講談社の検索結果
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-「いつまで俺にお預けを食らわせるつもりだ?」成己組の企業舎弟であり凄腕の事業家でもある高月は、中国マフィアの若き幹部・葉に恋をしていた。華やかな美貌の持ち主であり、冷酷な一面を持つ葉は、権力を争う家族関係ゆえに人に心を許さずに生きてきた。しかし、高月の熱烈な好意を知るうちに、少しずつ変化が現れつつあった。そんなとき、高月は葉が異母兄の祭徳王に狙われていると知り!?
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3.9可憐な「百合」から、妖美な「薔薇」へ。 変貌する少女。呪われた館の謎。 「理瀬」シリーズ最新長編! 英国へ留学中のリセ・ミズノは、友人のアリスから「ブラックローズハウス」と呼ばれる薔薇をかたどった館のパーティに招かれる。 そこには国家の経済や政治に大きな影響力を持つ貴族・レミントン一家が住んでいた。 美貌の長兄・アーサーや、闊達な次兄・デイヴらアリスの家族と交流を深めるリセ。 折しもその近くでは、首と胴体が切断された遺体が見つかり「祭壇殺人事件」と名付けられた謎めいた事件が起きていた。 このパーティで屋敷の主、オズワルドが一族に伝わる秘宝を披露するのでは、とまことしやかに招待客が囁く中、悲劇が訪れる。 屋敷の敷地内で、真っ二つに切られた人間の死体が見つかったのだ。さながら、あの凄惨な事件をなぞらえたかのごとく。
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2.0「きみは私には逆らえない」ベル・ローズは絵画の真贋を見抜く瞳を持ちながらも、忌まわしい事件をきっかけに絵筆を握れなくなっていた。ある夜、謎めいた美術館長ユアン・ギャレットに出会い強引に唇を奪われ、再び描くことを迫られる。尊大な態度のユアンに戸惑いながらも、逞しい腕に抱かれ、彼の右手を絡められると。キスを重ね合い、秘密だらけの関係が始まってゆく……。
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5.0孤独なオフィス・ガールの懐に、ふと飛び込んできた1通の手紙が巻き起こす、若い男女の運命を描く。藤澤氏特有の青春文学。
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3.7第171回芥川賞受賞作。 古くなった建外装修繕を専門とする新田テック建装に、内装リフォーム会社から転職して2年。会社の付き合いを極力避けてきた波多は同僚に誘われるまま六甲山登山に参加する。その後、社内登山グループは正式な登山部となり、波多も親睦を図る目的の気楽な活動をするようになっていたが、職人気質で変人扱いされ孤立しているベテラン社員妻鹿があえて登山路を外れる難易度の高い登山「バリ山行」をしていることを知ると……。 「山は遊びですよ。遊びで死んだら意味ないじゃないですか! 本物の危機は山じゃないですよ。街ですよ! 生活ですよ。妻鹿さんはそれから逃げてるだけじゃないですか!」(本文より抜粋) 会社も人生も山あり谷あり、バリの達人と危険な道行き。圧倒的生の実感を求め、山と人生を重ねて瞑走する純文山岳小説。
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4.0ここは現代日本。ただし悪の怪人が暗躍する社会。英雄に憧れる小学生・織井蓮悟はある日、謎の空間「ロッカールーム」でヒーローへの変身能力を与えられた。しかし、その力は強大で、悪人(単なるチンピラ)をちょっと懲らしめるつもりが殺害してしまう。人をたやすく殺められる力を得たことで、彼の周囲、そして彼自身に取り返しのつかない変化が生じていった。そして世界は悲劇に包まれる――。
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3.7トップレベルの私立大学に通う百瀬陽二の就職戦線は冴えなかった。名の知れた大企業への就職に囚われていた陽二は、再チェレンジする為に就職留年を決める。留年のあいだ派遣会社を通じて世界最大のネット通販会社《スロット》の物流センターでアルバイトをすることに。そこで見たのは、派遣労働の過酷な職場環境、さらに膨大な商品の運送業務に忙殺される大手総合物流企業の厳しい現場だった。 東京から各地方に向かう東北・東名・中央・常磐など主要高速道路で、ほぼ同時に宅配便を配送するトラックが走行中に荷台から出火し交通麻痺となる。格差社会への不満を抱えた集団「バルス」により犯行声明がマスコミに届き、次なる犯行予告が伝えられた。宅配会社は荷物の受け付けを中止、それに伴いネット通販会社の出荷も停止、あらゆる産業で事業が滞りはじめた。追い打ちをかけるように、バルスは予想を超えた要求をつきつけてきた!
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-ああ、なんて綺麗な瞳なんだろう。春樹は目をそらさずに顔を近づけてくる。……長い口づけのあいだ、俺はずっと目を開いて春樹を見ていた。抱きしめたいと思ったが、怖かった……。――北欧神話で、死者たちの楽園を意味する「ヴァルハラ」。不思議な偶然によって俺は春樹と再会し、そこから俺たちの物語ははじまった。耽美界の新星が贈る鮮烈なるデビュー作!!
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3.0※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。 ようこそ絵本の劇場へ。さあ開幕です。 バレエを観たことがありますか? それは美しく楽しい体験です。絵本を開くと、そこは劇場。ダンサーもオーケストラも準備が整って、いよいよ始まりますよ。 ※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。
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4.9謎のモンスター・ストレスマンから街を守るヒロイン達の名は、カクテルナイト! 秘密の戦乙女である彼女達の正体を知る者は誰もいない…ハズだったのに! 親友・天上空が、女の子かつカクテルナイトである事を知ってしまった一般男子・大地陸。初恋と友情を守るため、バレてることがバレないように悪戦苦闘する日々が始まる! 秘密保持失敗バレバレラブコメディ開幕!
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3.9モンテヴェルディからバッハまで 実り豊かな古楽の花園 名曲の数々、音楽の花園、実り豊かなバロックの世界。装飾的で即興性を重視、ドラマの原理が支配する宇宙。モンテヴェルディのオペラ、ヴィヴァルディのソナタ、クープランのクラヴサン曲、バッハのカンタータ。華やかな宮廷舞曲や多様な世俗器楽や厳かな宗教音楽。音楽ファンを虜(とりこ)にするバロック音楽とはどんなものか。その特徴と魅力をあまさず綴る古楽への本格的な案内書。 最近バロック音楽がひろく聞かれるようになりましたものの、まだ後期バロック音楽に偏している気味が強いようです。初期や中期バロックの作品、またフランスやイギリスの作品、さらに中世やルネサンス期の音楽も、もっともっと聞かれてよいはずです。ひろく、しかも実り豊かな古楽の花園に分け入り、未知の音楽の喜びを見いだされるために、この本が少しでもお役に立つことができれば、執筆者としてこれに過ぎる喜びはありません。――<本書「はじめに」より>
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3.8たかがお菓子というなかれ。甘さのかげに歴史あり。愛とロマン、政治に宗教、文化の結晶としての世界のスイーツ101の誕生秘話! すっかり日本でもおなじみとなったマカロン。原形は数あるお菓子の中でも大変古典的な部類に数えられます。 宗教の時代ともいわれる中世ヨーロッパ、その流れを引いた近世で政略結婚を含めた各国の交流が進んだ背景のもと、マカロンの旅も始まりました。まずイタリアのフィレンツェの名家メディチ家のカトリーヌ姫が嫁ぐ時に帯同した製菓職人の手によってフランスにもたらされました。それを機にフランス各地で作られるようになり、それぞれの地で銘菓として評価されていきます。17世紀~18世紀には各地の修道院でつくられるマカロンが有名となり、それを求めて時の皇太子ご夫妻が修道院を訪れたこともありました。――政略結婚によって他国へ伝わったマカロン、参拝記念として配られたレープクーヘン、名称をめぐって裁判にまで発展したザッハートルテ、また大航海時代、ポルトガルによってはるばる日本までやってきたカステーラ……。南蛮菓子からヨーロッパ・アメリカへ渡り、またアジアへ戻るお菓子にまつわる物語。ヨーロッパとアジアをつなぐトルコのロクムやちょっと切ない誕生経緯のハワイアン・バター餅など新たに9話を追加しました。製菓業界の第一人者がお届けする世界をめぐるお菓子101話。 (原本・吉田菊次郎『万国お菓子物語』、晶文社、1998年。文庫化にあたって新たに9話追加しました。) 本書で取り上げるお菓子 南蛮菓子 カステーラ ボーロ コンペイトウ ビスカウト 世界のお菓子 マカロン チョコレート シュトレン ザッハートルテ ポルボロン プディング スペキュラース 悪魔のお菓子と天使のお菓子 月餅 日本のお菓子 ショートケーキ 饅頭 お汁粉 どら焼き 外郎 ちんすうこう ほか
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5.0等々力リュウは、ケンカでは負け知らず。だが、余りにも多勢に無勢の状況に追い込まれ、身を隠すことに。逃げ込んだ稲荷の大木の穴に隠れようとするが、思いのほか深かった。慌てて這い上がったリュウだったが、外の様子がおかしい。落ちた時は昼だったのに、這い上がってみると夜になっていた。違和感を覚えながらも、取り敢えず家路に着くリュウ。だが、その途上で警察官が酔っ払いを射殺する現場を目撃してしまい……!?
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-・さまざまな方策(探索戦略)が、定量的かつ直感的に理解できる。・最適腕識別や連続腕バンディットなどの発展的な内容も解説。・モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。※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。
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4.0主役=川相昌弘と「偉大なるミスター」が演じた不条理劇、原、清原、元木、一茂らが繰り広げるスラップスティック。――ハミ出し野球記者が描き切る巨人軍10年の真実!! 誰も書かなかったベンチ裏の人生模様。 痛快!「ジャイアンツ劇場」。 長嶋茂雄「おい、川相。バントの世界記録な、あといくつだったっけ?」 原 辰徳「よく地団駄踏んでるんだよ、おれ」 元木大介「ああ、今年も、野球をやる身体になってきた」 村田真一「ジイ(川相)のユニフォーム、もう用意してあるんや。おれらと同じ80番台のユニフォーム」 川相勇太(長男)「どうして江藤なんか獲るんだよ!パパが守るところがなくなっちゃうじゃないか!」 川相昌弘「残ったのはおれと桑田だけや」
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5.0人嫌いの公爵様と出来過ぎるメイド――、ふたりきりのお屋敷生活が始まる!! 「新しくお屋敷で働かせて頂くことになりましたリリカと申します」 5歳で両親を亡くし、かつて王宮で使用人をしていた老婆・ヘレンに引き取れた天涯孤独の少女・リリカ――。以来、ひとりでも生きていけるようにと使用人の全てを仕込まれた。月日が経ち、17歳になったリリカは変人と悪名高いルクレール公爵ウィルジアの屋敷に住み込みで働くことになる。そこは使用人が半年も持たずに辞めてしまうブラックな職場。ただリリカの万能すぎる能力を発揮するにはピッタリな場所なようで…。 「こんなの初めてだ。書物の続きみたいに気になって、近づいてみたいと思った人は」 誰もが応援したくなるファースト・ラブストーリーを超美麗作画でコミカライズ!!
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4.6五歳になる年、リリカの両親が死んだ。 ただただ泣くことしかできなかった少女のリリカだったが、そんなリリカの手を取ったのはかつて王宮で使用人をしていた一人の老婆だった。 一人でも生きていけるようにと老婆はリリカに使用人としての仕事のやり方を叩き込み、そうして立派に育ったリリカは17歳のある日、ルクレール公爵・ウィルジアの屋敷に住み込みの使用人として働くことになる。 変人と名高いウィルジアの屋敷は荒れ放題だが、リリカは嬉々として仕事に励んだ。 するとリリカがあまりに優秀であるという噂がたちまち王国中に広まっていき…!? なんでもこなせる万能メイドのリリカと隠れイケメン公爵ウィルジアの楽しい日々が今幕を開ける! ※電子書籍には特典として佐倉涼先生書き下ろしSSが収録されています。
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-人嫌いの公爵様と出来過ぎるメイド――、ふたりきりのお屋敷生活が始まる!! 「新しくお屋敷で働かせて頂くことになりましたリリカと申します」 5歳で両親を亡くし、かつて王宮で使用人をしていた老婆・ヘレンに引き取れた天涯孤独の少女・リリカ――。以来、ひとりでも生きていけるようにと使用人の全てを仕込まれた。月日が経ち、17歳になったリリカは変人と悪名高いルクレール公爵ウィルジアの屋敷に住み込みで働くことになる。そこは使用人が半年も持たずに辞めてしまうブラックな職場。ただリリカの万能すぎる能力を発揮するにはピッタリな場所なようで…。 「こんなの初めてだ。書物の続きみたいに気になって、近づいてみたいと思った人は」 誰もが応援したくなるファースト・ラブストーリーを超美麗作画でコミカライズ!!
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-東ヨーロッパにあるカルパチア山脈。そのうちの一つ、ガルシュ山。その山頂に「ドラキュラ城」は無気味に聳えていた。しかし、寄る年波と相次ぐ"正常"人種との闘争に疲れたドラキュラ伯爵は、一族の滅亡を恐れていた。その為、伯爵は自分の娘や息子達による"新しい血族"拡張作戦を開始する事にした。そして、子供達は世界各地に旅立ち、娘の一人・パイラは日本に降り立った。果たして、伯爵の思惑通りに事は運ぶのか……!?
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-ディズニークラシック映画、不朽の名作『バンビ』が読みきかせにぴったりの丈夫な絵本になって登場!!森の王さまの子供として生まれたこじかのバンビ。甘えんぼうでシャイなバンビでしたが、こうさぎのとんすけやメスのこじか・ファリーンらと共に、すくすく成長していました。しかしある日、大好きなお母さんが人間に殺されてしまって・・・? 美しい森の世界とバンビのたくましい成長を描いた、感動ストーリーです。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
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3.0オーストラリアの深い山の中で、一匹の生命が誕生した。バンビと名付けられたその子鹿は、森の動物たちとともにすくすくと成長を遂げる。ある夜、森の中でパンビは一頭の立派な角をもつ牡鹿と出会う。森深くまで追っていくうちにおそろしい狼たちに囲まれてしまうのだが……。手塚治虫がディズニーの名作アニメーションをもとに描き降ろした幻の作品! <手塚治虫漫画全集収録巻数>未収録 <初出掲載>『バンビ』※漫画 1952年11月10日 鶴書房/『バンビ』※絵物語 1951年8月号 漫画少年掲載/『ウォルト・ディズニー物語』1951年11月号 漫画少年掲載 ※本書の底本である『復刻版 手塚治虫のディズニー漫画 バンビ ピノキオ』(講談社)は、「ピノキオ」「バンビ」「手塚治虫とウォルト・ディズニー」の3分冊からなっています。本書はその中の「バンビ」「手塚治虫とウォルト・ディズニー」を再構成して収録しました。
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3.0※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。 パリで話題のダイエット法を日本で初めて本格的に紹介する書籍が発売。『バーオソル』とは、フランス語で「床の上のバレエ」を意味するバレエの基本体操のこと。パリでは初心者の若い女性から中高年の方まで広く人気を集めています。その人気の秘密は、自分の体重を利用したカンタンな無理のない動きで、身体の外側ではなく内側にある深層筋を鍛え、バレエダンサーのような女性らしいしなやかラインと憧れの「やせやすい体質」を手に入れられること。なにより、この著者自身がフランスをはじめとするヨーローッパを中心に現役で活躍中の、まるで女性のように(?)美しいバレエダンサー! 舞台をともにする美のカリスマIKKOさんも関心を寄せています。実際に日本でもレッスンを教える教室が増え始めているため、この夏に向けて注目を集めるダイエット法になるでしょう! またバレエで鍛えた著者の肉体美を掲載したカラーグラビアは必見! ※電子版では紙版と内容が一部異なる場合や、掲載されないページがあります。 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
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-一番仲良しの男友達……だったはずなのに、突然キスされちゃって!? 「君の一番になる」渡辺あゆ/卒業したら彼は行ってしまう。ふたりでいたい、このままずっと……! 「サクラの涙」すえのぶけいこ/見つめてほしい――! 一途な想いが女のコを変えてゆく! 「Special!」池田ユキオ/ぎこちないまま別れた彼との再会に、アキの心は揺れ動いて……。「夏恋前線」つぐみ/深く切ない想いは、時を超えても受け継がれていた……奇跡の恋の物語。「ユメミル チカラ」春井悠七/大事な思いが詰まった5編!
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-脱バージンのために、マジメな駿に近づいた茜だけど、ココロもカラダも感じちゃって……!! 「やらせてプリーズ!」相川ヒロ/願いごとは、たったひとつ。彼といつまでも一緒にいられますように……。「七月七日」池田ユキオ/憧れの彼はH小説家志望!? うっかりモデル志願しちゃった奈緒は!? 「Romance指定」彩藤あや/2番目でもいい、そばにいられるなら――。ずっとそう思っていたけど!! 「幸せな関係」水島由貴/ほか、いつまでも心に残る彼との宝物、計6編収録!※諸般の事情により、「幸せな関係」は刊行物より削除しております。ご了承ください。
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-《Pythonで数値計算の基本をより実践的に!》 □NumPy、SciPyを動かしながら、数値計算の基本を学ぶフルカラーテキスト! □浮動小数点演算の基礎から偏微分方程式の数値解法までを一冊に凝縮! □Pythonスクリプトはサポートページにて無料公開! 【サポートページ】 https://github.com/tkouya/inapy 【目次】 第1章 数値計算と数学ソフトウェア 第2章 数の体系,コンピュータ,浮動小数点数 第3章 Pythonことはじめ 第4章 丸め誤差の評価方法と多倍長精度浮動小数点計算 第5章 初等関数の計算 第6章 基本線形計算 第7章 連立一次方程式の解法1 ―直接法 第8章 連立一次方程式の解法2 ―疎行列と反復法 第9章 行列の固有値・固有ベクトル計算 第10章 非線形方程式の解法 第11章 補間と最小二乗法 第12章 関数の微分と積分 第13章 常微分方程式の数値解法 第14章 偏微分方程式の数値解法
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-★さあ、基本を徹底的に体感しよう!★ 著者が独自開発したシミュレータを使って、コンピュータネットワークの挙動をPythonで学ぼう! スイッチング、ルーティング、TCPのハンドシェイク、輻輳制御、TLSハンドシェイクが、この一冊でわかる! 本書の特徴は大きく3つあります。 1. Pythonで動かしながら学べる OSI参照モデルやTCP/IPといった基盤技術を、単なる文章の解説ではなく、提示されたサンプルをベースに自らコーディングしながら学びます。ノードやリンク、パケットなどのクラスを自分で拡張するうちに、プロトコルの仕組みや挙動を体感できます。 2. シンプルなシミュレータだから、理解しやすい 既存の高機能シミュレータは便利な反面、設定の複雑さやライセンス費用が初学者には障壁でした。そこで、機能を絞り、極力シンプルな設計とすることで、初学者にも理解しやすいシミュレータを開発しました。ノード、リンク、パケットという3つのクラスを軸に、スイッチング、ルーティング、TCPのハンドシェイク、輻輳制御、さらにはTLSハンドシェイクまで段階的に追加していきます。 3. 学習環境の整備が簡単 Google Colabを利用するので、ブラウザさえあればOSの違いを意識せずに学習を始められます。もちろん、複数台の物理デバイスや複雑なネットワーク設定も必要ありません。 【サポートサイト】 https://www.conecolab.com 【主な内容】 0章 ネットワークの基礎知識 1章 コンピュータネットワークの基本要素 2章 ネットワークと時間 3章 スイッチとMACアドレス 4章 MACアドレス学習とループ回避 5章 IPパケットとフラグメント 6章 ルーティングプロトコル 7章 レイヤとカプセル化 8章 アドレスの問い合わせ 9章 IPアドレスの配布と変換 10章 コネクションと信頼性 11章 確認応答と再送制御 12章 輻輳とウィンドウ制御 13章 待ち行列と通信品質 14章 アプリケーションとデータ転送 15章 暗号化と鍵交換
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-※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
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-★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
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4.0★新・業界標準はこの一冊から! MCPの概要からアーキテクチャ、Pythonによる実装まで★ 本書では、MCP(Model Context Protocol)の基本概念の説明から、既存のMCPのサーバーの基本的な利用方法、そして、PythonによるMCPサーバー/ホストの開発までを網羅的に扱います。MCPの基本構造、アーキテクチャについても、どこよりも詳しく、わかりやすく解説。また、AIコーディングによるMCPサーバー/ホストの具体的な開発例や、AIコーディングに役立つシステムプロンプトなども紹介しています。 【おもな内容】 第1章 MCPとは何か? 1.1 MCPの概要 1.2 AIエージェントの発展とMCP登場の背景 第2章 MCPサーバーを使ってみる 2.1 環境構築 2.2 MCPサーバーを使う 2.3 MCPサーバーの探し方 2.4 MCPサーバー使用時の注意点 第3章 MCPのアーキテクチャ 3.1 MCPの基本構造 3.2 JSON-RPC 2.0とは 3.3 MCPセッションとライフサイクル 3.4 トランスポート層の概要 第4章 MCPサーバー開発 4.1 MCPサーバー開発時の留意点 4.2 MCPサーバーが公開する主な機能(MCPメソッド) 4.3 Python SDKの概要と使い方 4.4 MCPサーバーのエラー処理とロギング 4.5 実践:シンプルなMCPサーバーを作ってみる 第5章 MCPホスト開発 5.1 MCPホストの役割と設計 5.2 MCPホストとサーバーの連携のためのセッション実装 5.3 MCPホストとLLMの連携の実装 5.4 MCPホストのエラー処理とロギング 5.5 実践:シンプルなMCPホストを作ってみる 第6章 LLMを使ってMCPサーバー/ホストを開発する 6.1 AIコーディングの基礎 6.2 LLMによるMCPサーバーの開発 6.3 LLMによるMCPホストの開発
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-★★オープンなデータは“使ってこそ”価値がある★★ Pythonではじめる、社会を読み解くデータ分析の世界へ! 研究者・ジャーナリスト・ビジネスパーソン・公務員など、 データを活かしたいすべての人に贈るオープンデータ分析入門書の決定版! 政府統計(e-Stat)、有価証券報告書(EDINET)、米国の経済データ(FRBのFRED)、法人データ(gBizINFO)、etc...。 国内外の公的機関が提供するさまざまなデータを用い、データの取得・ハンドリング・可視化・分析の一連のプロセスを、Pythonで実践的に学びます。 「どこにデータがあるの?」 「どうやって取り出すの?」 「どう加工して、何が読み取れるの?」 そんな疑問を、豊富なコード例と実践事例からていねいに解説します。 【本書の特徴】 ・Python初学者でも安心! >データ分析の基礎(Pythonの基本操作・pandas・統計・可視化[Plotly])を詳細に解説 ・実データを用いた実践方式の分析! >e-StatやFRBのFREDなどのさまざまなAPI活用方法を具体的に紹介 ・社会・経済を読み解く力がつく! >人口、家計、金融、企業データなど、多様な統計を活用 ・すぐに実践できる! >ソースコードをすべて公開しているので、分析をそのまま再現 【実践事例も充実】 ・gBizINFOの法人データを使い、スタートアップ企業の立地を地図上で可視化 ・e-Statを活用し、ふるさと納税による地方自治体の税収の影響をパネルデータ分析 【目次】 第1章 序論 第I部 Pythonデータ分析の基礎 第2章 データハンドリングとpandas 第3章 統計の基礎 第4章 データの可視化とPlotly 第5章 オープンデータとデータ取得 第II部 オープンデータ分析の基礎 第6章 オープンデータ・経済統計・公的統計 第7章 人口データの取得・可視化・分析 第8章 家計・生活・労働データの取得・可視化・分析 第9章 金融・市場データの取得・可視化・分析 第10章 国際統計・長期経済統計データの取得・可視化・分析 第11章 法人・産業データの取得・可視化・分析 第III部 オープンデータ分析の実践 第12章 gBizINFOの法人データを用いたスタートアップ企業の分析 第13章 e-Statを用いたふるさと納税のパネルデータ分析
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4.0★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
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3.5現代社会を支える根幹技術をPythonで! Pythonプログラミングのスキルアップにも最適! 名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書! ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開( https://github.com/tsjshg/pyalgdata)。 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之(著)竹村彰通(編) 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾(著)下平英寿(編) 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
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4.0★ 実験を効率化する強い味方 ★ もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる! ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう! 《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》 ■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。 ■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく! ■ 入門書であり、実践書。フルカラー! 【目次】 第1章 データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理 ・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス ・分子設計 ・材料設計 ・なぜベイズ最適化が必要か ・プロセス設計 ・プロセス管理 ・データ解析・人工知能(モデル)の本質 第2章 実験計画法 ・なぜ実験計画法か ・実験計画法とは ・適応的実験計画法 ・必要となる手法・技術 第3章 データ解析や回帰分析の手法 ・データセットの表現 ・ヒストグラム・散布図の確認 ・統計量の確認 ・特徴量の標準化 ・最小二乗法による線形重回帰分析 ・回帰モデルの推定性能の評価 ・非線形重回帰分析 ・決定木 ・ランダムフォレスト ・サポートベクター回帰 ・ガウス過程回帰 第4章 モデルの適用範囲 ・モデルの適用範囲とは ・データ密度 ・アンサンブル学習 第5章 実験計画法・適応的実験計画法の実践 ・実験候補の生成 ・実験候補の選択 ・次の実験候補の選択 ・ベイズ最適化 ・化学構造を扱うときはどうするか 第6章 応用事例 ・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践 ・分子設計 ・材料設計 ・プロセス設計 第7章 さらなる深みを目指すために ・Gaussian Mixture Regression(GMR) ・GMR-Based Optimization(GMRBO)(GMRに基づく適応的実験計画法) ・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証 第8章 数学の基礎・Anaconda・Spyder ・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解 ・最尤推定法・正規分布 ・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理 ・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方
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-※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。
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-★★まさに、化学者のための機械学習入門!★★ 実践的なスペクトル解析を身につけて、ケモメトリクスと機械学習を自分の武器にしよう! 初学者でも安心して学べるように ・Pythonの使い方 ・スペクトル解析で知っておくべき統計と線形代数の基礎 ・ケモメトリクスと機械学習の基本的な考え方 ・サンプルデータを用いたケモメトリクスと機械学習の実践 ・イメージングデータへの適用 を順序立てて、ていねいに解説。 プログラムを自作するときに役立つChatGPTのプロンプト例も紹介。 ◆サポートページにソースコードを公開しているので、実践的なスキルがすぐに身につく! ◆書籍中のすべてのプログラムについて、著者自らの解説動画を「購入者限定」で無料公開! 【目次】 1章 スペクトル解析の基礎知識 2章 Pythonプログラミングの導入と基礎 3章 Pythonで理解する基礎統計 4章 Pythonで理解する線形代数 5章 ChatGPTの効果的な使い方 6章 ケモメトリクスの基礎知識 7章 ケモメトリクスの基礎知識:応用編 8章 スペクトルデータの前処理 9章 機械学習の基礎知識 10章 スペクトル操作の実践 11章 ケモメトリクスと機械学習の実践 12章 ハイパースペクトルイメージング解析
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-もし手塚治虫が存命で漫画を描き続けていたら、どんな漫画を描くのだろうか?そんな疑問に答えるべく、手塚プロダクションとキオクシア(旧・東芝メモリ)が「TEZUKA2020」というプロジェクトを立ち上げました。AI(人工知能)技術を駆使して手塚治虫の新作漫画を生み出すプロジェクトです。漫画にはストーリーと絵の2つの要素があります。「TEZUKA2020」では、莫大な量の手塚作品のストーリーとキャラクターを抽出してAIに読み込ませて、試行錯誤を繰り返しながら、世界初のAIが制作にかかわった漫画を創り上げました。本書では、その詳しい制作過程を紹介するとともに、できあがった作品「ぱいどん」を掲載します。他に手塚治虫がおよそ40年前に描いたAI関連作品「サスピション」の「ハエたたき」も収録。
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-シリーズ第一作「パイレーツ・オブ・カリビアン 呪われた海賊たち」の前日譚。何者かによって、呪いをかけられてしまったジャック・スパロウ・彼は、その呪いを解く秘薬シャドウ・ゴールドを求めて、七つの海をめぐる冒険の旅へ出る。待ち受ける恐るべき敵、シャドウ・ロードとは!?
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-映画「パイレーツ・オブ・カリビアン 最後の海賊」を、物語のカギを握るカリーナの視点から描いたジュニア小説。あの日記はどんなものだったのか? カリーナはなぜ天文学に詳しいのか? カリーナとヘンリーの心が通じ合う理由は?映画を観ただけではわからないことが書かれているから、映画が100倍楽しめる!孤児院育ちのカリーナに父が残してくれたガリレオの日記。その日記には謎が隠され…!?
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