酒コミックの決定版『BARレモン・ハート』連載開始40周年記念のベスト版。同時発売の『「BARレモン・ハート 意外に知らない酒の基本知識』の内容に沿って、ウイスキー、ブランデー、スピリッツ、本格焼酎、日本酒、ビール、ワインを扱ったエピソードを収録。

演出家として成功し、子どもの誕生を間近にする夏川レイジは、不慮の事故により、失っていた20年前の記憶を取り戻す。当時天才子役としてもてはやされていたレイジの現実は、ただの孤独な少年だった。同級生にいじめられ、母親とも心が通わなかったが、渋谷の宮下公園で出会った心優しきホームレスとドラッグクイーンと奇妙な友情を築くうちに、冷め切った心は溶け始める。しかし、本物の感情を知るうちに、機械のように精密だった彼の演技は鈍り始め……。 愛と家族の本質に迫る、一人の少年の成長物語。

突如として火のみならずほとんどの発電が無用の長物となってしまった世界。 最後の楽園「トップゾーン」を独占しようとする勢力に母親を殺された"ライ"は復讐を誓った。 10年後、大人になりマフィアから人々を助ける民兵隊員となったライは"火の使者"と共にトップゾーンを目指す。彼の進む道に待つものとは…？壮大な冒険が今始まる！

現在のマーケットはボラティリティが高く、デイトレーダーにとってパーフェクトな環境といえる。ちゃぶついたマーケットが何百という機会を毎日提供してくれる。さらに、高性能のコンピューターが開発され、今ではフロアトレーダーだけでなく、だれもがデイトレードを行うことができる。 それでも、デイトレーダーとして成功するには、正しい標的を見極め、慎重に狙いを定め、適切なタイミングに行動を起こすスキルと規律が必要である。トレーダーとして30年間経験を積んできたジェーク・バーンスタインは本書のなかで、読者を成功に導く戦略、心理的ヒント、その他多数の手法を紹介している。本書は入門書ではなく（初心者は、前著『バーンスタインのデイトレード入門』から読むことをお勧めする）、マーケットやトレードの基本についてある程度理解し、プロフェッショナルトレーダーか、あるいはトレーダーとして独立を目指す方々を対象としている。次のレベルに進む方法、マーケットを理解する方法、そしてデイトレーダーの心理について詳しく説明している。本書を読めば、トレーダーとして成功するための機能的で心理的なツールを開発するのに大いに役立つだろう。 本書では、デイトレーディングの「アート（芸術）」面を紹介している。深く考えずに1つのシステムだけに従うのではなく、各自のトレーディングスタイルにベストフィットさせるために5、6種類のシステムを組み合わせ、自分なりのトレーディングシステムを作り上げる方法を説明している。前著発表後のマーケットの変動を考慮し、本書は以下のように構成されている。 デイトレード手法についての概要――1つの章で1つの手法（30分ブレイクアウト、サヤ取りなど）について説明 読者がマーケットのトレンドを正しく予測できるように、数学的な分析と公式を記載 「外科的な」タイミングでマーケットに参入したり撤退できるように、大引けと寄り付きの戦略を紹介 読者が規律と根気を身につけるのに役立つルール――デイトレーダーとして成功するのに必要な行動ツール 成功を目指すデイトレーダーのルール――勝利を収めるためのガイドライン 損失リスクの管理方法 現在、S&P500先物、Tボンド、通貨など、さまざまなマーケットにデイトレーディングの機会がある。しかし、このチャンスをつかむのは、スキルを身につけ、優れたシステムを持ち、実践を積んだトレーダーだけなのだ。このハイリスク・ハイリターンのゲームにだれでも勝てるわけではない。損失はすぐに膨れ上がってしまう。本書は、デイトレーダーとその志望者の両方に対して、さまざまなリスクの対処方法を解説している。マーケットをどのように理解するか、その理解に基づいて効果的なツールをどのように開発するか、精度の高いそのツールをどのように使用するか、ということを教えてくれる。

デイトレーディングを完全にマスターしたいと思うならば、達人のもとに行くとよい。その達人とは、本書の著者、ジェイク・バーンスタインのことである。テンポの速いデイトレーディングの世界について、実践で役立つ案内をしてくれる。初心者でもベテランでも、一読の価値があるこの本を読めば、新たな境地が見えてくるだろう。行動が速く、損益も大きく、ボラティリティが高い――そんな90年代、投資資金はますます増大した。バーンスタインは、デイトレーディング特有のさまざまなトレーディングシステム、分析手法、タイミング指標を分類している。これらをうまく組み合わせれば、読者もリスクを最小限にして、利益を最大限にすることができるだろう。100を超える図表とチャートを使用し、明快で簡潔に分かりやすく説明している。そのため、バーンスタインの提案と洞察には非常に説得力がある。この高名なトレーダーは、「投資家から投資家へ」のメッセージとして読者に語りかけている。本書の内容とは、 ●デイトレーディングを始める方法 ●移動平均、ストキャスティックス、ギャップなど、重要なデイトレーディングのツールの分析方法 ●ワイルダーのRSI、日中のモメンタムなど、読者にプラスとなる効果的な指標の使用方法 ●デイトレーディングのパフォーマンスを向上させるための典型的なチャートの使用方法 ●S&P、Tボンド、通貨など、アクティブなマーケットにおけるデイトレーディング特有のオシレーターの適用方法 ●大きな値動きをとらえるための季節性や決定的瞬間（CTOD）指標の使用方法 さらに読者は、デイトレーダーとして成功するのに必要な資質が自分にあるのかどうか、ということを判断できる。そして資質がない場合は、それをどのように身につけるかということも詳しく書かれている。一言でいうと、海千山千のデイトレーダーになりたいとか、デイトレーダーとして少しでも多くの利益を上げたいとか、これからデイトレーダーとしての人生を切り開きたいと思っている方は、この本をおいてほかに役立つ本はないだろう。 「私は、先物トレーダーや株式トレーダーとして25年間の経験を積んできた。私がそこで得た知識を皆さんも身につけたいと考えるなら、本書を読むことをお勧めする。本書は、皆さんを教育し、指導し、支援し、物事を解説し、成功への道を照らすだろう」――ジェイク・バーンスタイン

ダンスが今より当たり前に、そして特別になった時代。日夜ダンスバトルが繰り広げられる“ダンス指定都市”で、少年たちの熱い戦いが幕を開ける――。【少年×ダンス×プライド】をテーマに、等身大の12歳を描くメディアミックスプロジェクト、コミカライズ始動！（41P）(この作品はウェブ・マガジン：少年ハナトユメ　8号に収録されています。重複購入にご注意ください。)

文春文庫×エブリスタ 第１回バディ小説大賞受賞作が電子書籍化！ 文春文庫が小説投稿サイト「エブリスタ」とコラボして開催した「バディ小説大賞」。 「お仕事」をテーマとした第一回にはたくさんの応募が寄せられ、「BURNT OUT ROOM」が栄えある大賞を受賞した。 その受賞作が電子書籍として登場する。 【あらすじ】 40万人の人口を誇る東京都夕暮市。 棉苗上亮（わたなえじょうすけ）は夕暮消防署ではたらく現場ひとすじの消防士だ。 上亮は人知れず悩んでいた。一昨日、ジャワ・ハイツ203号室で起きた火事。 その現場で、要救助者を救うことができなかったことを――。 上亮はその火災現場を調査する警察に呼び出され、再びジャワ・ハイツを訪れる。 そこで上亮を待っていたのは、個性豊かな警察官の面々。 中でも群を抜いて奇抜なのは、ＶＲのヘッドギアをつけて捜査する男。 「火事場の奇人（シャーロック）」の異名をとる天才刑事・穂村彗星だった。 事故として片付けられていた火災現場を不審がる彗星は言う。 「僕たちの仕事は実にシンプルだ」 「この焦げ付いた空間から、真実という名のダイヤモンドを拾い上げること」 熱血消防士×変人警察官!? 性格も考え方も正反対のふたりは、「真実という名のダイヤモンド」を見つけ出すことができるのか？ 「作品としての個性があって、他作品からひとつ抜けていました。」 「ミステリーとしての構成も達者」 と選考委員から絶賛された、新世代のバディ小説の誕生。

※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。 いちごソースたっぷりのパンケーキから、ほくほく大学いもまで、おやつもケンタロウさんの手になれば、作りながら鼻歌も出る楽しいものに。ボリュームいっぱい、簡単だけど、どこかおしゃれ。

この電子書籍ファイルは青空文庫のデータをもとに制作しております。

この電子書籍ファイルは青空文庫のデータをもとに制作しております。

「障害者だからといって臆する事無く胸を張って前を向いて歩きなさい」バリアフリー審議会で自分も障害者のためにお役に立てるかもしれないと嬉しかった。平成17年4月秋田県湯沢市に障害者のための複合施設「ぱあとなあ」が開所され、その一員となって集った仲間と職員や利用者と出会い、行事や出来事を通して障害を乗り越えて自立して行こうと頑張る姿をありのままつづったエッセイ。

中学生の頃、πのパイとはおっぱいのことでは…！？そう思い始めた沢木は、πとおっぱいの関係性を研究し始め、完璧なおっぱい探しを開始する。やがて高校生になった彼は、それまである事情で不登校となっていて、久々に学校にやってきたクラスメート・田村じゅんと初めて出会う。沢木は、ご立派なおっぱいを持つ田村を見て、彼女こそ探し求めるπの持ち主ではないかと思い、彼女に接近しようとするのだが…

【本作品は同人誌となります】 ひょんなことから豊胸手術を受けて巨乳になってしまった男の子のお話です。 ■総ページ数：19ページ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 【おことわり】 本電子書籍は、同名出版物の印刷用データをもとに制作しているため、ビューアで見開き表示にした際に、紙版のノドにあたる箇所に線が表示されることがございます。あらかじめご了承ください。 カラフルでポップな色彩、レトロな世界観と魅力的なキャラクターたち。それーゆ、待望の初作品集＆メイキング！ 90年代のアメコミやカートゥーンを思わせるポップでレトロな作風が話題を集め、企業とのコラボレートを多数おこなっている注目のイラストレーター、それーゆ。 活動初期から現在に至るまでの変遷を辿る厳選された作品とともに、描き下ろしを収録した贅沢な作品集です。どのように作品が作り上げられていくのか、舞台裏がわかるメイキング紹介も見どころです。さらに、作品の素といえるラフスケッチ集、創作の秘密に迫るインタビュー記事も収録。200ページ近くにも及ぶボリュームの中に、作家の魅力を余すところなく詰め込みました。 B5ワイドサイズの大きな判型と、最先端の高精細印刷（ブリリアントパレット）で作品本来の魅力を隅々まで堪能いただける仕様となっています。 ■著者紹介 それーゆ イラストレーター。1999年3月17日生まれ。 90年代のアメリカのティーン雑誌やカートゥーンに影響を受けた作風が特徴。SNS上を中心に、オリジナルイラストやファンアートを発信している。2022年には、伊勢丹新宿店とサンリオキャラクターズとのブランドコラボイベント「FANCY SANRIO CHARACTERS」に参加。 Twitter　@ywyw_MNTL ■デザイン、本づくりのこだわりポイント 「実在するアメコミの本を撮影した」かのようなカバーイラスト＆デザインが目印です！裏表紙には、描き下ろしのイラストがあしらわれた様々な「パッケージ風」のデザインが散りばめられていて、紙の質感と加工で「実在のプロダクトの写真を載せている」風合いを演出しています。 モノクロのスケッチパートは16pの描き下ろしです。色の違う特殊な紙に印刷されており、モノクロで執筆&印刷していることから、著者の得意とする線画表現を十分に堪能できるページとなっております。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

総会屋の大物と暴力団組長、不動産会社社長の三人が雀荘で惨殺された。そこで、警視庁の要請を受け、インターポール（国際刑事警察機構）の係官が来日した。事件現場に残っていた黒い麻雀牌がきっかけで、世界中に指名手配されている殺し屋「危険墨斎（ションパイボクサイ）」という名の男が浮上する……。

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。

おいしいおっぱいをたくさん作る天使、ぱいくんとぱいちゃんは、ひーちゃんの仲良しのお友達。いつもニコニコ見守っています。でも、ずっと一緒にいられるのか、ひーちゃんは大きくなるにつれて、気になってきます…。旅立ちの時は、どのように訪れるのでしょうか。実話をもとに、卒乳までの日々を描いたファンタジー絵本。

「世の中の女性達へ。あなたのたすき掛けが、男達の明日へのたすきになるんです」　吉高由里子(女優)　「虚像と実像。純真と煩悩。ここに新しい『ツイン・ピークス』をみた」　新房昭之(『魔法少女まどか☆マギカ』総監督)　女性がたすき掛けをしている。ただそれだけによって生まれる美麗で魅惑のフォルム。特別な露出が一切無い、無垢で無防備な組み合わせによる様式美。質量、角度、倍率……。“パイスラッシュ(π/)”を構成する様々な要素を分析・考察して、数式を解くようにその様式を説く。“パイスラッシュ(π/)”の生みの親・ひなき氏公認、写真家・青山裕企(『スクールガール・コンプレックス』)自らが従来のフェティシズム写真集に一石を投じる、「至高のパイスラッシュ(π/)とは何か」を追究する『分析型』写真集がここに。“パイスラッシュ(π/)”それはタスキ掛けにより強調されている胸であり、フェティシズムの極意。

性欲が鬼の青年が街に繰り出しクリーチャーと交わる そんな彼を心配し付きまとう後輩少年のお話だ！ フルカラー描き下ろし読み切り漫画٩( ᐛ )و✳︎✴︎ 21ページ

「ひとりでほっこりくつろぎごはん」の人気連載が一冊に！ 優しいセンパイから教わったお店で、天然デパガの千波ちゃんがセンパイ以上に贅沢なグルメを食べまくる！ ドキドキワクワクが止まらないごちそう系グルメ漫画！ ☆フカヒレの姿煮込み☆火鍋☆秋鮭のムニエル☆生春巻き＆フォー（ベトナム料理）☆おまかせ鮨☆天ぷら☆メロンパン☆エビチリ☆ボロネーゼ☆うなぎ

マンデルブロ集合は静止画・動画ともに世界の誰かが今日もweb上で人気のフラクタルです。その動画の中でも圧倒的に多いのが、1点をズームしていくものです。本書はPythonを使ってこれを描く方法を解説しています。 マンデルブロ集合の定義はそれほど難しくないので、プログラムで数式をグラフ化したり、図形を描画した経験がある人ならすぐにズーム動画をつくれると思うかもしれません。そう思って、軽い気持ちで手を出したら大火傷。いくつもの壁にぶち当たり、手を出してから動画をつくれるようになるまで1ヶ月かかりました。どんな壁にぶつかり、どう解決してきたのか。本書ではそういったことも含めてつくり方を紹介していきます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 さまざまな意思決定の数理や現象をPythonで体験して学ぼう！ 　本書は，数理的に扱える意思決定の基礎を，Pythonを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです． 　アンカリング効果の評価法，ベイズ推定に基づいた信憑性の変化，エージェントや強化学習を適用した意思決定，不完備情報ゲーム，集団の意思決定などを解説しています． 　本書では，意思決定のモデルの立て方，意思の測定分析などの説明に重点を置き，計算やシミュレーションの詳細な説明よりはPythonによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります．また，すべてのプログラムはJupyter Notebook形式で配布し，読者の手もとで実行ができるようにしています． 第1章　はじめに 第2章　戦略の微分方程式モデル 第3章　基礎的な意思決定の数理的扱い 第4章　ゲーム理論の基礎 第5章　意思決定のための OR の基礎 第6章　組合せ最適化による意思決定 第7章　マルチエージェントベースモデリングによる意思決定 第8章　強化学習による意思決定 第9章　不確定性を含むゲームでの意思決定 第10章　集団の意思決定 第11章　意思決定とメカニズム・デザインの視点 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。 【本書の概要】 Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。 最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたPython初心者の方に向けて、 簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。 【対象読者】 Pythonのついて、何も知らない超初心者 【1年生シリーズ・3つのポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易で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。 【本書のポイント】 ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に 基本的なプログラムから、面白い人工知能アプリの作成まで 体験して、プログラミングのしくみを学ぶことができます。 【著者】 森巧尚（もり・よしなお） iPhoneアプリや、HTML5ゲーム制作、執筆活動などを行っている。 近著に『アルゴリズムの図鑑』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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 おかげさまで8万部突破！ 読者の声に応えて 第2版の登場 【本書の概要】 Web開発やデータ分析などの分野で、ユーザー数が増えてきているPython。 最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたPython初心者の方に向けて、 ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に 基本的なプログラムの作成から、面白い人工知能アプリの作成までを体験。 対話形式でプログラミングのしくみを学ぶことができます。 【対象読者】 Pythonについて何も知らないプログラミング超初心者 【本書のポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易なサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。 ・2022年時点の最新の環境（Windows 11、Python 3.10など）に対応しています。 ・エラーでつまづいた場合の対応方法を巻末に掲載しています。 【目次】 第1章　Pythonで何ができるの？ 第2章　Pythonを触ってみよう 第3章　プログラムの基本を知ろう 第4章　アプリを作ってみよう 第5章　人工知能くんと遊んでみよう 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） 『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、 関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。 近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』 『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』『Python自動化簡単レシピ』（いずれも翔泳社）、 『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』（いずれもマイナビ出版）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

本書は、Python in Excel(パイソン・イン・エクセル)を用いて、データの分析を行う方法を入門者向けに解説しています。 Python in Excelは、ExcelでPythonを実行する機能です。セルに直接Pythonのソースコードを入力することで、Pythonがクラウドで実行され、データの分析や整理、グラフの作成を行うことができます。 なお、本書ではPython自体についての解説も行っています。そのため、Pythonをまったく学習していない方も、本書を通じて、Pythonを学びつつPython in Excelの魅力を実感することができます。 本書は、Python in ExcelやJupyterLiteの利用方法を記載しており、これらの環境を使う際には複雑な設定やインストールが不要なため、Pythonをすぐに使うことができます。

※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。 Pythonの汎用性とExcelの操作性。 組み合わせれば、みんなで使える実用ツールに！ デジタル化（デジタルトランスフォーメーション＝DX）による業務効率化や生産性向上が強く求められている昨今、小学校でプログラミング教育が必修化されたこともあって、「これからの時代を生きるには大人も子どももプログラミングを学ぶことが重要」という意識が広がってきています。 特にビジネスパーソンにとっては毎日の仕事に直接的に役立つ大きな利点があります。プログラムを書くことができれば、面倒な業務をコンピューターという労働力に任せて自動化し、もっと優先度が高く重要な仕事をするための時間を生み出せるのです。 本書では、プログラミング言語Python（パイソン）の基礎からスタートして、最終的にはそれをExcelと組み合わせて職場のみんなに広く使ってもらえる自動化ツールを作る方法までを学んでいきます。特に力を入れたのは、Pythonで作ったツールを職場のみんなに使ってもらうための以下のような工夫です。 ・だれでも使えるExcelを使って入力・設定を行う方法 ・Pythonがインストールされていない環境でもプログラムを実行する方法 ・だれにでも理解できるエラーメッセージの書き方 本書の内容をマスターすれば、自分にとって便利なのはもちろん、同じチームで働くみんなに貢献できる自動化ツールを作れるようになります。プログラミング未経験でも大丈夫。PythonとExcelを駆使して、職場のヒーローになりましょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。

Pythonでプログラムを作成するときに役立つ機能とライブラリを網羅した，実践的なレシピ集です。本書を使いこなして，Pythonプログラマーとして大きなステップアップが図りましょう。 本書では，Pythonが提供する，環境構築，コーディング規約，言語仕様，オブジェクト指向をサポートするクラス，型をアノテーションとして付けられる型ヒントなどに関する実践で役立つ機能を幅広く網羅しています。さらに標準ライブラリとよく使われるサードパーティライブラリとして，テキスト処理，数値処理，日付・時刻処理，データ型，アルゴリズム，ファイルとディレクトリへのアクセス，データ圧縮・アーカイブ・永続化，特定データフォーマットやインターネット上データの扱い，HTMLの扱い，テスト，デバッグ，暗号，並行処理・並列処理までの活用法を紹介します。よくある使い方，よくあるエラーや周辺知識なども加えられており，プログラミングのヒントが満載です。

本書は，Pythonエンジニアとしてのスキルアップを目指す人のための，Python 3の本格的な学習書として執筆されました。Pythonの基本文法，オブジェクト指向，データ構造やコーディング手法，例外処理，標準ライブラリなど，データサイエンスやWebアプリのエンジニアとして必須となるPythonプログラミングの知識やテクニックを，実際に手を動かしながら学べる一冊になっています。「Python 3エンジニア認定基礎試験」を実施している「Pythonエンジニア育成推進協会」が監修しているので，試験を受験する方のための副読本としても役立ちます！

データ分析，Web 開発などをはじめ，さまざまな場面で利用されるPython。本書は，これからPython エンジニアになる／なりたい人のための，Pythonによる開発に業務として取り組むために必要な知識と心構え，開発の流れ，事前に準備しておきたい環境の用意などを1 冊にまとめた書籍です。Python 3系による開発の基本，文法はもちろん，スクレイピング，データ分析，Web 開発など，現在開発の現場で求められている知識と開発の流れを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。 急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTのOpenAI APIやGoogle Cloud APIなど。

※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。 ◆科学においてPythonは武器である◆ 「科学をPythonで超プログラミングすると、魔法と区別がつかない……」 　本書を手にしたあなたは、すでに魔法使いです。Pythonという現代の魔法の力を武器に、目に見えない世界を見通して、古今東西の知識を手に入れて、不可能に思える難問を解き明かし、世界を自由に操ることができる存在です。この本は、数十種の魔術を簡単に使うことができるようにする、「なんでもできる」魔法のレシピが詰まった書物です。 ■こんな方におすすめ Pythonプログラミングが好きな方。科学領域でPythonプログラミングを応用してみたい方。 ■目次 第1章 可視化の技術 第2章 画像作成の技術 第3章 画像分析の技術 第4章 工作の技術 ■著者プロフィール 平林純：京都大学大学院理学研究科修了。画像処理技術関連の開発やコンサルティング、科学実験サポートなどを行っている。日本画像学会フェロー。 著書に『信長もビックリ!? 科学でツッコむ日本の歴史～だから教科書にのらなかった～』（集英社）、『論理的に プレゼンする技術［改訂版］聴き手の記憶に残る話し方の極意』（SBクリエイティブ）、『思わず人に話たくなる「確率」でわかる驚きの日本』（監修・廣済堂出版）、『なんでもPYTHONプログラミング』（当社）など多数。また、『タモリ倶楽部』、『世界一受けたい授業』、『明石家電視台』など、数多くのテレビ番組にも出演。

※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、Pythonの基本から始め、データ解析に不可欠なデータの前処理を体系的に学びつつ、実践的なデータサイエンスのスキルを段階的に習得できるように構成しました。本書の目的は、読者がPythonの基礎、データの前処理、実践的なデータ解析を学ぶことで、データサイエンスの基礎を身につけ、任意のテーマに沿ったデータ解析を独力で遂行できるようになることです。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 第3版まで続くロングセラーのPyTorch版！ 機械学習の基本から先進的な手法まで本格解説 『機械学習を実践的に学ぶための優れたテキスト』 『多くのトピックを網羅した深い一冊。強力にお勧め』 ―原著への読者の声 本書の前半は、基本的な機械学習ライブラリのscikit-learnを使った手法を解説。 分類の基本モデルに始まり、単層ニューラルネットまでを実装するほか、データ前処理、次元削減、 ハイパーパラメーターのチューニング、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。 後半では、PyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法を説明。 PyTorchの仕組みを示したあと、CNN／RNN／Transformerといったモデルの実装を解説。 敵対的生成ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。 ◎本書は『Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう！機械学習の各手法を80超のレシピとして幅広く解説。具体的には、次のテーマを取り上げます ― ◎機械学習の基本的な枠組み、◎モデル構築前のワークフローと前処理、◎次元削減、◎線形モデルの構築、◎ロジスティック回帰、◎距離指標によるモデル構築、◎交差検証とモデル構築後のワークフロー、◎サポートベクトルマシン、◎決定木とアンサンブル学習、◎テキストと多分類、◎ニューラルネットワーク、◎単純な評価器の作成 ― 原著 2nd Edition待望の翻訳！本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。本書の対象読者として、機械学習のPythonプログラミングについてある程度知識または経験のある方を想定しています。

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。2017年の初版から内容をアップデート、新ライブラリの解説などを追加した増補改訂版です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習などの処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん、基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ、強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集，HTMLやXMLの解析から，データ取得後の分析や機械学習前の処理まで解説。データの収集・解析，活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん，基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ，強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。

※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でプログラミングの世界に踏み出そう！ 本書は、基礎教育としてのプログラミング技術を学ぶことを目的とし、情報処理技術を身につけるための足がかりとなることを目指した構成となっている。プログラミング言語には、大学講義でも使用されるようになったPythonを使い学生がプログラミングの基礎を無理なく習得できるよう工夫している。 各章の演習問題は内容の復習だけでなく、ソースコード内のバグを発見し修正する過程を通してプログラミングの理解度が向上するよう設計している。 プログラミングを一から学ぶために必要な情報が過不足なくまとめられた、情報系だけでなく広く教育現場で使えるPythonのプログラミング教科書。

※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。 この一冊でPythonがビジネス・研究に使える！ Ver3.5対応！ 本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。 　そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。 　Pythonの初学者や、解析手法に不慣れな読者には大変分かりやすく記述してあり、すぐにPythonを使って様々なことに挑戦できるよう工夫してある。 また、Pythonをより使いこなそうと考えている読者や本格的に解析を行おうとしている読者にも大変示唆に富んだ内容となっている。

※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。 MIT(マサチューセッツ工科大学)で常にトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた、計算科学の教科書をついに翻訳。今、注目のPython言語を通してプログラミングの手法一般を学ぶという、これまでの教科書にはない内容となっている。また、読者が身近な興味深い問題をどのようにプログラミングして解決してゆくのか、自分で考えさせるという構成となっている。 ・プログラミングの基礎 ・Python言語 ・計算法を理解するために中心となる概念 ・計算機を用いて問題解決を行うためのテクニック

本書では前提としているモジュールはPyGameだけです。DirectXやOpenGL、WebGLといった高度なAPIは使いません。自分で数式を実装し、その結果をSurface上に描画しながら2Dや3Dのゲームを実装してゆきます。すべて自分の手でプログラミングすることで、数学や物理の基礎に親しむとともに、プログラミングの楽しさを実感してもらうのが本書の狙いです。 本書は3部で構成されています。 【基礎編】では、ゲームプログラミングで使用する速度・加速度、三角関数、ベクトル、行列という数学物理の基本をPythonのプログラミングを通して解説します。物理や数学の法則をどのようにコードに落とし込むか、多くの例を使って説明します。 【２D編】では、【基礎編】での学習を元に、画像処理、物理エンジンのサンプルプログラムを作成します。 【３D編】では、簡単な３Dビューワの実装を通して３D描画の基礎を学んでゆきます。そのあとで、３Dを利用したゲーム（ブロック崩し、迷路、Tiltなど）を何種類か作成します。 本書は「ある程度Pythonを知っていて、PyGameというモジュールを触ったことがある」という方を読者として想定しています。もしPythonやPyGameになじみがない方は、「ゲームを作りながら楽しく学べるPythonプログラミング」をご覧いただければと思います。

※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。 本書は自然言語処理のPythonプログラミングに必要な要点を簡潔かつわかりやすく解説しています。環境構築の手間がかからないGoogle Colaboratoryで手軽にプログラミングを試し、自然言語処理の習得へステップアップしていける入門書にふさわしい一冊です。

※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。 ※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 でさまざまな現象をシミュレーションしよう！ 本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Pythonを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。 うわさの拡散や伝染病の流行、人口予測といった自然科学モデル、リボ払いの計算や在庫管理といった経営・経済モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、GA（遺伝的アルゴリズム）といった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。 本書では、シミュレーションの各モデルの立て方やアイデアの説明に重点を置き、数値計算の厳密な詳細やモデルの数理よりはPythonによる実行を志向します。また、プログラムのほとんどは Jupyter Notebook形式で配布しているので、ご自身の手もとのPCで実行することができるようになっています。 第1章 はじめに 第2章 数値計算と数学の基礎 第3章 アニメーション 第4章 確率モデル 第5章 自然科学モデル 第6章 経営モデル 第7章 ベイズ統計に基づくモデル 第8章 グラフ理論に基づくモデル 第9章 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル 第10章 エージェントベースモデル 第11章 強化学習による意思決定モデル

Pythonでやりたいことがスグに逆引きできる，究極のレシピ集。 基礎知識にはじまり，定番機能の解説，開発現場でニーズの高いテクニックまであますところなく集めました。基本文法／数値処理／テキスト処理／データベース／HTTPリクエスト／データ分析／画像処理…繰り返し参照しやすい形式で構文やコードをわかりやすく整理。脱初心者から駆け出しのエンジニア，ホビープログラマー，研究者まで。Pythonでプログラミングするすべての方にお届けします。Python 3対応。

※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。 ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に 機械学習のしくみを学ぼう！ 【機械学習をいちから学んでみよう！】 「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」 「機械学習ってどのようなことをするの？」 と思っている方は多いと思います。 本書はそうした方に向けて「機械学習」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） 【読者対象】 機械学習の初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、 機械学習のしくみについて、 サンプルを動かしながら、 楽しく学ぶことができます。 【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』、『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。

※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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 あなたの分析結果や技術は、社内で十分に理解されていますか？ もし理解されていないのなら、小規模でも継続的にデータ分析や機械学習を回す「仕組み」が必要です。本書は、大好評の『Python実践データ分析100本ノック』の続編として、実際のビジネス現場を想定した100の例題を解くことで、現場の視点と応用力が身に付くよう設計した問題集です。データ活用プロジェクトを立ち上げ、社内にきっちり定着化させるための最初の一歩です！

※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。 システムデータの加工・可視化から、機械学習の前処理まで。Excel・時系列・言語・画像・音データ・特殊な加工・可視化。実用的なサンプルから100本で、ビジネス現場で即戦力になれる「基礎力」を身につけよう！

※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。 データ分析はビジネスマンの必須のスキルになりました。本書は、データ分析の実際の流れを体験して学べます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」（ダーティデータ）です。本書は、データ分析の現場では、どんなデータに出会い、どのような問題が生じ、どう対応すればよいのかというノウハウを解説します。事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけましょう！ Pandas、Numpy、Matplotlibなど10個のライブラリを練習します。

※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。 データ分析の現場にあって入門書にない「汚いデータ」（ダーティデータ）に対応する、プロのノウハウを解説します。

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

Pythonはここ数年で日本語の書籍も増え、開発現場での利用実績も着実に増えてきています。ご自身の第二、第三の言語の選択肢としてPythonが気になっているという方も多いのではないでしょうか。また、「Pythonを始めてみたけど、実際に業務で利用するには不安が残る」「コードレビューに怯えながらPythonを書いている」という方も多いのではないでしょうか。 本書は、そういった方を対象に、Pythonという言語が持つ機能の実践的な使い方を紹介します。Pythonは、日常的なツールからWeb開発、データ分析、機械学習など分野を問わず利用できる汎用性の高い言語です。本書も同じく、Pythonという言語の仕様やその特徴的な機能、標準ライブラリでできることを中心に扱うため、分野を問わず活用していただけます。

めんどうな仕事を Pythonで効率化しよう！ 【本書の概要】 ビジネス現場では、様々な業務でPythonが利用され始めています。 Pythonを利用すれば、非常に短いコードで、日々の業務を劇的に効率化できます。 日常業務でもよくありがちな面倒な業務をPythonを利用して自動化する手法をまとめています。 【読者対象】 ビジネスでPythonを利用している方（これから利用しようと考えている方） 【本書のポイント】 面倒な業務をカテゴリで分けてピックアップ。 ファイル操作、Excel・Word・PDFファイルのデータ処理、 画像の整形、ファイル情報の取得やWebデータの取得など、 日常でありがちな面倒な仕事を数十行のコードで解決します。 またアプリ化し、ボタン1つで実行できる方法を併記しています。 【本書で扱うレシピの例】 ・年月を指定するだけでカレンダーを作りたい ・すべてのファイルの特定文字を一括置換したい ・特定のPDFファイルの任意の文字を抜き出したい 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） 『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、 関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。 近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』 『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（いずれも翔泳社）、『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』 『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』（いずれもマイナビ出版）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 OpenAI API は、ChatGPTの開発元が提供するAIモデル利用のためのAPIです。 これを利用することで、ChatGPTで使われている高度なAIモデルを自分のプログラムから簡単に利用できるようになります。 ただ「質問して答える」だけではありません。チャットのようにAIと連続したやり取りをする。 特定の用途に特化したAI ボットを作る。イメージ生成を行わせる。 自社製品の情報を学習させたオリジナルのAIモデルを作成し利用する。用意したデータを分析し、「意味」を調べて処理をする。 こうしたことがAPIを使えば驚くほど簡単に行えます。 本書では「Python」と「Node.js」を使い、API利用の方法を説明していきます。 それ以外の言語から利用する場合についても、各AIモデルごとにAPIを直接コールする方法を説明しています。 また、昨今のノーコードブームを考慮し、Power Automate、PowerApps、AppSheet、Click といったノーコードツールや、 Excel/OfficeスクリプトやGoogle Apps ScriptからAPIを利用する方法についても説明しています。 AI を避けては通れない時代。その時代にプログラムを組むためには、「AI を使いこなす武器」が必要です。 OpenAI APIというAI界最強の武器を使って、あなたのプログラムをAI化しましょう！ Chapter 1 OpenAI APIを開始しよう 1.1. OpenAI APIの利用準備 1.2. OpenAIのアカウント設定 1.3. Python/Node.jsによるAPI利用 1.4. WebアプリケーションにおけるAPIの利用 Chapter 2 API利用の基本をマスターしよう 2.1. PythonにおけるAPI利用の基本 2.2. Node.js におけるAPI利用の基本 2.3. Web APIを直接利用する Chapter 3 プロンプトデザイン 3.1. 基本のプロンプト 3.2. IDとキャラクタ設定 3.3. その他のプロンプト機能 3.4. コマンド定義と出力形式 Chapter 4 Completionを探究する 4.1. エラー処理・モデル・編集API 4.2. オプション引数の利用 Chapter 5 Chat CompletionとTranscription 5.1. Chat Completionの基本をマスターする 5.2. Speech to textによる音声入力 Chapter 6 Image Generation 6.1. Image Generationの基本 6.2. イメージの編集 6.3. イメージのバリエーション Chapter 7 モデルとデータのチューニング 7.1. ファインチューニング 7.2. モデレーションによるポリシーチェック 7.3. Embeddingとセマンティック類似性 Chapter 8 Power Platform環境からのAPI利用 8.1. Power Automateでの利用 8.2. PowerAppsでの利用 8.3. Power Automate for Desktopでの利用 Chapter 9 ノーコード／マクロからの利用 9.1. Clickでの利用 9.2. Google Apps Scriptでの利用 9.3. Google AppSheetでの利用 9.4. Excel/Officeスクリプトでの利用

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonは、人工知能や機械学習に適したプログラミング言語として注目されています。しかし、PythonはWeb開発など普通のアプリ開発においても使いやすい優秀な言語なのです。本書は、PythonのWeb開発用フレームワーク「Django3」を使って、基本的な知識からテンプレート制作やデータベースアクセスの技術まで、実際に手を動かしながら身につく入門書です。あなたもDjango3で、Pythonによる最新のWebアプリ開発を体験しましょう！

※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。 日本では、人工知能や機械学習に適したプログラミング言語としてPythonが注目されています。しかし、Pythonはもっと普通のアプリ開発でも使いやすい優秀な言語です。本書は、PythonのWeb開発用フレームワーク「Django」を使って、Webアプリを開発する基礎知識を学ぶ入門書です。Python言語の基本的な知識から、テンプレート制作やデータベースアクセスの技術まで解説します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。

《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

※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でスクレイピングとクローリングを学ぶための解説書です。

GoogleなどのWebサービスで人気のスクリプト言語「Python」は，現在の言語に共通する，美しく模範的なプログラミングの学習に最適な言語です。本書は，プログラミングの知識がゼロの方でも理解できる，いちばん簡単なPythonの学習書です。プログラミングの基本の基本から，データ型を駆使した本格プログラムまで，豊富なイラストとサンプルを使って，Pythonならではのプログラミングのノウハウを楽しく解説します。

好評の「いちばんやさしいPythonの学習書」が約8年ぶりにリニューアル！　プログラミングの知識がゼロの方でも理解できるイラストやサンプル満載のわかりやすい解説はそのままに，最新のPython 3に完全対応。さらに，プログラミングの応用編としてWebアプリケーション作成やデータ分析の基本も解説しています。プログラミングの基本の基本から，データ型を駆使した本格プログラムまで，Pythonならではのプログラミングを楽しく解説します！

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

高頻度取引HFTへの入り口 無料プラットフォームと豊富なソースコードを使え! ネットワーク上にあるデータベースから金融経済関連のデータをダウンロードし、 そのデータの特徴を理解する。そして投資・取引戦略を構築するための知恵を身に着ける。 その際にPythonプログラム言語を学び、統計的手法を用いデータ分析の客観性の向上し、安定した収益を実現する取引戦略の構築を試みてみよう。 また、学習に用いたプログラムコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。これらが本書の特徴であり、目的である。 本書ではPython3を使用する。理由は簡単だ。Google・microsoft、そしてトヨタなどの企業が投資しているプログラミング言語だからだ。活発な開発により利用環境は日増しによくなっている。 金融業界でも大手投資銀行などはPython3を用いて、高頻度取引を行っている。これは開発コストの低さ、処理速度の速さ、信頼度の高さを物語っている。 他のプログラム言語で挫折した経験を持つ人も多いだろう。それは無用の心配だ。トレーディングシステムの構築までの学習時間は驚くほど短い。 本書から開発の楽しさを知り、トレーディングへ活かしていただけることを願っている。

本書はプログラミング言語の1つであるPythonのバージョン3を使って、プログラミングを「手を動かしながら覚える」ことに留まらず、読者が「実際にプログラムを作りながら覚える」ことを目指す入門書です。プログラミングに興味のある方やこれからプログラミングを始めてみたい方、一度は学習を挫折してしまった方にもわかりやすく、しっかりとプログラミングの基礎を身に付けられる内容になっています。

プログラミング入門書のロングセラー、 プログラミング学習シリーズにPythonが新登場！ 基本文法からクラス、メソッドの使い方・作り方まで しっかり学ぼう！ 本書は、現在もっとも幅広く使われているプログラミング言語の1つ 「Python」がはじめてという初心者を対象に、文法やプログラムの基本知識を わかりやすく丁寧に教える入門書です。 これまで筆者が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経験を 活かし、プログラミング初学者が「Python言語を通してプログラミングを学ぶ」 というコンセプトで、文法やプログラミングの基礎知識についてやさしく解説します。 Pythonでプログラミングをはじめたい学生や新人エンジニアにも最適な一冊です。 変数やif文による条件分岐、for文やwhile文を使った繰り返しから、 クラスやメソッドの使い方、作り方まで、つまずきやすいところを ケアしながら解説します。 サンプルプログラムは短くて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ました。 章の最後には練習問題があり、力試しもできます。 ・何から学習すれば良いかわからない ・Pythonをはじめて学ぶ・あらためて基本から学びたい ・現場で通用する基礎を身につけたい という方におすすめの1冊です。 ★本書を授業などで教科書として活用していただくことを前提に作成した 学習教材（スライド等）を提供しています。詳細は本書の奥付をご覧ください。 ※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。 プログラミング初心者の小中学生たちが絶賛！ 世界一わかりやすくて楽しくて思考力も使うプログラミング本、待望の初登場！ 『Python（パイソン）』は、人工知能（ＡＩ）、機械学習、データ分析、Web開発などで幅広く使われ、現在世界でもっとも人気のあるプログラミング言語の一つです。 本書で『Python』を体感して、価値ある一歩を踏み出してください！ 【本書の特徴】 1)プログラミング初心者の小学生でもわかる→プログラミング経験ゼロでも大丈夫 2)ストーリー仕立ての会話形式→スラスラと楽しく読める 3)計算・作図・ゲーム作成と幅広く学習できる 4)チェック問題やチャレンジ問題が付いているので、思考力も強化できる 【対象読者】 ・小学生プログラミング教育必修化に伴い、何を教えればいいのか悩んでいる保護者の方々、教育関係者の方々 ・本格的なプログラミングをやってみたいと考えている小中学生の方々 ・プログラミングに興味があるけど、全くの未経験で不安に思っている方々 ・プログラミングを独学しようとしたけど、挫折してしまった方々 Day 1　準備する Day 2　計算する Day 3　描く Day 4　分類する Day 5　創る 特別付録１ 特別付録2 特別付録3

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 暗号を用いた秘密のメッセージの作り方を指南する、初心者向けの書籍はたくさんあります。また、暗号の解読法を指南する、初心者向けの書籍はいくつか存在します。しかし、暗号を解読するためのプログラミングを指南する、初心者向けの書籍は皆無といえるでしょう。本書はそのギャップを埋めるためのものです。 本書は、暗号、暗号解読、暗号学について興味を持っている人のためのものです。本書の暗号(23章と24章の公開鍵暗号を除く)はすべて古典的なものであり、ノートPCの計算能力でも解読できます。現在の組織や個人はこうした古典暗号を使用しません。しかし、古典暗号を通じて、暗号を構成する土台や、脆弱な暗号の解読法について学べます。

本書は流行のPythonを用いてコンピュータをコントロールするインタプリタを作る方法についてやさしく、詳しく解説します。 コンピュータ言語の設計者はいったいどうやって言語を作ったのでしょうか。それに対する答えがこの本です。 本書ではコンパイラの世界では有名なlex（字句解析プログラムのソースを作るプログラム）など、他のライブラリには一切頼りません（使うのはPythonの標準的なライブラリのみ）。フルスクラッチで、つまり読者の力のみで、読者の書いたプログラム通りにコンピュータを動かすシステムを作ります。本書に沿って、説明を読み、実際にコードを入力しては実行して動作を確認、ということを繰り返してゆけば最後には小規模ですが確実に動く、自分で動作の理屈が分かっているインタプリタが完成します。 特別のライブラリを使うわけでもなくPython で普通にコーディングしているだけなので、できあがったインタプリタ（新しい言語）は実行速度という点ではあまり期待できません。しかし、今や多くの人がPython を使いますし、そのPython で「インタプリタをどうやって作るのか」理解できるのだと考えれば本書の意義は大いにあるでしょう。またC++など高速なコンパイラを使える読者ならば、本書で得た知識があれば高速なインタプリタを作ることができるでしょう。

【本書の概要】 人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。 本書は、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク（scikit-learn：サイキットワーン）や NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、 丁寧に解説した書籍です。 本書では教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。 【本書の特徴と構成】 機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。 第1章では開発環境の準備について解説しています。 第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。 第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。 第4章では機械学習に必要な数学の知識について必要最低限の解説をしています。 第5章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。 第6章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。 第7章ではニューラルネット・ディープラーニングの基本について解説しています。 第8章ではニューラルネット・ディープラーニングの応用について解説しています。 第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。 特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて 著者がピックアップし、丁寧に解説しています。 【対象読者】 機械学習について学びたい初学者 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる！ 【本書の目的】 人工知能関連サービスや商品開発において 機械学習の基礎知識が必要となります。 本書では数式とPythonプログラムをつなげて 機械学習の基礎をしっかり学ぶことができます。 【本書の特徴】 本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、 Pythonプログラムによってその理解を深めていくことができる書籍です。 ・数式とコードを連携して解説 ・学習内容を「要点整理」で復習 ・TensorFlow 2.7に対応 ・Python 3.9に対応 【読者が得られること】 機械学習のしくみとPythonプログラムを つなげて理解できます。 【対象読者】 機械学習の基礎を数学的な原理からプログラム実装までしっかり学びたい理工学生・エンジニア 【目次】 第 1 章　機械学習の準備 第 2 章　Pythonの基本 第 3 章　グラフの描画 第 4 章　機械学習に必要な数学の基本 第 5 章　教師あり学習：回帰 第 6 章　教師あり学習：分類 第 7 章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング 第 8 章　ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識） 第 9 章　教師なし学習 第10章　要点のまとめ ※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。

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる！ 【本書の目的】 現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。 人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。 本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。 【本書の特徴】 本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、 実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。 ・最新のPython 3.7に対応 ・学習内容を「要点整理」で復習 ・数式とコードをつなげたわかりやすい解説 【読者が得られること】 本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。 【対象読者】 機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア 【目次】 第1章　機械学習の準備 第2章　Pythonの基本 第3章　グラフの描画 第4章　機械学習に必要な数学の基本 第5章　教師あり学習：回帰 第6章　教師あり学習：分類 第7章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング 第8章　ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識） 第9章　教師なし学習 第10章　要点のまとめ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

【本書の概要】 本書は株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。 機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、深層学習の基本から応用ついて、 サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説します。 各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読み進めることができます。 本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。 これから深層学習をはじめたい、初学者の方におすすめの1冊です。 【本書の対象】 人工知能関連の開発に携わる初学者（開発者、研究者、理工系学生） 【本書の構成】 第1章から第3章で機械学習の基本を、 第4章から第6章ではPythonの基礎知識を、 第7章から第9章ではNumPyやPandasの基礎知識を、 第10章から第13章では可視化の基礎知識を、 第14章から第15章ではデータの扱い方の基本を、 第16章から第18章では教師あり学習やハイパーパラメータとチューニングを、 第19章から第22章では深層学習について基本から応用まで、 丁寧に解説します。 【著者プロフィール】 石川 聡彦（いしかわ・あきひこ） 株式会社アイデミー　代表取締役社長　CEO。 東京大学工学部卒。株式会社アイデミーは2014年に創業されたベンチャー企業で、 10秒で始める先端テクノロジー特化型のプログラミング学習サービス「Aidemy」を提供。 様々な企業のアプリケーション制作・データ解析を行った。現在の主力サービス「Aidemy」は AIやブロックチェーンなどの先端テクノロジーに特化したプログラミング学習サービスで、 リリース100日で会員数10,000名以上、演習回数100万回以上を記録。 早稲田大学主催のリーディング理工学博士プログラムでは、AIプログラミング実践授業の講師も担当した。 著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（KADOKAWA/2018年）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。

AI開発に必要な 数学の基礎知識を しっかり習得！ 【本書の目的】 本書は線形代数、確率、統計／微分といったAI開発に必要な数学の基礎知識をコードを動かしながらわかりやすく解説した書籍です。 【対象読者】 ・数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方 ・ビジネスでAIを扱う必要に迫られた方 ・数学を改めて学び直したい方 ・文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方 ・コードを書きながら数学を学びたい方 【第2版のポイント】 ・Python 3.12に対応 ・Anaconda及びライブラリのバージョンアップに対応 【目次】 序章　イントロダクション 第1章　学習の準備をしよう 第2章　Pythonの基礎 第3章　数学の基礎 第4章　線形代数 第5章　微分 第6章　確率・統計 第7章　数学を機械学習で実践 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） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（https://sai-lab.co.jp）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。法政大学デザイン工学部兼任講師。Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。オンライン教育プラットフォームUdemyで、20万人以上にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。 ※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。

FLOCブロックチェーン大学校による書下ろし！ Pythonでブロックチェーンの仕組みを学ぼう！！ 【本書の概要】 本書は、ブロックチェーンの仕組みと基礎技術を、 Pythonによるサンプルを交えながら、やさしく解説した入門書です。 【本書の特徴】 ブロックチェーン技術者の育成・人材紹介及びキャリア支援で著名な 株式会社FLOCおよび同社が運営する FLOCブロックチェーン大学校の人気講師　赤澤直樹氏の執筆協力により、 基礎から体系的にブロックチェーン技術の仕組みを学べます。 全体で5部構成となっています。 ・第1部では、ブロックチェーンの概要と構成技術を丁寧に解説。 ・第2部では、本書で扱う必要最低限のPythonの基礎知識を解説。 ・第3部では、ブロックチェーンの仕組みを簡単なサンプルをもとにわかりやすく解説します。 ・第4部では、第3部の知識をもとにブロックチェーン・プログラムを作成します。 ・第5部では、もっとブロックチェーンを知りたい方のために最新開発事例などを解説します。 【対象読者】 ・ブロックチェーンの仕組みを学びたいエンジニア ・Pythonを利用しているデータサイエンティストやAIエンジニア ・教養としてブロックチェーンエンジニアリングを学びたいビジネスパーソン、学生 ※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。 機械学習エンジニア必見！ ベイズ統計の基礎から ベイズ統計モデリングまで Pythonプログラムをもとに丁寧に解説！ 【本書の内容】 ベイズ統計の基礎知識からベイズ統計モデリングまで、 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。 前半ではベイズ統計の理解に必要な確率の説明からはじまり、 ベイズ統計学、ベイズの定理、ベイズ推定の基本事項をわかりやすく解説。 後半では線形モデルを例題として、MCMC法を用いたモデルの推定方法について解説します。 【本書で扱うベイズの定理について】 事後分布を求める際に問題となる、ベイズの定理の積分計算を回避する方法を2つ紹介します。 1つは、共役事前分布によって事後分布の解析解を求める方法です。 そしてもう1つは、MCMC法を使用することで数値計算によって事後分布を推定する方法です。 MCMC法はPythonのライブラリのPyMC3を用いて手軽に実践することができます。 【本書の扱うベイズ統計の範囲】 ・確率の基本 ・ベイズの定理 ・ベイズ推定 ・MCMC法：マルコフ連鎖モンテカルロ法 ・線形モデル ・一般化線形モデル 【対象読者】 ・ベイズ統計モデリングをこれから学ぼうとされる方 ・ベイズ統計モデリングの基礎知識が少ない機械学習エンジニア ※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。

世界最大のデータ分析コンペサイト Kaggle（カグル）に挑戦して データ分析の基礎知識を身に付けよう！ 【本書の概要】 本書はこれからデータ分析をはじめたいと思っている方や、 Kaggleに興味のあるデータ分析の初心者に向けて、 Pythonの実際のコードとともに丁寧に解説した書籍です。 データ分析で必要な一般的な知識とともに、 Kaggleへチャレンジするフローや、 Kaggleの初心者向けコンペへの取り組み方を紹介します。 データ分析や機械学習の一端に触れ、 実際に課題を解決するプロセスを体感できます。 【本書の対象読者】 ・データサイエンティストを目指す学生 ・データ分析に興味はあるが、あまり経験や知見がないデータ分析の初学者の方 【本書のポイント】 Kaggleの初心者向けチュートリアル「Titanicコンペ」「House Pricesコンペ」について、 分析の準備から結果の考察、そして精度を上げるプロセスを ステップバイステップでコードとともに、わかりやすく解説しています。 【本書より扱うコンペの特徴：本書より抜粋】 ・Titanicコンペの特徴 乗客ごとに性別や年齢、乗船チケットクラスなどのデータが、 生存したか死亡したかのフラグとともに与えられています。 生死に影響する属性の傾向をデータから分析して、 生死がわからない（予測用に隠されている）乗客について、 生死結果を予測することが目的です。 ※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。

本書は、Pythonでプログラミングをした経験のある読者が、 各種オープンソースソフトウェア（OSS）やライブラリを利用して、 自然言語処理を行うWebアプリケーションを作って動かし、自然言語処理を体験するための書籍です。 またその中で、自然言語処理に関連するさまざまな概念や手法、 簡単な理論についても学ぶことができ、本格的な学習の 前段階としても最適です。 本書の構成としては大きく2つの部に分かれており、 それぞれ以下のような内容を解説しています。 第1部：データの準備 ●テキストデータの収集 ●データベースへの格納 ●検索エンジンへの登録 第2部：データの解析 ●文法構造を調べる ●意味づけ ●知識データとの連係 全13章を順に追いながらWebアプリケーションを作っていくことで、 自然言語処理に関連するさまざまなテーマを学ぶことができます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 Excelシート間のコピペをはじめ、単純なパソコン仕事は小さなプログラムを書くことで自動で行うことができます。 こうしたプログラムを書けるようになることが、自分の仕事を効率化したい社会人にとって大きな武器になることは間違いありません。 本書ではプログラミング言語Pythonを使って、パソコン仕事の中心であるExcel作業を自動化する方法を紹介します。 Excelの自動化といえば「マクロ・VBA」が定番ですが、Pythonの強みは ・Excelアプリを起動しなくてよい ・メールやWebブラウザなども簡単に自動化できる という点にあります。 本書ではExcelとともにメール、Webの自動化もしっかり扱います。これにより、Webから抽出したデータをExcelファイルに保存してメールで送信、といった連携も行えるようになり、仕事での活用の幅が広がります。 プログラミング初心者である社会人が、実際に自分の仕事が自動化できるように、必要な情報をもれなく丁寧に解説することを心掛けました。本書を片手に「新しい仕事のやり方」を始めましょう！ ＜本書の方針＞ ・オブジェクトなどの難しいプログラム理論は一切使いません。 ・一番単純な道具だけで、準備に時間をかけず、すぐ始められます。 ・実践的な例題で、実務で本当に使えるプログラムを紹介します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「Excelの請求書の作成」、「作成した請求書のPDF化」「請求先への請求書のメール送信」、これらを自動化するサンプルプログラムの作成を通して、業務にも役立つ実践的な知識とノウハウをマスターしよう。

Excelは全ビジネスマン必須のアプリケーションですが、操作がめんどうだと感じたことはありませんか？ 本書は、「Python」というプログラミング言語を使って、そんなめんどうな業務を自動化・効率化する方法を紹介します。プログラミングがはじめての人にもわかるように、コードの書き方からしっかり解説。ExcelやGoogleスプレッドシートでのグラフ作成やデータ収集、表計算、データ分析など、ひととおりの業務をプログラムで動かす方法がわかります。 プログラミングのはじめの一歩としてもオススメです。

※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。 ※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。 ストーリーでPythonと機械学習がわかる!! 『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』、『ベイズ推定入門　モデル選択からベイズ最適化まで』につづく、お妃さまシリーズの第3弾を刊行するものです。Pythonの学習を主軸としたものであり、機械学習を実践したくなった人、およびカジュアルでわかりやすいPython入門本を探している人をターゲットとします。Pythonのコードとコードの説明をイラストでわかりやすく解説します。現在注目されているGAN（敵対的生成ネットワーク）についても解説。 第1章　魔法の鏡との出会い 第2章　機械学習の発見 第3章　思い出のアヤメ 第4章　器用な鏡、不器用な小人 第5章　あなたは誰？顔認識システム 第6章　表情豊かな鏡に戻れ！

※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

※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。 未来への確かな意思決定に、時系列予測を活用しよう！ 本書は、時系列予測の理論とPythonによる実装を体系的にわかりやすく解説します。時系列データ分析が未経験でも通読できるよう、基礎となる数学から始め、ビジネスや研究の場で実践するためのスキルが身に付くよう丁寧にフォローします。 ビジネスの現場では、データに基づく意思決定が重要視され、特に時系列データ分析は、売上予測や需要予測、在庫最適化など、多くの領域で活用されています。そうした時系列予測の理論と実践を学ぶために必要な知識を、本書の活用によって身に付けることができます。 ※本書と『Pythonによる時系列分析―予測モデル構築と企業事例―』との違い 本書では時系列予測（を主とする時系列分析）の数学的な解説や数理モデルを詳解することから 　・確かな理論的裏付けに基づく実践（コーディングや評価・検証）を試したい 方におすすめです。 一方、『Pythonによる時系列分析―予測モデル構築と企業事例―』は、（特にビジネス応用を念頭に置いた）時系列分析の入門として 　・まずはハンズオンで実践してみたい 　・ビジネスにおける時系列分析（を含めたデータ分析の全体像）をつかみたい という方におすすめです。 第1章　時系列予測が変えるビジネスの未来 第2章　統計的推測と時系列分析の基礎 第3章　時系列予測のための数理モデル 第4章　予測モデルの評価と検証 第5章　時系列予測事例 付録A　Python環境構築

【PythonでGUIをつくる！】 2018年6月にオフィシャルリリースされたQt for Pythonを利用して、インタラクティブで機能的なGUIをPythonで作成してみませんか？ 本書はQt for Python とQt Quickを使用したUIの基本的な作成方法を解説します。

★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

※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。 15の課題でアルゴリズムとデータ構造を学ぶ。各章の前半で具体的な事例から原理を理解する。確実に身につけるために各章に練習問題とその解答を配置。また後半ではPythonを使ってアルゴリズムのプログラムを組み、実際にどのように動くかを体験できる。 原理部分の理解と、プログラミング部分が分かれているので、原理が理解できていないのか、プログラムが理解できていないのかが、明確に区別できる。

※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。 ※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。 コンピュータの計算力を目いっぱい使う本！検算にも！ 　本書は、PythonのモジュールであるSymPyを使って、式の展開結果を得たり、計算を行う方法を解説するものです。 　式の展開、計算（方程式を解くほか）は、小学校から高校、大学まで何時間もひたすら鉛筆で書きまくり解を得るレッスンが行われますが、専門家でもなければ、せっかく長時間をかけて身に付けた数学力も年月を経るごとに忘れていってしまいます。しかし、Python＋SymPyを使えば、忘れてしまっても、そもそも苦手でもサクサクで解け、式の展開に時間を使うことなく、結果が得られます。本書では、Pythonにおけるそれらテクニックを多数解説します。 第1章　Sympyとは何か？ 第2章　Pythonの基本の基本 第3章　簡単な式の計算 第4章　初等関数を扱ってみよう 第5章　方程式を解いてみよう 第6章　微分、積分の計算をしてみよう 第7章　線形代数の計算をしてみよう。 第8章　機械学習で現れる計算をしてみよう。 付録 Pythonでの数式に関するスペース／演算子、関数など

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。 また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書はPythonというプログラミング言語を用いて、ゲームを制作しながらアルゴリズムを学ぶ入門書です。 Pythonはソフトウェア開発や学術研究の分野で広く用いられるようになり、企業や教育機関で使われる主要なプログラミング言語の1つになりました。 また基本情報技術者試験にPythonが加わるなど、情報処理を学ぶ人たちにとっても触れる機会の多い言語になっています。 Pythonの人気が高まったのは、 ・記述の仕方がシンプルで、他のプログラミング言語より短い行数でプログラムを組める ・記述したプログラムを即座に実行でき、開発効率に優れている ・ライブラリが豊富で、それらの多くが使いやすい などの理由からです。 Pythonはプログラミング言語の中で特に学びやすく、誰もが習得できる言語であることも、広く普及した理由として挙げられるでしょう。 本書はアルゴリズムの学習に力を入れています。初学者が理解できるようにプログラミングの基礎からスタートし、やさしいアルゴリズムから段階を踏んで高度な内容を学ぶ構成になっていますので、どなたにも安心して手に取っていただけます。 ここで言うアルゴリズムとは、問題を解決するための手順や手法のことです。アルゴリズムを学ぶとさまざまな問題を解決する力が伸びるといわれており、しばらく前からアルゴリズムを学ぶ大切さが、色々なところで説かれるようになりました。 アルゴリズムと聞くと難しそうと考えてしまう方もいるかもしれませんが、心配は無用です。本書はゲームを制作していく過程で色々なアルゴリズムを習得できるようになっています。 みなさん、ゲームを作りながら、プログラミングとアルゴリズムを楽しく学んでいきましょう! (本書「まえがき」より)

本書は主にPythonを使用して、「おうちで」「クラウドコンピューティング」できる環境を自作します。ここで2語を強調したのは、人によってこれらの言葉の解釈が異なるだろうと考えたためです。本書では、次のような定義となります。 本書では、公開サーバに本書で作成した環境を置くのではなく、あくまでご家庭内(LAN)の範囲において、学習目的で環境構築します。したがって、なるべく一般的なご家庭の開発環境を想定し、「冗長性」や「セキュリティ」については基本的に考慮していません。ご自身で本書内容を再現される際は、この点に十分ご注意ください。

　本書はWebアプリ用のPythonを使って会員制サイトを作る入門書です。Pythonで会員制サイトを作ると聞くと「どうせDjangoやFlaskを使うんでしょう？」と思われるかもしれませんが、本書は追加パッケージをまったく使わずにPythonの標準モジュールだけを使って会員制サイトのシンプルなゲームSNSを開発します。 　Pythonと一緒にインストールされた標準モジュールだけを使う理由は、リーズナブルなレンタルサーバーはPythonに機能追加するpipが使えないからです。つまりDjangoやFlaskが使えないからです。 　本書では、まず、「HTML5＋JavaScript＋CSS＋jQuery」でミニゲームを開発したり、各Webページの作成などを解説しています。その後は、作成したWebページをもとに、PythonでWebページを書き出したり、データベース「SQLite3」の利用方法などを解説しています。

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

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 みんな知ってるスマホゲームやレトロゲームの“あの動き”は、実際にどのようなプログラミングでできているのか？ 本書は、実際に「あのゲームの」「あの動き」を作りながらPythonアルゴリズムを学ぶゲームプログラミング入門書です。撃つ・当たる・爆発するシューティングゲーム、逃げる・追いかける・先回りする迷路ゲーム、ジャンプ・ダッシュ・スクロールできるアクションゲームなど、様々なゲームの動きをまずは作ってみましょう！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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で対話型のシステムをつくろう！ 　近年、しゃべってコンシェル（NTTドコモ）やSiri（Apple）、Alexa（Amazon）などの音声対話アプリケーションや対話型のデジタルサイネージ、Sota（ヴイストン、NTT、NTTデータ）などのコミュニケーションロボット、電話自動応答など、人工知能技術を活用した知的対話型のアプリケーションが広く世の中に浸透しつつあります。 　本書は、このような人と自然言語で対話するシステム（対話システム）の作り方をハンズオン的に解説するものです。プログラミングしながら、ツールを使いながら、対話システムの開発を体験します。 第1章　対話システムをつくるにあたって 第2章　タスク指向型対話システム 第3章　非タスク指向型対話システム 第4章　Amazon alexa/Google homeへの実装 第5章　発展的な話題

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Python＋Tkinter＋SQLite3で、デスクトップアプリを作ろう 　本書「Pythonでデスクトップアプリを作ろう」では、プログラミング言語「Python」を使って、パソコンのデスクトップ上で動作する「デスクトップアプリ」の作り方を解説します。 　Pythonでデスクトップアプリを作成する方法はいくつかありますが、本書では「Tkinter」を使います。Tkinterは、Pythonに標準で付属する唯一のGUIライブラリです。ですから、標準的なPythonのプログラミング環境であれば、すぐに使うことができます。 　本書の後半では、データベース管理システムの「SQLite3」を利用する、少しだけ本格的なアプリを作成します。このSQLite3もTkinterと同様、Pythonに標準で付属します。 　現時点で、「Python＋Tkinter＋SQLite3」は、最も手軽にデスクトップアプリを作成できる組み合わせの一つと言ってよいでしょう。ぜひ本書でPython＋Tkinter＋SQLite3の基礎を学び、役に立つ、面白いオリジナルのデスクトップアプリを作成してみてください。

本書ではプログラミング言語「Python」を使った視覚化（グラフの作成）について解説しています。 Phthonの実行環境としてはGoogle Colaboratoryを使用し、まずは基本的な視覚化ができることを目指します。その後は、視覚化に必要なPythonプログラムの構造と流れの習得します。 また、Python活用を進める上でつまずく可能性があるデータクリーニングや、機械学習にご興味をお持ちの方に向け、「モデルの最適化と評価」についても解説しています。