと評価指標 　　9.3 ChatGPTにクイズを答えさせる 　　9.4 文書検索モデルの実装 　　9.5 文書検索モデルとChatGPTを組み合わせる 参考文献 ■著者プロフィール 山田 育矢（やまだ いくや）：株式会社Studio Ousia代表取締役チーフサイエンティスト・理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2007年にStudio Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。大規模言語モデルLUKEの開発者。 鈴木 正敏（すずき まさとし）：株式会社Studio Ousiaソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員。日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。東北大学が公開している日本語BERTの開発者。 山田 康輔（やまだ こうすけ）：株式会社Studio Ousiaリサーチエンジニア・名古屋大学大学院情報学研究科博士後期課程3年。2022年4月より日本学術振興会特別研究員 (DC2)。自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事。 李 凌寒（り りょうかん）：LINE株式会社自然言語処理エンジニア。大規模言語モデルmLUKEの開発者。

【DX時代に必要不可欠な「変化に適応する力」を身につけるための1冊！】 戦略がなければ、リスキリングの9割は挫折する！ 　将来どうなるかわからない、変化の激しい世の中、そこで自分という軸をしっかり保ち、幸せに働き続けるための力、それがリスキリング力です。それは組織から命令されて身につくものではなく、個人の「自分らしさ」「ありたい姿」に添って実現されるものです。 　本書では、筆者自身の経験を軸に、自らが主宰するコミュニティ「ノンプログラマーのスキルアップ研究会」などで関わってきた実績、また学習に関するいくつかの研究を参照しつつ、ビジネスパーソンがリスキリングを通して成功をおさめるための知識と考え方、行動のしかた、手順についてわかりやすく伝え、自分らしい・ありたい姿になるためのリスキリング力を身につける術を提供します。 　時代の流れに合わせて成長し、価値のある「働く」を実現し続けることができるよう、本書がサポートします ■こんな方におすすめ ・働き方やその将来に不安やモヤモヤを抱えているすべてのビジネスパーソン ・IT分野におけるリスキリング、学び直しに関心のある人 ■目次 ●Chapter0 リスキリングの先にあるものとは 　　１ 僕の20年の歩み 　　２ リスキリングの成功から再現性を抽出する ●Chapter1 リスキリングのための知識と準備 　　１ リスキリングとは 　　２ リスキリングを他人まかせにしてはいけない 　　３ なぜリスキリングをするのか 　　４ リスキリング力を身につける ●Chapter2 リスキリングの戦略 　　１ なぜ戦略が必要なのか 　　２ リスキリングのモデルと戦略 　　３ 思考・行動の型――OODAループ ●Chapter3 リスキリングの原則 　　１ システム化の原則 　　２ 無意識の原則 　　３ 学習の原則 　　４ 実践の原則 　　５ 環境づくりの原則 ●Chapter4 時間を生み出す 　　１ リスキリングのロードマップ 　　２ 装備を整える 　　３ 集中する 　　４ 探しものを減らす 　　５ 汎用デジタルスキルを身につける 　　６ 資料づくり 　　７ コミュニケーション ●Chapter05 デジタルスキルの習得 　　１ デジタルスキルを身につける 　　２ 文書作成ソフトの基本スキルを身につける 　　３ スライド作成ソフトの基本スキルを身につける 　　４ 表計算ソフトの基本スキルを身につける 　　５ RPAのスキルを身につける 　　６ ノーコード／ローコードのスキルを身につける 　　７ プログラミングスキルを身につける 　　８ AI活用スキルを身につける ■著者プロフィール 高橋宣成：株式会社プランノーツ代表取締役。「ITを活用して日本の『働く』の価値を高める」をテーマに、VBA、Google Apps Script、Pythonなどのプログラム言語に関する研修、セミナー講師、執筆、メディア運営、コミュニティ運営など、ノンプログラマー向け教育活動を行う。コミュニティ「ノンプログラマーのためのスキルアップ研究会」主宰。

※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。

【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。

【実践的な操作から拡張機能開発まで網羅！】 プログラマーの仕事道具と言えばプログラミングエディターです。Microsoftが開発したVisual Studio Codeは、現在最も人気のあるエディターです。本書では、日々のコーディングでVisual Studio Codeを使いこなすための方法を解説します。 Visual Studio Codeの最大の特徴は、高いカスタマイズ性と豊富な拡張機能です。Visual Studio Codeが持つ機能はたくさんありますが、それらの全体像を把握することは困難です。そこで本書では、操作方法、言語ごとの開発環境の構築、拡張機能開発の大きく3つに分けて、Visual Studio Codeの使い方を網羅的に説明します。 ■こんな方におすすめ ・Visual Studio Codeを使いこなしたい方 ・Visual Studio Codeの拡張機能を作りたい方 ■目次 □第1章：Visual Studio Code入門 　　1.1 Visual Studio Codeとは 　　1.2 Visual Studio Codeの歴史 　　1.3 Visual Studio Codeのインストール 　　1.4 Visual Studio Codeのアップデート 　　1.5 Visual Studio Codeの画面構成 　　1.6 Visual Studio Codeの基本操作 　　1.7 お勧めの情報リソース 　　1.8 まとめ □第2章：実践的な編集操作 　　2.1 コマンドやファイルへのアクセス 　　2.2 検索／置換 　　2.3 ショートカットキー 　　2.4 コード補完 　　2.5 タスク管理 ── 外部ツールを使ったコマンドの登録 　　2.6 まとめ □第3章：UIや設定のカスタマイズ 　　3.1 Visual Studio CodeのUIのカスタマイズ 　　3.2 テーマのカスタマイズ 　　3.3 設定の編集 　　3.4 まとめ □第4章：お勧めの拡張機能 　　4.1 拡張機能のインストール方法 　　4.2 言語機能の強化 　　4.3 執筆環境 　　4.4 カスタマイズと拡張機能の注意点 　　4.5 まとめ □第5章：Git/GitHubによるバージョン管理 　　5.1 Hello Git 　　5.2 GitHubでのバージョン管理 　　5.3 関連する拡張機能 　　5.4 まとめ □第6章：JavaScript/TypeScriptによる開発 　　6.1 JavaScript/TypeScript環境のインストール 　　6.2 Hello JavaScript 　　6.3 Hello TypeScript 　　6.4 ReactによるWebアプリケーション開発 　　6.5 まとめ □第7章：Javaによる開発 　　7.1 Java環境のインストール 　　7.2 Hello Java 　　7.3 Spring BootによるWebアプリケーション開発 　　7.4 まとめ □第8章：Pythonによる開発 　　8.1 Python環境のインストール 　　8.2 Hello Python 　　8.3 Jupyter Notebookによるデータ分析 　　8.4 まとめ □第9章：拡張機能開発入門 　　9.1 拡張機能の自作 　　9.2 拡張機能の開発環境のインストール 　　9.3 Hello拡張機能 　　9.4 UI拡張によるショートカット機能の開発 ── よく使うコマンドをボタンで呼び出す 　　9.5 拡張機能の公開 　　9.6 まとめ □第10章：実践的な拡張機能開発 　　10.1 Language Server Protocolとは 　　10.2 Language Server Protocol拡張機能の開発環境のインストール 　　10.3 Hello Language Server Protocol 　　10.4 リンター機能の開発 ── 辞書に追加したコードを自動修正 　　10.5 コード補完機能の開発 ── よく使う単語をコード補完 　　10.6 まとめ ■著者プロフィール 上田 裕己（うえだ ゆうき）：ソフトウェアエンジニア。システム開発に従事。Visual Studio Codeのコントリビュータで、R言語の拡張機能「vscode-r」などを開発。ソフトウェア工学を学び、静的解析ツールに関する開発を行う。博士（工学）を取得。

FastAPIでWeb APIを作ろう！ 実践的なケースを元に ステップバイステップで学べる 【本書の背景】 FastAPIはDjangoやFlaskとならび人気のPython Webフレームワークです。コードを書くとSwagger UIが自動生成される、型安全、高速という優れた特長を持っています。そのため実際のWeb開発で利用されることも多くなってきています。 【本書の概要】 本書は、実際の開発に耐えうるWeb APIを目指し、ToDoアプリの作成を通して、実践的な開発方法を学ぶことができます。体系的に整理しつつも、チュートリアルとしても利用できます。特に以下のような点にこだわって実践的に解説しています。 ・DB接続にもasync/awaitを利用 ・Dockerによるクリーンな環境構築 ・スケーリングを考慮したディレクトリ構成 なお本書はエンジニアのための情報共有コミュニティ「Zenn」で公開されている大人気の「FastAPI入門」を元にした書籍です。Python3.11への対応、各種コラムなどの増強に加え、本番環境での運用を想定したAWS・GCPへのデプロイの章を追加するなど、Zennで無料公開している本に対し、大幅にパワーアップしています。 【対象読者】 ・FastAPIを初めて利用するWebエンジニア ・FastAPIによる開発を試してみたい方 【必要なスキル】 ・Pythonの基礎知識 ・Pythonの基本的な文法 【著者プロフィール】 中村 翔（なかむら・しょう） 株式会社sustenキャピタル・マネジメント取締役Co-Founder。2019年の創業以来、主にPython（FastAPI）にて資産運用サービス「SUSTEN」の開発を行う。楽天にて検索エンジンプラットフォームの内製開発、機械学習を用いた検索精度改善、推薦システムやドローンの研究開発に従事したのち現職。東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻修了（修士）。 ※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。 ※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。 時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!! 　時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。 なお、事例として以下を取り上げます。 ・モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価（自動車ディーラー） ・モニタリング指標の異常検知と要因探索（小売りチェーン） ・売上予測モデルを活用したデータドリブン販促（小売りチェーン） ・離反予測モデルによる離反対策ルールの策定（食品・法人向けビジネス） ・チャーンマネジメントのための離反時期予測（携帯電話サービス） ・LTVマネジメントのためのLTV予測（ECサイト） ・広告・販促効果を見える化し最適化するマーケティング・ミックス・モデリング（スポーツジム） 第1章　ビジネスにおける時系列データ活用 1.1　ビジネス現場は時系列データで溢れている 1.2　ビジネス時系列データでよくある7つの活用事例 1.3　2種類の時系列データ 1 1.4　よく目にする7つの時系列特徴量 1.5　時系列特徴量付きテーブルデータ 第2章　Pythonのデータ分析環境の設定（JupyterLab） 2.1　Pythonのインストール 2.2　Python以外のインストール 2.3　利用するライブラリー（パッケージ）のインストール 第3章　時系列予測モデル構築・超入門 3.1　時系列データを使った予測モデル構築の流れ 3.2　時系列データの特徴把握と前処理 3.3　時系列の予測モデルを構築してみよう 3.4　季節成分が複数ある場合の予測モデル 3.5　多変量時系列データの特徴把握と因果探索 第4章　時系列データを使ったビジネス成果の上げ方 4.1　データでビジネス成果を上げる「データ活用ストーリー」 4.2　時系列データの異常検知 4.3　時系列データの要因探索 4.4　時系列データの将来予測 第5章　時系列データを活用したビジネス事例 5.1　モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価（自動車ディーラー） 5.2　モニタリング指標の異常検知と要因探索（小売りチェーン） 5.3　売上予測モデルを活用したデータドリブン販促（小売りチェーン） 5.4　離反予測モデルによる離反対策ルールの策定（食品・法人向けビジネス） 5.5　チャーンマネジメントのための離反時期予測（携帯電話サービス） 5.6　LTVマネジメントのためのLTV予測（ECサイト） 5.7　広告と販促効果を見える化し最適化するマーケティングミックスモデリング（スポーツジム）

※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。 本書は、日経NETWORKに掲載したネットワーク構築に関連する主要な記事をまとめた1冊です。 有線LANの基礎知識や無線LANのトラブルシューティング、クラウド時代のセキュリティーやパスワードレス認証、ネットワーク管理などを豊富なイラストや図を使って網羅的かつ分かりやすく解説します。文章を読むだけでは分かりにくいネットに関する技術を、豊富なイラストや図を使って解説していることが特徴です。 ≪目次≫ ●第1部　有線LAN構築 第1章　ネットワーク構築の勘所 第2章　ネット管理者のオフィス移転入門 第3章　徹底解説ネットワークスイッチ 第4章　基礎から学ぶネットワーク冗長化 ●第2部　無線LAN構築 第1章　クラウド時代の無線LAN構築術 第2章　無線LANトラブルシューティング ●第3部　セキュリティーと認証 第1章　「SASE」を読み解く 第2章　実機を動かして学ぶUTM 第3章　もうパスワードはいらない 第4章　令和時代のネットワーク防衛術 第1回　「サイバーハイジーン」を目指せ 第5章　令和時代のネットワーク防衛術 第2回　「パスワードレス時代」が到来 第6章　令和時代のネットワーク防衛術 第3回　注目集める「ゼロトラスト」の正体 第7章　令和時代のネットワーク防衛術 第4回　「脱PPAP」からのデータガバナンス 第8章　令和時代のネットワーク防衛術 第5回　「CASB」でシャドーITを撲滅 第9章　令和時代のネットワーク防衛術 第6回　「SIEM」と「SOAR」で危険を見抜く ほか ●第4部　ネットワーク管理 第1章　ネットワーク監視の極意 第2章　手軽に使えるパケットキャプチャー術 第3章　Pythonでネット管理を自動化

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では、手続き型からオブジェクト指向へ向かうプログラミングの進化の道筋を辿りながらアルゴリズム的思考とプログラミング的思考を培い、Google Colaboratoryを使ったプログラミング力と計算論的思考力を身につけることができます。 第1章はプログラミング全般に関わる説明、第2章はプログラミングの準備、第3章～第5章までに小さなプログラムの作成を学びます。第6章と第7章では関数やモジュール、ライブラリの使い方、第8章ではファイルの取り扱い、第9章では手続き型プログラミングの総まとめを解説。第10章はオブジェクト指向プログラミング（OOP）の基本的な考え方、およびクラスやオブジェクトの作り方、第11章はAnacondaを用いGUIアプリの作成について扱います。プログラミング言語の文法を網羅的に説明している入門書とは一線を画する内容であり、初心者だけでなくPythonに既に振れている中級者にも最適な参考書です。

〈電子書籍版について〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なります。 【Pythonの基礎からゲーム・Webスクレイピング・機械学習まで！】 Pythonは初心者でも習得しやすいプログラミング言語ですが、得意とする領域は多岐にわたり、高度な用途でも用いられています。これはPythonにはさまざまなモジュールやライブラリが存在し、それらによって機能を拡張できるためです。Pythonでは、基本文法の習得に加え、モジュールやライブラリをいかに活用していくかが成長の鍵といえるでしょう。 本書はこのような特性を踏まえ、Pythonの基本文法を習得したのちに、シンプルなGUIアプリ、Web API、ゲーム、Webスクレイピング、機械学習と進んでいくことで、Pythonに慣れながら、モジュールの活用方法と多彩な用途を体験できるように構成しました。コードの各部も詳細に解説し、段階を追って学んでいくので、プログラミングの初心者でも安心して読み進められます。 また、掲載サンプルのほか、ターミナル上で入力するコマンド類もテキストでダウンロードできるので、読み違いや入力の誤りもなくなり、滞りなく学習できます。 ぜひ本書とともに、Pythonの広範な世界へと足を踏み入れてみてください。 〈こんな方にオススメ〉 ・これからPythonを学びはじめたい方 ・Pythonの多彩な用途を体験したい方 ・Pythonのモジュールやライブラリの使い方を知りたい方 〈本書の内容〉 ■Lesson1　Pythonをはじめる準備 ■Lesson2　Pythonプログラミングの基礎 ■Lesson3　デスクトップアプリを作成する ■Lesson4　Web APIを利用したアプリを作成する ■Lesson5　ゲームを作成する ■Lesson6　Webスクレイピングに挑戦！ ■Lesson7　機械学習に挑戦！ 〈本書の特長〉 ・シンプルなアプリ作成からWebスクレイピング・機械学習まで、Pythonの多彩な用途を学べる ・基本文法から発展まで段階を追って解説しているので、初心者でも無理なく読み進められる ・図をふんだんに用いたわかりやすい解説 ・各単元に学習時間の目安を表示しているので、計画的に学習を進められる 〈プロフィール〉 大津 真（おおつ・まこと） 東京都生まれ。早稲田大学理工学部卒業後、外資系コンピューターメーカーにSEとして8年間勤務。現在はフリーランスのテクニカルライター、プログラマー。主な著書に『3ステップでしっかり学ぶJavaScript入門』（技術評論社）、『基礎Python』（インプレス）、『MASTER OF Logic Pro X』（BNN）、『XcodeではじめるSwiftプログラミング』（ラトルズ）などがある。 田中賢一郎（たなか・けんいちろう） 慶應義塾大学理工学部修了。キヤノン株式会社でデジタル放送局の起ち上げに従事。単独でデータ放送ブラウザを実装し、マイクロソフト（U.S.）へソースライセンス。Media CenterTVチームの開発者としてマイクロソフトへ。Windows、Xbox、Office 365の開発／マネージ／サポートに携わる。2017年にプログラミングスクール「Future Coders」を設立。2022年からGrowth Kineticsビジネスアナリストを兼務。著書は『ゲームを作りながら楽しく学べるPythonプログラミング』（インプレスR＆D）など多数。趣味はジャズピアノ／ベース演奏。

※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。 多くの大学のシラバスを見ると，データサイエンスはPython実習と並立されています。また，ビジネス界のデータ分析の研修でもPythonが主流になっています。さらに，高校教育でデータサイエンスが重視されますが，そこでもPythonが主役の一人になっております。そこで，既刊で統計学の入門書として実績のある『実習統計学入門』をPythonに対応させたのが本書です。わかりやすい解説とPythonによる演習で，統計データの分析について，初歩から学ぶことができます。

※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。 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。 “脱Excel”で実務力アップ！ Pythonは、データ分析にぴったりのプログラミング言語です。なぜなら、Pythonには、数値計算やデータ集計、グラフ描画などの様々なライブラリが用意されているからです。 まずは、「Anaconda」というPythonプログラミング環境を構築します。Anacondaに同梱されている様々なPythonライブラリの中から、数値計算ライブラリの「NumPy」、データの加工・集計を効率化するライブラリの「pandas」、グラフ描画ライブラリの「Matplotlib」を使ってみます。 データ分析を行うには、統計学の基礎を知っておく必要があります。統計学の概念を理解し、記述統計や推測統計のプログラムをPythonで実装します。 さらに、データ分析の手法として、機械学習のアルゴリズムを知っておくとよいでしょう。大量のデータを扱うには、SQLの知識も必要です。 基礎知識を身につけたら、実践的なデータ分析プログラミングに挑戦します。企業の財務情報を分析するプログラムや、検索エンジンのプログラムを作ります。 本ムックを活用して、Pythonでのデータ分析プログラミングを習得し、実務力を向上させましょう！ ≪目次≫ 第1章　「Anaconda」開発環境構築ガイド 第2章　Python数値計算ライブラリ「NumPy」入門 第3章　Pythonライブラリ徹底攻略 第4章　11個のキーワードで学ぶ統計学入門 第5章　Pythonで学ぶ統計 記述統計編／推測統計編 第6章　機械学習アルゴリズム事始め 第7章　データサイエンス時代のSQL 第8章　Pythonで理解する財務分析 第9章　「Elasticsearch」と「kibana」で検索エンジン開発とデータ分析

※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。 ★いま物理学と密接に関わるデータサイエンスの世界に飛び出そう！ 統計の初歩から、ベイズ推定、MCMC、さらにはニューラルネットまで、 初めて活用する人に向けて物理学者ならではの視点で解説。 付録にPythonコードを付した。 【主な内容】 第0章　データサイエンス、機械学習……何が嬉しいの？ 第1章　推定と検定 第2章　高次元のモデルへ 第3章　ベイズモデリング 第4章　マルコフ連鎖モンテカルロ法 第5章　正則化とスパースモデリング 第6章　判別モデル 第7章　ガウス過程 第8章　ニューラルネットワーク 付録A　Pythonプログラム ※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。 【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】 PyQの人気コンテンツが書籍化！データサイエンス力を試してみよう！ 【本書の背景】 今日、Pythonを取り巻くデータサイエンスの実務の中で、pandasは欠かすことのできないライブラリーです。pandasには豊富な機能が用意されていますが、実務で使いこなすためには自分の頭で考え、手を動かして試行錯誤することが重要です。また、他の人が書いたコードを読むことで「そんな効率の良い書き方、知らなかった！」といった新たな気づきが得られることもあります（「はじめに」より抜粋）。 【本書の内容】 pandasを使ったプログラミングの腕試しができるように、9つのトピックについて全部で51個の問題を用意しました。各問題にはメインとなる模範解答以外にも「別解」を用意し、なるべくいろいろな考え方に触れられるよう構成しています（「はじめに」より抜粋）。 【PyQ（パイキュー）とは】 株式会社ビープラウドが運営するブラウザだけで学べるオンライン学習サービス。 【本書の問題の一例】 ・最小と最大を抽出するには ・条件で行を絞り込むには ・文字列を日付時刻に変換するには 【学習環境】 実行環境：PyQ、Jupyter Lab 利用言語：Python 3.11 利用ライブラリ：pandas：1.5.2、JupyterLab：3.5.1、Matplotlib：3.6.2 【対象読者】 ・Pythonとpandasの基本的な操作を学んだ入門者 ・pandasでもっと効率的な書き方を知りたい・知識を広げたい方 【前提知識】 ・Pythonの基本的な文法 ・pandasおよびNumPyの基本的な使い方 【目次】 第0章 本書の使い方 第1章 pandasの基礎知識 第2章 データを入出力しよう 第3章 データの概要を確認しよう 第4章 データを部分的に参照しよう 第5章 データを変形しよう 第6章 データを加工・演算しよう 第7章 データをグループ化しよう 第8章 文字列を操作しよう 第9章 日付時刻型のデータを操作しよう 第10章 テーブル表示を見やすくしよう 【著者プロフィール】 株式会社ビープラウド PyQチーム 斎藤 努（さいとう・つとむ） 株式会社ビープラウドにてPyQなどを担当。 古木 友子（ふるき・ともこ） 株式会社ビープラウドにて分析業務などを担当。 ※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】 遊びながら学べる！マインクラフトでPythonプログラミングを体験してみよう！ 【本書の背景】 2020年から小学校でプログラミングが必須となりました。お子さんと一緒にプログラミングするという機会も増えてきたのではないでしょうか？　でもどのような環境がよいのかわからないという方も多いはず。そんな時、MinecraftとPythonを利用すれば、楽しくプログラミングを学ぶことができます。 【本書の内容】 マインクラフトで、Pythonプログラミングを体験できる書籍です。チャット会話やブロックの設置、建物づくり、ドット絵など楽しいお題を用意していますので、ゲーム感覚で飽きることなく学習できます。また各章の終わりには、学んだことを復習できる練習問題も用意しています。ぜひチャレンジしてみてください。なお本書はProsenseのオンライン教材を元にしています。 【Prosenseとは】 株式会社Nucoが運営するプログラミング教育通信サービスです。 【本書のポイント】 ・プログラムの基本を学べる ・楽しく学べるよう工夫した例題 ・章末の練習問題で復習できる 【学習環境】 Python（IDE：Thonny Python IDE） Minecraft Java Edition（MOD：Raspberry Jam Mod） 【対象読者】 プログラミングに興味のある小学生・中学生 【保護者の方へ】 本書で掲載しているプログラミングを通じてお子さんの論理的思考力を養うことができます。 【目次】 第0章　環境を準備しよう 第1章　Pythonをつかってみよう 第2章　チャットであそんでみよう 第3章　ブロックを設置してみよう 第4章　大きな建物をつくろう 第5章　同じ操作を繰り返そう 第6章　階段をつくろう 第7章　カラフルなタイルをつくろう 第8章　より複雑な建物をつくろう 第9章　ドット絵作成プログラムをつくろう 練習問題の答え 【著者】 株式会社Nuco　梶間悠平（かじま・ゆうへい） 株式会社Nucoにて、アプリケーション開発・データサイエンス・採用・広報...etc、何でもやっています。1991年生まれ。山口県下関市出身。 ※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。 Pythonを使ったプログラミングが流行していますが、たんにPythonの文法を知っているだけではPythonプログラミングを理解したことにはなりません。Pythonが重宝されている理由は、「ライブラリ」にあります。ライブラリとは、アプリケーションをプログラミングする際に便利な、「プログラムの部品」です。AIプログラミングのためのライブラリや、データ分析のためのライブラリなど、作成するアプリケーションごとに、さまざまなライブラリがあります。 本書は、そうしたライブラリを活用して、どのようなことができるのかを体験する入門者向けの本です。Pythonを便利に使うために、ライブラリを活用しましょう！

※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。 ■□■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。 ※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。 チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説 　本書は，機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整（チューニング）を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく，そして，詳しく説明した書籍です．合わせて，Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を，Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており，基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます． 　いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており，技術者／研究者，学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが，その際に手間を要するのが，ハイパーパラメータ調整です．特に，深層学習（ディープラーニング）では，ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに，その調整が性能を大きく左右するといわれています．多くの技術者が，これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です．ブラックボックス最適化は汎用性も高く，機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず，工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます．例えば，本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や，お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています． 　ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とそのPythonベースのフレームワークOptunaについて，応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です．機械学習に留まらず，科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です． CHAPTER 1　ブラックボックス最適化の基礎 1.1　ブラックボックス最適化とは？ 1.2　目的関数と最適化 1.3　グリッドサーチとランダムサーチ 1.4　SMBO 1.5　ブラックボックス最適化の利用対象 CHAPTER 2　はじめてのOptuna 2.1　環境構築 2.2　簡単な数式の最適化 2.3　機械学習のハイパーパラメータのOptunaによる最適化 CHAPTER 3　Optunaを使いこなす 3.1　多目的最適化 3.2　制約付き最適化 3.3　可視化機能を用いた探索空間の調整 3.4　探索点の手動指定 3.5　分散並列最適化 3.6　サンプラーの選択 3.7　枝刈り CHAPTER 4　ブラックボックス最適化の応用例 4.1　機械学習のハイパーパラメータの最適化：音声認識ソフトウェアMozilla DeepSpeech 4.2　パイプラインフレームワークとハイパーパラメータ最適化 4.3　継続的なモデル改善でのOptunaの使い方 4.4　オンライン広告入札システムの実行環境の最適化 4.5　クッキーレシピの最適化 4.6　ニューラルアーキテクチャサーチ CHAPTER 5　Optunaの最適化の仕組み 5.1　Optunaの柔軟なインタフェース 5.2　独立サンプリング 5.3　独立サンプリングの課題 5.4　同時サンプリング 5.5　パラメータ選択の全体像 CHAPTER 6　ブラックボックス最適化のアルゴリズム 6.1　探索点選択における共通の枠組 6.2　単目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.3　多目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.4　探索点選択アルゴリズムの使い分け

※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。 プログラミングでできる楽しいこと満載！ ちょっとしたデスクトップアプリやゲームの作成など、本ムックでは、プログラミング初心者の方が、“次のステップ”で挑戦したくなるテーマを取り揃えました。 第1章で現在人気No.1のプログラミング言語「Python」の基本を学習したら、第2章ではPythonのプログラミング環境の詳細をチェック。Pythonの基礎が固まったところで、いろいろなデスクトップアプリ（第3章）や3Dゲーム（第5章）、将棋アプリ（第8章）を作ってみましょう。将棋アプリの作成では、将棋の駒のエレガントな実装に感動するはず。 第4章は異色の記事！何と、懐かしのゲーム機、ファミコン、ゲームボーイ、PCエンジン、メガドライブで動くプログラムの作成方法を解説します。レトロゲームブーム、昭和＆平成レトロブームの今、プログラミング視点で、かつての人気ゲーム機の中身を眺めてみましょう。 他にも、iPadだけでiPhoneアプリを作成する方法の解説記事（第6章）や、数学の学習にプログラミングを活用する方法を提案する記事（第7章）を収録しています。 ≪目次≫ 第1章　はじめてのPython 第2章　Pythonプログラミング環境徹底比較 第3章　Pythonでデスクトップアプリを作ろう 第4章　昭和＆平成レトロゲーム機プログラミング入門 第5章　Pythonで3Dゲームを作ろう 第6章　「Swift Playgrounds」でiPhoneアプリを作ろう 第7章　Pythonで学ぶ数学 第8章　Pythonで将棋アプリを作ろう

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 現代の理工系に必携。学生から職業的プログラマーまで、必須の教養「線形代数」を身につけよう！ 数学的基礎がしっかり理解でき、課題をPythonで解く力が得られる。サンプルコードによる演習も豊富な、一挙両得の入門書！ 【目次】 第1章 行列と連立方程式1 第2章 行列と連立方程式2 第3章 逆行列 第4章 行列式・ブロック行列 第5章 行列式の余因子展開・クラメルの公式 第6章 対称群による行列式表示・終結式 第7章 幾何学的意味 第8章 ベクトルの一次独立性・直交基底 第9章 行列と線形写像 第10章 固有値と固有ベクトル 第11章 行列の標準化 第12章 特異値分解・低ランク近似

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2023/978-4-297-13293-4)も合わせてご覧ください。 プログラミング言語Pythonを使ってプログラミングに挑戦する本です。プログラミング初心者向けの勉強会の運営にかかわっている著者ふたりが，そこで学んだ初心者がつまずくポイントを「10の壁」として定義し，各章でそれを乗り越える構成にしています。初心者に加え，一度プログラミングに挫折した「再」入門者も対象に，やさしく解説しています。 <10の壁> 学習継続力の壁／PCスキルの壁／環境構築の壁／変数の壁／組み立て方の壁／練習から実用の壁／読みやすいコードの壁／アイデア実現の壁／完成の壁／プログラマーらしさの壁

※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とプログラミングの根幹を知ることで、長く使える基礎力を身に付けよう！ ロングセラーが8年ぶりに全面改訂！ 「Webプログラムが、なぜ動くのか、よくわからないんです…」。そんな疑問を解消！ Webの表示の仕組みや、Webプログラミングの仕組みを学んで、仕事で幅広く使える基礎力を身につける本です。PHPやJavaScriptを中心にしつつ、言語に限定されないプログラミングの基本を学ぶことで、さまざまな言語への架け橋になる知識が獲得できます。 ロングセラーが8年ぶりに全面改訂！ 「これからWebプログラミングを学んでみたい」、 「色々なプログラミング言語に通用するような知識が欲しい」。 そんな風に思っている方にぴったりの1冊です。 本書では、例としてPHPやJavaScriptを取り上げながら、様々なプログラミング言語に共通する基本を学習していきます。言語によって少しずつ用語や特徴は違っていますが、根幹を理解しておくことで、新しい言語も短期間で身につけることができるでしょう。 また本書では、インターネットの仕組みや、Webがコンテンツを表示する仕組み、Cookieやセッション、フレームワークやライブラリ、データベースといった技術に関しても、包括的にまとめています。 プログラムに関係する一連の仕組みもちゃんと理解することで、しっかりとした長く使える知識を身につけることができます。 今回の改訂版では、内容をすべて現状に合わせて見直し、変更したほか、チーム開発やコンテナなど、近年の開発環境・体制を説明する章を追加しました。 大澤 文孝（おおさわ ふみたか） 技術ライター。プログラマー。 情報処理技術者（「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」）。 雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当する。近年は、Webシステムの設計・開発に従事。 主な著書に、『ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん』（マイナビ出版）、『いちばんやさしい Python入門教室』（ソーテック社）、『AWS Lambda実践ガイド』（インプレス）、『さわって学ぶクラウドインフラ docker 基礎からのコンテナ構築』（日経BP）、『ゼロからわかる Amazon Web Services超入門 はじめてのクラウド』（技術評論社）、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド』（翔泳社）、『Jupyter NoteBookレシピ』（工学社）などがある。

※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。 自宅で気軽にできる副業といえば、アフィリエイトやせどりを思い浮かべる人が多いと思います。たしかに、どちらも頑張れば、毎月数万円程度の副収入なら可能でしょう。でも、どうせ貴重な時間を使って副業をやるなら、流行りの、旬の、そして武器にもなるスキルを身につけた方がいいと思いませんか？ 本書を読めば、プログラミングのノウハウが無理なく身につきます。しかも、流行りの「Pythonプログラミング」です。難しそうですか？でも大丈夫！ 文系の人でも、はじめての人でも全然OKです。 数学が苦手でも、まあなんとかなるでしょう。 Pythonって、実はけっこう簡単なんです！

※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。 さまざまな処理を簡潔に書け、入門者からエキスパートまで幅広い支持を集める、いま人気のプログラミング言語「Python」。本書では、100問のクイズを解くことで、プログラミング言語「Python」の基本を学べます。 ・プログラミングって興味はあるけど、むずかしそう ・入門書を読み終えたけれど、本当に理解できたどうか自信をもてない そんな方々にお薦めの一冊です。

※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。 C言語で、プログラミングを最短距離でしっかりと習得！ プログラミングには「なんで？」と思うおまじないのような書き方やルールがたくさんあります。これらの理解を放置したままプログラミングを続けると、2年後、3年後に、プログラマーとしての成長に大きな開きが出てきます。 PythonやRuby、PHPなど、人気の高いプログラミング言語の背後に隠れているように見えるC言語。実は、学校など教育の現場からシステム開発の裏方まで活躍する、現役のプログラミング言語です。 求められるスキルの変化が激しいいまだからこそ、学ぶべきプログラミングの基礎知識がぎゅっと詰まったC言語で、プログラミングの足場をしっかりと固めましょう。 この本では、ベテランのプログラミング講師が、手取り足取りお教えします。安心して学んでください。

※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。 数式をコーディングした実例多数で、身につく、よくわかる！ 人工知能を学ぼうと思ったが、数学の知識がなくて書籍を読むことも困難だという感想を多く耳にします。そこでこの本では、数学の知識を、ディープラーニングに必要なものに特化して解説します。 数学の内容を中心に解説を行うだけでなく、それぞれの数学的項目について、豊富な図や数式と共に、Pythonでの実装を含めたソースコード事例を加えます。 ●こんな人に向けた本です 1）数学の知識がなく、ソースコードから数式を理解したい人。 2）ディープラーニングを通して、数学を再学習したい人。 3）図と数式、ソースコード、実行結果から、多面的に理解したい人。 ●こんな内容の本です 1）エンジニアのための、ディープラーニングで使う数学を学ぶ本です。 2）数式とソースコードの対比により、数学の知識がないプログラマーでも、 処理の流れで数式の仕組みを理解することができます。 3）ディープラーニングの専門書を読む基礎スキルが身に付きます。 4）ディープラーニングのシステムを開発する基礎スキルが身に付きます。

★人工知能とロボット工学の俯瞰的な知識を、手を動かしながら学ぼう！★ ・音声認識・合成、ビジョン、ナビゲーション、マニピュレーション、プランニングといったＡＩロボットの基礎理論とプログラミング技法をていねいに解説！ ・開発環境をDocker、サンプルプログラムをサポートサイトから提供しているので、すぐに実践できる！ 【主な内容】 第1章　AIロボットをつくろう！ 第2章　はじめてのROS2 第3章　音声認識・合成 第4章　ナビゲーション 第5章　ビジョン 第6章　マニピュレーション 第7章　プランニング 付録A　ローンチファイルの書き方 付録B　アクション通信 付録C　ロボットアームの速度の運動学 付録D　座標系と姿勢の表現 付録E　tf：座標系の管理

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13201-9)も合わせてご覧ください。 本書は，筆者がオンライン大学で担当している「Python プログラミング演習」のカリキュラムを元にPythonを習得するうえで必須のポイントをまとめた1冊です。基本編では，学習環境の構築，Pythonの文法，実践編ではWebアプリケーションの開発，データサイエンス，機械学習の基礎などを流れに沿ってスムーズに学ぶことができます。

※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。 【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。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13233-0)も合わせてご覧ください。 本書籍は，Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し，衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方はもちろんのこと，衛星データを使って何かビジネスを始めたい方にも読んでいただきたいと思っています。従来のデータサイエンスの教材の場合には身近なデータを利用することが難しかった中で，衛星データであれば身近な地域のデータを利用して解析することができます。少しのプログラミング変更で解析対象地域を変えることができるようになっているので，関心のある地域の変化についてぜひ調べてみてください。

※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。 データ分析に興味をもった人。難しそうと思っている人。データ分析のパターンを学べば、簡単にできます。

※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。 Python（パイソン）は初心者が比較的修得しやすく、AI（人工知能）やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。

※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。 ◆◆3言語(C言語、C++、Python)対応で、「画像処理の基本」が身につくと、大好評のテキストの改訂版！◆◆ ・OpenCV4.5に対応し、さらにパワーアップ! ・基本アルゴリズムとサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる！ ・理論と実践のバランスがよく、初学者に最適！ ・全編をフルカラー化し、デザインも一新！ ・練習問題を解いて理解度アップ！ ・Windowsだけでなく、Macでのインストールにも対応！ 【「まえがき」より】 本書は，理数科高校生，工業高等専門学校生，大学学部生などを対象とした講義用教科書としての利用を想定し，基本的かつ汎用性の高い画像処理アルゴリズムを選定して解説した．また初学者が独学でも学べるように，開発環境の構築方法，トラブルシューティングなどの詳細な手順を載せている．本書ではまず，画像処理アルゴリズムについて解説し，内部で行われる処理が十分に理解されることに重点を置いている．その後，C言語での実装例を並べて表記し，各アルゴリズムがどのようにコーディングされるのかを解説する．さらに，OpenCVの関数を用いたプログラム（Python，C++言語）も併記し，OpenCVの利用方法を説明する． 今回，第3版に改訂するにあたり，読者からのさまざまなコメントや，我々が本書を用いて講義してきた経験をもとに，内容の理解がより促進されるように章立てを整理し，読者がより興味を惹くような内容に変更した．執筆時点における最新の開発環境に対応するため，OpenCV4系を採用し，Windows11とmacOS上での開発環境の構築について詳細な解説を加筆した．さらに，OSに依存しないGoogle Colaboratoryを用いたプログラム作成方法も加筆した．一方，情報処理技術者試験の試験要綱が2022年4月から更新され，擬似言語の記述形式が大幅に変更され，プログラムの記述方法がC言語と同等になった．そのため，第2版まで記載していた古い記述形式の擬似言語を用いたプログラムは削除することにした． 【おもな内容】 1章　画像処理とOpenCV 2章　OpenCV の導入 3章　画像入力装置と静止画・動画フォーマット 4章　デジタル画像と配列 5章　色空間 6章　濃淡変換 7章　フィルタ処理 8章　2値画像処理 9章　複数画像の利用 10章　幾何学変換 11章　距離画像処理 付録A　OpenCVの描画系関数 付録B　OpenCVをソースからビルドする 付録C　OpenCVメインモジュール概説 姉妹書『OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門』も好評発売中！ ※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。

データ収集＆活用、ファイル整理、プレゼン、Excel業務… いつもの仕事が驚くほど 速く・正確・ラクになる！ ★本書で学べる主な内容★ 【PART １　スキルアップ編】 ・大量のファイルの一括整理＆ファイル名変更　　・Webスクレイピング　　・Excel業務の自動化（集約・集計）　　・便利なアプリ開発　　・API活用 【PART ２　入門編】 　インストール方法、プログラミングの基礎知識など、ゼロから学べます！ ★本書の特長★ とことんわかりやすい！　楽しい！　簡単なのに効果ばつぐんの「使えるスキル」を厳選！ 【１】「本×動画」で学べる！ 　本書で伝える５つのスキル、プログラミングの基礎知識などについて特典動画付。 　本でじっくり学び、動画でさらに理解を深められます。 【２】マンガで学ぶから、挫折しない！ 　皆がよく仕事でぶつかる「あるある！」場面をコミックで紹介。 　それからPythonでサクッと解決する方法を伝えていくので、どんどん頭に入ります。 【３】「入門編」×「スキルアップ編」の２部構成だから、無理なく学べる！ 　すぐにPythonを活用していきたい方はPART １「スキルアップ編」からスタート。初めての方はインストール方法や基礎知識など、ゼロから学べる「入門編」からスタート。 　自分に合った方法を選べるので、無理なく身につきます。 【４】独学の強い味方「サンプルコード」＆素材データが無料ダウンロードできる！ ★本書のスキルでどんなことが可能になる？★ ・業務の効率＆スピードが大幅アップ　　・コスト削減　　・ルーティンワークの自動化で、重要業務に集中できる　　・的確なデータ分析で意思決定が加速化　　・仕事力が上がり、市場価値の高い人材に成長etc.

※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。

『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。

定番の入門書シリーズに『C言語』が装い新たに登場！ 本書は、「C言語」をこれから学ぶ初心者を対象に、 文法やプログラミングの基本知識をわかりやすく解説する入門書です。 これまで数多くの学生に対してプログラミングの授業をしてきた著者が、その経験を活かし、 基本的な文法から、学習の難所とされるアドレスとポインタの概念まで、 つまずきやすい内容を1つひとつ丁寧に解説します。 本書を読めば、C言語ならではの、 自由度が高く高速なプログラムを書くための、 知識の土台をしっかりと身につけることができます。 掲載するサンプルプログラムはシンプルなものを選び、 何をしているのかがよくわかるように、コメントをしっかりつけています。 また章の最後には練習問題があり、力試しや理解度の確認に活用できます。 ・何から学習すれば良いかわからない ・C言語をはじめて学ぶ、あらためて基本から学びたい ・開発現場で通用する基礎を身につけたい という方に手に取っていただきたい1冊です。 ■特別付録：学習用スライド教材について 本書を授業などで活用していただくことを前提に作成した、 学習用のスライド教材をダウンロード付録として提供しています。 詳細は本書の奥付をご覧ください。 ■著者プロフィール 三谷純（みたに・じゅん） 筑波大学システム情報系教授。コンピュータ・グラフィックスと折り紙に関する研究に従事。 1975年静岡県生まれ。2004年東京大学大学院博士課程修了、博士（工学）。 小学生のころからプログラミングに熱中。大学時代に本格的にプログラミングを学び、 Java、C/C++、PHP、JavaScriptなどによるプログラムを多数開発。 その後、CG分野における、さまざまな研究開発に取り組んできた。 （主な著書） 『Java 第3版 入門編 ゼロからはじめるプログラミング』 『Java 第3版 実践編 アプリケーション作りの基本』 『Python ゼロからはじめるプログラミング』（いずれも2021年・翔泳社） 『立体折り紙アート』（2015年・日本評論社） ※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。

★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★ ・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。 ・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。 【主な内容】 第1章　ベイジアンモデリングとは 1.1 データ解析とコンピュータ 1.2 ベイジアンモデリングの基礎 1.3 代表的な確率分布 1.4 近似推論手法 第2章　確率的プログラミング言語（PPL） 2.1 ベイジアンモデリングとPPL 2.2 自動微分・最適化アルゴリズム 2.3 PyMC3の概要 2.4 Pyroの概要 2.5 NumPyroの概要 2.6 TensorFlow Probabilityの概要 2.7 GPyTorchの概要 第3章　回帰モデル 3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル 3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル 3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル 3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル 3.5 階層ベイズモデル 3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度 3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化 第4章　潜在変数モデル 4.1 混合ガウスモデル 4.2 行列分解モデル 4.3 状態空間モデル 4.4 隠れマルコフモデル 4.5 トピックモデル 4.6 ガウス過程潜在変数モデル 第5章　深層学習モデル 5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル 5.2 変分自己符号化器 5.3 PixelCNN 5.4 深層ガウス過程 5.5 正規化流

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで音作りをはじめよう！ ・音のプログラミングが音響楽の基本からわかる！ ・音の信号処理もていねいに解説！ ・打楽器・管楽器・弦楽器・鍵盤楽器の音が手もとで作れる！ ・ソースコードはWebからダウンロード可能！ 　 　本書は、コンピュータで音作りをしてみたい方に向けた、サウンドプログラミングの入門書です。音作りに興味があるけど何からはじめたらという初心者のために音響の基本から解説をはじめ、コンピュータでの音の考え方、音を加工するディジタル信号処理の基礎をていねいに説明し、シンセサイザ、エフェクタの音作りなどを解説します。さらに、さまざまな音響合成のテクニックとともに、その具体例として、ゼロから楽器音をつくり出すフルスクラッチ合成のレシピを紹介します。サウンドプログラミングの言語には、音データの読み書きはもちろん、波形、周波数特性、そしてスペクトログラムの描画も簡単に行える、Pythonを採用しています。 　Pythonを使ってサウンドプログラミングの第一歩を踏み出しましょう！ はじめに 目次 第1章　音響学 1.1　純音 1.2　複合音 1.3　音の三要素 1.4　音の大きさ 1.5　音の高さ 1.6　音色 第2章　サウンドプログラミング 2.1　サンプリング 2.2　標本化 2.3　量子化 2.4　 WAVEファイル 2.5　サウンドプログラミング 第3章　コンピュータミュージック 3.1　五線譜 3.2　音階 3.3　音符 3.4　強弱 3.5　拍子 3.6　テンポ 3.7　音楽の三要素 3.8　コンピュータミュージック 3.9　自動演奏 第4章　MIDI 4.1　MIDI 4.2　ノートオンとノートオフ 4.3　ノートナンバー 4.4　ベロシティ 4.5　プログラムチェンジ 4.6　プログラムナンバー 4.7　パーカッションマップ 4.8　MIDIファイル 4.9　DTM 4.10　自動演奏 第5章　ディジタル信号処理 5.1　周波数分析 5.2　スペクトログラム 5.3　楽器音の周波数分析 5.4　フィルタ 第6章　シンセサイザ 6.1　音響合成のアプローチ 6.2　アナログシンセサイザ 6.3　オシレータ 6.4　時間エンベロープ 6.5　加算合成 6.6　減算合成 6.7　FM合成 6.8　カープラス・ストロング合成 6.9　音のリアリティ 第7章　エフェクタ 7.1 リバーブ 7.2 ディストーション 7.3 コンプレッサ 7.4 イコライザ 7.5 モジュレーション 7.6 デチューン 第8章　ミキシング 8.1　モノラル再生とステレオ再生 8.2　音像定位 8.3　ミキシング 8.4　音楽制作 8.5　ボーカルキャンセラ 第9章　打楽器の音をつくる 9.1　グロッケンシュピール 9.2　トライアングル 9.3　チューブラーベル 9.4　マリンバ 9.5　シロフォン 9.6　ティンパニ 9.7　シンバル 9.8　銅鑼 9.9　ハイハットシンバル 9.10　バスドラム 9.11　タムドラム 9.12　スネアドラム 第10章　管楽器の音をつくる 10.1　フルート 10.2　ピッコロ 10.3　クラリネット 10.4　オーボエ 10.5　バスーン 10.6　サキソフォン 10.7　トランペット 10.8　トロンボーン 10.9　ホルン 10.10　チューバ 第11章　弦楽器の音をつくる 11.1　バイオリン 11.2　ビオラ 11.3　チェロ 11.4　コントラバス 11.5　ハープ 11.6　アコースティックギター 11.7　エレクトリックギター 11.8　エレクトリックベース 11.9　スラップベース 第12章　鍵盤楽器の音をつくる 12.1　パイプオルガン 12.2　リードオルガン 12.3　ハープシコード 12.4　アコースティックピアノ 12.5　エレクトリックピアノ 索引

※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。 楽しく！　そして分かりやすい！　新感覚のPython解説書！　よしもとに所属する5名のタレントがPythonの入門講義を受け、それを書籍化する対話形式の書籍。 講義の構成やタレントのセリフに芸人ならではのエンタメ性を含めるなどして、読者が楽しく学習を進められる。 「Pythonで人工知能による画像処理アプリケーション」を作ることが本書籍のゴール。 ※カバー画像が異なる場合があります。

大人気の機械学習フレームワーク「PyTorch」で 深層学習モデルとAIアプリを開発しよう！ 【PyTorchについて】 PyTorch は、主に深層学習で利用されている機械学習フレームワークです。 世界中で幅広く利用されており、国内でもここ数年で多くの方が利用し始めています。 【本書の概要】 Udemyで公開中の大人気講座『【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能 Web アプリの構築』の書籍化企画です。 PyTorch を使い、CNN による画像認識、RNN による時系列データ処理、深層学習モデルを利用した AI アプリの構築方法を学ぶことができます。 本書で PyTorch を利用した深層学習のモデルの構築からアプリへの実装までできるようになります。 【本書で得られること】 ・機械学習フレームワーク「PyTorch」の基礎が身につきます。 ・PyTorchのコードの読み書きができるようになります。 ・CNN、RNN などを実装できるようになります。 ・自分で調べながら、ディープラーニングのコードを実装する力が身につきます。 ・最終的に人工知能アプリを構築し、公開できるようになります。 【目次】 Chapter0 イントロダクション Chapter1 PyTorchと深層学習 Chapter2 開発環境 Chapter3 PyTorchで実装する簡単な深層学習 Chapter4 自動微分とDataLoader Chapter5 CNN（畳み込みニューラルネットワーク） Chapter6 RNN（再帰型ニューラルネットワーク） CHapter7 AIアプリの構築と公開 APPENDIX さらに学びたい方のために 【著者プロフィール】 我妻幸長（あづま・ゆきなが） SAI-Lab 株式会社を起業。「ヒトと AI の共生」がミッション。人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。 理学博士（物理）。解決策のモデル化、数式化が得意で、プログラミング教育も行う。 近著に『Google Colaboratoryで学ぶ！あたらしい人工知能技術の教科書 機械学習・深層学習・強化学習で学ぶAIの基礎技術』、 『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書』（いずれも翔泳社）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。

※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（人工知能）や自動化のプログラミングは、学ぶべき分野が多岐に渡ります。どこから手を付けていいのかわからない、という人も多いでしょう。 でも、これらはポイントをおさえることで、“スキマ時間”で学習できます。 本ムック「スキマ時間で学べる 機械学習＆Python自動化」では、今やAIの主流と言える「機械学習」と、Pythonによる作業の「自動化」という2大テーマを、短期間で学べるように1冊にまとめました。 第1部では、機械学習をゼロから解説します。 第2部では、Pythonによる自動化のプログラムを解説します。 本ムックを活用して、スキマ時間で効率よく機械学習や自動化のプログラミングを学びましょう！ ≪目次≫ はじめに　スキマ時間で機械学習＆Python自動化を学ぼう 第1部　「機械学習」を学ぶ 第1章　今から学ぶ機械学習アルゴリズム 第2章　「機械学習」エンジニアになろう！ XGBoost超入門 第3章　最適な機械学習アルゴリズムを「PyCaret」で選ぶ 第4章　Pythonで「強化学習」を学ぶ 第2部　「Python自動化」を学ぶ 第1章　Python×Gmail自動化 第2章　PythonでExcel自動化 第3章　「機密書類」自動振り分けプログラム

※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。 Notionのデータを、さらに本格的に使いたい人に！ 本書は、NotionのデータベースとAPIについて解説する書籍です。 便利に使えるNotionですが、データベースを詳しく知ることで、より効率的に使ったり、自分好みの表示にしたりすることができます。 また、APIを使うことで、Notionの外部から、Notionのデータを使ったり、更新したりすることができます。 「Notionは使っているけれど、もっとデータをうまく活用したい」 「データの集計をしたり、複数のデータベースを連携させてみたい」 「Notionの外部からも、Notionのデータを操作・活用してみたい」 そんな方のために、Notionの基本から、データベースの活用方法、APIの利用方法などをまとめました。 まったくNotionを使ったことがない方でもつまづかないように、1章、2章ではNotionの基本的な使い方を紹介しています。 3章からはデータベースの説明に入ります。データベースとビューの関係、基本的なデータベース作成方法とプロパティの説明、フィルターやグループの使い方などについて解説します。4章ではさまざまなビュー活用方法を紹介。5章では、すこし踏み込んで、データの集計や、データベース間のリレーションの仕方などを解説します。 6章では、関数を使った計算方法を紹介します。四則演算はもちろん、条件の使い方、「テキスト」「数字」「日付」といったプロパティの種類ごとのさまざまな関数を紹介します。 7章から9章までは、APIの基本からAPIを活用したGoogleスプレッドシートへの連携について紹介します。 10章では、Pythonを使ってNotionのデータを操作していきます。基本的なデータの取得・新規作成・更新・削除の方法を解説します。 11章では、Node.jsと、Notion公式の「Notion SDK for JavaScript」を使って、Notionのデータを操作する方法を紹介します。Webページにデータを表示させながら、基本的なデータの取得・新規作成・更新・削除の方法を解説します。