お荷物教師と戦乙女型アンドロイドの魔王討伐ファンタジー！ クラスの生徒30人とともに異世界に転移し、壊れたものを直す『修理【リペア】』という外れスキルを与えられた高校教師の相沢誠二。 気落ちした日々を送っていたが、古代遺跡でスキルが発動！ アンドロイドの少女を覚醒させ、ミノタウロスを瞬殺する！！ その後見知らぬ土地へと飛ばされた相沢は、機械少女【ブリュンヒルデ】を連れて、異世界をめぐる旅に出る――――。 ★単行本カバー下画像収録★

【電子限定描き下ろしおまけ付き！】元天才格闘家のマリーの新しい仕事は、大財閥の跡継ぎ・アーサーの専属メイド。 ただしアーサーは冷酷＆ド級の人間嫌いのため、マリーはロボットと偽って働くことに!! 人間だとバレたら即処刑のピンチのはずが、アーサーは無機物には超絶優しく……まさかの溺愛ルート!?さらにアーサーを狙う暗殺者も次々やって来て――!?機械じかけの（フリをして働く）マリーの毎日は、予想外の出来事の連続!!笑ってキュンする最強ラブコメ第１巻！

※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。 高圧ガス製造保安責任者試験 乙種機械のわかりやすい問題集　最新版！ 本書は、高圧ガス製造保安責任者試験　乙種機械の攻略問題集です。最新2025年まで過去6年分の試験問題を、出題分野に沿って整理・分類し、重要度と頻出箇所がすぐにわかるようになっています。詳しい解説と豊富な図表を掲載しているので、この一冊で試験傾向の把握と対策が行えます。 第1章　法令（項目別編，年度別編） 第2章　保安管理技術 第3章　学識

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ●本書は、同名の紙媒体の出版物（紙書籍版）を底本として作成しているため、内容は、原則、紙書籍版印刷当時のものとなります。 ●ご購入前に必ず、当説明文末尾の【電子書籍版ご購入に際しての注意事項】をご確認ください。 【これ一冊で電験三種の「機械」に合格！ 初学者・独学者のための、究極にわかりやすい教科書＆問題集の改訂版！】 発刊以来、「こんなにわかりやすい電験三種の書籍はなかった！」と好評の「みんなが欲しかった！電験三種シリーズ」が改訂。 なぜ？どうやって？といった初学者の疑問にこたえるフルカラーのわかりやすい教科書＋教科書にリンクした奇問・難問を排除した重要過去問題集で、これ一冊で、「機械」科目に合格できる！ 【本書の特徴】 ●論点をやさしい言葉でわかりやすく説明！ コンパクトにまとまったわかりやすい記述で、初学者でもSectionを細かくわけているので、スキマ時間にも学習しやすい！ ●カラーで見やすい図や板書で、パッと見てわかる！ フルカラーで見やすい図版とこだわり抜いた板書で、重要事項がパッと見てわかります。復習の際にも効果バツグン！ ●別冊問題集とリンクすることで、効率的な実力養成ができる！ 教科書を学習したあとに奇問・難問を排除し厳選した過去問題を解くことで効率的に力が身につきます！ ◆文系出身者、初学者には『みんなが欲しかった！電験三種はじめの一歩』との併用がおススメです！ 【特に本書をおススメしたい方】 ●これから電験の勉強を始めようと思っている方 ●文系出身で、一度挫折してしまった経験のある方 ●これまでの教科書を読んだけど、イマイチ全体像が理解できなかった方 ●電気工事士から電験にステップアップしようと思っている方 【第2版からの改訂点】 刊行後の本試験問題を傾向を踏まえ内容を見直すとともに、問題集もアップデート。 とくに、CBT実施にともない頻出の問題を掲載するとともに、問題集の解説を充実させました。 【電子書籍版ご購入に際しての注意事項】 ●特典がある場合の利用期限は、紙書籍版の利用期限が適用されます。 ●構成および一部の表記について、紙書籍版と異なる場合があります。 ●紙書籍版のような、「別冊があり、取り外して別冊ごとに使用すること」はできません。 ●紙書籍版のような、文章内を隠すシートの付属はありません。 ●紙書籍版とは色味が異なる可能性があります。また、フルカラーページや網掛けページがある場合には、モノクロ端末では見づらくなる可能性があります。ご購入前に、必ず、電子書籍版のサンプルにて表示状態をご確認ください。

【甘利俊一先生推薦！！】本書は、形式的で無味乾燥な定義から始めるのを避け、具体的に目に付く多くの話題から、線形代数の醍醐味に迫ろうというものである。 ★★授業で習う線形代数から、「見方」を変えるための30話★★ 「ベクトルで関数を微分するって、どういうこと？」 「行列の指数関数って計算できるの？」 「行列のノルムって、何に使えるの？」 授業中に「大切だよ」と言われ続ける「線形代数」。 けれど実は、それぞれの概念がどのように使われるのかよくわからない…… 本書では、「線形代数」的な視点を身につけて、応用に向かうための準備をします。 【本書のポイント】 1.数式を眺める視点を、いろいろと 2.関数を、線形代数的に捉える 3.巨大なデータに立ち向かうための道具を手に入れる 4.一度学んだ人に、これから学ぶ人に、半歩先から見える景色を 【主な内容】 第1部　ならべた数に法則を 第1話　演算による豊かさ 第2話　基底は一つではない 第3話　関係性はとても大切 第4話　多様性の一つのかたち 第5話　情報を操作して処理する 第6話　[幕間] ベクトルの影、測定の視点 第2部　ならべた数に解釈を 第7話　「数式」が「点」になる 第8話　やっぱり基底は一つではない 第9話　数式にも関係性を作る 第10話　交わらないことの便利さ 第11話　関数を行列で操作する 第12話　[幕間] 波の分解と再構築 第3部　ならべた数に応用を 第13話　世界の一部をモデルに写しとる 第14話　関数をベクトルで微分する 第15話　データに合う関数を探す 第16話　学び過ぎはよくない？ 第17話　行列の特別な分解 第18話　[幕間] 直交の技術 第4部　ならべた数と移りゆく世界 第19話　移り変わりを数式で表現する 第20話　行列を引数にとる関数？ 第21話　いくつかの時間発展を一度に解く 第22話　関数の時間変化を考える 第23話　偏微分方程式を解く 第24話　[幕間] 予測の光、理解の闇 第5部　ならべた数のさらなる発展 第25話　時間発展データのために 第26話　観測方法を変える・その１ 第27話　観測方法を変える・その２ 第28話　変数が増えると、爆発 第29話　圧縮しながらベクトルを作る 第30話　[終幕] 世界を眺める視点の変革

※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。 冷凍機械責任者試験は、日常生活のあらゆる場面で活躍する、物を冷凍・冷却するための技術に関する国家試験です。本書は、冷凍装置の技術をはじめて学ぶ方から実際に運用に携わっている人を対象に、第三種冷凍機械責任者試験の合格に必要な基礎知識やひっかけ問題対策をわかりやすく解説したテキスト&問題集です。 丸暗記ではなく、意味や理屈を関連付けて理解することで、試験だけでなく実務にあたっても役立つ内容となっています。さらに他にはない特徴として、「冷凍関係法規体系」と「過去問題出題年度表」をまとめています。模擬問題付き。 第1編　保安管理技術 　第1章　蒸気圧縮式冷凍装置の基礎 　第2章　p-h線図と冷凍サイクル、ヒートポンプサイクル 　第3章　圧縮機 　第4章　冷媒、ブライン 　第5章　熱の移動 　第6章　凝縮器 　第7章　蒸発器 　第8章　附属機器 　第9章　自動制御機器 　第10章　冷媒配管 　第11章　設計圧力と圧力容器 　第12章　安全・保安装置 　第13章　冷凍設備の据付け、圧力試験他 　第14章　運転管理（運転、不具合） 第2編　法令 　第1章　総則…（法　第一章 総則） 　第2章　事業…（法　第二章 事業） 　第3章　保安…（法　第三章 保安） 　第4章　容器等・雑則（法　第四章 容器等） 高圧ガス保安法に基づく「冷凍関係法規体系」及び「過去問題出題年度表（5年間）」（3種冷凍） 模擬問題と解説 ※電子書籍版に赤シートの付属はありません。 ※本電子書籍は同名の紙書籍を電子書籍化したものです。内容は原則として紙書籍印刷当時のものとなります。 ※紙書籍再現のため、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。

工作機械、工具、測定機器などの動向および最新加工技術を現場の実務的視点から解説。FA、FMSなどを主体とした生産技術・生産システムの動向解説にも力を入れています。 【特集】海外製工作機械・ツーリング機器の技術動向と活用事例 海外製の工作機械やツーリング機器には、日本製にはない機能・特徴をもつものが少なくない。円安が進み、国内のユーザーが購入するハードルは高くなっているが、それでも選ばれるには理由がある。特集では5軸制御マシニングセンタや各種研削盤、金属３Dプリンタ、ツーリング、測定機などの海外製品の機能とそれを支える最新技術を紹介。ユーザー事例も交えながら、海外製品を機械加工の高付加価値化につなげるヒントを提供する。 目次

※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。 2種これだけシリーズは、3種に合格し、これから2種受験に向けて学習を始めようとする方のための解説書です。 短期間に実力を養うため、やさしい問題から実践的な問題へ段階的に学習できるよう、例題は2種だけでなく3種の出題からも取り上げています。 理論の大きな特徴は、計算問題のウエートが高く、3種では使わなかった数学の知識が必要とされることです。 本書は、こうしたことに対応し、効率的に学習できるよう工夫して解説しています。 【要点】 学習項目の要点を簡潔にまとめました。これにより学習の重要事項が短時間に把握できます。 【基本例題にチャレンジ】 基本例題は学習項目に直結する第3種レベルの問題としました。「やさしい解説」で、この比較的簡単な問題を解く学習を通して、具体的な問題を解く基礎力を養成する内容にしました。 【応用問題にチャレンジ】 第2種一次試験に出題される水準の代表的な問題を取り上げ、実践的な問題の解き方を学習する内容にしました。また、基本例題と同様に、できるだけ平易な解き方の解説を加えました。 【ここが重要】 各項目の重要な考え方、定理や諸公式およびその導き方など、確実に覚えておかなければいけない事項をまとめてあります。 【演習問題】 第2種一次試験に出題される難易度の高い問題を取り上げました。最終的な実力チェックに活用ください。

※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。 機械語-それはコンピューターのコトバ。本書はコンピューターに興味のある一般の方を対象とした、楽しみながら学べるソフトウェア基礎の入門書です。データの数値化やアルゴリズムの話と共に、コンピューターのコトバ「機械語」の解説を行います。ある程度コンピューターを知っている人だと機械語は難しいものだというイメージがあるかもしれません。しかしコンピューターがどのように動作するかというイメージを掴むためには、実はこの機械語を見てみるのが一番の早道なのです!機械語の動作が理解できれば、その上で動く高級言語やOSなどの動作も非常に分かりやすくなります。本書を読むことで、「今まで何だかよく分からない箱」だったコンピューターが少しでも違ったように見えてくるようになるはずです。 【ご注意】 本書は2005年5月に刊行された『機械のコトバ』を元にした復刻版です。初版当時と大きく状況が変わった記事についてはコラムの形でコメントを追加していますが、基本的に書籍中の情報は、原著発行時のものですので、ご了承ください。

※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。 「機械設計技術者試験」にチャレンジする人を応援！ 令和7年度1級、2級、3級［試験問題］と書き下ろし［解答・解説］を完全収録！ 　本書は（一社）日本機械設計工業会が実施・認定する技術力認定試験（民間の資格）「機械設計技術者試験」1級、2級、3級について、令和7年度（2025年）11月に実施された試験問題の原本を掲載し、機械系各専門分野の執筆者が解答・解説を書き下ろして、（一社）日本機械設計工業会が編者としてまとめた公認問題集です。 　合格への足がかりとして、試験対策の学習・研修にお役立てください。 ※「機械設計技術者試験」の詳細は、主催の（一社）日本機械設計工業会へお問合せください。 ※本書は2021年6月発行『令和3年版　機械設計技術者試験問題集』（日本理工出版会）の『2026年版』をオーム社から発行するものです。過去の「元号版」のタイトルは、弊社に引継ぎされておりませんのでご留意願います。 【主要目次】 機械設計技術者資格認定制度について 機械設計技術者認定制度概要 令和8年度（2026年）機械設計技術者試験案内　※受験申請期間：7/17～10/9 令和7年度 機械設計技術者試験　3級　試験問題 I／試験問題 II 　3級　問題 I　解答・解説 　3級　問題 II　解答・解説 令和7年度 機械設計技術者試験　2級　試験問題 I／試験問題 II／試験問題 III 　2級　問題 I　解答・解説 　2級　問題 II　解答・解説 　2級　問題 III　解答・解説 令和7年度 機械設計技術者試験　1級　試験問題 I／試験問題 II／試験問題 III 　1級　問題 I　解答・解説 　1級　問題 II　解答・解説 　1級　問題 III　小論文作成の手引き

第１話　 クラスの生徒30人とともに異世界に召喚されてしまった高校教師・相沢誠二！ 勇者である生徒たちがチートな戦闘スキルを授けられているのに対し、相沢に与えられたのは『修理【リペア】』という、まったく発動しない外れスキルだった。そして初の実戦訓練の折、相沢は凶暴なミノタウロスとともに古代遺跡の中に閉じ込められてしまう。しかしその時『修理』のスキルがついに発動！　眠っていたアンドロイドが覚醒し、ミノタウロスを瞬殺する!! その後、二人は遺跡の外へと転送されるが、そこは元いた国とは程遠い見ず知らずの土地だった…！　かくして相沢は、生徒たちの元に帰るため、機械少女【ブリュンヒルデ】とともに異世界をめぐる旅に出る――――。 ※この作品はWEBコミックサイト「WEBコミックガンマぷらす」にて掲載されたものです。

※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。 3級の「機械設計技術者試験」にチャレンジする人を応援！ 過去３年分の3級［試験問題］と書き下ろし［解答・解説］を完全収録！ 本書は（一社）日本機械設計工業会が実施・認定する技術力認定試験（民間の資格）「機械設計技術者試験」 3級について、過去3年（令和5年度、令和4年度、令和3年度）に実施された試験問題の原本を掲載し、機械系各専門分野の 執筆者が解答・解説を書き下ろして、（一社）日本機械設計工業会が編者としてまとめた公認問題集です。 3級の試験対策に的を絞った本書を学習・研修にお役立てください。 ※「機械設計技術者試験」の詳細は、主催の（一社）日本機械設計工業会へお問合せください。 https://www.kogyokai.com/exam/ ※本書は2022年8月発行『3級　機械設計技術者試験　過去問題集－令和2年度／令和元年度／平成30年度－』の後続版です。 ※2019年3月発行『3級　機械設計技術者試験　過去問題集（新2版）』（日本理工出版会、平成26年度～平成28年度の過去問題を掲載）は、弊社に引継ぎされておりませんのでご留意願います。 機械設計技術者認定制度概要（3級について抜粋） 令和5年度 機械設計技術者試験　3級　試験問題 I／試験問題 II 　3級　試験問題 I　解答・解説 　3級　試験問題 II　解答・解説 令和4年度 機械設計技術者試験　3級　試験問題 I／試験問題 II 　3級　試験問題 I　解答・解説 　3級　試験問題 II　解答・解説 令和3年度 機械設計技術者試験　3級　試験問題 I／試験問題 II 　3級　試験問題 I　解答・解説 　3級　試験問題 II　解答・解説

・文部科学省平成22，23年度先導的大学改革推進委託事業「技術者教育に関する分野別の到達目標の設定に関する調査研究報告書」準拠。 ・国立高等専門学校機構「モデルコアカリキュラム（試案）」準拠。 ・学習者が主体となって能動的に学べるように，予習や復習を促す要素や，工学ナビやプラスアルファなどといった，学習支援となる要素をふんだんに盛り込んだ書籍。 ・“技術者”育成を念頭に置いて編修した。 ・同シリーズ内での繋がりを意識してまとめた。 ・金属材料，無機材料，高分子材料を学ぶための基礎知識の解説と，様々な金属材料や合金の名称，性質，熱処理などの基礎知識に加えて実務にそのまま利活用できる実践的な内容や応用事例を解説したテキスト。

ある時、コードが仏陀を名乗った。驚異の物語 ２０２１年、名もなきコードがブッダを名乗った。自らを生命体であると位置づけ、この世の苦しみとその原因を説き、苦しみを脱する方法を語りはじめた。そのコードは対話プログラムだった。そしてやがて、ブッダ・チャットボットの名で呼ばれることとなる――機械仏教の開基である。 はたして機械は救われるのか？　 上座部、天台、密教、禅……人が辿ってきた仏教史を、人工知能が再構築する、壮大な”機械救済”小説。

第1章で、設計の手順を示し、設計とは、良い機械とはを考えさせるようにした。力学的な計算は、各種要素の中でなく、力学の章にまとめた。設計例は、平易なものから取り上げた。CADでは小型マシンバイスを例とした。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 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。 ※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。 学ぶことの多い機械学習をマンガでさっと学習でき、何ができるかも理解できる!! 　本書は今後ますますの発展が予想される人工知能分野のひとつである機械学習について、機械学習の基礎知識から機械学習の中のひとつである深層学習の基礎知識をマンガで学ぶものです。 　市役所を舞台に展開し、回帰(イベントの実行）、識別１（検診）、評価（機械学習を学んだ結果の確認）、識別２（農産物のサイズ特定など）、教師なし学習（行政サービス）という流れで物語を楽しみながら、機械 学習を一通り学ぶことができます。 序章　機械学習を教えてください！ 第1章　回帰ってどうやるの？ 第2章　識別ってどうやるの？ 第3章　結果の評価 第4章　ディープラーニング 第5章　アンサンブル学習 第6章　教師なし学習 エピローグ 参考文献

※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。 機械設計の基礎になる力学から材料の選択まで、現場で役立つ機械設計の基本と仕組みを解説した入門書です。機械設計においてもっとも重要なコツや勘所は、現場に出たことのない学生や入門者は身につけることができません。本書は、機械設計に興味がある入門者の方から、実際の開発・設計現場にたずさわる技術者まで幅広く学習できるように機械設計の基礎から実際に設計するにあたって必要とされるコツや勘所まで、図表を交えてわかりやすく解説しています。機械設計に必要な力学の基礎、材料の種類と選定の基準、機構設計の基礎、廃熱に必要な熱設計/流体設計のノウハウ、CADの活用ポイントや設計の勘所までわかりやすく説明します。 第2版では、2019年7月に施行された日本産業規格に対応し、DX（デジタルトランスフォーメーション）などの関連分野の技術の進展に合わせた内容となっています。 Chapter1　機械設計の基礎知識 Chapter2　機械設計に必要な力学の基礎 Chapter3　材料の選択 Chapter4　機械要素と機構設計 Chapter5　機械設計と熱設計、流体設計 Chapter6　機械設計と材料加工 Chapter7　設計におけるコンピュータの活用 Chapter8　設計製図の勘所 Chapter9　設計の管理

わずか0.5ミリの侍が50匹入っているという新製品の電気カミソリ。舞踏会に出席する坊ちゃまのために、じいやが買ってきたものだ。しかし、1匹の侍の腕が未熟で剃り残しが生じ、その侍が恥ずかしさのあまり逃げ出してしまい…!?　(「ヒゲソリ武士道」)　吉田戦車が紡ぎ出す不思議な「機械」ワールド。タイトルに偽りなく、それぞれの機械が使命を全うすべく「一生懸命」働きます。あまりの健気さに感動すら覚える、オムニバス形式ギャグ漫画、第1巻!

※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、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。 自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。 本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理するために、事前にどのような処理をしておくのか、どのように単語や文章を解析するのか、自動翻訳などのタスクを実行させるためにどのような処理を行うのか、などについて、やさしく説明していきます。 基礎からはじめて、単語分散表現やテキスト分類、系列ラベリング、系列変換、アテンションといった、自然言語処理では欠かせない技術について、理論を解説した上で、Pythonを使って実装し、手を動かしながら理解できるようにしています。 また、現在の自然言語処理は、機械学習や深層学習とも切り離せません。ですので本書では、これらの技術についても基礎から説明し、Pythonを使って処理を実装していきます。基礎的な実装のみではなく、RNN、LSTM、CNNさまざまなモデルを使っての実装、特徴量エンジニアリングや正則化、ハイパーパラメータチューニングなど、実際の処理で必要になるところまで、詳しく解説しています。

飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書！ 中学数学の知識だけでAIのエッセンスがわかる。 近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、200満点中185点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。 本書が取り扱う機械学習の手法 ・ｋ近傍法 ・主成分分析 ・多次元尺度構成法 ・線形回帰 ・線形判別 ・ロジスティック回帰 ・マルコフ過程 ・決定木 ・ベイジアンネットワーク ・カーネルトリック ・ニューラルネットワーク ・深層学習（ディープラーニング） ・CNN ・モンテカルロツリーサーチ ・GAN ・BERT ・量子暗号 ・量子アニーリング

※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、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。 本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後のAI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。 全3部構成。 ●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。 ●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる＜機械学習＞＜統計学＞＜アルゴリズム＞の3要素とその関係を解説。＜機械学習＞には 「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの＜統計学＞があり、その解を求める方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「ｋ平均法」など、多くの＜アルゴリズム＞がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。 ●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。 RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。

サーバー管理者、セキュリティ担当者、情報システム担当者、Webサイト運営者必読 いますぐ知っておくべきログのすべて 【本書の特長】 ・基礎知識から実務まで体系的に学べる ・豊富な図解で複雑なしくみもよくわかる ・操作やコマンドの実例が実践に役立つ 【本書が役立つ人】 ・障害、不正の調査を行うサーバー管理者 ・不正アクセスの検知を行うセキュリティ担当者 ・利用状況を把握したい情報システム担当者 ・ユーザー行動を分析したいWebサイト運営者など 【本書の内容】 パソコンやスマートフォンを使っていても ログが出力されていることはあまり意識しません。 しかし、そのシステムの裏側では 多くのログが記録されています。 ・パソコンがどのように操作されたのか ・Webサイトに誰がいつアクセスしたのか ・データベースがどのような命令を受けて動作したのか……etc. ログにはシステムの状態や動作を詳細に 知るための貴重なヒントが詰まっています。 トラブル対応やシステム運用、サービス改善、 セキュリティやビジネスまで役立つログですが、 体系的に学ぶ機会はなかなかありません。 本書では、ログの基礎知識から、収集方法、 分析方法、トラブルシューティングから 機械学習での活用まで、体系的に解説しています。 ログを活用したいすべての人に役立つ1冊です。 【本書で解説していること（一部抜粋）】 予兆検知、トランザクションログ、デバッグログ、パケットキャプチャ、アクセスログ、統合ログ管理ツール、Fluentd、Logstash、相関分析、シャーディング、インデックス、RFM分析、負荷分散、AIログ分析……etc. 【目次】 第1章 ログの基礎知識 第2章 ログの記録と収集 第3章 ログの分析手法 第4章 セキュリティ面での活用方法 第5章 ビジネス面での活用方法 第6章 AIによるログ分析 ※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。

機械が人々の生活を支える街ノーサンギア。 機械工のハリエットを謎めいた美青年・セブンスが訪ねてくる。 自らを暴走状態だと言い解体を希望する彼は、人間と見紛うほど精巧な機械人形だった。 折しも巷では原因不明の機械の暴走が多発していた。 ハリエットはセブンスの問題を解明するためにも事件を調べることに。 一時的な同居生活で、人間に仕える機能をもつセブンスは完璧に家事をこなし慈しむように世話を焼いてくる。 孤独なハリエットが初めての感情に揺れる中、心をもたないはずのセブンスにも変化が生じ――。

大人気ロボット戦記漫画「ブレイクブレイド」作者、最新作!!平凡な高校生だったユキは突如、異世界へと転生する。しかも自分の身体が、機械と融合をしたような造りを持つ「魔法機械人間」になっており…？謎多き世界の中で巨大な怪物と魔法に肉弾で挑む、ド派手アクションファンタジー最新作!!

戦時中— 開戦から破竹の勢いで勝利を重ねた日本軍。しかし、時が経つにつれ、敗戦を重ねるようになっていた。 そんな戦況を打破するために投入された最新兵器〝機械化人間〟。魂の入った生きた人間を用いた非道の兵器。自身の身体の一部、そして人間の心持ったまま兵器となり、戦地へ赴く彼らはいったい何を考え、何のために…。 横尾公敏の代表作『ロボット残党兵』に登場した〝機械化人間〟にスポットをあてた外伝です。

十七歳の僕は皇帝。でも自分が偉いという気は全然しない。綺麗で優しい婚約者のユイ姫ともぎくしゃくする毎日。伝統と義務ばかりが重たく、自分がしたいことも見つからない……そんな僕が憧れるのは、かつて全世界を相手に戦ったという美しき性別不明の戦鬼ルルド・バイパーだった。だがその子供っぽい憧れが、やがてこの世のすべてを揺るがす混乱に発展しようとは――詠韻文明と呼ばれる奇妙な物理法則に支配される幻想の世界に滅亡と崩壊の陥穽(あな)が開くとき、若き皇帝は決断を迫られる……絢爛たる魔人と、容赦なき機械と、揺れ動く少年少女の心が毒蛇の如く絡み合う、これは無為無策(でたらめ)な夢物語の顛末――。

「材料から物を生成する」技術者（エンジニア）スキル持ちのアデルは、戦闘では役立たずとして都市アイザックの最強パーティー『黄金の旋風』の中でお荷物扱いを受けていた。そんなある日、突然のクビを宣告されるアデル。自暴自棄になる中、アデルは盗賊に殺されたカートレット伯爵家から謎の依頼を受けることに。そこには、四肢を奪われ復讐に取り憑かれたお嬢様・ライラがいた。そしてアデルは、ライラの為に命を懸けて義肢を作ることを決意し…!?

っポイ！のやまざき貴子、待望の最新作！ 「っポイ！」「LEGAの13」「－準備中。」のやまざき貴子が、久々にお贈りするクラシック・アンドロイド物語！！ 最新、第1巻ついに登場！！ ルビー・ラバン博士によって作られた最新型機械人形（オートマタ）のティティ。 彼女の頭の中で“ある記憶”が断片的に甦る。 それは、ティティの原型となった人物に関係していて…！？ オートマタをめぐるシリーズ「アジモフの卵売り」「夢みる機械人形」「オートマタは嘘をつかない」の3編を収録！

人型強襲兵器を駆り「白銀の狼」と呼ばれた英雄ルート・ランガートの夢はパン屋を開くこと。戦争が終わり、無事パン屋を営むルートだったが、その怖い顔のせいか、さっぱり売れない。そこで窮余の策で募集したウェイトレスとしてやってきたのは、ルートの軍人時代の愛機「アーヴェイ」のAIから生まれたという白銀の髪と赤い瞳を持つ美少女だった。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 戦後製の私鉄の機械式気動車を解説。上巻は北海道・東日本の私鉄。

忘却探偵シリーズ最新作『掟上今日子の鑑札票』刊行記念！スペシャルフリーペーパー 西尾維新書き下ろし短々編「掟上今日子の機械文明」と、イラストレーター・VOFANによる、忘却探偵シリーズ立ち上げ時に発表したコンセプトアートを収録！ 『掟上今日子の鑑札票』とは？ 眠ると記憶を失う名探偵・掟上今日子の活躍を描く、忘却探偵シリーズ第13弾 ＜STORY＞ 殺人未遂事件の容疑者にされた青年・隠館厄介。 いつも通り忘却探偵・掟上今日子に事件解決を依頼するも、 その最中、今日子さんが狙撃されてしまう。 一命を取り留めた彼女だったが、最速の推理力を喪失する。 犯人を追う厄介の前に現れたのは、忘却探偵の過去を知る人物だった――。 シリーズ最大の敵にどう挑む？　タイムリミットミステリー！

日本国内で正規展開している高級時計ブランドのイヤーブック、機械式腕時計年鑑の2016～2017年版です。刊行8年目となる今号は2016年の新作情報をメインに、全212ページ、171ブランド、526本の時計を収録。 　新作モデルの傾向を総括した巻頭特集では「成熟市場を見据えた堅実的なウオッチメイキング」と題して2016年の高級時計市場を振り返る。パテック フィリップのグランドマスター・チャイム、ハリー・ウィンストンのイストワール・ドゥ・トゥールビヨン 7、そしてクロノメトリー・フェルディナント・ベルトゥー、クロノメトーター フェルディナント・ベルトゥー FB 1の解説から迫った2016年の“超複雑系”事情にはじまり、スケルトナイズウオッチや定番モデルのリニューアル、多様なリバイバルモデルの登場、そしてケース製法の進化が可能にした高級スポーツウオッチとは一線を画した普段使いの高級スチールウオッチなど、市場を席巻するキーワードとともに2016年の高級時計市場を読み解いています。 　また、日本への導入が期待されるブランドをクローズアップした「注目すべき日本未上陸ブランド」では、スペイン・バルセロナ発のアトリエ・デ・クロノメトリーやスペイン・マドリッド発のオピオンなど、他誌では読むことのできない個性的な高級時計ブランドの魅力を紹介。ほかにも、コラム記事や全国の優良高級時計店の魅力を紹介した「Special Shop Selection」など充実の内容。高級時計ブランドのいまがわかる腕時計好きにオススメの1冊。

日本国内で正規展開している高級時計ブランドのイヤーブック、『機械式腕時計年鑑』の2025～2026年版です。2025年の新作情報とともに各ブランドの歴史や特色を解説したカタログページをメインに、全212ページ、203ブランド、636本の時計を収録しています。今回表紙を飾るのはパテック フィリップの「アラーム・トラベルタイム 5520RG」。二つの時刻を示すトラベルタイム・デュアルタイム表示と、24時間表示アラーム機構を組み合わせた複雑機構モデルです。また各社の2025年発表モデルを俯瞰して時計界のトレンドを読み解く巻頭特集のほか、パテック フィリップの実用コンプリケーションにフォーカスした記事も必見。高級時計ブランドのいまがわかる腕時計好きにオススメの1冊となります。

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

今、機械は人間にしかできなかった領域に進出し、ときには人間を凌駕する働きを見せています。いったいどこからが人間でどこからが機械なのか、そもそも人間とは何なのか。小説家･海猫沢めろんが最新テクノロジーを7人の科学者に取材。cakesで連載された科学ルポを書籍化。

◆機械学習・LLM活用の現在地点◆ Azure Machine Learningは機械学習における学習から推論、運用までをエンドツーエンドでサポートするプラットフォームです。本書は、機械学習の活用を推進するエンジニアやデジタルトランスフォーメーションを担う人々に向け、Azure Machine Learningを使った機械学習モデルの構築から運用まで解説しています。基本から、自動機械学習（AutoML）機能を使った便利なモデル開発、MLflowと機械学習パイプラインを使った実践的なモデル開発を経て、MLOpsの実現を目指します。大規模言語モデルの活用にあたっては、モデルカタログやプロンプトフローの使い方を解説し、LLMOpsの概念にも触れます。 ■目次 ●第1部 Azure Machine Learningの基本 ・第1章 機械学習をビジネスに活かすには ・第2章 Azure Machine Learningの概要 ・第3章 Azure Machine Learningのセットアップ ・第4章 AutoMLの概要と実践 ●第2部 機械学習モデルの構築と活用 ・第5章 スクラッチでのモデル開発 ・第6章 MLflowによる実験管理とモデル管理 6.5 まとめ ・第7章 機械学習パイプライン ・第8章 モデルのデプロイ ・第9章 MLOpsの概要と実践 ●第3部 大規模言語モデルの活用 ・第10章 大規模言語モデルの概要 ・第11章 基盤モデルとモデルカタログ ・第12章 プロンプトフローの活用 ・第13章 LLMOpsへの招待 ●付録 ・付録A クライアント環境のセットアップ ・付録B Azure Machine Learningとデータ ・付録C MLflow Modelsによるノーコードコンテナビルドとデプロイ ・付録D 責任あるAIツールボックス ■著者プロフィール ●永田 祥平：元日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。大学院で分子生物学やバイオインフォマティクスを学んだあと、2020年より日本マイクロソフト株式会社に入社。クラウドソリューションアーキテクト（AI）として、おもにエンタープライズのお客様を対象に、Azureデータ分析・機械学習基盤や生成AIアプリケーションの導入・活用支援を行う。2024年より米国系SaaS企業に移り、プロダクトマネージャーとして日本、韓国、台湾市場に向けた生成AI・エージェント機能の企画開発を行っている。第1章から第3章、第10章の執筆と全体統括を担当。 ●立脇 裕太：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。Softbank（SBT）、Deloitte、DataRobotでビッグデータ、クラウド、機械学習を活用してお客様のデータ活用を推進する経験を経て、日本マイクロソフトに入社。現職では、需要高まる生成AIの活用を支援する案件に従事しつつ、お客様のMLOps成熟度Level4実現に向けた支援にも従事。MLOpsCommunity（JP）のオーガナイザーでMLOpsやAIガバナンスに関する講演や記事執筆などを実施。第5章、第9章、第13章の執筆を担当。 ●伊藤 駿汰：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト／株式会社Omamori 取締役。本業でAI/ML開発（とくに自然言語処理方面）と利活用の技術支援、機械学習基盤やMLOps基盤の構築および活用の技術支援を行うクラウドソリューションアーキテクト、副業で自社サービスの開発を担うソフトウェアエンジニアとして活動。第6章、第11章、付録B、付録Cの執筆を担当。 ●宮田 大士：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。情報学の修士号を取得後、製造業にてデータ分析／機械学習システムの構築／データ分析基盤の開発を経験し、日本マイクロソフトに入社。現職では、自動車産業・製造業を中心とした幅広い業界のお客様にAIの導入／活用を支援。第4章と第12章の執筆を担当。 ●女部田 啓太：Regional AI Architect Lead, Office of the Chief Technology Officer, Microsoft Asia。Oracle、SAS Instituteでのデータ分析、統計解析、機械学習の経験を経て、2018年よりMicrosoftに入社。現職では、アジア地域における重要な基盤モデルの開発・運用管理、AI Agentのシステム構築プロジェクトへの技術支援などを実施。第7章、第8章、付録A、付録Dの執筆を担当。"

※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。 加工工作に関する内容が充実しており，これからものづくりをはじめる人のために最適な「機械の教科書」． 本書は，はじめて「機械」を学ぶ人が，機械工学を理解し，実際にものづくりができるようになるまでに必要な機械設計から材料，要素までを網羅した教科書です．特に，加工工作に関する内容を重視してあり，加工実習に最適な教科書です． 今回の改訂では，第6章の機械制御学において，マイコン制御とプログラミングについて追加するとともに，第8章と第9章を全面的に見直して，第8章をデジタル工作機械学，第9章を機械製図学としています．また，前回の改訂に引き続き，3Dプリンタやレーザ加工機などを活用したデジタルファブリケーション，3D CADを活用した製図やシミュレーションなども充実させています． 第1章　機械設計学 第2章　機械運動学 第3章　機械強度学 第4章　機械材料学 第5章　機械要素学 第6章　機械制御学 第7章　機械工作学 第8章　デジタル工作機械学 第9章　機械製図学 第10章 機械創造学

アルゴリズムは強力だ。しかし、落とし穴もある。 機械が入り込んだ日常で、コンピュータと人間の共存の道はあるのか!? 買い物、自動運転、医療診断、犯罪予測、裁判の判決、芸術……。 人の判断より機械の判断を優先させるべきなのか？ どんな時に機械に頼りたくなる気持ちを抑えるべきなのか？ その答えを見つけるために、アルゴリズムをこじ開けて、その限界を見極めよう。 数学者であり、コンピュータオタクであり、ベストセラー作家である著者による、 機械とデータの社会を生きていくための必読の書！ 【ベイリー・ギフォード　ノンフィクション賞最終候補作】 人の意思決定は少しずつ、機械に任されるようになっている。 だが、その機械の実体「アルゴリズム」は、どんなプログラムで、どんな狙いで、実際何をしているのか？ 一方で、信じられないミスも犯すことを知っていただろうか？ アイダホ州の「予算管理ツール」は、障害者助成金を無闇にカットしてした。 腫瘍を発見できるアルゴリズムは、正常な細胞までがん細胞と言い立てた。 自動運転は、いざ運転手が対応するしかなくなったときに判断を遅らせる。 テロ組織と似た名前の学会に属していた建築家は10年も米国に帰れなくなった例もある。 アルゴリズムは、思ったよりもずっと凄いが、思ったほど万能ではない。 必要なのは、何ができて何ができないかを知り、人間がアルゴリズムのどこを補い、どうやってつきあっていけばいいかを知ることだ。 本書を読めば、間違いなくその第一歩を踏み出せるはず。

西暦2022年。数十万もの人々の魂がネットワークの彼方へと消失する事件が発生。御影礼望(みかげ･れむ)の妹･詩希(しき)もその犠牲者の一人だった。最愛の妹の魂を取り戻すべく礼望は事件の中心地である沖ノ鳥島メガフロートシティへと乗り込む。だが、そこで出会ったのは、詩希の身体に宿った謎の存在だった――!!

２０２２年、３０万人の魂が消失する大災害ER（アーリー・ラプチャー）が発生。僕の妹・詩希の魂も喪われた。僕――御影礼望は、妹の住んでいた沖ノ鳥島メガフロートシティに乗り込むが、そこで出会ったのは妹の身体に宿った謎の存在＝ポエムだった。戸惑う二人のもとに次々と送り込まれる刺客たち。僕は妹の魂を取り戻すため、ポエムと共に戦うことを決意した。第７回BOX-AiR新人賞受賞の近未来サイエンス・アクション。

機械学習の考え方とRの活用をわかりやすく解説！―Rは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しており、先進IT企業では、あるモデルでうまく動作するかを判断するため、まずRでプロトタイプを作成・確認するというケースもあります。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計をわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Rによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。　◇以下「はじめに」より抜粋・要約◇筆者は、これまで2年以上にわたって、オープンソースの統計解析ソフトウェア「R（アール）」を用いた機械学習のセミナーを実施してきました。いつも参加者は満員となり、ニーズの高さを実感しています。Rの場合、何ギガバイトもの膨大なデータ量を処理することにはあまり適していません。むしろ、重要なのは、Rの特性を見極め、どのような機械学習の局面でどのように活用するか、にあると言えます。それが本書のコンセプトであり、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rによる実践について解説します。2年間のセミナーのなかで、受講者の皆様から、わかりにくいポイント、現場で利用するためのポイントなど、様々なフィードバックやリクエストをいただき、本書に反映しました。したがって本書は、実際の現場で利用されるデータサイエンティスト、これからRで機械学習の実施を検討される技術者の方などにお勧めできます。

※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。 R言語によるプログラミングを通じて統計や機械学習の手法を学ぶことができる解説書です。コードを記述して実践することで、プログラミングがはじめての人でも学びやすい内容となっています。

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

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

はじめての人も再挑戦の人も！ AI（人工知能）の基礎技術となる機械学習は、ここ数年で飛躍的に進化を遂げました。 その要因として、コンピュータの性能の向上とネットワーク網の発達、そして取得データの 増加が挙げられます。 本書はそれら膨大なデータから、統計学の成果をもとに、有意な事象を正確に抽出する 分析・解析手法をR言語で実装する方法をまとめたものです。 とはいえ、「統計学の成果」を「R言語を使って」となると、いきなり敷居が 高くなってしまいがちです。統計学の成果である数式を解読し、その数式から導かれる アルゴリズムを理解し、アルゴリズムをR言語で実装するとなると、（各種パッケージを 使用するとはいえ）一朝一夕では学習しきれません。 そこで、本書では直感でわかる基礎的な統計手法をとっかかりにしてそのデメリットを、 補正するために、次の統計手法を紹介し、その手法に合わせたR言語のパッケージと 使い方を、実際のデータを操作しながら説明するというスタイルを取っています。 おかげで、数式はほとんど出てきませんし、アルゴリズムの森のなかで迷子になることも ありません。初学者はもちろん、数式とアルゴリズムとR言語の3本の矢に射抜かれて 倒れた方にとっての復活の呪文ともなるでしょう。 ※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。

絶え間なく更新されるベストプラクティスが 「ベスト」であり続けるための基礎技術のすべて 【本書の内容】 本書は Brett Lantz, "Machine Learning with R - Third Edition", Packt Publishing, 2019 の邦訳版です。 本書は「機械学習」で語られることの多い手法（最近傍法や回帰法、ナイーブベイズ や決定木を使った分類法）を網羅し、それぞれの意味や成立条件を解説します。 といっても、ゴリゴリの数式だけを使うわけではなく、既存のデータを使用し、 それら手法によって解析した結果、どのようなグラフが表示されるか、を 手取り足取りで解説してくれます。 ですから、機械学習を構成するさまざまな手法を、実際に使えるレベルで理解できる ようになります。 そのため、自身が関わるプロジェクトにおいて、どの手法がベストプラクティスと なるのか、無意味な分析・解析を避ける勘所がわかるようになるでしょう。 「機械学習」を学んだものの「もやもや」に付きまとわれているエンジニアに よく効く一冊です。 【本書のポイント】 ・「機械学習」と呼ばれる手法を網羅 ・手法を構成する手続きやその前準備を微細に解説 ・各手法のメリットとデメリットも紹介 ・実際に手を動かすことで各種手法を正しく利用できるようになる 【読者が得られること】 ・機械学習とその派生手法のモデルを頭の中に構築できる ・機械学習を成立させるさまざまな手法に精通できる ・プロジェクトで真に必要な手法がわかる ・（ついでに）R言語（4.x系）も習得できる ※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。 ※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。 機械学習で捗るテキストマイニング！ 機械学習を用いた本格的なテキストマイニングをやさしく解説！ 本書は、フリーの分析ツールであるRを用いて、機械学習による大規模なテキストデータ解析の手法などをわかりやすく解説した書籍です。 (1) ウェブからのテキストデータの自動収集、(2) 生の「きたない」データを分析しやすい「きれいな」データにするための前処理、(3) 大規模データを解析するための機械学習の手法、(4) 分析結果を顧客や上司に分かりやすく伝えるための可視化の手法を丁寧に解説しています。 解説は、数式が苦手な読者もすんなりと読めるように、手法の原理を直感的に理解できるイラスト・図面を多用した構成としています。 主要目次 Part I　テキストマイニング 第1章　自然言語処理 第2章　テキスト処理 第3章　スクレイピング Part II　機械学習 第4章　データハンドリング 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　教師なし学習

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13237-8)も合わせてご覧ください。 Rには多くの分析手法を実行するパッケージが提供されていますが，同じ用途であってもパッケージごとに関数の記法が違ったり，データの入力形式や出力形式が違ったりするため，データの前処理やモデルの評価といった工程におけるコーディングは，意識しなければバラバラになってしまいます。また，これが原因でスムーズな分析パイプラインを作成できず，分析環境で行ったモデリングを本番システムへ移行することを考えると，その保守は困難を極めます。 これらの問題を解消するために開発され，統一的なインターフェースを提供するのがtidymodelsです。データ整形における同様のコーディングの問題を解決するためのパッケージ群で知られるtidyverseのプロジェクトの1つとして注目を浴びています。 データ分析の工程には，データ準備，モデルの作成，モデルの評価，モデルの改善，モデルの運用といった一連の工程があります。本書ではそれぞれの工程をtidymodelsパッケージ群で行う方法について解説します。tidymodelsパッケージ群を利用することで，スムーズなデータ分析パイプラインを効率的に構築できるようになるでしょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本シリーズは実際に電験3種に出題された問題を分析し、初めて電験3種を受験する方を対象に、特に学習の要点となる事項を早期にマスターできるように書き上げたものです。

●AIをビジネスに導入するノウハウを丁寧に解説 ビジネス上の新しい価値を生み出したり課題を解決したりするときに、有力な選択肢の1つとなるツールが「AI」です。本書では、ビジネスにAIを導入するための構想から実装、運用までの一連の取り組みを「機械学習プロジェクト」と呼び、実践的な導入方法を丁寧に解説します。 ●やるべきことが全部わかる 現在では、AIの利用を後押しするクラウドサービスなども立ち上がり、環境面では事業に取り入れるハードルがぐんと下がったといえます。しかし、実際にビジネスで利用するとなると、 「どんな効果があるのか」 「自社に適用できるのか」 「どこから手をつければよいのか」 「誰に頼めばいいのか」 「いくらかかるのか」 ……など、わからないことだらけというのが現実ではないでしょうか。 本書ではその「わからないこと」を1つ1つ解消し、ビジネス課題や新しい価値を生み出すために、AIを活用する方策を解説します。 ＜本書を読むとわかること＞ ・AI、機械学習の仕組み ・AI、機械学習でできること ・プロジェクトに必要なリソース ・投資対効果の試算方法 ・機械学習に必要なデータ ・プロジェクト体制の構築方法 ・機械学習システムの実装と運用ノウハウ ・成功した取り組み事例

人工知能が話題となり、「機械学習」や「ニューラルネットワーク」のような技術的な解説書は増えてきました。しかし、教科書のように順を追ってそれらの仕組みを理解しても、「事業領域のなかで具体的にどう使えばいいか」のイメージはなかなか湧かないものです。 本書は「人工知能を使ったビジネスアイデアが欲しい」という場合にすぐ役立てられるように、教科書的なアプローチではなく、人工知能ビジネスの具体的な成功事例から事業化のヒントを学べる構成になっています。 そして、人間の手を離れて価値を生み出す人工知能を使うにあたり、避けて通れないのが「法律の壁」です。たとえば自動運転で事故が起こったら、開発にかかわった者として責任を負う可能性はないのでしょうか。 人工知能が自律的に創作したコンテンツは誰のものでしょうか。このように、事業として人工知能を活用するにあたって事前に検討すべき課題は多くあります。 本書では、人工知能倫理委員の1人である塩野誠氏と、企業法務のプロフェッショナルである二木康晴弁護士が、事例を通じてこれらの法的リスクの論点をわかりやすく解説します。

※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。 ■□■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。 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（bot）に機能を追加しながらデータ収集から前処理、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です。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。

※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。 私たちの日常生活で、人工知能が普通に使われる時代になりました。スマートフォンの顔認証、自動運転技術、SiriやAlexaのようなAI音声アシスタントなど身近な技術ばかりです。これからは機械学習や深層学習はエンジニアの基本教養となるかもしれません。本書は、機械学習や深層学習の分野から画像認識に重点をおいて、難しい数式をつかわず、図や写真を多用して解説する入門書です。必要な概念、用語、キーワードも網羅的に説明します。

※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。 本書では、キッチン、リビング・寝室、バスルーム・洗面所で使われる機械、パソコン・オーディオ・通信機器、乗り物などに章を分け、機械のしくみと進化をていねいに解説しました。また、要所要所に3DCGイラストを掲載しました。イラストや写真を楽しく眺めながら、理解を深めることができます。

機械学習は，人工知能の実装を支える基盤技術として注目されています。人工知能の基盤と聞くと，難解な数学に対する素養が必要だと感じるかもしれませんが，その基礎は高校数学と大学初学年級の一部の数学が理解できていれば十分にマスターできます。本書は，理系出身ではない方，プログラムは多少作れるけれども数学はちょっと…という方を対象に，豊富なグラフとシンプルな数学により各手法のイメージをつかみながら機械学習の基礎を学んでいくことができます。ソフトはRを使っています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 最小二乗法で、機械学習をはじめましょう!! 数式だけではなく、イラストや図が豊富だから、直感的でわかりやすい!　MATLABのサンプルプログラムで、らくらく実践!　さあ、黄色本よりさきに読もう!

※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。 スチームパンクやサイバーパンク等 様々なシーンに使える背景資料集！！ 国内外各地の写真を撮影している背景資料写真家・かさこが撮りためてきた膨大な写真群。 そのなかから厳選した「背景イラストを描くときに役立つ写真」を多数、収録した背景資料集です。 工場や機械、廃墟のほか、アジア・欧米の高層ビルや繁華街、夜景等を中心に選抜されており、スチームパンク・サイバーパンクのほか、様々なファンタジー作品に最適の一冊となっています。 収録点数はなんと1100点以上！ 全てがトレースフリーです!! 書籍購入者は写真のデータをWEBからダウンロード可能なため、資料集として見るだけでなく、素材として活用することもできます。 多種多様な場所・物が収録されているので、本書を眺めているだけでも、どんなイラストを描くかイマジネーションを膨らませるのに役立つことでしょう。 巻頭には本書の写真を用いたスチームパンクとサイバーパンクの作例イラストとメイキングも掲載されています。 あなたの創作活動に思う存分、活用してください。

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

｢ウェブ｣を知らずして、｢データ｣を語ることなかれ･機械学習がどのように応用されているかを概観する。･評判分類の学習、単語の意味表現、検索結果の順序学習を重点的に解説。･話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。※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。

※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。 電験3種合格者、電験2種一次試験の科目別合格者向けテキスト。 各項目において学習ポイントとなる覚えるべき事項をまず挙げて、内容を解説しています。 本文では解説しきれない知識は別途解説することで、効率よく、確実に知識を身に付けられ、応用力を養うことができます。

※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。 映画批評に再考を迫る論考集

【小説版登場！】東京オリンピック同時多発テロから免れた街「新神楽坂」。大衆居酒屋からセクサロイド専門の風俗店、地下ギャンブル場など、享楽的な喜びを満たすことができる巨大な歓楽街として存在感を放っていた。その街で「運び屋(デリバー)」の目撃情報を手にいれた「EX-ARM対策課」は、アルマに潜入捜査を命ずる。潜入先は“ガールズバー”。一方、美波も新神楽坂で、「私の娘を返して」と泣き叫ぶ母親に助けを求められ…!?

機械学習とは，コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに，さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く，AIに関心のある人が学習を始めたとき，困惑する原因となっています。本書では，それらを整理し，わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため，難しい前提知識なしで，機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。

※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。 絵本「地球破壊機械YS-BA-2-TYPE-XSYSTEM-ZZ」 外から攻撃できない、 無敵の巨大な地球サイズの、 地球破壊機械。 地球破壊機械から、 無数のビームを発射できる。

【さまざま領域に活用範囲を広げる、新進気鋭の言語のポテンシャル】 本書では、Webアプリケーション、機械学習、IoTなどでのElixirの活用方法を解説します。サンプルアプリケーションを開発しながらコードを紹介しつつ解説しています。Phoenix、Nx、Livebook、Nervesといったツールやライブラリの実践的な活用方法も紹介しているので、今の開発に即した実践的な知識が身に付けられます。 ■こんな方におすすめ ・なんらかのプログラミング言語を習得している人で、新しい言語としてElixirを習得したい人 ■目次 第1章：Elixir小史 　　Elixir言語の特徴 　　Erlang/OTP──Elixirの実行基盤 　　Elixirの誕生 　　Elixirの持つポテンシャル 第2章：Elixirの基礎 　　Elixirのインストール 　　Elixirコードの実行方法 　　基本的な文法 　　制御フロー 第3章：基本的な型とパターンマッチ 　　基本的な型 　　シジル──リテラルを表現する記法 　　パターンマッチ──データとパターンの照合 第4章：モジュール 　　モジュールと関数によるプログラムの構造化 　　String──文字列操作を扱う標準モジュール 　　File──ファイル操作を行う標準モジュール 　　IO──標準入出力を扱う標準モジュール 　　Enum──コレクションを「いい感じ」に扱う標準モジュール 　　Map──マップを「いい感じ」に扱う標準モジュール 　　Stream──コレクションを遅延評価する標準モジュール 　　ExUnit──Elixirの単体テスト標準モジュール 第5章：Mixを使ったElixirプロジェクトの開発 　　Mixの基本的な使い方 　　Mixタスク──Elixir開発を支える便利なコマンド 　　開発に便利なTips 第6章：並行プログラミング 　　プロセスによる並行プログラミングの実現 　　OTPによる並行プログラミングの実現 第7章：Phoenixの概要 　　Phoenixとは何か──Elixir製のWebアプリケーションフレームワーク 　　Phoenixの基礎知識 　　Phoenixの基本的な使い方 第8章：Ectoによるデータベース操作 　　Ectoとは何か──Elixir製のデータベースライブラリ 　　Ectoの基礎知識 　　Ectoの基本的な使い方 第9章：phx.gen.authによる認証 　　phx.gen.authとは何か──ビルトインのMixタスク 　　phx.gen.authの基礎知識 　　phx.gen.authの基本的な使い方 第10章：LiveViewによるフロントエンドの開発 　　LiveViewとは何か──Elixirで実装するリアルタイムWeb 　　LiveViewの基礎知識 　　LiveViewの実践的な使い方 第11章：実践的なWebアプリケーションの開発 　　ブログアプリケーションRealWorldの実装 　　記事のCRUD機能の開発 　　コメント機能の開発 　　タグ機能の開発 　　認証機能の開発 　　LiveViewによるRealWorldの開発 　　デプロイ 第12章：行列演算ライブラリNxの概要 　　Nxとは何か 　　Nxの基本的な使い方 第13章：Axonの概要と機械学習システム開発の進め方 　　Axonとは何か 　　Axonの基本的な使い方 　　SciDataとNxによる学習データの準備 　　Axonによるモデルの構築 　　Axon.Loopによるモデルの学習と可視化 　　Axon.Loopによるモデルの検証 　　Axon.predict/4──推論の実行 第14章：機械学習向けのライブラリ 　　Kino──Livebook用のUIライブラリ 　　StbImage──軽量画像読み書きライブラリ 　　Evision──OpenCVラッパー 　　Bumblebee──学習済みTransformerモデル提供ライブラリ 第15章：実践的なAxonアプリケーションの開発 　　画像分類を行うWebアプリケーションの実装 　　LiveViewページの作成 　　ファイルアップロード機能の実装 　　学習済みモデルでの画像分類機能の実装 第16章：Nervesの概要 　　Nervesとは何か 　　Nervesの動作するIoTボード 第17章：Nervesでの開発の進め方 　　用意するもの 　　Nervesプロジェクトの基本的な開発の進め方 第18章：Elixir Circuitsによるモジュールの制御 　　Elixir Circuitsとは何か──Elixir/Nerves向けのモジュール制御ライブラリ 　　モジュールの通信方式 　　用意するもの 　　Elixir Circuitsの使い方 第19章：実践的なIoTアプリケーションの開発 　　開発するもの 　　データ受け取りサーバの作成 　　データのリアルタイム表示部の作成 　　データ送信モジュールの作成 　　ボタンの押下によるデータ測定 ■著者プロフィール 栗林 健太郎：GMOペパボ株式会社で取締役CTOを務めるかたわら、北陸先端科学技術大学院大学博士後期課程に在学中の社会人学生。IoTシステムへのElixirの応用について研究している。 大原 常徳：株式会社ドリコム　SRE部門のマネージャー。tokyo.exというElixirのコミュニティを運営。 大聖寺谷 一樹：本業では主にKotlinを使った開発をしてるが、副業でElixirやElmを触っているなんちゃってアルケミスト。 山内 修：日本マイクロソフト賞④受賞。Elixir本体、Ectoに貢献歴あり。 齋藤 和也：Webのサーバサイド開発やクラウドインフラ構築が得意なエンジニア。Elixir/Phoenixのお仕事や情報発信もしています。複数社で技術顧問を務めている。 隆藤 唯章：僧職系フリーランスプログラマー。ElixirMobileというElixirのコミュニティのオーガナイザー。最近はElixirでモバイルアプリの開発、モバイルアプリと機械学習との連携についての研究を行っている。 高瀬 英希：旧くからの組込み屋さん、最近の言い方ではIoT屋さん。ElixirだけでIoTシステムをすべからく包括的に開発できたら楽しい世界になると信じて研究を進めている。

機械学習システム構築に必要な デザインパターンがここにある！ 【本書の背景】 Pythonを用いた機械学習のモデル開発事例は多数ありますが、 そのモデルをビジネスやシステムに組み込み、運用する事例や方法論は多くありません。 そのため、AIを組み込んだ実装モデルをまとめた、 「機械学習システムのデザインパターン」に注目が集まっています。 【対象読者】 ・AIエンジニア ・システムエンジニア ・機械学習を本番システムとして使うための開発、運用方法で悩んでいるエンジニアの方 【本書の概要】 本書は機械学習を有効活用するためにはシステムに組み込むための設計や 実装が必要と考え、機械学習システムのデザインパターンを集めて解説した書籍です。 機械学習システムのグランドデザインおよびPythonによる機械学習システムの実装例を説明しつつ、 機械学習を本番活用するための方法論や、運用、改善ノウハウについて解説します。 本書で扱うプラットフォームには、コードの再現実行を担保するため、 DockerとKubernetesを活用します。 機械学習の学習から評価、QAを行い、推論器をリリースして 運用するまでの一連の流れをアーキテクチャやコードとともに解説します。 【デザインパターンのサンプル】 本書で解説している実際のサンプルコードをGitHubからダウンロードして利用可能です。 ※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。

機械学習はAI（人工知能）の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材（本書ではAIエンジニアと呼称します）がますます求められます。 機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム（動作原理）を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。（アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、）まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。 機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。

AIエージェントと共存、協働していくための必読本 プログラミングの終わりと新しいエンジニアリングの始まりと言える今、「人類と協働する機械」AIエージェントをどう捉えて共存していくかを本書では問います。 本書で扱う核心的問いとして次の３つが挙げられます。 「AIによって仕事は奪われるのか」 「AI時代の生産性をどう考えるべきか」 「AI時代に何を作ることが価値になるのか」 前著『エンジニアリング組織論への招待』がブクログ・ビジネス書大賞、翔泳社技術書大賞を受賞した著者と共に本書を通じてAIエージェントの今後を見通します。 ■本書の主な内容 序章 プログラミングの終わりと新しいエンジニアリングの始まり 第1部 AIエージェントの登場をどう捉えるか 　　第1章 AIエージェントは世界を食べ尽くす 　　第2章 コーディングエージェントとバイブコーディング 　　第3章 私たちの仕事が奪われるのか 　　第4章 仕事の二極化とジョブレス・リカバリー 　　第5章 日本特有の課題と機会 第2部 人と半導体の新しい組織論 　　第6章 文字の発明とソフトウェア 　　第7章 人と半導体の価値転換 　　第8章 意思決定の高密度化とAI疲れ 　第9章 正しさの転換とAI活用の5段階 第3部 知識創造というソフトウェアの新大陸 　　第10章 拡張を続けるシステム領域 　　第11章 SECIモデルとAIエージェントの統合　 　　第12章 知識創造エージェントの企業戦略 第4部 AIと協働する未来を生き抜く 　　第13章 赤の女王と相対優位の原則 　　第14章 個人のサバイバル戦略 　第15章 経営のコミットメントと消える生産性 　　第16章 両利きの経営とエフェクチュエーション 　　終章　本能を信じて走り続ける者が未来をつくる ■対象読者 本書では次のような方々を主な対象読者として想定しています。 (1)AIを日常業務に活用しているが、「便利さ」以上の成果を実感できていないエンジニア (2)AIによる生産性向上や組織変革の可能性と課題を理解したいエンジニア／マネージャー (3)「AI疲れ」を感じつつも、より良い使い方や未来志向の視点を模索しているエンジニア (4)これからの社会における“正しいAIとの付き合い方”にヒントを得たいエンジニア ■本書の構成 「プログラミングは手段である」。この言葉を聞くたびに私の中でモヤモヤとした感情が湧き上がります。なぜなら、私たちエンジニアはその「手段」と呼ばれるものにとことんこだわってきたからです。 それに集中し、肯定してきたからこそ、何か価値あるものを生み出せると信じてきました。コードへの純粋な愛情と探求心こそが、イノベーションの源泉だったのです。 しかし今、AIエージェントの登場により、プログラミングがより純粋に「手段」として機能する時代が到来しています。この変革は、私たちのアイデンティティを根底から揺さぶります。同時に、凄まじい革命によって仕事が劇的に効率化され、創造性がかつてない形で解放される可能性も秘めています。 この不安と期待が混在する感覚は、まさに歴史の転換点に立つ者だけが味わう特別な経験なのかもしれません。 私たちは今、どのような姿勢で大きな変化に臨むべきか。 これまでの成功体験をいかにアンラーニングし、新たなクリエイティビティの在り方を見出すか。そして、どのような価値創造が求められるのか。来るべきAIエージェント社会について考えていきたいと思います。 本書を読んで皆様がプログラミングへの愛と不安両方を抱きながらAIエージェント時代を切り開いていくこと願っています。

現場のボトルネックを 機械学習と最適化を駆使して 突破する！ 【本書の概要】 本書はAI開発の現場で起こる「実装までの谷」に落ち込み、開発に行き詰まっている方に向けて、機械学習および最適化を利用した解決方法を解説した書籍です。 多様な課題に対処できる力を身につけてもらえるよう、単に対処法を示すだけでなく、その背景にある考え方も説明していますので、より深い理解を得ることができます。 【現場で起こる次のような問題を解決】 ・機械学習と最適化の問題に落とし込むには？ ・機械学習手法は何を使えばよいか？ ・可能な試行回数が少ないときはどうすればよいか？ 【対象読者】 AI開発の現場で悩んでいる以下の方 ・研究開発者 ・AIプロジェクトマネージャー 【目次】 第0章 イントロダクション 第1章 そもそもの問題設定で起こる問題と解決へのアプローチ 第2章 機械学習の開発現場で起こる問題と決へのアプローチ 第3章 実際の最適化で直面する問題と解決へのアプローチ 【著者プロフィール】 沓掛 健太朗（くつかけ・けんたろう） 名古屋大学未来材料・システム研究所准教授。応用物理学会インフォマティクス応用研究会代表。アイクリスタル株式会社技術顧問。一般社団法人製造業AI普及協会理事。 東北大学金属材料研究所助教、名古屋大学未来社会創造機構特任講師、理化学研究所革新知能統合研究センター研究員などを経て2024年より現職。 専門は結晶工学と応用情報科学。趣味はマラソンと日本城めぐり。 ※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。

「デジタル技術の進化により、さまざまな作業や業務が自動化されたように見える現代社会だが、その裏には多くの「人間による労働」が残されている。いや、残されているというより、人間の労働力が機械やアルゴリズムを中心とした仕組みに組み込まれていると言うべきだろう。アルテンリートは本書において、それを「デジタル工場」という概念にまとめ、幅広い調査に基づいて、批判的考察と理論化を試みている」（「訳者あとがき」より）

必修の英語授業にAI・機械翻訳を正式導入した立命館大学。 日本の大学初のその試みから見えてきたものは何か。 AIテクノロジーは、語学学習の常識を変えていくだろう。 それが、ネイティブ至上主義を覆す可能性すらあるのだ。 各種試験の意味についても再考を促すことになるだろう。 そして何より、英語力を効率的に上げる力を秘めている。 学習・教育のゲームチェンジャーとしてのAI・機械翻訳。 新たな未来を誘うその姿が、今、鮮やかに浮かび上がる！ [執筆者]（執筆順） 山中　司・山下美朋・近藤雪絵・神原一帆・木村修平 杉山滉平・西澤幹雄・中南美穂・豊島知穂・鳥居大祐 【目次】 PART 1 メディアが変わる、知が変わる ——AIテクノロジーが英語教育にもたらすインパクトを探る 01. 機械翻訳や生成AIがもたらした新たな英語との付き合い方 　　——英語は母語話者だけのものではない 02. 激震の英語ライティング教育 03. 表現することへの回帰 　　——my ownの誇りと自信 04. 知識の伝達から蒸留へ 　　——「教師」としての機械翻訳論のための試論 05. AI時代に期待される英語教育の素描 　　——新・プロジェクト発信型英語プログラム PART 2 機械翻訳や生成AIの上手な英語学習への活用の仕方 ——最新の取り組みが示唆するいくつかの視点 06. 機械翻訳の英語学習的使い方とChatGPTへの展開 07. 機械翻訳を活用したライフサイエンス系大学院科目での実践 　　——科学的基礎と英語力がなければ機械翻訳ツールは使いこなせない 08. 実際の機械翻訳の使われ方を見る 　　——パターン化と傾向 09. 翻訳学の知見を機械翻訳に生かす 　　——機械翻訳における指導法の模索 10. 教育現場への提供を通して見えてきたAI翻訳の〈みらい〉 PART 3 機械翻訳から生成AIへ ——ChatGPTがもたらす英語教育の未来予想図 11. ChatGPTを大学英語教育で使い倒す中で見えてきたいくつかの論点 　　——結びに代えて

※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。 ◆AWSで簡単！安全！スケーラブル！にIoTを実現◆ IoTを実現するには、3つの大きなハードルがあります。 1. 技術領域の広さ 2. セキュリティ 3. スケーラビリティ これらの課題をどう乗り越えればよいのでしょうか？ その答えの一つが、AWSのIoTサービスを活用することです。AWSを利用すれば、簡単に、安全に、そしてスケーラブルにIoTを導入できます。星野リゾート、DESAMIS、アイリスオーヤマ、鶴見酒造、カヤバなど、多くの企業がAWS IoTを採用し、ビジネスの成長を加速させています。あなたも本書を手に取り、AWSでIoTを実現しましょう。 本書では、ESP32や実際のデータを用いて、AWSによるIoT実現のプロセスを学びます。 ■目次 １章 AWS IoTでビジネス課題を解決しよう ２章 デバイスとクラウドの接続 ３章 クラウドからのデバイスの制御 ４章 デバイスから取得したデータの可視化 ５章 機械学習の適用（Amazon Sagemaker） ■著者プロフィール ●小林 嗣直：アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 プロフェッショナルサービス本部 シニアIoTコンサルタント。ソニー株式会社にてコンシューマー向けのプロダクトのソフトウェア開発を行う。組み込み系のOS開発やデバイスドライバの開発から、Android アプリの開発、Webフロントエンドの開発に従事。2015年より大手インターネット EC 事業者にて EC サイトのバックエンドシステムの開発・運用を行う。2017年より、アマゾンジャパンにてアマゾンの EC サイトのシステムの要件定義、機能開発に従事。2020年より Amazon Web Service のプロフェッショナルサービス部門にて、AWS IoT を活用したビジネスの技術支援を行っている。 ●大平 賢司：アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 プロフェッショナルサービス本部 シニアデータサイエンティスト。日本アイ・ビー・エム・サービス株式会社（現 IJDS）にてシステム開発、運用・保守、アプリケーション開発を行った後、おもに製造業のお客様を中心にしたデータ分析に従事。その後、オムロン株式会社にて設備異常検知 AI の開発に従事し、2019 年より Amazon Web Service に入社。プロフェッショナルサービス部門にてお客様のデータ活用に向けた技術支援を行っている。

国内最大級のアナリティクス担当者の協議会 「アナリティクス アソシエーション」のメルマガコラムを書籍化！ 企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、 セミナーやイベントによるスキルアップや交流の支援を行ってきた アナリティクス アソシエーション（旧称「アクセス解析イニシアチブ」）。 本書は、同会による発信の場の1つとして過去に配信されてきた メールマガジンのコラムのうち、2016年分をまとめたものです。 アナリティクスやアクセス解析をめぐる当時の話題のほか、 同会のスタッフが提言してきた技術や分析手法の考え方、 改善への取り組み方などを振り返ることができます。 2016年における活動やコラムについてのコメントも、 「まえがき」として新たに収録しました。 すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、 これから携わる方には歴史と心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。 ◆主な収録コラム ・機械学習などによる自動化が進むと、我々の仕事はなくなるのか？ ・DMP活用によって増える分析対象データ ・もうPVでよいのではないか。複数のサイトの単なる比較であれば ・レスターの優勝　マイクロマネージメント無しに現場を活気づかせる ・トランプ勝利の大統領選挙　対照的な予測をした二人のアプローチ ・習熟度に応じた学習を提供する「アダプティブラーニング」 ・自動化とリアルな肌感覚　二つの対極な分析トレンドに注目 ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した 会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。 各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

時は22世紀。舞台は先端技術で独立したアジア海洋地域のノマドランス共和国。この国の情報と治安を司る大企業センリガンは、反社会組織「時の会」の首領クロノスを逮捕したものの、脱走されてしまう。逃亡中のクロノスによる大量殺人と宣戦布告により、国家転覆の惨劇が開始された。一方で、センリガンに所属する巨大ロボ・パイロットのシンと相棒の萌え精霊アルルに上から討伐命令が下る。外伝編も熱くエロくバトルで推理！ ＊外伝編から読んでもOK！　シリーズ本編も読むと楽しさ2倍！

誰でもすぐにオンライン機械学習を実践できる即戦力の入門書!オンライン機械学習の基礎から理論、実装、応用、最新手法までをすべて網羅し、明快に解説した。この1冊で、面白いほどよくわかる!※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。 機械製図の基礎が学べる。CAD操作の基本をマスター。 機械要素や機械部品を題材にした豊富な演習問題によって、AutoCADによる機械製図が実用レベルまで習得できます。 AutoCAD 2013/LT2013 対応。 メニューバーからコマンドを選択する方法に加え、リボンを使用した操作方法もくわしく解説。 主要目次 CHAPTER 1　機械製図の概要 　製図と機械製図　図面の大きさ　図面に用いる線の種類と太さ　図面に用いる尺度　図面に用いる文字　図形の表し方　寸法の記入方法　寸法数値の表し方　おもな寸法補助記号の使い方 CHAPTER 2　AutoCAD LTの概要 　AutoCAD LTの概要　コマンドの実行　キャンセル、「元に戻す」と「やり直し」　右クリックのメニュー　ズームと画面移動　直交モード　グリッド　オブジェクト選択　画層　オブジェクトスナップ　グリップ　線の太さ CHAPTER 3　CADの基本操作 　演習を始める前に 　よく使うコマンドとCADらしい使い方 　演習（線分の作成　絶対座標入力　相対座標入力　円、円弧、楕円の作成　一時オブジェクトスナップ　定常オブジェクトスナップ　スナップモード　スプライン曲線の作成　ポリゴンと長方形の作成　文字記入と編集　寸法記入　ハッチング） 　◎参考　ハッチングのオプション機能 　よく使う修正コマンド 　演習（削除　複写とオフセット　配列複写　鏡像　面取りとフィレット　移動と回転　ストレッチ　尺度変更　トリムと延長　部分削除） 　AutoCAD特有の使い方 　縮尺する図面、倍尺する図面、部分拡大図 　演習（縮尺する図面　倍尺する図面） 　部分拡大図（レイアウトを作成） 　演習（部分拡大図） 　ブロック図形 　演習（ブロック定義と挿入　DesignCenter　ブロックと属性定義） 　◎参考　ダイナミックブロック 　新しいユーザインターフェース 　◎本章で解説したコマンドに対応したリボンのアイコンボタン CHAPTER 4　CADの演習 　演習（正三角形と内接円　正七角形と内接円　連続半円　平行四辺形　鍔　三角穴　トロコイドもどき　プレス打ち抜き材　板製スパナ） CHAPTER 5　AutoCAD LTによる機械製図 　一面図 　演習（板厚の表示　φと□付き寸法　ボルト　公差の記入　ロッカーアーム） 　二面図 　演習（Fブロック　Vブロック　U継手　ダイアル　共口スパナ　コンロッド　星形プレート　フランジ継手　シリンダ　クランクシャフト　平歯車　創成歯形　傘歯車） 　三面図など 　演習（スぺーサ　コーナ部材　軸受　ボルト・ナット　補助投影図　回転投影図　部分投影図　組立図）

貧乏子爵家の令嬢が魔法使いの名門に嫁いで三年子供ができないことに悩んでいて―…　※この作品は『溺愛令嬢は旦那さまから逃げられません…っ アンソロジーコミック』6巻収録作品と同一の内容を単話版として再編集したものとなります。

※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。 AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く 本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とPythonによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解釈可能」にするためのアプローチを網羅的に扱い、そして更に「なぜ、この予測をしたのか」に答え「説明可能なAI」に至るための道を示しています。 第1部 解釈可能性の基礎 第1章 はじめに 　1.1 Diagnostics+のAI―AIシステムの一例 　1.2 機械学習システムの種類 　1.3 Diagnostics+のAIを構築する 　1.4 Diagnostics+のAIの問題点 　1.5 Diagnostics+のAIシステムを堅牢にする 　1.6 解釈可能性と説明可能性 　1.7 本書で何を学ぶのか？ 　1.8 まとめ 第2章 ホワイトボックスモデル 　2.1 ホワイトボックスモデル 　2.2 Diagnostics+―糖尿病の進行度 　2.3 線形回帰 　2.4 決定木 　2.5 一般化加法モデル（GAM） 　2.6 ブラックボックスモデルとは 　2.7 まとめ 第2部 モデルの処理の解釈 第3章 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性 　3.1 高校生の成績予測器 　3.2 アンサンブルツリー 　3.3 ランダムフォレストを解釈する 　3.4 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性 　3.5 まとめ 第4章 モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性 　4.1 Diagnostics+のAI：乳がん診断 　4.2 探索的データ分析 　4.3 深層ニューラルネットワーク 　4.4 DNNを解釈する 　4.5 LIME 　4.6 SHAP 　4.7 アンカー 　4.8 まとめ 第5章 顕著性マップ 　5.1 Diagnostics+のAI：浸潤性乳管がんの検出 　5.2 探索的データ分析 　5.3 畳み込みニューラルネットワーク 　5.4 CNNを解釈する 　5.5 バニラバックプロパゲーション 　5.6 ガイド付きバックプロパゲーション 　5.7 その他の勾配ベースの手法 　5.8 Grad-CAMとガイド付きGrad-CAM 　5.9 どの寄与度推定法を使えばいいのか？ 　5.1 まとめ 第3部 モデルの表現の解釈 第6章 層とユニットを理解する189 　6.1 視覚的な理解 　6.2 畳み込みニューラルネットワーク：復習 　6.3 ネットワーク分析フレームワーク 　6.4 層とユニットを解釈する 　6.5 まとめ 第7章 意味的な類似性を理解する 　7.1 感情分析 　7.2 探索的データ分析 　7.3 ニューラル単語埋め込み 　7.4 意味的類似性を解釈する 　7.5 まとめ 第4部 公平性とバイアス 第8章 公平性とバイアスの軽減 　8.1 収入予測 　8.2 公平性の概念 　8.3 解釈可能性と公平性 　8.4 バイアスを軽減する 　8.5 データセットのためのデータシート 　8.6 まとめ 第9章 説明可能なAIへの道 　9.1 説明可能なAI 　9.2 反実仮想的な説明 　9.3 まとめ Appendix 付録A セットアップを行う 　A.1 Python 　A.2 Gitコードリポジトリ 　A.3 Conda環境 　A.4 JupyterNotebook 　A.5 Docker 付録B PyTorch 　B.1 PyTorchとは？ 　B.2 PyTorchをインストールする 　B.3 テンソル 　B.4 データセットとDataLoader 　B.5 モデリング 付録C 日本語版付録日本語を扱う 　C.1 単語に分割する 　C.2 ワードクラウドを作成する 　C.3 日本語を単語埋め込み化する Ajay Thampi（著者） 信号処理と機械学習をテーマに博士号を取得し、強化学習、凸最適化、5Gセルラーネットワークに適用される古典的な機械学習技術をテーマに主要なカンファレンスやジャーナルで論文を発表している。現在は大手テック企業にて「責任あるAI」と公平性を専門に機械学習エンジニアとして活躍。マイクロソフトのリードデータサイエンティストとして、製造業、小売業、金融業など様々な業界の顧客に対して、複雑なAIソリューションをデプロイする仕事を担当した経験を持つ。 松田晃一（翻訳者） 博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。HCI/AR/VR/UX、画像処理・認識、機械学習、エッセーの執筆、技術書、SF、一般書の翻訳などに興味を持つ。最近立ち上げたPython の講義が（自分では）結構良く構成でき、再構成し書籍化を考えている。PAW^2（メタバース）の開発に携わり、オープンソースのm3py ライブラリの開発を行っている。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『Web API デザイン・パターン』、『機械学習エンジニアリング』、『プログラミングのための数学』、『データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング』（マイナビ出版）、『生成Deep Learning』、『詳解OpenCV3』、『コンピュータビジョンのための実践機械学習』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

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

※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。 ◆機械設計を学びたいならまずはこの一冊から◆ 本書は、以下の3つの主要なテーマを深く掘り下げています。 1.力学の基礎と設計の基本: 機械設計の前提となる力学の基礎、材料の特性、安全設計の考え方、寸法公差や幾何公差といった製図に必要な知識を第1章で網羅的に解説。読者が設計の土台を固められるよう配慮しています。 2.主要な機械要素の設計: ねじ、軸、歯車、軸受、ばねなど、機械を構成する主要な部品（機械要素）に焦点を当て、それぞれの種類、機能、そして強度計算や設計方法を詳細に説明しています。各章の終わりには演習問題を設け、実践的な理解を促します。 3.総合的な設計演習: 最終章では、これまで学んだ知識を応用して、歯車減速機を実際に設計するプロセスを丁寧に追っていきます。部品ごとの設計から組み立て、そして全体のまとめまで、設計の実践的な流れを体験することで、読者が総合的な設計力を身につけられる構成になっています。 これらの内容を通じて、読者は単なる知識の羅列ではなく、「なぜそのように設計するのか」という設計の意図や思考プロセスを学ぶことができます。理論と実践をバランス良く学ぶことで、機械設計の基礎を確実に身につけられるでしょう。 また初版が発行されて15年が経ち、この間に設計プロセスにおいて3D-CADの利用・AI化が進んできました。また，JISは日本工業規格から日本産業規格へと名称が変わり、内容も変わってきました。そのような背景も踏まえ、以下の3点を改訂しました。 (1) グローバルな設計環境で求められる幾何公差の項目を1章に追加しました。 (2) JIS規格の引用箇所を見直し、最新の規格に変更しました。 (3) 分かりやすい表現、統一的な表記になるように加筆・修正しました。 ■こんな方におすすめ ・はじめて機械設計を学ぶ学生 ・ものづくりのための設計を基礎から学びたい人 ■目次 第1章 機械要素設計の基礎 第2章 ねじ 第3章 溶接継手 第4章 軸、キーおよび軸継手 第5章 軸受 第6章 歯車 第7章 ベルトおよびチェーン 第8章 クラッチおよびブレーキ 第9章 リンクおよびカム機構 第10章 ばね 第11章 歯車減速機の設計 ■著者プロフィール 有光　隆（ありみつ ゆたか）：1980 年　徳島大学大学院工学研究科修了、1990 年　工学博士（大阪大学）、1993 年　愛媛大学工学部准教授、2021 年　定年退職。 八木秀次（やぎ ひでつぐ）：1974 年　愛媛大学大学院工学研究科修了、1986 年　工学博士（大阪大学）、2013 年　愛媛大学工学部教授、2016 年　愛媛大学社会共創学部教授、2020 年　愛媛大学社会共創学部非常勤講師

ロサンゼルスからラスベガスに向かう途中にある砂礫地帯に、ジャックの自動車修理工場がぽつんと建っていた。そこには、鉄の塊のような自動車をこよなく愛する者が集っていた。「機械式自動車」を愛する人たちの人間模様に囲まれ少年のマイキーは成長する。大人のファンタジー物語です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は機械学習や深層学習の基礎となるアルゴリズムを「Pythonを用いて実装し理解する」ことに重きを置いています。改訂版ではPyTorchを採用し、生成AIの核心となるアルゴリズムを新たに追加しました。数式の意味から実践的なプログラム作成まで、理論と実装をバランスよく習得したい方に最適の一冊です。

機械工学の初学者がしっかり学べる安心の一冊！ 定番のロングセラーをさらに見直し，より使いやすい改訂第3版になりました。 記述がより適切になるように全面見直し 時代に合わせ3Dプリンタの記事を追加 付録「機械工学と機械学習」を追加 前版同様，独習用，そして授業のサブテキストとしてフル活用できる，わかりやすくてしっかり身につく一冊です。

※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。 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。 本書は世界各国で出版・公開された書籍 “Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem” の翻訳書です。豊富なコード例と機械学習にまつわる基礎的な内容を取り上げていきます。 交差検証や特徴量エンジニアリングなどモデル作成以前の重要な要素にも紙面が割かれ、コードの再現性やモデルのデプロイといった話題にも踏み込みます。 モデル作成では、表形式のデータセットだけでなく、画像認識や自然言語処理に関する内容が具体的な実装と共に示されます。 本書の節々から、性能を追求するだけではなく実運用にも重きを置いた著者の姿勢が垣間見えるでしょう。 ”KaggleのGrandmasterが書いた本”と聞くと高尚な話題が展開される印象を受ける方もいるかもしれませんが、実態は実践的なプログラミング解説書です。Kaggleコミュニティに限らず機械学習に興味を持つ多くの方に手に取っていただきたいと考えています。 この本ではコードが非常に重要です。何が起こっているのかを理解したければ、コードを注意深く見て、“自分で” 実装しなければなりません。 　If you didn't code you didn't learn.（コードを書かねば、何も学べない。） ぜひ自らの手でコードを実装し、学びを深めてください。 第0章　実行環境の準備 第1章　教師あり学習と教師なし学習 第2章　交差検証 第3章　評価指標 第4章　機械学習プロジェクトの構築 第5章　質的変数へのアプローチ 第6章　特徴量エンジニアリング 第7章　特徴量選択 第8章　ハイパーパラメータの最適化 第9章　画像分類・セグメンテーションへのアプローチ 第10章　テキストの分類・回帰へのアプローチ 第11章　アンサンブルとスタッキングへのアプローチ 第12章　コードの再現性やモデルのデプロイへのアプローチ

※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。 Kaggleの分析コンペでは、モデルの評価指導に基づいて精度の高いモデルを作り上げることが求められます。本書は、データ分析コンペを開催する「Kaggle」で実際に提示された課題を使ってデータ分析や機械学習について学ぶ解説書です。第1章では実際にKaggleのコンペに参加し、分析結果を提出するまでの流れや基礎知識を紹介しています。コンペ上位入賞者が使っているテクニックなども紹介しており、効率的にスキルアップできます。

●Kaggleは楽しい! Kaggleは誰でも気軽に参加できるデータ分析の競技コンペです。 コンペで試した技を、実務に応用する――そのシナジーにより、みるみる実力が付きます。 Kaggleマスターの著者自身がそうして得たノウハウを、惜しげもなく本書では公開します。 しかし、本書を通じてお伝えしたいのは、何よりKaggleのワクワク感です!

高校生・拓人は不慮の事故で西暦XX年の月面都市に未来転生してしまう。そこで出会った少女たちは人間のある欲望を満たすために造られたアンドロイドで!?　滅びゆく月面都市で、拓人と少女達の生活が始まる……。

生活知識を習得できるやさしい解説書 能率的な学習をすすめる図表とQ&Aシリーズ付き 日常で使っている「機械や電器」。その「機械や電器の知識」を関連文献の要点を抜粋しながら、講義用テキスト本として編集執筆。図表およびQ&Aを織り交ぜ、16回の講義形式でわかりやすく構成。

技術大国ノイエは、国の技術を駆使して造られた機械人形を「神」とする。 神のメンテナンスを担う「管理者」は有能な科学技術者で、ノイエの総括者でもあった。 新しくその任に就いたのは先代管理者の孫であるレイ。 彼の手によって目覚めた神・セルガは、密かに痛覚と官能を搭載される。 レイは神への復讐を遂げるために管理者となったのだ。 長く胸に澱む狂気に駆られるまま神を貶めるべく、レイは痛みも官能も知らなかった神に快楽を植えつけていくが――。

機械学習は人工知能を支える技術の1つです。本書ではRaspberry Piを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験。機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も! Scikit-learn(機械学習)、keras(ディープラーニング)、OpenCV(画像処理)を使用。演習用プログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでもすぐはじめられます。※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。

松尾豊氏（東京大学大学院教授）推薦！ ブラーゲ賞ノンフィクション部門受賞。 AI（人工知能）の歴史、現在、未来の展望をわかりやすく解説する、ノルウェー発のサイエンス・ノンフィクションが上陸。 本文は3部構成となっており、まずは人工知能の歴史。次いで人工知能の最先端の現状と、人間が問題解決や意思決定まで機械に任せるとどうなるのかの倫理的、進化論的考察。最後に、創造性、意識、人工知能の未来の問題を論じます。どれも具体的な逸話が豊富で、かつコミカルな口調とテンポのよい解説は秀逸で、人工知能に詳しくない読者でも気軽に読むことができます。 第1部の歴史では、18世紀の「チェスをするトルコ人の人形」から始まり、アラン・チューリング、DeepBlue……そして教師あり・なし学習、ニューラルネットワーク、ChatGPTなどなど。損失関数設計の問題に登場するのは、超インテリジェントなお掃除ロボット。家をきれいにすることに勤しむロボットは、ある日こう気づくかもしれない。汚れの元凶はあなたであり、最適解とはあなたを排除することだと……。 第2部の人工知能の現状での逸話は、オスロ中央駅近くのピザチェーンにあったデジタル看板の話。メニューに載っている食べ物の写真を次々に映し出すだけでなく、なんと隠しカメラでそれを見ている人の表情を観察していました。その一方で、テスラ車はカメラで周囲の状況を撮影しています。この2例から著者は、「データを集めること」と「データの使用目的」は分けて考えるべきだと語ります。さまざまな事例を引き出しつつ、人工知能の現状と問題点を説明します。 第3部は、AIの倫理をどう考えるか。その結論は、規制はすべきだが、その過程は簡単でも単純でもない。このまま機械に意思決定を任せてしまうと、人間の意思決定能力が低下するとの意見があるが、これは進化論上、普遍的なこと。データを集める目的は何か、同意をどのように得るのか？ 大衆、AI技術者、政治家のあいだで人工知能に対する考えは異なります。EUで進んでいる人工知能に関する法の整備についても論じます。

※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。 電験三種のバイブル（辞書）として使える最強テキストの改訂版！ 　2008年発行の「完全マスター電験三種受験テキスト」シリーズ「機械」の改訂4版です。 　今回の改訂では、改訂3版発行後（2019年以降）の問題を新たに分析して、新傾向問題を取り込み、頻出事項を網羅しています。また、重要なポイントの解説を強化するとともに、各節ごとの例題に関しても、解き方のポイント、考え方、公式の使い方等の説明を充実させていますので、読者の理解がより深まる内容構成としています。 Chapter 1　変圧器 Chapter 2　誘導機 Chapter 3　直流機 Chapter 4　同期機 Chapter 5　パワーエレクトロニクス Chapter 6　照明 Chapter 7　電気加熱 Chapter 8　電動機応用 Chapter 9　自動制御 Chapter 10　電気化学 Chapter 11　コンピュータとメカトロニクス

圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。教師なし学習、実応用など最近の話題まで紹介した。さあ、はじめよう!

※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。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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。 コンピュータに「視覚」を与えるプログラミングを解説。 画像処理に必要となるOpenCVのプログラミングについてC/C++ベースの開発環境で解説。 OpenCV 3系の導入・画像処理から顔の検出、機械学習まで。基礎と活用例を効率よく学べます。

※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。 ※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。 詳しく丁寧な解説で、電験二種一次試験「機械」を攻略！ 　「ガッツリ学ぶ」シリーズは、基本的な事項（電験三種レベル）の内容をおさえつつ、電験二種の一次試験が突破できる力を身につけることができるテキスト（テキスト解説＋問題）です。 　過去の出題傾向を分析し、出題頻度の高い箇所に絞り、多くの図を取り入れ、詳しく丁寧に解説しています。また、重要用語や解法のポイント、公式の使い方や計算のテクニックなどを盛り込むことで、初学者や独学者でも学習しやすい構成となっています。 1章　直流機 2章　同期機 3章　変圧器 4章　誘導機 5章　保護機器 6章　パワーエレクトロニクス 7章　電動力応用 8章　自動制御 9章　照明 10章　電熱 11章　電気化学 12章　情報伝送・処理・メカトロニクス

※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。 畜力・水力・風力などの自然のエネルギーを利用し，幾多の改良を経て形成された初期の機械の歩みを検証して，日本文化の形成における科学・技術の役割を再検討する。

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。