※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。 現在も世界的人気を誇る変形トイシリーズ「トランスフォーマー」から、車や飛行機ではなく、動物がロボットに“変身"するという斬新なギミックで大ヒットを記録した「ビーストウォーズ」シリーズを総括する世界初のムックが登場。1997年の『ビーストウォーズ 超生命体トランスフォーマー』から、2004年の『超生命体トランスフォーマー ビーストウォーズリターンズ』までに展開された国内外の歴代アイテムを新規撮影で紹介。1997年の『ビーストウォーズ 超生命体トランスフォーマー』から、2004年の『超生命体トランスフォーマー ビーストウォーズリターンズ』までに展開された国内外の歴代アイテムを新規撮影で紹介。合わせて、現存する貴重な資料や開発者インタビューも収録します。

※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。 劇場版もアニメもすべて網羅した、トランスフォーマー本の決定版。 主な内容 ●収録作品名 「トランスフォーマー」 「トランスフォーマー　リベンジ」 「トランスフォーマー　ダークサイド・ムーン」 「トランスフォーマー　ロストエイジ」 「トランスフォーマー　最後の騎士王」 「戦え！　超ロボット生命体　トランスフォーマー」 「戦え！　超ロボット生命体　トランスフォーマー2010」 「トランスフォーマー　ザ☆ヘッドマスターズ」 「トランスフォーマー　超神マスターフォース」 「戦え！　超ロボット生命体　トランスフォーマーV」 「戦え！　超ロボット生命体　トランスフォーマーZ」 「ビーストウォーズ　超生命体トランスフォーマー」 「ビーストウォーズ2　超生命体トランスフォーマー」 「ビーストウォーズネオ　超生命体トランスフォーマー」 「ビーストウォーズメタルス　超生命体トランスフォーマー」 「トランスフォーマー　カーロボット」 「超ロボット生命体　トランスフォーマー　マイクロン伝説」 「トランスフォーマー　スーパーリンク」 「超生命体トランスフォーマー　ビーストウォーズリターンズ」 「トランスフォーマー　ギャラクシーフォース」 「トランスフォーマー　アニメイテッド」 「超ロボット生命体　トランスフォーマー　プライム」 「参乗合体　トランスフォーマーGO！」 「トランスフォーマー　アドベンチャー」 「トランスフォーマー　サイバーバース」 「トランスフォーマー　ウォー・フォー・サイバトロン・トリロジー　第1章　シージ」 「トランスフォーマー　リターンオブコンボイ」 「トランスフォーマー　G-２」他 ●紹介内容 １　トランスフォーマー名　２　登場作品名　３　特徴など。 ※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。

日本が生んだ世界的ロボットキャラクター『トランスフォーマー』。G1（ジェネレーション1）期（1984年～1992年）に展開し、日本でのヒットを支えた『テレビマガジン』連載のコミックスを完全収録した決定版単行本（全2巻）！ 本作は、日本版トランスフォーマーの原案、キャラクターデザインをてがけた金田益実＆まがみばん自らによって生み出された。テレビには登場しないキャラクターや設定なども登場し、純粋にSFコミックスとして楽しめるだけでなく、資料的価値も高い。「01」では、『戦え！超ロボット生命体トランスフォーマー』、テレビ版『戦え！超ロボット生命体トランスフォーマー2010』にあたる『超ロボット生命体物語ザ☆トランスフォーマー』『トランスフォーマー大戦争』、『トランスフォーマー ザ★ヘッドマスターズ』を収録。 テレビには登場しなかったダブルチェンジャー部隊、巨銃兵士ギルトール、ステッパー、アートファイアーや、ウオッチボット、ボイスチェンジャー玩具に似た通信ヘルメットなどのガジェットの活躍も見逃せない。 連載の予告カットやテレビ情報記事、付録などのために描かれたイラストも収録しており、もちろんカラーイラストはフルカラーで完全掲載する。 ★単行本カバー下画像収録★

※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。 アニメ第１作からトランスフォーマーを追い続けてきたテレビマガジンが贈る、トランスフォーマー４０年を振り返る1冊が登場。歴代アニメシリーズや実写映画の総ざらい。ビーストウォーズシリーズを総力特集。CGシリーズはもちろん『セカンド』と『ネオ』も深堀り！その他この本でしか読めない企画が盛りだくさん！　 ※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。

“日本の玩具発”世界的変形ロボットキャラクター『トランスフォーマー』（発売元：株式会社タカラトミー）。 そのオフィシャルまんがを数多く手がけた津島直人氏の代表作『トランスフォーマー オールスパーク』（『月刊ケロケロエース』KADOKAWA刊、 2012 年 11 月～ 2013 年 9 月号連載）の初となる単行本です。 トランスフォーマー G1 の設定や物語をベースにしつつ、『変形！ヘンケイ！トランスフォーマー』『トランスフォーマージェネレーションズ』『マスターピース』の要素を盛り込んでアレンジされた内容になっています。 21世紀版トランスフォーマーの緻密な玩具デザインを基にした津島氏得意の迫力のアクション描写、少年漫画らしい熱い展開が最大の魅力となっており、多くのトランスフォーマーファンをトリコにしました。 今回、初単行本化にあたり、『トランスフォーマーGT MISSION GT-R』（『月刊ケロケロエース』KADOKAWA刊）の他、トランスフォーマー公式イヤーブック『トランスフォーマージェネレーション2010』『同2018』で発表された読み切り作品なども追加したスペシャル版とします。 さらに、本書のために描き下ろした新作も掲載します。 ★単行本カバー下画像収録★

※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。 「テレビマガジン」および「テレマガネット」で好評を博しているゆるーいトランスフォーマーのキャラクター漫画がついに単行本になって登場。オプティマスが、バンブルビーが、メガトロンが、スタースクリームがかわいくなってあばれまわります！　アニメでは見られない漫画ならではの、かわいいキャラをぜひご堪能ください。ビーストウォーズのキャラクターも登場します！ ※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。

※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。 「テレビマガジン」および「テレマガネット」で好評を博しているゆるーいトランスフォーマーのキャラクター漫画の単行本、第2弾です。オプティマスが、バンブルビーが、メガトロンが、スタースクリームがかわいくなってあばれまわります！　アニメでは見られない漫画ならではの、かわいいキャラをぜひご堪能ください。2023年の映画ビーストウォーズのキャラクターや、2025年放送のアニメ　ワイルドキングのキャラクターも登場します！　お楽しみに！ ※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。 2023年夏に映画公開される「トランスフォーマー」シリーズ。その公開を記念して、トランスフォーマーのことがすべてわかる図鑑を作成しました。初代からウォーフォーサイバトロンまで、テレビシリーズをすべて網羅。また、映画版も完全に網羅しています。簡単でわかりやすいので、お子さんと楽しむのにぴったりです！ ※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。

※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。 2025年にユーチューブで放送し好評を博している「トランスフォーマーワイルドキング」。そこで、トランスフォーマーワイルドキングのことがすべてわかる図鑑を作成しました。簡単でわかりやすいので、子どもと楽しむのにぴったりな本です！ ※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。

※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。 初代から実写映画を含めて、26シリーズに登場するトランスフォーマーを紹介する、すべてを網羅した超百科。「トランスフォーマー検定」攻略にも役立ちます！　画像素材などタカラトミーの全面協力を受け、まさに完全版と呼ぶにふさわしい一冊。マニアにもライトファンにも楽しめる一冊です。ご注目ください。 ※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。 初代から、2023年8月に公開されるビースト覚醒を含めてトランスフォーマーを紹介する、すべてを網羅した超百科。画像素材などタカラトミーの全面協力を受け、まさに完全版と呼ぶにふさわしい一冊。マニアにもライトファンにも楽しめる一冊です。 ※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。

※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。 自然言語処理の標準モデル、BERTを使いこなせるようになる！ 　BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。 　本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング（BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習）、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。 なお、BERTで処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用されるTransformersを、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリとしてPyTorch Lightningを用います。本書ではTransformersやPyTorch Lightningを用いたことがない読者を想定して、その使い方を一から体系的かつ丁寧に解説します。 ▼本書の環境 言語：Python 深層学習フレームワーク：PyTorch ライブラリ：Transformers, PyTorch Lightning 計算環境：Google Colaboratory ▼本書の特徴 ・BERTで実際にさまざまなタスクを解くことができます。 ・使用するデータセットを日本語で統一しています。 ・ライブラリの使い方を一から体系的に説明します。 第1章　はじめに 第2章　ニューラルネットワークを用いた自然言語処理 第3章　BERT 第4章　Huggingface Transformers 第5章　文章の穴埋め 第6章　文章分類 第7章　マルチラベル文章分類 第8章　固有表現抽出 第9章　文章校正 第10章　文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索 付録A　ニューラルネットワークの学習の基礎 付録B　Colaboratoryの使い方

※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。 ViTを使用して画像認識や画像分類のプログラミングを行う解説書です。画像分類の最先端技術を紹介するとともに、PyTorchやKerasを用いたプログラミングを掲載し、すぐに実践することができます。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13059-6)も合わせてご覧ください。 自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて，ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN，CNN，および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。 本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ，その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク，ViTから派生したモデルを紹介したあと，TransoformerとViTを分析し，その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 LLM/エージェントの基盤技術を習得できる！ 実プロジェクトで使いこなすための モデルの構造からコーディングの実践まで。 本書では、現代的なTransformerモデルの内部構造から、コードを交えた実践テクニックまでを解説。Transformerモデルを実際のプロジェクトで使いこなすための確固たる基盤技術を習得したい方に格好の一冊です。 取り上げるモデルは、Llama 4/Gemma 3世代を中心に、言語を含むマルチモーダルに対応したものであり、Gemma 4についても説明を補足しています。また、Hugging FaceやvLLMのライブラリ等を使った実際のコード例を交えて解説。主要なテーマは次のとおりです。 ◆Transformerモデルの基礎◆Transformerがなぜそのように設計されているのか、そしてどのように機能するのかを学びます。また、エンコーダースタックとデコーダースタックを含む完全なアーキテクチャを探求します。 ◆生成系モデルのバリエーションと高度化◆デコーダーのみ、エンコーダーのみ、Mixture-of-Expertsなど、アーキテクチャの主要なバリエーションについて説明した後、テキスト生成戦略とプロンプト技術のパターンといったLLMの推論能力を高度化していく手法を取り上げます。 ◆生成系モデルによるシステム◆人間の好みに合わせる選好アライメント、そして検索拡張生成（RAG）などにフォーカスしたシステム構築手法を示します。 ◆マルチモーダルと小規模言語モデル◆マルチモーダルモデルを支える中核技術のほか、マルチモーダルRAGについて説明。また、SLM（小規模言語モデル）についてファインチューニングのケーススタディを解説し、エージェントとしてどのように機能するかも示します。 ◆LLMの活用◆LLMのトレーニング、QLoRAなどのファインチューニング、評価手法を取り上げます。その後、枝刈り、蒸留、推論の最適化、FlashAttentionなど、最適化とスケーリングについて探索します。最後に、バイアス検出、透明性と説明性のツールといった倫理・責任あるAIへの手法を説明します。 ※本書は『Transformers in Action』（Manning Publications）の翻訳書です。 ■本書の構成 ◆Part1 現代のTransformerモデルの基礎 第1章 Transformerはなぜ必要か 第2章 詳解Transformer ◆Part2 生成系Transformer 第3章 モデルファミリとアーキテクチャのバリエーション 第4章 テキスト生成戦略とプロンプティングテクニック 第5章 選好アライメントとRAG ◆Part3 専門化されたモデル 第6章 マルチモーダルモデル 第7章 効率的な特化型SLM 第8章 LLMの訓練と評価 第9章 LLMの最適化とスケーリング 第10章 倫理的かつ責任あるLLM