＃1　たこやき代は経費で落ちますか？　営業部のエース・山田太陽が持ってきた、2枚の領収書。私的に利用した疑惑が上がり、真相を探ろうとする森若さんだが…？　＃2　160円と、公開土下座。　物販の金額に、プラス160円の誤差が発覚。試用期間中の受付・大谷咲に話を聞くと、何か隠しているようで…。　＃3　入浴剤も人生も想定外！　内覧会で使用する入浴剤が、すり替わっていた！　それを積み込んだのは、太陽の先輩・鎌本義和。太陽の大ピンチに、森若さんは!?

この本のメソッドで、「仕事」も「人生」もラクになる！ 「ああ、自分って、仕事が遅いな……」 「もっと速くやんなきゃ」 　こうつぶやいたとき、具体的になにをすればいいか、わかりますか？ 「速くやる」という言葉は、その意味が広すぎて、「実際の行動は変えられないまま」という人が多いのではないでしょうか。 そこで本書では、「仕事の速さ＝要領のよさ」と定義します。 同じ仕事をしているはずなのに、あっという間に作業を終えてしまう人。 人より多くのタスクをゆうゆうとこなしている人。 それでいて、誰よりも自分の時間を大切にし、人生を楽しんでいる人。 次々と「要領よく」仕事をこなし、結果も出している「仕事が速い人」たち。 その違いは、努力や性格ではありません。 「脳の仕組み」を使い、行動を最適化しているのです。 この本では、作業療法士であり、脳科学と生体リズムの専門家・菅原洋平氏が、誰でも再現できる“脳の仕組みに基づいた仕事の整え方”をわかりやすく解説します。 本書が伝えるのは、「がんばる」ことではなく「脳の特性に合わせて動くこと」。 脳の構造を理解すれば、集中力・判断力・記憶力・スピード―― どれも自然に高まり、努力に頼らず“仕事が速い人”になれるのです。 「仕事が速い！」と言われる人に見られる「要領のよさ」。 　実は、次の5つで構成されているんです。 （1） 「余計な情報」に惑わされない（第2章） （2） 「脳のムダづかい」を減らす（第3章） （3） 「すぐやる人」になる（第4章） （4） 「同じ失敗」を繰り返さない（第5章） （5） 「思い込み」を捨てる（第6章） 　 どうでしょう。 この項目を見ただけで、「たしかに、自分に足りないことかも」と思った人も多いのではないでしょうか。 　そうなんです！ 　「要領をよくする＝仕事を速くする」とは、新たな知識や技術を身につけるというより、ムダを省いたり、余計な情報をカットしたりすることが大切であり、誰でもすぐに実践でき、再現性のあることなのです。 たとえば―― ●情報に振り回されない人は、ドーパミンをうまくコントロールしている ●集中が長く続く人は、ワーキングメモリを意識的に使っている ●ミスをしない人は、脳の修正機能「フィードバック誤差修正」を活かしている ●先延ばしをしない人は、脳の“すぐやるモード”を上手に切り替えている こうした「脳の仕組み」を正しく理解し、40の行動メソッドとして体系化したのが本書です。 最新の脳科学・心理学研究をベースに、 読むだけで実践できるワークや具体例が満載。 読むほどに、脳のノイズが減り、行動がシンプルになり、毎日の仕事が軽やかに回り出します。 ――努力ややる気ではなく「脳」で結果を出す。 それが、“仕事が速い人”のあたりまえです。 その結果、仕事も人生もおどろくほどラクになります。 さあ、準備はいいですか？

【本作品は同人誌となります】 家が武道家で背も高くイケメン、 強くてモテる主人公：七翔(ななと) 七翔は自分が一番ではない世界を知らなかった。 女遊びに明け暮れていた七翔に、一通の電話が入った。 七翔より強い男が見つかったので、 その人を跡取りにするとのこと。 188センチで道場の中で負けなしの 俺よりも強い奴なんている?と思っていた七翔 急いで家に帰り、当主に掛け合うと出てきた周(あまね)という男。 『え、俺180超えてるんだよ?誤差とかじゃなくて…顔一個分違う！！』 生まれて初めての分かりやすい敗北。 どうにかして周を負かしたいと挑むも、 なんでも俺より出来る。 『射精…そうだ射精だ！あいつはきっと童貞だ！ 早漏バトルを申し込もう！！』 シコバトルをした結果……?！

※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。 「M1エイブラムス」は、アメリカ軍の現役主力戦車です。最新の「第3.5世代」といわれ、1km先の目標に20cm以内の誤差で命中させる射撃管制装置や、霧や砂嵐、夜間でも敵を発見できる熱線画像装置といった最新装備を搭載します。本書はこの最強戦車を徹底解説！

★「おひとりさま」「草食系」など数々の流行語を世に広め、「ホンマでっか!?ＴＶ」ほかテレビのコメンテーターでもおなじみのマーケッター・牛窪恵さん。大学教授でＭＢＡホルダーでもある著者が、推し活と行動経済学などの研究を経て導き出した「Well-being（幸福感）」に繋がるキーワード、それが「阪神ファンと熱狂」でした。 ★みずからも熱狂的な阪神ファンで、毎年40試合前後を球場で観戦する著者だからこそ気づいた、彼らの体感的リアリティと行動心理の意外な関係。本書を読むことで、阪神ファン自身も気づいていない「幸福感」に繋がるヒントが、数多く得られるはずです。 ★本書ではそうした実践的ヒントを、著名なマーケティング理論や女性ファン（TORACO）約3000人への調査・取材を通して独自分析し、わかりやすく展開します。 【効果と法則はこんなこと！】 ■報酬の予測誤差＝「ダメな子ほど可愛い」が喜びをもたらす ■プラシーボ効果＝前向きな「思い込み」こそが幸運を呼ぶ ■ファンベース効果＝「熱狂」こそが幸福度を高める ■サンクコスト効果＝「今後も私（僕）がいなきゃ」が愛着を生む ■幸せの損益分岐点＝「小さな幸せ」の積み重ねが、幸福度を高める ■PERMAモデル＝「没頭」こそが、幸福持続の源泉に 【分析キーワードの一例】 シャウティング効果、チームＩＤ効果、ゲインロス効果、ユーモアコーピング効果、プラシーボ効果、逆ハロー効果、アドラー理論、あしたのジョー効果、ファンベース効果、サンクコスト効果、ジャムの法則など 【各章の内容】 ＜１章＞阪神ファンの推し活に潜む「幸福感の魔法」 ＜２章＞阪神ファンの推し活に見える「幸福効果」マーケティング ＜３章＞阪神ファンの推し活で分析「幸福持続の法則」 ＜４章＞阪神女子「TORACO」の「幸福度」を科学する ＜５章＞熱狂的推し活への戒め＝リバウンド的悪影響に注意 牛窪恵（うしくぼ・めぐみ） 世代・トレンド評論家／立教大学大学院客員教授／修士（MBA） マーケティング会社インフィニティを20余年経営し、大手企業各社と数千人の消費者を取材。その知見から、財務省 財政制度等審議会専門委員や内閣府「経済財政諮問会議」政策コメンテーターなど、数多くの政府委員や研究会メンバーを歴任してきた。マーケティング関連の著書を通じて「おひとりさま」「草食系（男子）」「年の差婚」などの流行語を世に広める。近著は『Ｚ世代の頭の中』（日経ＢＰ）。テレビ番組のコメンテーターとしても知られ、現在「ホンマでっか!?ＴＶ」（フジテレビ系）、「所さん！事件ですよ」（ＮＨＫ総合）、「よんチャンＴＶ」（毎日放送）ほかに出演中。阪神タイガースの大ファンで、毎年40試合前後を現地（球場）にて観戦。阪神ファンへの取材経験も多い。推しは森下翔太選手。

※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。 建築のスタンダードなディテールにひそむ原理と技術の歴史を、５２のクイズを通して理解しよう。 カテゴリー別でも機能別でも部位別でも挑戦できる。クイズの解答と解説のあとには、必ずそのテーマに関するうんちく話がついている。 ［カテゴリー別目次] 1 小ピースによる組立て 2 「逃げ」の納まり 3 材料と施工 4 木の性質と納まり 5 水の性質と処理 6 メンテナンス 7 階段 8 ドア・開口部 ［機能別目次］ 構法の成立 構法の名称 誤差変異吸収 雨仕舞 水仕舞 構造強度 経年劣化 操作性 安全快適性 ［部位別目次］ 構造体：木構造、鉄骨造 屋根・葺き材 軒先・天井 壁 窓 出入り口 階段 床・基礎 設備・排水

旧建設省建設大学校の普通課程において長年にわたって使用した教科書をもととし、その授業経験を生かしながら、初学者を対象として解説した標準的なテキスト。●目次●誤差学／確率曲線と精度／一未知量の直接観測／独立間接観測の平均法／条件付間接観測の平均法／系統的計算法ほか　1982年発行。

徳川四代将軍家綱の治世、改暦という一大計画が動き始める。当時の宣明暦は長年の使用により誤差が生じ、実際に観測される天体の運動とのずれが顕著になっていた。改暦の実行者に選ばれたのは、碁打ちの名門に生まれた渋川春海。碁打ちとして勤めながら、算術に心惹かれていた春海は、未知なる暦の世界へ足を踏み入れる。日本文化を大きく変えた国家事業をみずみずしくも重厚に描いた傑作時代小説。第７回本屋大賞受賞作。

土地家屋調査士の仕事の流れ、誤差の少ない測量のコツ、書類の書き方、土地境界確認測量時の土地所有者との良好な話の進め方などをわかりやすく、ポイントを押さえて紹介した実用的な1冊。ベテラン土地家屋調査士と新入社員との問答形式で、楽しく読み進められる。土地家屋調査士を目指す人やレベルアップしたい人向き。効率的な勉強法にも触れているので、資格受験予定の人にも向く。

アラフォー女性の友情を描いた傑作小説！ドラマ『ビターシュガー』の原作！ 前作の『虹色天気雨』から数年後の設定。市子とまりと奈津の三人は、二十年来の交流を続けてきた女友達だったが、ある日、市子の家に、まりの恋人だった年下のカメラマン・旭が転がり込むことになった。市子は旭の居候をしぶしぶ了承したものの、中学生になったばかりの奈津のひとり娘・美月にそのことを嗅ぎつけられ、弱みを握られてしまう。まりに秘密を抱えたうえに、美月からも信州に住む別居中の父親・憲吾に会いに行こうと懇願され、奈津にも市子は内緒事ができてしまう。一方、まりは仕事場で再会した年上の男性・内藤との新しい恋に悩んでいた。内藤には離婚した妻がおり、今でも元妻とはお互いの家を行き来するような仲だという。恋愛、結婚、離婚――。三人の女性たちに芽生えた「幸せの誤差」を描いた、大人の女子恋愛＆友情小説シリーズ第２弾。

マヤ暦占星術(R)で仕事のモヤモヤ解消！1万件のデータから生まれ持った才能と役割を紐解く「あなたのキャリアの取扱説明書」 「私の頑張り、どうして仕事で報われないんだろう……」ライフステージの変化やキャリアへの焦りで、気づけば心がすり減っているあなたへ。 結婚、出産、これからのキャリア。女性には、選択肢と変化が日々、押し寄せます。独身のままキャリアを突っ走るべきか、子育てと仕事をどう両立させるべきか。SNSを開けば他人のまぶしい活躍が目に入り、焦燥感から「もっと頑張らなきゃ」と、自分の心を置き去りにして無理な努力を続けていませんか？ 本書は、延べ1万件を超える個別鑑定・キャリアセッションを行ってきた著者が贈る、マヤ暦占星術(R)の生年月日をベースにした「新しい天職・キャリアの取扱説明書」です。単なる適職診断ではありません。あなたが職場で抱くモヤモヤを根本から解決し、他人の物差しではなく自分軸で自然体に着実に成果を上げるための、具体的な働き方戦略を伝授します。 ◆マヤ暦占星術(R)で導き出す、あなたの「仕事のポジショニング戦略」 現代科学とわずか0.0002日の誤差という驚くべき精度を持っていた古代マヤのツォルキン暦。その智恵から、あなたの魂に刻まれた仕事のパーソナル・コード「KIN（キン）」を精密に読み解きます。 4つのエネルギーカラー（赤・白・青・黄）： あなたの意思決定の傾向、行動パターン、ビジネスにおける向き・不向きを明確にします。 13の銀河の音： 組織やチームというパズルの中で、あなたがどのピース（リーダー型、サポーター型、参謀型、仕組み化のプロなど）になれば、最も潜在能力を最大化できるのかを明かします。 「努力を努力と感じない」ほど夢中になれる、あなたの才能が最高に輝くビジネスフィールドが必ず見つかります。 巻末には、たった3分で今の仕事を心の声で仕分けし、明日からの小さな一歩を決める実践ワーク『私の天職設計書』を収録。 誰かと自分を比べる必要はもうありません。あなたの生まれ持った才能をビジネスに直結させ、「あなたが主役の働き方」を今この瞬間から始めましょう！ MASAYUKI（マサユキ）：一般社団法人日本マヤ暦セラピスト協会代表理事。マヤ暦占星術開祖、マヤ暦ライフナビゲーター、マヤ暦ソウルナビゲーター。芸能人を顧客に持つなどさまざまな業界にファンを増やす。プロの占術家として活動する傍ら、マヤ暦キャリアカウンセラー(R)としても多くの受講生の仕事の悩みに寄り添う。さらに、日本最大級の個人事業主向け集客システムリザーブストックのオフィシャルコンサルタントを務め、起業・副業などのビジネス支援や集客システム構築の専門家としても高い実績を持つ。再現性の高い開運鑑定術を学べる講座は口コミで全国に広がり、受講生は累計3000人以上。現在は弟子の育成に尽力しながら、マヤ暦を通して「自分らしく輝いた働き方・キャリア」を掴むための具体的な戦略を毎月多くの女性たちへ伝えている。著者としても活動中。 【電子版のご注意事項】 ※一部の記事、画像、広告、付録が含まれていない、または画像が修正されている場合があります。 ※応募券、ハガキなどはご利用いただけません。 ※掲載時の商品やサービスは、時間の経過にともない提供が終了している場合があります。 ※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。 以上、あらかじめご了承の上お楽しみください。

エルフが架空の生物だと思われていたのは今や昔の話…エルフのモンちゃん、現代日本で高校生になる！ クラスメイトの吸血鬼・キュウちゃんと、人間社会になじむため長命ふたりで奮闘！ ギャルに憧れるも、30年の"誤差"に気づけず平成ギャルになってしまった主人公・モンちゃん。 十字架アレルギーで車通学のゴールド免許女子高生・キュウちゃん。 授業を受けたり、寄り道したり、プリクラ撮ったり…フツーのはずのスクールライフをやりたい放題満喫する！ 長命女子たちの無軌道コメディ、開幕！！ 「コミックDAYS」掲載話、第1話～第8話を収録しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 計算問題の「具体的な解き方」を教えます！ 本書は、電験三種のベテラン講師が、初学者や計算問題が苦手な受験者のために書き下ろした受験対策書です。 平成期（30年）に出題された電験三種の過去問題（計算問題）のなかから、基礎固めに最適な良問（90題）を選抜し、解答着手の手がかりを示すとともに、数ある解法とその比較、問題の背景などを易しく詳しく解説します。 解答過程の飛躍や計算過程の省略がないように配慮されているので、読者は躓くことなく学習を進めることができるでしょう。 ●理論の計算問題（31題） 01　静止する三つの点電荷 02　三つの点電荷の間に働く静電力 03　二つの点電荷の周囲の電位 04　電気力線の性質 05　コンデンサの電極間距離の縮小 06　静電容量のΔ－Y変換 07　コンデンサの電極間の電界と電位 08　平行電流間に働く電磁力 09　半円形を流れる電流が作る磁界 10　エアギャップ（空隙）のある磁気回路 11　直列接続されたコイルのインダクタンス 12　回路網を流れる電流 13　抵抗の直並列回路 14　ブリッジ回路を流れる電流 15　複数の電源を持つ回路網 16　RLC並列回路を流れる交流電流 17　RL直並列回路の消費電力 18　RLC直並列回路の共振 19　平衡三相回路（純抵抗負荷） 20　平衡三相回路（インピーダンス負荷） 21　平衡三相回路（極座標表示） 22　三相交流電源 23　RC直列回路の過渡現象 24　RC回路を流れる電流 25　測定電圧の誤差率 26　多重範囲電流計 27　磁界中における電子の運動 28　電界中における電子の運動 29　トランジスタ増幅回路 30　エミッタホロワ回路 31　演算増幅器 ●電力の計算問題（18題） 32　水力発電所の理論水力 33　汽力発電所の効率 34　汽力発電所の理論空気量 35　汽力発電所のタービン室効率 36　タービン発電機の速度調定率 37　コンバインドサイクル発電におけるガスタービン発電の熱効率 38　ウランの核分裂エネルギー 39　風のエネルギー，風車の出力 40　変圧器の並行運転 41　送電線路の百分率インピーダンス降下 42　変圧器二次側の三相短絡電流 43　進相コンデンサの容量，受電端の電圧変動率 44　ケーブルの充電容量 45　電線路の電圧降下率 46　単相2線式環状線路の負荷電流 47　送電線路の電力損失 48　連続2径間の架空送電線のたるみ 49　異容量V結線変圧器 ●機械の計算問題（26題） 50　直流他励電動機の始動と速度制御 51　発電機から電動機への転用 52　三相同期発電機の同期インピーダンス 53　三相同期発電機の出力と負荷角 54　三相同期電動機のトルクと誘導起電力 55　三相かご形誘導電動機の入力と損失 56　三相誘導電動機のトルクと諸量の関係 57　三相巻線形誘導電動機の比例推移 58　単相変圧器の簡易等価回路 59　単相変圧器の電圧変動 60　単相変圧器の無負荷試験と短絡試験 61　単相変圧器の最大効率 62　単巻変圧器の分路巻線電流 63　単相整流回路と平滑コンデンサ 64　全波整流回路の直流平均電圧 65　直流チョッパの出力平均電圧 66　ブロック線図と周波数伝達関数 67　ブロック線図とボード線図 68　配光特性の異なる2個の照明 69　照明設計 70　電気炉壁からの熱損失 71　ヒートポンプ式電気給湯器 72　送風機用電動機の所要出力 73　論理回路とその組合せ 74　論理式と真理値表 75　論理演算と基数変換 ●法規の計算問題（15題） 76　低圧架空配電線（単相2線式）の漏えい電流 77　高圧ケーブルの交流絶縁耐力試験 78　金属製外箱を持つ低圧電動機のB種・D種接地抵抗値 79　中性点非接地方式高圧配電線路のB種接地抵抗値 80　架空電線路の電線に加わる風圧荷重 81　A種鉄筋コンクリート柱の支線 82　低圧屋内幹線の電線と過電流遮断器の組合せ 83　調整池式水力発電所の運転パターン 84　自家用発電設備を持つ工場の送電・受電電力量 85　三相変圧器の過負荷運転の回避 86　進相設備の直列リアクトル 87　中性点非接地方式の地絡保護協調 88　配電系統における変圧器の損失と効率 89　二つの工場の日負荷曲線 90　配電系統へ流出する第5調波電流 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。 ◆AIの数学は、ここまで面白く読める◆ ★2024年ノーベル物理学賞受賞　ジェフリー・ヒントン氏絶賛！★ ・「学習する機械」というアイデアは、どこからやってきたのか？ ・一度は忘れ去られた技術が、なぜ現代のAIで復活したのか？ ・人工知能の能力に、限界はあるのか？ ★＜ニューラルネットワーク、勾配降下法、誤差逆伝播法、ディープラーニング……＞★ 本書では、現代AIを生み出した画期的なアイデアの数々を数学の基礎と研究の歴史から解き明かしていきます。 ★＜線形代数、微積分、確率・統計、最適化理論……＞★ 一見無関係な数学が、機械に「学習」を与えるために、どのように結びついてきたのか。 ベクトルや行列の基礎から丁寧にたどることで、AIを支える数学の美しさを垣間見ることができます。 本書の魅力は、数学の解説だけにとどまりません。 ★＜イリヤ・サツケヴァー、ジェフリー・ヒントン、 ジョン・ホップフィールド……＞★ 著者は、研究者たちの証言を丹念に拾い上げ、機械学習の発展を当事者の視点から描き出します。 一次情報に裏打ちされた語りによって、現代AIを支える数学が臨場感あふれる「知の物語」として立ち上がります。 ★＜AIを使う人、AIを作る人、そしてAIの正体を知りたい人へ……＞★ 現代のAIを本質から理解するための、知的興奮に満ちた一冊です！ ■こんな方におすすめ ・情報系の学科に所属する大学生、情報工学に興味がある高校生 ・AIを支える数学について面白く学びたいエンジニア ■目次 Chapter 1 パターンに焦がれて（Desperately Seeking Patterns） Chapter 2 ここでは誰もが、ただの数……（We Are All Just Numbers Here ...） Chapter 3 お椀の底へ（The Bottom of the Bowl） Chapter 4 すべては確率しだい（In All Probability） Chapter 5 類は友を呼ぶ（Birds of a Feather） Chapter 6 行列には魔法が宿る（There's Magic in Them Matrices） Chapter 7 カーネルトリック、その大いなる手品（The Great Kernel Rope Trick） Chapter 8 物理学が、そっと手を貸す（With a Little Help from Physics） Chapter 9 ディープラーニングを後退させた男（いや、彼のせいではない）（The Man Who Set Back Deep Learning（Not Really）） Chapter 10 しつこい神話に終止符を打ったアルゴリズム（The Algorithm that Put Paid to a Persistent Myth） Chapter 11 機械の眼（The Eyes of a Machine） Chapter 12 テラ・インコグニタ――未知なる地（Terra Incognita） 後記 トランスフォーマーさえあればよい？（Are Transformers All We Need?） ■著者プロフィール ●著者：アニル・アナンサスワーミー（Anil Ananthaswamy）：科学誌『ニュー・サイエンティスト』の元副ニュース編集長で、現在は同誌のコンサルタントを務める。カリフォルニア大学サンタクルーズ校の科学ライティング・プログラムで客員編集者を務めるほか、インドのバンガロールにある国立生命科学センターで、科学ジャーナリズムのワークショップを毎年担当している。また、『米国科学アカデミー紀要（PNAS）』の「Front Matter」欄で、フリーランスのフィーチャー記事編集者を務め、『ナショナル ジオグラフィック・ニュース』『ディスカバー』『マター』誌などに寄稿してきた。 ●訳者：小林裕亨（こばやし ひろたか）：上智大学応用データサイエンス学位プログラム教授。アクセンチュア、アーサー・D・リトルにて経営戦略策定や業務変革に従事、米国マイクロソフト本社では事業開発を担当。その後、経営コンサルティング会社ジェネックスパートナーズを共同創業し企業変革に多くの支援実績を積む。そして、プロセスインテリジェンスのリーダーであるCelonisの日本法人を立ち上げ、市場開拓を推進した。現在はAI・データサイエンスによる経営戦略や意思決定の高度化、AI時代における企業や社会の変革について研究・教育を行っている。東京大学工学部卒業、米国カーネギーメロン大学MBA修了。

存在感は人一倍！　愛らしさはその２倍!! 人よりも少し…、だいぶ…、いや、かなりふくよかな弟を姉の目線で描いたコミックエッセイ。 「食べ放題で30人前注文しても足りなかったから20人前追加注文した」 「デブはアスリート」 「５キロの減量はデブ的には誤差の範囲」 「美容院で置かれる雑誌はグルメ雑誌」 などなど、奥が深すぎるデブの世界を数々の名言を添えて楽しめる、 体重・知識・笑い・姉弟愛 全マシ系コミックエッセイ！

手帳は、仕事や時間を管理するためだけのものではない。 夢や、人生をマネジメントするものだ。そう信じて実践してきた著者は、手帳に書いた目標通りに会社を設立し、東証プライム上場企業グループに成長させた。 本書では、手帳を使った夢の実現方法を中心に、著者の仕事術や、時間管理術、マネジメントの極意を紹介する。2025年の重版時にあたり、加筆・更新した最新版です。 著者からのコメント 21歳の頃、私の手帳にはたくさんの目標や夢が書き込んでありましたが、その中の一つはこうでした。「35歳までに自分の会社を設立し、上場させる」当時、この夢を聞いた周囲の人たちは、その時の私の姿とあまりに現実離れしたこの夢とのギャップに驚き、笑いました。そんなことは、とうてい出来っこない、と。しかしそれから15年の間に、自分の会社を設立し、同社を店頭上場させたのは、35歳と1カ月後のことだったのです。1カ月の誤差はありましたが、皆から「出来っこない」と言われた夢を実現したのです。 そして現在、GMOインターネットグループは、東証プライム上場となりました。 「なぜあなたは、自分の夢をかなえることができたのですか？」よく新聞や雑誌のインタビューなどでこう聞かれます。もちろん、その要因はたくさんあります。でも、あえて、こう答えています。 「夢と、手帳があったからです。この二つ無しで、今の僕は考えられません」そう答えると、ある人は、「さぞかし特殊な手帳を、複雑な使用方法で用いるのだろう」と思われ、またある人は、「夢をかなえる秘訣は、スケジュール管理にあるのか」と思われるかもしれません。しかし、どちらも違います。ごく普通の手帳を、ごくシンプルに使うだけで良いのです。手帳は、確かにスケジュール管理にも大事な役目を果たしますが、それよりも「人生の管理」「生き方の管理」を手帳でしてしまう、とお考えいただいた方が良いでしょう。そうなのです。本書は「上手な手帳の使い方」の本ではなく、「自分の夢をかなえ、なりたい自分になる」ための本なのです。そして、そのために必要なものは、たった一冊の「手帳」なのです。私のこれまでの体験が、読者の方々にヒントになることができれば幸いです。書籍版、キンドル版共に2025年の重版時に2004年執筆当時の内容から一部加筆しました。 出版社からのコメント 書いた思いは力になる!持って歩けば力が出る!手帳本ブームの火付け役となった本書。ロングセラーとしてご好評いただき、図解版も含めシリーズ24万部を突破!電子書籍版もできました。<<読者からの声が届きました!尊敬する企業家の手帳活用術に興味があり購入しました。具体的な手帳の使い方だけでなく、人生の目標の立て方、夢の実現までの意識など、とても勉強になりました。この本に出会えてよかったです。(35歳女性・自営業)

※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。 深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。 日々進化し続ける深層学習技術の基礎をなす知識や考え方を体系的に，応用を俯瞰的にまとめた教科書。 　本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。 　SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。 　本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。 第1章　序論：深層学習登場の前と後 1.1　パターン認識とは 1.2　パターン認識の困難さと深層学習による成功 1.3　深層学習と従来のパターン認識手法の違い 第2章　深層学習以前のパターン認識手法 2.1　深層学習以前のパターン認識の概略 2.2　特徴抽出 2.3　機械学習・パターン認識手法 2.4　クラスタリング 2.5　評価指標 演習問題 第3章　深層学習ネットワーク 3.1　深層学習のアイディア 3.2　パーセプトロン 3.3　多層パーセプトロン 3.4　深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群 3.5　基本ネットワーク構造 演習問題 第4章　ネットワークの学習 4.1　深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア 4.2　誤差関数 4.3　確率的勾配降下法 4.4　誤差逆伝播法 4.5　畳込み層の学習 4.6　学習の実際 4.7　学習した畳込みフィルタの例 演習問題 第5章　学習のための技術 5.1　学習パラメータの初期値 5.2　学習率の設定 5.3　データ拡張 5.4　ドロップアウト 5.5　入力データの正規化 5.6　モデルアンサンブル 5.7　事前学習とファインチューニング 5.8　中間信号の画像特徴量としての利用 5.9　距離学習 5.10　マルチタスク学習 5.11　自己教師学習 5.12　ネットワークを小さくする工夫 演習問題 第6章　系列データへの対応 6.1　再帰型ネットワーク 6.2　1次元畳込み 6.3　Transformer 演習問題 第7章　画像認識への適用 7.1　主な画像認識ネットワーク 7.2　画像認識ネットワーク内部の可視化 7.3　物体検出 7.4　領域分割 7.5　人物姿勢推定 7.6　動画認識 演習問題 第8章　画像生成・変換への適用 8.1　エンコーダ・デコーダ型ネットワーク 8.2　オートエンコーダ 8.3　深層生成モデル 8.4　画像変換 8.5　画像最適化による画像変換 演習問題 第9章　音声処理への適用 9.1　音声認識ネットワーク 9.2　音声合成ネットワーク 演習問題 第10章　自然言語処理への適用 10.1　単語ベクトル 10.2　系列変換モデル 10.3　事前学習モデル 演習問題 第11章　マルチモーダル学習 11.1　マルチモーダル・クロスモーダル 11.2　画像と言語ル 11.3　画像・映像と音声 演習問題 演習問題略解 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。 ベイズ統計が注目されています。MCMCという柔軟なアルゴリズムによって，あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし，その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また，簡単な問題なら，誤差の大きいMCMCを使わなくても，Rの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら，ベイズ統計の考え方の基本と，従来の方法との結果の違いを，詳しく解説しています。最後の章でMCMCを扱いますが，ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 ベクトル自己回帰（VAR)に特化した実用書 　本書はRを使ってベクトル自己回帰（VAR：vector autoregression analysis）分析を行うものです。理論に関する疑問、モデル構築に関する疑問、分析ツールをRで書くことの疑問など、VARに関する疑問に答え、実証分析を行ううえで役に立つ情報を提供します。 　改訂2版では、「ヒストリカル分解」を章として拡充するとともに、構造安定性に関する仮説検定を追加し、単位根仮説検定のトピックを更に充実しました。また、本書で使用するRパッケージやR関数に関して再検討を行い、「CADFtest」を本書で使用するRパッケージに含めました。 第２版によせて まえがき 第1章　Rについて 第2章　VAR分析の紹介 第3章　時系列分析の基礎 第4章　VAR分析の基礎 第5章　ラグ次数の選択問題 第6章　単位根検定 第7章　共和分検定 第8章　撹乱項に関する仮説検定 第9章　推定と識別問題 第10章　係数パラメータに関する仮説検定 第11章　インパルス応答分析 第12章　推定後のモデル変換 第13章　インパルス応答分析の区間推定 第14章　予測誤差の分散分解 第15章　グランジャー因果性検定 第16章　ヒストリカル分解 第17章　その他のVAR分析 あとがき 本書を終えるにあたり 索引 参考文献 分布表

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆最新515関数を詳細に解説！！◆ ハンディサイズExcel関数事典の決定版！　新しい関数を追加して、現在Excelで利用できるすべての関数515を収録しました。使いたい関数や知りたい関数をすぐに引くことができます。重要な関数はサンプルを用いて徹底解説しているので、中上級者はもちろん初心者の方にも便利に使えます。パソコンの隣に置いていつでも使える安心の1冊です。 ■こんな方におすすめ ・Excel関数をよく利用する方、Excel関数を極めたい方 ■目次 ●第1章 数学/三角 四則計算／整数計算／階乗/組み合わせ／多項式／記数法／変換計算／平方根/円周率／指数/対数/べき乗／三角関数／双曲線関数／行列/行列式／乱数／配列 ●第2章 統計 平均値／最大/最小／メジアン/モード／個数／順位／分位／二次代表値／偏差／高次代表値／順列/確率／二項分布／その他の離散分布／正規分布／指数分布/対数分布／拡張分布／検定／相関／回帰 ●第3章 日付/時刻 現在の日時／指定日時／日時情報／週情報／期間 ●第4章 財務 借入返済／現在価値/将来価値／年利率／変換関数／減価償却／証券／データ抽出 ●第5章 論理 条件／論理値／エラー／変数の定義／カスタム関数 ●第6章 情報 IS関数／エラー値/データ型／情報抽出 ●第7章 検索/行列 データ検索／相対位置／セル参照／行列変換／リンク／ピボットテーブル／データ抽出／並べ替え／画像挿入／配列変換 ●第8章 データベース 合計／積／平均値／最大/最小／分散／標準偏差／個数／値抽出 ●第9章 文字列操作 文字列結合／文字列長／文字列抽出／検索/置換／数値/文字列／大文字/小文字／文字コード／国際化／比較／文字削除／文字グラフ ●第10章 エンジニアリング ビット演算／基数変換／比較／単位変換／複素数／誤差積分／ベッセル関数 ●第11章 キューブ/Web セット／メンバー／URLエンコード／データ取得 ●第12章 互換性関数 数学/三角／統計／文字列結合

※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。 “統計本”迷子は，もうやめませんか？ 学生，研究者，医師――もう一度，疫学・生物統計学を学び直したいすべての人へ！ 今さら誰にも聞けない「なぜ」の答えが，ここにあります。  本書は，疫学・生物統計学の基礎を対話形式と豊富な図解で解き明かす入門書です。  変数の尺度，検査の感度・特異度，誤差と交絡，相関と回帰，研究デザイン──医学研究を計画・実施し，論文を読み解くうえで欠かせない概念を，「なぜその考え方が必要なのか」という根本から整理しています。知識の羅列ではなく，思考の筋道を伝えることに重点を置いた点が，本書の核心です。  想定読者は幅広くなっています。日常的に論文を読む医療者，臨床データを扱う医師や研究者，統計の壁にぶつかっている大学院生——そのいずれにとっても，本書は「なんとなく知っている」段階から「根拠を見極めて理解する」段階へ移行するための，実践的な足場になります。  入門書を何冊読んでも腑に落ちなかった，という経験はないでしょうか。本書はそういう人のために書かれた，文字どおり「最後の入門書」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。 例題で統計解析が理解できる!! 　Excel関数を使った例題をとおして学ぶことで統計の基礎知識が身に付くロングセラー『Excelで学ぶ統計解析入門』のExcel2019┴2016対応版です。本書は例題を設け、この例題に対して、分析の仕方と、Excelを使っての解法の両面を取り上げ解説しています。Excelの機能で対応できないものは、著者が開発したExcelアドインで対応できます。 第1章 代表値と散布度 第2章　度数分布と正規分布 第3章　相関分析 第4章　母集団と標準誤差 第5章　統計的推定 第6章　統計的検定 第7章　平均に関する検定 第8章　割合に関する検定 第9章　度数分布表の検定 第10章　分散に関する検定 第11章　相関に関する検定 第12章　ノンパラメトリック検定 第13章　ＡＮＯＶＡ(分散分析法） 第14章　多重比較法 第15章　第1種の過誤、第2種の過誤、検出力、サンプルサイズ 第16章ｚ分布、ｔ分布、χ2分布、F分布 第17章　補遺

安すぎる車の本当の理由……引っ越し先の和室に潜むおばあさん幽霊の謎……蠢くゴミ袋の秘密……公園のトイレで起こる奇妙……｢見えて｣しまう男の誤差……等、思わず背筋が凍る、世にも奇妙なホラー作品集!

「青汁王子」ともてはやされた年商130億円の会社社長から「犯罪者」への転落…。 激しいバッシングを受け、覚悟した「死」――。 絶望の淵からなぜ復活できたのか？ どんな失敗や挫折も諦めなければ、必ず道は開ける！ 年商130億円の会社社長から、「犯罪者」への転落――。2019年9月6日、1.8億円を贖罪寄付したら死のう。これ以上生きていたって、どうせ辛いだけだから……。 「青汁王子」とメディアでもてはやされていた私は、法人税法違反の容疑で有罪判決を受け、「犯罪者」になりました。 「ざまあみろ」「脱税したカネで豪遊してたのか」「あんなやつ、死んでしまえばいい」 知人たちは手のひらを返したように去っていき、会ったことも話したこともない不特定多数の人々から、そして多くのメディアから激しいバッシングを受ける日々が続きました。 「今死んでしまえば、どんなに楽になれるだろうか。目の前にあるイヤなことすべてから逃げることができるんだ。判決が出たら、自分が脱税したとされる1.8億円を世の中にバラまいて、死んでやろう。僕の中の真実を伝えるために――」 当時、私の心はそこまで追いつめられていました。そんな私を救ってくれたのは、SNSを通じて応援してくれた皆さんでした。 死んではいけない。諦めちゃ終わりだ。諦めなければ、必ず道は開ける。そう考えたら、どんな失敗や挫折も、今抱えているちっぽけな不安なんて、人生における誤差でしかない。向き合い方次第で「過去は変えられる」と、皆さんから教えてもらいました。 人生はいくらでもやり直せるし、自分自身の過去を変えることだってできます。諦めなければ、必ず道は開けます。次は僕が恩を返す番です。 ――2019年9月6日に、脱税したとされる1.8億円をツイッターのフォロワーに配る贖罪寄付をした三崎優太氏。2020年も「SNS誹謗中傷撲滅基金」を設立し、世の中から誹謗中傷をなくそう

ホモ・サピエンスの誕生から２０万年．寒冷化なくして世界各地への拡散と社会形成はなかった！？　アフリカ東部から東アジアまで，過去の気温を０．３度の誤差で復元した著者が，分子人類学や考古学の研究成果を元に大胆考察．過去２万年，寒冷期に日本列島では何が起こった？　古気候学や古環境学から「日本人」のルーツの定説が覆る！？

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆プログラミングの思考や概念の進化を知ることで確かな応用力が身に付く！◆ 最近のプログラミングは、ライブラリや生成AIを使えば、難しい原理を理解しなくてもプログラムを作成できますが、これにより人間の思考能力やAIの答えを判断する力が低下する可能性があります。著者の長年の経験から、プログラミングでは不変の原理や原則を基礎から学ぶことが重要だと考えています。また、プログラミングは進化の過程でいくつかのパラダイムシフトを経てきており、それらを理解することで幅広い概念を学べます。本書では、単なるプログラムを作るための入門書にとどまらず、コンピュータリテラシーや情報科学の幅広い側面に焦点を当てており、原理原則に基づいた深い理解を目指しています。プログラミング初心者から中級者、さらには現代のプログラム技術をより深く学びたい方まで、幅広く活用できる一冊です。 ■こんな方におすすめ ・プログラミングを原理に基づいて理解したいプログラミング初心者から中級者（学生・社会人） ■目次 ●第1章　コンピュータリテラシー ・1-1 アナログからディジタルへのパラダイムシフト ・1-2 ハードウェアとソフトウェア ・1-3 コンピュータの分類と機能 ・1-4 OS（Operating System） ・1-5 パソコン用OSとモバイル用OS ・1-6 インターネットとWebブラウザ ・1-7 ファイルとフォルダ ●第2章　プログラムとプログラミング言語 ・2-1 プログラムの役割 ・2-2 プログラム解釈の仕組み ・2-3 プログラミング言語の種類 ・2-4 プログラミング言語の系譜 ・2-5 手続き型言語におけるパラダイムシフト ・2-6 代表的な言語の特徴 ・2-7 プログラム処理方式 ●第3章　プログラムの構造 ・3-1 プログラムを組み立てる ・3-2 変数 ・3-3 演算子と式 ・3-4 データ型の分類 ・3-5 数値型 ・3-6 文字列型 ・3-7 配列（リスト） ・3-8 辞書（連想配列） ・3-9 集合（セット） ・3-10 タプル ・3-11 流れ制御構造 ・3-12 関数とメソッド ・3-13 組み込み関数とライブラリ ・3-14 オブジェクト指向プログラミング ・3-15 近代的プログラミング技法 ・3-16 プログラミング書法 ●第4章　情報理論 ・4-1 進数 ・4-2 整数表現 ・4-3 実数表現 ・4-4 数値演算 ・4-5 誤差 ・4-6 論理演算 ・4-7 情報の単位 ・4-8 文字コード ・4-9 色の表現 ・4-10 マルチメディアのコンテナフォーマットとコーデック ・4-11 ファイルシステム ・4-12 インターネット関連技術 ●第5章　数学とプログラム ・5-1 座標 ・5-2 三角関数 ・5-3 乱数と確率 ・5-4 統計量 ・5-5 漸化式 ・5-6 行列と行列演算 ・5-7 微分・積分 ・5-8 複素数 ●第6章　データ構造とアルゴリズム ・6-1 抽象データ構造 ・6-2 マップ（ハッシュ） ・6-3 木 ・6-4 グラフ ・6-5 アルゴリズムとは ・6-6 ソートとサーチ ・6-7 数値計算 ・6-8 再帰 ・6-9 構文解析アルゴリズム ・6-10 シミュレーションアルゴリズム ・6-11 近代的アルゴリズム ●第7章　ライブラリとAPI の活用 ・7-1 ライブラリとAPIの違い ・7-2 Pythonのライブラリ ・7-3 JavaScriptのライブラリ ・7-4 APIの利用 ●第8章　身近にある「何故？」をプログラムで解く ・8-1 旧暦がいまだに使われる理由 ・8-2 地球温暖化は本当に加速しているのか？ ・8-3 COVID-19流行の波の実態 3 ・8-4 なぜ僕には恋人ができないのか？（フェルミ推定） ・8-5 宝くじで夢はかなうのか？ ・8-6 世にはびこる疑似科学とは？ ■著者プロフィール 河西朝雄：長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松 本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ. ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「C 言語によるはじめてのアルゴリズ ム入門改定第5 版 」「Python によるプログラミング的思考入門」など（以上技術評論社）

【統計学はこんな場面で役に立つ】 経営戦略、顧客分析、マーケティングといったビジネス上の課題においては、たくさんの数値（データ）を扱う場面が必ず現れます。そんなときに必要となるのが「統計学」の知識です。 たとえば、過去のデータを根拠にして以下の問いに答えるには、どのような分析が有効でしょうか？ ●広告費を増やすと、売上はどれだけ増えると期待できるか？　広告費を増やすのと営業部員を増やすのでは、どちらが効果的か？ ●SNSによる情報発信の前後で売り上げは変化したか？ ●工場の機械が不調をきたしているか？（製品のばらつきの範囲は誤差の範囲と言えるだろうか？） 本書では、こうしたトピックを例題として扱いながら、統計学の知識・手法を解説していきます。じつはむずかしい数式を覚えたりする必要はありません！　感覚的な理解を目指しながら、ていねいに説明しました。「数学は苦手で……」「自分、文系ですから」と、統計を避けがちな方にこそ読んでいただきたいです。 【学生にも社会人にも】 経営学や商学を専攻する大学生が「統計学」に入門するためテキストとして、また、社会人の独習書としてオススメです！ 【本書の特徴】 数学的に厳密な理解を深めることよりも、手を動かすことを主眼においた内容です。まず簡単な例題を示し、その解説を掘り下げていくことで、確率・統計の知識や考え方を身につけられる構成となっています。理解の定着を図るため、例題を発展させた練習問題を多数用意し、解説・解答も掲載しました。また、手計算が難しい例題・練習問題については、表計算ソフト（エクセル）による解法を解説し、便利な関数を紹介しています。 【おもな内容】 　第0章　はじめに 第I部　データの全体像をつかむ 　第1章　データの可視化 　第2章　度数分布表・ヒストグラム 　第3章　代表値・分散 　第4章　散布図・相関係数 　第5章　単回帰分析 　第6章　重回帰分析 第II部　観測されたデータの起こりやすさを測る 　第7章　確率の定義と場合の数 　第8章　事象の関係と確率の計算 　第9章　条件付き確率とベイズの定理 第III部　観測されたデータの背景を知る 　第10章 確率変数、確率分布、期待値 　第11章 代表的な離散分布：二項分布 　第12章 代表的な連続分布1：正規分布 　第13章 代表的な連続分布2：カイ2乗分布とt分布 第IV部　データの背後にある確率分布を推測する 　第14章 標本調査と標本からの推定 　第15章 区間推定 　第16章 仮説検定

【道具として使いこなす！】 膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？ 高校数学レベルから始まり、Python入門、TensorFlowによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。 【著者サポートページ】 https://github.com/akio-tomiya/intro_ml_in_physics 【目次】 第1章　データとサイエンス 1.1　物理学とデータサイエンス／1.2　最小2乗法とオーバーフィット／1.3　テイラー展開と振り子の等時性／コラム：武谷の三段階論 第2章　行列と線形変換 2.1　ベクトル、行列と線形変換／2.2　変換としての行列／2.3　行列に関する色々／コラム：計算量のオーダー 第3章　確率論と機械学習 3.1　確率の基礎事項／3.2　教師あり学習と教師なし学習、強化学習／3.3　確率変数と経験的確率、大数の法則／3.4　大数の弱法則の証明／3.5　カルバックライブラーダイバージェンス／3.6　尤度と赤池情報量基準、汎化／3.7　ロジスティック回帰 第4章　ニューラルネットワーク 4.1　ニューラルネットワークの概論／4.2　万能近似定理／コラム：新しい道具と新理論 第5章　トレーニングとデータ 5.1　ニューラルネットワークの入出力と学習／5.2　誤差関数と汎化、過学習／5.3　誤差関数の最適化・学習／コラム：次元の呪い 第6章　Python入門 6.1　Pythonによるプログラミング入門／6.2　Pythonと他言語の比較／6.3　NumPyとMatplotlib／6.4　Pythonでのクラス 第7章　TensorFlowによる実装 7.1　TensorFlow/Kerasとは／7.2　データやライブラリのロード／7.3　データの分割とニューラルネットワークの設計／7.4　学習／7.5　結果の評価／コラム：量子化という用語 第8章　最適化、正則化、深層化 8.1　最適化法の改良／8.2　過学習を防ぐ／8.3　多層化にむけて 第9章　畳み込みニューラルネットワーク 9.1　フィルター／9.2　畳み込みニューラルネット／コラム：知能と飛行機 第10章　イジング模型の統計力学 10.1　イジング模型／10.2　イジング模型のモンテカルロ法／10.3　熱浴法のPythonコードとデータの準備／コラム：統計力学と場の量子論 第11章　Nature Physicsの論文を再現しよう 11.1　論文について／11.2　データの前処理／11.3　実験

あなたは、思っている以上に自分の社内評価をコントロールできる――。本当に？そう思うかもしれませんが、事実です。そのためには、まず上司が陥りがちな「評価エラー」を知ること。そこに、あなたの評価を下げないための、あるいはあなたの評価を上げるための重要なポイントがあるのです。――著者 エラー１ハロー効果――なぜ、あの人は“実力以上”に評価されるのか？エラー２遠近誤差――上司は「終わりよければ……」で判断を下すエラー３寛大化傾向――みんな、上司にかわいがられて出世するエラー４対比誤差――わが社の「隠れた評価基準」を見つけよエラー５論理誤差――あなたは職場で「誤解」されていないか？「できる人」と「認められる人」は何が違うのか？独立系人事・教育コンサルティング会社の超プロが教える、出世する社員の「新ルール」！

日本が世界に誇る高速鉄道。時速２７０ｋｍで走行する新幹線はどのようにつくられるのか。たとえば先頭部はアルミ合金製の骨組に、３７枚の外板を熟練の作業者が手作業で溶接していくが、誤差はほとんどないという。２０１３年２月にデビューするＮ７００Ａの製造工程を、技術解説と現場の生声から追う感動ノンフィクション。

◆ベストセラーの改訂版。最高最強のバイブルが大幅にパワーアップ！！◆ ・トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどをはじめ、各手法を大幅に加筆。 ・深層学習のさまざまな課題と、その対策についても詳しく解説。 [本書まえがきより抜粋] ないもの（＝理論）ねだりをしても仕方がありません．それでも皆が研究を進めるのは，そうすることに意義があるからです．なぜうまく働くのか，なぜそうすべきか，数学的な証明はなくても，正しい説明は必ずあるはずです．それを手にできれば，目の前の課題を解決するのに，また次に進むべき道を知るうえで役に立つでしょう． そこで本書では，それぞれの方法について，今の時点で最も納得できる説明をきちんと与えることにこだわりました．名前の通った方法であっても，理屈が成り立たない，あるいは役に立たない方法や考え方については，はっきりそう書きました．著者の主観といわれても仕方がない場合もあるかもしれませんが，そのほうが有益であると信じています． また，現在の深層学習の広がりを把握できるように，定番となった問題・方法に加えて，重要だと思われる問題については，必ずしもそれほど有名でない方法も含めてなるべく網羅するようにしました．その取捨選択には，深層学習が実践的技術であることを踏まえ，実用性を最も重視しました．そこには，この間に著者が企業の実務家たちと行ってきた共同研究での経験が反映されています． [主な内容] 第1章　はじめに 第2章　ネットワークの基本構造 第3章　確率的勾配降下法 第4章　誤差逆伝播法 第5章　畳み込みニューラルネットワーク 第6章　系列データのためのネットワーク 第7章　集合・グラフのためのネットワークと注意機構 第8章　推論の信頼性 第9章　説明と可視化 第10章　いろいろな学習方法 第11章　データが少ない場合の学習 第12章　生成モデル

※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。 ★つまずきやすい「C言語を用いたプログラムの作り方」がチャートで身につく！★ ・10年間の講義経験をもとに作った「挫折しない」教科書！ ・標準的な数値計算の手法を、フルカラーの図でイメージしながら学ぶ ・SPDチャートを使って、苦手な人が多い「C言語を用いたプログラムの作り方」を丁寧に説明 本書はC言語を用いた数値計算の教科書です。 数値計算に関してよく聞く学生の声が「計算手法は理解できても、どうやってプログラムにするのかがわからない」というものです。本書はSPDチャート（フローチャートの一種）を用いて実際のプログラムの作り方に踏み込み、プログラムを設計する手法についても解説します。 また、数式のみの説明ではなく、図を多く用いているので、イメージを持ちながら各手法の意味を理解できます。 連立一次方程式の解法から、数値微分と自動微分、非線形方程式の解法、行列の固有値問題、数値積分、常微分方程式までと標準的な内容をカバーしています。自動微分の一部についてはC++も用いています。 教科書採用者特典の講義用スライドもあり、15章立てで教科書として使いやすい構成です。 【おもな内容】 第1章　コンピュータ内の数値表現と誤差 第2章　数値計算の基礎知識 第3章　連立一次方程式の直接解法(1) 第4章　連立一次方程式の直接解法(2) 第5章　連立一次方程式の反復解法 第6章　数値微分と自動微分 第7章　非線形方程式の解法(1) 第8章　非線形方程式の解法(2) 第9章　行列の固有値問題(1) 第10章　行列の固有値問題(2) 第11章　関数近似 第12章　補間 第13章　数値積分 第14章　常微分方程式(1) 第15章　常微分方程式(2) ※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（2色）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。 ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ 本書は、ディープラーニング（深層学習）の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。 【本書の内容】 Chapter1「ディープラーニング概論」……ディープラーニングの概要と、ニューラルネットワーク構築時に最低限必要なC++プログラミングの知識をまとめます。 Chapter2「ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング」……並列プログラミングの重要性とその知識や行列演算を解説します。 Chapter3「ニューラルネットワーク」……パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークの最小単位となるユニット、パーセプトロンを重ねたニューラルネットワークの基本形である層状パーセプトロン（MLP）を説明します。 Chapter4「誤差逆伝播」……ニューラルネットワークのパラメーター学習方法である、誤差逆伝播法を詳しく解説します。 Chapter5「C++によるニューラルネットワークの実装」……多層パーセプトロンを用いた手書き数字の画像認識を、実際にコーディングしながら動かすことで、ディープラーニングを体験します。本章では、ニューラルネットワークの基礎が詰まったベーシックな分類モデルを構築することで、処理全体の流れを把握することを目的とします。 Chapter6「学習の最適化と過学習」……機械学習全般で発生する過学習にフォーカスし、ニューラルネットワークでの過学習を抑えるテクニックを紹介します。本章以降から、単なるニューラルネットワークではなく、ディープラーニングの範疇となります。 Chapter7「事前学習」……ディープラーニングがブレイクするきっかけとなった技術の1つであるオートエンコーダーを解説します。 Chapter8「畳み込みニューラルネットワーク」……現在ディープラーニングの花形といわれる畳み込みニューラルネットワークを解説します。主に画像認識で利用され、近年はめざましい成果をあげている技術です。 Chapter9「再帰型ニューラルネットワーク」……再帰型ニューラルネットワークと呼ばれる、自己の出力を入力とする再帰構造となったニューラルネットワークを使い、自然言語処理への応用例を紹介します。統計的機械翻訳や自動応答、音声認識などの分野で、近年のAIの大きな進化の推進役となっている技術です。 本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。サンプルコードはダウンロード可能。

※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。 ジュニア世代において体格や技術差は誤差の範囲。 では、クラブの監督やコーチが重要視している点はどこか。 もちろん体格や技術も重要だが、それと同等、もしくはそれ以上に大切になるのが「サッカーIQと向き合う姿勢」である。どれだけサッカーに精通しているか、どのような心構えで取り組んでいるのか…。 つまり、体格や技術だけでは補えない点こそが現代サッカーにおいては重要とされており、本書では、体格や技術差が関係なくなる、今日から実践できる「サッカーIQ」向上を目的とした内容で構成していく。 また、ジュニア世代においては、親の存在、協力も不可欠であるが、実は親のサポート体制や姿勢も成長に大きく影響するとも言われている。本書では、そんなジュニア世代を持つ親御さんに向けた内容も含まれている。 そして本書で一番お伝えしたいポイントは「自ら考える」ことを始める、という点だ。どのように練習すれば上手くなるのか、試合に出られない時に何をすればいいのか、など多くのプレーヤーが直面する課題に、決して忘れてはいけない、諦めてはいけないポイントを詰め込んだ一冊となっている。

※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。 ※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。 「使える」線形代数がJuliaで身につく！ 本書は、理工系を中心とした数値計算の場面でよく現れる線形代数について、その基本となる概念から応用までを、Juliaを用いて学べるものです。 抽象的な概念は具体的な計算例や図解を通して、行列や行列式の複雑な計算は図解によって、わかりやすく解説します。 また、機械学習やデータサイエンスなどにおける線形代数のニーズの高まりを踏まえ、行列の特異値分解・テンソル（多重線形代数）・誤差逆伝播法（自動微分）などの応用例、さらに大規模行列は連立1次方程式や固有値問題のアルゴリズムを含めた扱いについて、数理とJuliaコーディングを一貫して解説します。実用上配慮すべき、コンピュータにおける数値計算の注意点にも言及しました。 Juliaは基本的な文法から扱うので、初心者でも始められます。 第1章　Julia入門 第2章　ベクトルと行列，およびJuliaによる表現 第3章　連立1次方程式 第4章　行列式 第5章　ベクトル空間 第6章　行列の固有値 第7章　線形代数の応用 第8章　大規模行列の扱い方

※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。 ※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。 Juliaを使った数値計算の方法を具体的なシミュレーションで学ぶ 本書は『Cによる数値計算とシミュレーション』および『Pythonによる数値計算とシミュレーション』のJulia版です。JuliaはC言語の高速性とPythonの記述力を同時に兼ね備えた比較的新しい言語で、数値計算などに適しています。 本書ではJuliaの簡単な説明を行ったのち、物理シミュレーション、確率的シミュレーション、エージェントベースの数値シミュレーションなどの具体例を示します。 はじめに 第1章　Juliaにおける数値計算 1.1　データ型とライブラリ 1.2　数値計算と誤差 章末問題1 第2章　常微分方程式にもとづく物理シミュレーション 2.1　質点の1次元運動シミュレーション 2.2　ポテンシャルにもとづく2次元運動シミュレーション 章末問題2 第3章　偏微分方程式にもとづく物理シミュレーション 3.1　偏微分方程式の境界値問題 3.2　ラプラス方程式による場のシミュレーション 章末問題3 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 4.1　セルオートマトンの原理 4.2　ライフゲーム 4.3　交通流シミュレーション 章末問題4 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 5.1　擬似乱数 5.2　乱数と数値計算 5.3　乱数を使ったシミュレーション 章末問題5 第6章　エージェントベースのシミュレーション 6.1　エージェントとは 6.2　マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション 章末問題6 付録 A　Juliaのインストールとパッケージの追加 B　4次のルンゲクッタ法の公式 C　ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明 D　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.jl E　シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索引

私たちの身の周りにはさまざまな数字が溢れている。健康診断の正常値や失業率・有効求人倍率、テレビの視聴率など、個人にとっても社会にとっても、数字は大きな力を持っている。しかし、客観的でウソがないように見えるそれらの数字には、そのまま信じると騙されるものもしばしばある。たとえば、テレビの視聴率の0.1%の違いで広告会社は動くが、サンプル調査ゆえの誤差の範囲でまったく意味はない。医療・健康・経済・社会に関するいろいろな数字を取りあげて、そのウラを暴く。

※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。 測定で得られたスペクトルから本当に欲しい量的情報を、いかにして取り出すのか。 新しい分析化学・物理計測の基礎となる概念を体系的かつていねいに解説。 ［目次］ 1．スペクトル定量分析の前に 2．吸収スペクトル強度の定量的扱い 3．逆Lambert-Beer則 4．スペクトル情報の主成分 5．スペクトルと濃度のそれぞれの誤差 6．スペクトルの前処理 7．反射スペクトルの定量分析 付録　表面光学の基礎 ※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。

科学ってわかるとおもしろい! 私たちの身の回りは、科学技術や科学の恩恵を受けた製品にあふれています。 たとえば、リビングを見渡してみると、液晶テレビ、LED電球、エアコン、ロボット掃除機、羽根のない扇風機などなど。 ふだん気にもしないで使っているアレもコレも、考えてみればどんなしくみで動いているのか、気になりませんか? そんなしくみを科学でひも解きながら、やさしく解説します。 本書はすべて身近にあふれる55項目で構成。文系の人でも読める内容にまとめているから、気になるところから楽しく読める一冊です! ●もくじ 第1章 『リビング』にあふれる科学 01:羽根のない扇風機はどうやって風を出しているの? 02:エアコンはどうやって快適な空気をつくっているの? 11:次世代ディスプレイの有機ELって何? etc 第2章 『掃除・洗濯・料理』にあふれる科学 13:ロボット掃除機の頭脳はどうなっている? 15:酵素入り洗剤はふつうの洗剤と何がちがうの? 16:電子レンジはどうやって食べ物を温めているの? etc 第3章 『快適生活』にあふれる科学 24:紙おむつはなぜたっぷり吸収してももれないの? 29:体脂肪計はお風呂あがりに使うと誤差が出る? 30:ヒートテックはなぜ薄いのに温かいの? etc 第4章 『健康・安全管理』にあふれる科学 31:紫外線はカルシウムの吸収を助ける? 32:栄養ドリンクはどのくらい効果があるの? 33:水素水はただの清涼飲料水にすぎない? 36:かぜ薬はウイルスや細菌を退治するわけではない? etc 第5章 『先端技術・乗り物』にあふれる科学 43:太陽電池はどうやって発電しているの? 44:ドローンはラジコンヘリとは全然ちがう? 51:タッチパネルはどうやって指の動きを検知しているの? etc

誰もがかかるおそれのある白内障 「最適な」手術が術後の人生を劇的に変える！ 白内障手術の最前線で活躍する５人の医師が 治療・手術の基礎知識から最新の治療法まで徹底解説！ ------------------------------------------------------ 誰でも発症するおそれのある「白内障」は、80歳以上では100%の発症率といわれるほど、超高齢社会である日本においては身近な病気です。 現代の医療技術の発展によって、元々入院の必要のあった白内障手術は、日帰り手術が可能なほどに手軽なものになりました。しかし、どの医師が執刀しても見え方が同じというわけではありません。執刀医の知識と技術によって見え方は大きく変わるため、手術前にどれだけ正しい情報を得ているかで、術後の満足度は大きく変わってくるのです。 本書では、深い知識と確かな技術、豊富な経験を通じて患者のニーズに応える白内障手術に尽力し続ける５人のスゴ凄腕眼科医が、白内障手術の最新情報を紹介します。さらに基礎知識にとどまらず、術後の見え方に対する不満の原因の一つである「屈折誤差」に対する治療法についても、丁寧に解説していきます。 本書は2020年に出版された内容に、その後の医療制度の変更、眼内レンズの進化と種類の増加といった最新の情報を加えた改訂版です。 若々しくアクティブに——快適なアイライフを手に入れるための知識が得られる一冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 一陸技の定番シリーズ待望の改訂！「無線工学の基礎」はこの1冊で合格！ 　「第一級陸上無線技術士試験　やさしく学ぶ」シリーズの「無線工学の基礎」の改訂3版です。 　同シリーズは、ポイントを絞ったやさしくていねいな解説と多くの図を取り入れ、初学者、独学者でも理解しやすいよう構成し、多くの読者の支持を得ています。 　今回の改訂では、2017年以降の問題を新たに分析し、新しい傾向の問題を取りこむだけでなく、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。 1章　電気物理 　1.1　電荷と電界 　1.2　静電容量 　1.3　コンデンサ 　1.4　電流の磁気作用 　1.5　電磁力 　1.6　電磁誘導 　1.7　インダクタンス 　1.8　磁気回路 　1.9　単　位 2章　電気回路 　2.1　直流回路 　2.2　抵抗の接続 　2.3　テブナンの定理・ミルマンの定理 　2.4　電　力 　2.5　交流回路 　2.6　交流回路のフェーザ表示 　2.7　交流回路網 　2.8　共振回路 　2.9　交流の電力 　2.10　過渡現象 3章　半導体・電子管 　3.1　半導体 　3.2　ダイオード 　3.3　トランジスタ 　3.4　FET，サイリスタの特性 　3.5　トランジスタの特性 　3.6　電子管 4章　電子回路 　4.1　トランジスタ増幅回路 　4.2　FET増幅回路 　4.3　帰還増幅回路 　4.4　発振回路 　4.5　パルス回路・整流回路 　4.6　デジタル回路 5章　電気磁気測定 　5.1　誤差，指示計器 　5.2　測定範囲と測定波形 　5.3　回路定数の測定 　5.4　ブリッジ回路による測定 　5.5　測定機器

※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。 一陸技の定番シリーズ待望の改訂！「無線工学B」はこの1冊で合格！ 　「第一級陸上無線技術士試験　やさしく学ぶ」シリーズの「無線工学B」の改訂3版です。 　同シリーズは、ポイントを絞ったやさしくていねいな解説と多くの図を取り入れ、初学者、独学者でも理解しやすいよう構成し、多くの読者の支持を得ています。 　今回の改訂では、2017年以降の問題を新たに分析し、新しい傾向の問題を取りこむだけでなく、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。 1章　アンテナの理論 　1.1　電波（電磁波） 　1.2　自由空間の特性 　1.3　基本アンテナ 　1.4　アンテナの特性 　1.5　アンテナの電流分布 　1.6　電波放射 　1.7　受信アンテナの諸定数 　1.8　アンテナの配列 　1.9　伝達公式 2章　アンテナの実際 　2.1　MF以下のアンテナ 　2.2　HF送信用アンテナ 　2.3　VHF・UHF固定通信用アンテナ 　2.4　VHF・UHF移動通信用アンテナ 　2.5　VHF・UHF放送用アンテナ 　2.6　立体構造のアンテナ1 　2.7　立体構造のアンテナ2 　2.8　反射鏡形アンテナ1 　2.9　反射鏡形アンテナ2 3章　給電線と整合回路 　3.1　分布定数回路 　3.2　定在波比と反射係数 　3.3　受端短絡線路と受端開放線路 　3.4　供給電力 　3.5　平行2線式給電線 　3.6　同軸給電線 　3.7　整合回路 　3.8　バランと共用回路 　3.9　導波管 　3.10　導波管の整合 4章　電波伝搬 　4.1　電波の伝わり方 　4.2　大地反射波による影響 　4.3　地形による電波伝搬の影響 　4.4　電波伝搬の大気による屈折の影響 　4.5　見通し距離 　4.6　対流圏伝搬の諸現象 　4.7　電離層の状態 　4.8　電離層による電波の反射と減衰 　4.9　電離層波の伝搬 　4.10　雑音 5章　測定 　5.1　給電線の測定 　5.2　アンテナ利得の測定 　5.3　指向性の測定 　5.4　測定環境 　5.5　アンテナ測定上の誤差 　5.6　電波伝搬路の測定 　5.7　雑音温度の測定

市場規模、アンケート結果、シェア、アクセス解析…。調査データはビジネスビジネスマンなら誰でも、調査データを読む機会は多いが、結果を読み間違えると、正しいビジネス判断ができなくなる。本書は、サンプリングや誤差の計算など、統計資料がどのように作られているかという手法を解説するととともに、ビジネスグラフを正しく読むために確認すべきポイントを解説する。

※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。 ※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。 統計学の基礎を51の手法で学ぶ!! 　統計学は、理論を深く学ぼうとすると数式の壁にぶつかります。しかし実際にデータ分析をするには分析手法とExcelを使えば十分使いこなすことができます。 　本書は分析手法を51に絞ってイラストと例題でわかりやすく解説します。 まえがき Chapter 01　代表値 Chapter 02　散布度 Chapter 03　相関分析　 Chapter 04　CS分析　 Chapter 06　母集団と標準誤差 Chapter 07　統計的推定　 Chapter 08　統計的検定 Chapter 09　平均値に関する検定 Chapter 10　割合に関する検定 Chapter 11　相関に関する検定　 Chapter 12　重回帰分析 付録　統計手法　Excel 関数一覧表 索引

科学者たちは何を考え、何を解き明かしてきたのか？ 天才たちの目のつけ所をしれば、世界が違って見えるかも！？ コペルニクス、ガリレオ、ニュートン、アインシュタイン、ホーキングなど。 世界を変えた５０人の科学者たちのひらめきと その偉業をイラストと、やさしい文章で紹介。 科学者とその発見を通して、 「目の付け所」や「視点」を楽しく学べる一冊です。 主な天才科学者 コペルニクス 地動説／ガリレオ 惑星観察、落体の法則／ アインシュタイン 一般相対性理論、特殊相対性理論／ ウェゲナー 大陸移動説／ハッブル 宇宙膨張／ ノイマン 計算機科学の基礎／ガモフ ビッグバン理論／ 山中伸弥 ips細胞　他 ■目次 ●第１章　世界の法則を考え続けた天才たち ・ウィリアム・ギルバード 　方位磁針が動く理由を考えていたら、地球が大きな磁石であることに行きついた ・ガリレオ・ガリレイ 　物体の運動も宇宙のカタチもじっと観察すれば真の答えが見えてくる ・ブレーズ・パスカル 　考えるときは、まだこの世にないものを見つけ出し、創り出す力だ ほか ●第２章　化学・地学・天文学　地球と宇宙の正体を考え続けた天才たち ・アルキメデス 　とにかく夢中になる。「なぜ？」を考え続ける力がすごい ・ニコラウス・コペルニクス 　ひたすら観察と計算を積み上げ、地球が動いていると考えた ・ヨハネス・ケプラー 　誤差とも言えるわずかな違いに、宇宙の規則を見つけた ほか ●第３章　生物学・環境学　生命と自然の不思議を考え続けた天才 ・ロバート・フック 　自然の仕組みが知りたくて、見えた事実を“どこまで通じるか”確かめ続けた ・カール・フォン・リンネ 　名前とは世界を統一するルールである ・チャールズ・ダーウィン 　鳥のくちばしの小さな違いに進化の歴史を見た ほか ●第４章　医学・生命科学　人の命を救うために ・エドワード・ジェンナー 　世界を救う大発見は「本当にそうなの？」を確かめることから始まった ・華岡青洲 　調べてもわからないなら、自分で作ってしまえ！ ・ルイ・パスツール 　見えないものを見ようとして医療の扉をこじ開けた ほか ■著者　左巻健男 （サマキタケオ） （編著） 東京大学非常勤講師。 元法政大学生命科学部環境応用化学科教授。 『理科の探検（Rikatan）』編集長。 専門は理科教育、科学コミュニケーション。 1949年生まれ。 千葉大学教育学部理科専攻（物理化学研究室）を卒業後、 東京学芸大学大学院教育学研究科理科教育専攻を修了。 中学校理科教科書（新しい科学）編集委員・執筆者。 大学で教鞭を執りつつ、精力的に理科教室や講演会の講師を務める。 主な著書に、「面白くて眠れなくなる化学」（PHP研究所） 「絶対に面白い化学入門 世界史は化学でできている」（ダイヤモンド社）などがある。

フランスで10万部発行！　2018年度チューリング賞受賞、ヤン・ルカン氏（Facebook副社長）の「ベストセラー」がいち早く日本上陸！ AIとその中核をなす「ディープラーニング」の過去と現在、そして未来像とは？ ディープラーニングの父であるヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る。 ・ヤン・ルカンは、なぜあきらめなかったのか？ ・AI革命の恩恵を受けるのは、誰か？ ・ディープラーニングは、論理的思考ができない？ ・AIが、人間の「常識」を持つ日はくるのか？ 【成毛 眞氏　絶賛！！】 一気に読める面白さ！　AI時代の基本図書になるだろう。 【本書「監訳者あとがき」より抜粋】 本書は、ディープラーニングに関する書籍のなかでも、最も俯瞰的な視点で書かれた本のひとつであろう。技術に忠実であり、平易でありながら難解な説明を避けることなく、また、歴史や未来、社会的なインパクトにも言及している。 【本書「序章」より抜粋】 本書では、コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を、安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。 人工知能の本質に迫るべく、本書は2通りの読み方ができるようにしてある。ひとつ目は一般読者向けに、一読して理解できる平易な文章で、物語り、説明し、分析している。2つ目は詳しく知りたい人向けに、ところどころ数式やプログラムを使って、高度な数学的考察を行っている。 【主な内容】 序 章 第1章　AI革命 第2章　AIならびに私の小史 第3章　単純な学習機械 第4章　最小化学習、学習理論 第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法 第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク 第7章　ディープラーニングの現在 第8章　Facebook時代 第9章　そして明日は？　AIの今後と課題 第10章　AIの問題点 終 章

※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。 「量をはかる」ことは全ての科学技術の根幹をなす。電気・磁気の測定から信号処理、統計処理まで、電気電子計測を学ぶ工学系学生に不可欠の基礎を広く扱った。SI（国際単位系）の定義改訂、不確かさ（誤差）に関する最新規格に対応。 【目次】 第1章　計測の基礎 第2章　単位と標準 第3章　直流回路と交流回路 第4章　直流電流・電圧の測定 第5章　交流電流・電圧の測定 第6章　電力の測定 第7章　抵抗の測定 第8章　インピーダンスの測定 第9章　センサ 第10章　アナログ信号処理 第11章　AD/DA変換 第12章　周波数解析と雑音 第13章　ディジタル信号処理 第14章　統計処理 ※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。 「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」準拠テキスト データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！ データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。 本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。 【著者一覧】 第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻 第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻 第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター 第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター 第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科 第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科 第1章　データサイエンスの考え方 1.1　データサイエンスとは 1.2　データサイエンスを学ぶ理由 1.3　データから価値を生み出すプロセス 第2章　アルゴリズムとデータ構造 2.1　はじめに 2.2　データサイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造 2.3　アルゴリズムの基礎 2.4　基本的なデータ構造 2.5　探索 2.6　ソーティング 第3章　システム最適化 3.1　最適化問題とは 3.2　線形計画問題 3.3　非線形計画問題 3.4　整数計画問題 第4章　統計的データ解析の考え方 4.1　標本調査 4.2　信頼区間と仮説検定 4.3　分布の近似と標準誤差 4.4　線形回帰モデル 4.5　非線形回帰モデル 第5章　教師なし学習 5.1　クラスタリング 5.2　高次元データの次元削減と可視化 第6章　教師あり学習 6.1　教師あり学習とは 6.2　学習モデルとトレーニング（パラメータ最適化） 6.3　データのセットの分割とテスト（モデルの評価） 6.4　実データへの適用例（回帰） 第7章　確率モデル・確率推論 7.1　はじめに 7.2　確率モデルとベイズの定理 7.3　確率推論 7.4　確率推論の応用 第8章　強化学習 8.1　強化学習とは 8.2　強化学習の理論 8.3　強化学習アルゴリズム 8.4　探索と利用のトレードオフと意思決定モデル 第9章　情報センシング 9.1　情報センシングとは 9.2　センサデータ処理 9.3　センシング応用 第10章　画像解析・深層学習 10.1　画像解析 10.2　デジタル画像の特徴とフィルタ処理 10.3　深層学習 第11章　時系列データ解析・音声解析 11.1　時系列データ解析 11.2　音声解析 第12章　テキスト解析 12.1　はじめに 12.2　テキストデータの収集 12.3　テキストクレンジング 12.4　トークン化 12.5　ベクトル化 12.6　探索的データ分析 12.7　テキスト分析 第13章　情報セキュリティ 13.1　情報資産と情報セキュリティ 13.2　情報セキュリティの基本：アクセス制御 13.3　情報セキュリティのCIA 第14章　プライバシー保護技術 14.1　データが価値を生む仕組みと提供リスク 14.2　匿名化によるプライバシー保護 14.3　差分プライバシーによるプライバシー保護 14.4　準同型暗号によるプライバシー保護 14.5　協調学習によるプライバシー保護 第15章　意思決定論 15.1　意思決定の基本的枠組み 15.2　相関関係と因果関係 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆最先端技術と数学を「この1冊」で紐解く、ありそうでなかった入門書◆ 本書では普段使っているアプリやサービスを例に、数学がどのように役立っているかを解説します。具体的にはWeb検索や商品のレコメンド、画像の分類、生成AIによる文章生成、音声のデジタルデータ化、地図上の位置情報の特定といった当たり前に利用している各種サービスの数理的背景を明らかにし、数学の面白さと奥深さを楽しみながら、読者の数理的思考力を「初学者を大きく超えるレベル」にまで高めます。本書で獲得した数理的思考力を武器に、新たなチャレンジへと進まれることを願っています。 ■こんな方におすすめ ●高校生/ 大学生 ・数学が何の役に立つのかわからず、学習へのモチベーションが湧くヒントが欲しい ・将来的にAIの分野に進みたいが、どの程度の数学力が必要なのか、どのようなことを学ぶべきか具体的に知りたい ● 社会人 ・AIに関する数理的手法について「ある程度学べた」という“手応え”が欲しい ・データ/AIに関する入門書籍を読んだことはあるが、実務で用いられる数学がどのようなものなのか知りたい ・身近な技術においてどのように数学が機能しているのか興味関心を持っている ■目次 ●第1章 情報検索を実現する数理 　　1-1 はじめに 　　1-2 Web検索に用いられる基礎的な数理モデル 　　1-3 検索結果の“良し悪し”を評価する―適合率と再現率― 　　1-4 ユーザー行動の平均値を数理モデルで表現する―総和記号Σ― 　　1-5 索引語の出現頻度を数理モデルで表現する―単語のベクトル化― 　　1-6 索引語の重要度を数理モデルで表現する―対数― 　　1-7 索引語の珍しさを数理モデルで表現する―反比例― 　　1-8 文書のランキングを数理モデルで表現する―TF-IDFモデル― 　　1-9 本章で得られた学び ●第2章 商品推薦を実現する数理 　　2-1 はじめに 　　2-2 商品の評価を数理的に表現する―評価値行列― 　　2-3 評価値の予測を数理モデルで実現する―協調フィルタリングと行列因子分解― 　　2-4 ユーザー同士の類似度で予測値を推計する―内積の定理とコサイン類似度― 　　2-5 コサイン類似度の意味を考える―三角関数― 　　2-6 コサイン類似度を複数のアイテムに適用させる―多次元への拡張― 　　2-7 コサイン類似度を改良する―中心化― 　　2-8 コサイン類似度を計算する―指示関数― 　　2-9 欠損値を推計する数理モデルを設計し、計算を実行する 　　2-10 アイテム同士の類似度で予測値を推計する 　　2-11 ユーザー目線で数理モデルを再考する―セレンディピティ― 　　2-12 課題解決のために数理モデルを変更する―行列因子分解― 　　2-13 評価値の推計を最適化問題に置き換える―残差行列と誤差― 　　2-14 最適化問題を解く―損失関数― 　　2-15 損失関数を最適化する―最小二乗法と微分・偏微分― 　　2-16 計算結果を統合して数理モデルを導出する―偏微分と総和記号Σ― 　　2-17 更新式を設計して予測値を推計する―勾配降下法― 　　2-18 勾配降下法の計算例 　　2-19 数理モデルの違いを俯瞰する―協調フィルタリングと行列因子分解― 　　2-20 本章で得られた学び ●第3章 画像分類を実現する数理 　　3-1 はじめに 　　3-2 深層学習モデルで画像分類を実現する―Convolutional Neural Network― 　　3-3 CNNにおける画像データ処理の流れを俯瞰する 　　3-4 単純な例を用いてCNNの仕組みを理解する―畳み込み層とプーリング層― 　　3-5 画像データに対するCNNの処理を理解する―重みパラメータとバイアス― 　　3-6 確率的な予測によって画像認識を行う―ソフトマックス関数― 　　3-7 誤差を最小化して画像認識の精度を向上させる 　　3-8 損失関数を定義する―対数尤度関数― 　　……ほか ●第4章 文章生成を実現する数理 ●第5章 音声解析を実現する数理 ●第6章 衛星測位を実現する数理 巻末付録1 相対性理論の数理的補足 巻末付録2 フーリエ変換の導出 ■著者プロフィール 古嶋十潤：株式会社cross-X代表取締役。京都大学法学部を卒業後、コンサルティング会社やIT系事業会社を経て、株式会社cross-Xを創業。大企業のDX推進アドバイザリーやDX人材の育成支援等を担う。著書に『DXの実務――戦略と技術をつなぐノウハウと企画から実装までのロードマップ』（英治出版、2022年）。

※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。 ◆次世代AIの基礎として、どのように数学が応用されているのか？◆ 　前作『独学で鍛える数理思考～先端AI技術を支える数学の基礎』は、幸いにも多くの読者に支持されました。続編となる本書では、AIとロボティクスの最先端に踏み込み、数理思考を鍛えたいという読者の期待に真正面から応えます。ここで扱うのは、強化学習や深層強化学習、物体認識、マルチモーダルAI、自律移動、ロボット制御といった現代技術の核心をなすテーマばかりです。 　本書の特徴は三つあります。第一に、最先端のロボット／AI技術の理解に欠かせないテーマを幅広く扱い、強化学習からロボット制御まで、一冊に凝縮しました。各章ではマルコフ決定過程やベルマン方程式、深層強化学習と誤差逆伝播法、Vision TransformerにおけるMulti‑Head AttentionとMLP、CLIPに代表されるマルチモーダルAIの仕組み、ベイズ推定やカルマンフィルタ、ロボットアームの運動方程式とオイラー＝ラグランジュ方程式などを丁寧に解説します。第二に、初学者でも独学で理解できるようストーリー性のある解説を貫き、公式や定理を必要に応じて導入し、計算過程を省略せずに示します。微分や線形代数、確率論などの基礎も節ごとに「Lesson」として補い、副読本なしで学び切れるように構成しています。第三に、プログラミングなどにはあえて踏み込まず、数理モデルの導出とその背後にある思考力の鍛錬に集中しています。コードを書かずに数学の土台を徹底的に固めることで、読者自身が論文や他の専門書に挑む力を養うことを狙っています。 　本書の想定読者は高校生から社会人まで、「第四次産業革命」を生き抜くために本格的な数理思考を身につけたいすべての初学者です。授業の数学が何に役立つのか知りたい学生や、AI/DXに携わりたいがどの程度の数学力が必要か迷っている社会人、そもそも数学への苦手意識を払拭したい方々にとって、本書は現代社会で実際に活用と進化が著しいテーマを厳選しているので、学ぶ意義をはっきりと感じ取っていただけるのではないでしょうか。昨今、AIはもはや一部の技術者のものではなく、だれもが活用する民主化された基盤技術となりつつあります。この潮流の中で、AIの駆動原理である数学から目を背け続けることはできないでしょう。複雑な数式に粘り強く向き合い、紙とペンで思考を積み重ねる過程こそが、AIの強みと弱みを見極め、技術の恩恵と限界を主体的に評価できる真の力を育みます。 　前作で得た手ごたえをさらに深めたい方にも、本書から読み始める方にも、ここには新しい発見が数多く待っています。一歩一歩山を登るように読み進めれば、強化学習からマルチモーダルAI、ロボット制御まで、現代技術の裏側で脈打つ数理の共通項が見えてくるでしょう。読み終えたとき、最新のAIやロボティクスが「はっきりした数理構造」に支えられていることが実感できるはずです。仕組みを理解すれば、モデルの強みや限界も自分の言葉で説明できます。高校生・大学生から社会人まで、「これから数理思考を本格的に鍛えたい」という方に向けて、独学で取り組める手順と分量で構成しました。前作とあわせて学べば、ディープラーニングからロボット制御まで、現代のAIを横断する基礎体力が身につきます。 　徹底的に考え抜き、確かな力を養い、未知の世界へと踏み出す。本書と共に、新たな境地へと歩みを進めてください。 ■こんな方におすすめ 数学が何の役に立つのか理解できずにいる学生、実務で用いられる数学についてより深く知りたい社会人、AIやデータサイエンスに関心を持ち、将来的にこの分野でキャリアを築きたいと考える方 ■目次 第1章　強化学習を実現する数理 第2章　深層強化学習を実現する数理 第3章　物体認識を実現する数理 第4章　マルチモーダルを実現する数理 第5章　自律移動を実現する数理 第6章　物体操作を実現する数理 ■著者プロフィール 古嶋十潤（ふるしま とおる）：株式会社cross‑X 代表取締役。 京都大学法学部卒。2022年に株式会社cross‑Xを創業し、戦略・技術・数理を横断した知見を駆使し、日系大手企業の経営戦略・事業戦略・マーケティング戦略などの構築から実行まで幅広い支援を行っている。また、年間数十回に及ぶ講演活動や各社のDX・AI人材育成にも多数携わる。著書に『独学で鍛える数理思考』（技術評論社、2024年）と『DXの実務』（英治出版、2022年）。

利益を倍増させる最強の統計学! 大手企業も続々導入するT・AI(時間の人工知能)とは? 在庫削減70%の秘密、ホワイトノイズ(予測誤差)とは、人間の楽観的予測と過剰反応……など、ビジネス統計モデル構築の草分け的著者がその真髄を明かす。 ◎統計的な予測はどれくらい当たるのか◎コンビニ店員はビニール傘の“売れどき”を予測できるか◎ボリューム陳列は本当に利益を生むのか◎在庫を「流れ」で見ないから過剰在庫になる◎T・AIでどれだけ在庫が削減できるか◎無意識に自動反応する対人関係心理◎なぜフィットネスクラブは退会率が高いのか◎「気温が上がると冷やし中華が売れる」は本当か◎なぜ原油価格の暴落を読めなかったのか◎タバコをカートン買いする顧客に惑わされるな◎変化とヒューマンエラー……　他

【内容紹介】 本書は日本統計学会による統計検定「データサイエンス基礎」の公認テキストです。 急速に進展したデジタル社会では、規模の大小に係わらず多種多様なデータを処理し、目的に応じた問題解決的思考に基づくデータアナリティクス能力が要求されます。 「統計検定」では問題解決に資する統計思考力と活用力を評価する各級として確立してきました。この試験ではCBT方式である機能を活かし、具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力を「データサイエンス基礎」として評価・認証します。 この試験は、データサイエンスとその応用分野の専門家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・社会人を問わず、AI・デジタル社会の共通スキルである「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。 本書はこの「データサイエンス基礎」の出題範囲に対応したテキストです。統計のテキストとしての内容以外にも、問題に使用するデータセットがダウンロードでき、Excelでの処理の仕方や、その手順を動画で確認できるQRコードなど、試験での解答能力とともに実践できるデータアナリティクス能力が身につく内容になっています。 【目次】 PART 1 データサイエンスの基本 第1章 データの構造化とデータマネジメント 1 データアナリティクスと問題解決 2 構造化データと非構造化データ 3 データマネジメント PART 2 質的データのアナリティクス 第2章 重点志向とパレート分析 1 パレート分析の手順とパレート表 2 層別パレート分析 3 問題の解答と演習問題 第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析 1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布) 2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定 3 問題の解答と演習問題 PART 3 量的データのアナリティクス 第4章 分析構造の把握と基本統計量 1 分布の把握 2 基本統計量 3 グラフと統計量 4 代表的な変数変換 5 問題の解答と演習問題 第5章 相関・予測と回帰分析 1 相関分析 2 回帰分析 3 問題の解答と演習問題 PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス 第6章 確率に基づく判断 1 二項分布を用いた分析 2 正規分布を用いた分析 3 いろいろな確率分布を用いた分析 4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析 5 問題の解答と演習問題 第7章 統計的な推測 1 推定に伴う誤差 2 区間推定 3 仮説検定の考え方 4 仮説検定 5 問題の解答と演習問題 PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス 第8章 時系列データの分析 1 指数・増減率・成長率 2 問題の解答と演習問題 3 移動平均・季節調整・寄与度分解 4 問題の解答と演習問題 第9章 テキストデータの分析 1 文書データの処理 2 文書データの統計処理 3 問題の解答と演習問題 第10章 シミュレーションと乱数 1 シミュレーション 2 代表的なシミュレーション 3 問題の解答と演習問題 PART 6 実践模擬問題 第11章 模擬問題と解答

※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。 AIのしくみと，使いこなすための技術がいっぺんに身につくディープラーニングの入門書 ディープラーニングをゼロから始めて，しっかりと理解したい人のための入門書です．ディープラーニングの基礎を一歩一歩着実に理解しながら，NumPyとKerasを使った実践的なAIプログラミングを学ぶことができます。 本書は，ディープラーニングの原理を説明しているテキストでも，そのプログラミングを実践形式でまとめたチュートリアルのような本でもありません．それらの両方をバランスよく組み合わせた，本当の意味でディープラーニングをわかるように解説した本です．「AIの学習とは」から，「ディープラーニングによる画像認識プログラムの作成」までを，なるべくやさしい言葉で，しかし大事なところを省くことなく説明しています． これからディープラーニングを学ぶ人，また，いまいちディープラーニングについてわからないことがある人，プログラムがうまく実行できない人におすすめの書籍です． 第1章　AIプログラミングを始めよう 1.1　AIとAIプログラミング 1.2　NumPyを使ってみよう 1.3　Matplotlibを使ってみよう 第2章　AIの学習の基本的な考え方 2.1　AIはどうやって学習するのか 2.2　再帰計算法を理解しよう 2.3　学習アルゴリズムの基本形 2.4　勾配降下法を理解しよう 2.5　多変数関数の勾配降下法 第3章　AIの学習の基本的なしくみ 3.1　重みを導入しよう 3.2　損失関数と重みの最適解 3.3　確率的勾配降下法 3.4　簡単なデータセットをつくってみよう 3.5　確率的勾配降下法による重みの最適解を求めるプログラム 3.6　ミニバッチ勾配降下法 3.7　ミニバッチ勾配降下法による重みの最適解を求めるプログラム 第4章　ニューラルネットワークの導入 4.1　単純パーセプトロン 4.2　活性化関数（その1）：ステップ関数 4.3　基本論理ゲートの学習問題 4.4　誤り訂正学習法 4.5　学習プログラムを作成するときの注意点（その1） 4.6　プログラム例：AND ゲートの学習問題 第5章　ニューラルネットワークに勾配降下法を適用する 5.1　活性化関数（その2）：シグモイド関数 5.2　単純パーセプトロンに確率的勾配降下法を適用する 5.3　学習プログラムを作成するときの注意点（その2） 5.4　プログラム例：単純パーセプトロンの確率的勾配降下法 5.5　単純パーセプトロンにミニバッチ勾配降下法を適用する 5.6　プログラム例：単純パーセプトロンのミニバッチ勾配降下法 第6章　単純パーセプトロンを組み合わせる 6.1　パーセプトロンを「多出力」にする 6.2　活性化関数（その3）：ソフトマックス関数 6.3　多出力のパーセプトロンに確率的勾配降下法を適用する 6.4　学習のためのデータを十分に用意しよう 6.5　プログラム例：アイリスの種類を判別する学習問題 第7章　ニューラルネットワークを2層にする 7.1　ニューラルネットワークの層を重ねる 7.2　1出力2層のニューラルネットワークの確率的勾配降下法 7.3　XORゲートの学習問題 7.4　プログラム例：XORゲートの学習問題 第8章　ニューラルネットワークを多層にする 8.1　多出力多層のニューラルネットワーク 8.2　一般的なニューラルネットワークの確率的勾配降下法 8.3　誤差逆伝播法 8.4　学習プログラムを作成するための補足説明 8.5　プログラム例：手書き数字を認識する学習問題 第9章　Kerasを使ってプログラミングする 9.1　Kerasとは何か 9.2　Kerasの導入 9.3　Kerasを用いたプログラムの基本構成 9.4　Kerasを用いたプログラムにおける損失関数 9.5　Kerasを用いたプログラムにおける学習アルゴリズム 9.6　Kerasを用いたプログラムにおける学習の評価指標 9.7　Kerasを用いた学習プログラムの例 第10章 CNNで時系列データを処理しよう 10.1　畳み込みとは何か 10.2　CNN（畳み込みニューラルネットワーク） 10.3　活性化関数（その4）：tanh関数 10.4　1次元CNNのプログラム例 10.5　Kerasによる1次元のCNNの実現 10.6　Kerasによる1次元CNNのプログラム例 第11章 RNNで時系列データを処理しよう 11.1　簡単な再帰型システム 11.2　RNN 11.3　簡単なRNNの学習アルゴリズム 11.4　簡単なRNNのプログラム例 11.5　KerasによるRNNの実現 11.6　KerasによるRNNのプログラム例 第12章 ディープラーニングで画像認識を行おう 12.1　2次元畳み込み 12.2　活性化関数（その5）：ReLU関数 12.3　画像処理の2次元CNNのプログラム例 12.4　Kerasによる2次元CNNの実現 12.5　Kerasによる2次元CNNのプログラム例

なぜ細胞の集合体である脳から自我が生まれ、感情が湧くのか。 どうして相手の心がわかるのか。脳はいかに言語を操るのか。 そもそもなぜ生命を維持できるのか。鍵は、脳がする「予測」と予測誤差の修正だ。 本書では、知覚、感情、運動から、言語、記憶、モチベーションと意思決定まで、脳が発達する原理をひもとく。 子どもの学習や障害、意識の構造も一望。 人類に残された謎である、高度な知性を獲得するしくみを解き明かす。 まえがき　 第１章　脳の本質に向けて 脳科学の祖ヘルムホルツ　　世界が止まって見える理由　　幸運な出会いから科学の爆発へ　　サイバネティクス　　悪魔的天才と呼ばれたフォン・ノイマン　　シャノンの情報理論　　人間の能動性と心の発達　　予測と模倣　　シュレーディンガーの仮説 第２章　五感で世界を捉え、世界に働きかける 知覚・運動機能に関する脳研究の夜明け　　ホムンクルスの発見　知覚とは何か　　脳内の階層的処理によって生まれる知覚　　脳はどのように推論するのか　　推論の基本――ベイズ推論　　脳の推論メカニズムを探る　　フリストンの自由エネルギー原理　　予測誤差最小化を実証する　　運動制御　　知覚と運動の循環　　注意機能とニューロン反応の同期　　視覚と運動を統合するミラーニューロン　　まとめ コラム１　感覚統合――異種感覚を統合する 第３章　感情と認知 感情に関する脳研究の夜明け　　感情はどのように決定されるのか外環境と内環境　　内臓状態の知覚と運動　　ホメオスタシスとアロスタシス　　アロスタシスの仕組み　　内受容予測符号化　　内臓感覚皮質の構造と感情　　内受容感覚と自閉症　　感情の発達　 まとめ 第４章　発達する脳 発達・学習研究の夜明け　　人間の視覚野の臨界期　　ヘブ則からＢＣＭ理論へ　　赤ちゃんの手腕運動　　じーっと見る赤ちゃん　発達の原理　　動機づけのメカニズム　　滑らかな運動を司る小脳知識を書き換える赤ちゃん　　ＧＡＢＡの役割と神経発達症（発達障害）との関係　　まとめ コラム２　ヘブの洞察力 第５章　記憶と認知 記憶研究の夜明け　　海馬損傷の患者　　過去の記憶は海馬にはないのか　　エピソード記憶は多感覚である　　海馬の役割　　二つの発見――エピソードの予測と時系列化　　記憶を再構成する　　睡眠は記憶の強化と要約を行う　　概念細胞の発見　　場所細胞の発見　　運動予測――ボールを見てバットを振る　　身体化による 認知　　メンタルシミュレーションの仕組み　　まとめ コラム３　海馬の機能――出来事の順序を記憶し、再生する 第６章　高次脳機能――知識、言語、モチベーション モノがわかるとは何か　　二つの視覚系経路　　動的概念の獲得から言語獲得へ　　意図の理解　　言語の基礎とブローカ失語　　名詞と動詞の理解　　目的語の理解　　文の意味理解　　チョムスキーの生成文法　　予測しながら会話する　　モチベーション（動機づけ）とは何か　　人間行動の基礎理論へ　　再び注意と視線移動行動の決定とモチベーション　　予測誤差とドーパミン　　好奇心はどこから来るのか　　まとめ 第７章　意識とは何か 意識の科学　　意識の神経相関　　意識の芽生え　　ホメオスタシス感情と痛み　　自己意識――自己主体感・自己所有感・自己存在感　　錯覚　　後付け的再構成（ポストディクション）　　認知や意識の上書き　　メタ認知　　人工知能と脳科学の接点――対照学習　　まとめ 終　章　脳の本質 あとがき 参考文献 索　引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 プロが実践するフローチャート大公開 ビギナーの壁・アスペクトを完全攻略!! ＜本文＞ ねこのイラストで楽しく学ぶ占星術！　的確なリーディングのコツは、ホロスコープの情報に優先順位をつけること。 本書だけの鑑定手順とプロのフローチャートで精度の高い占いを実現する。 さらに、ビギナーの壁と言われるアスペクトの全解釈を徹底的にフォローアップ。 基本の惑星・サイン・ハウスの読み方を網羅した解釈事典も！　この1冊でホロスコープの隅々まで読める。 【目次】 第1章　基本の天体・サイン・ハウス ホロスコープって、なに？/ホロスコープの10天体/12サインの性質について/ホロスコープの12ハウス…… 第2章　人間性を見抜くアスペクト アスペクトの種類/アスペクトの誤差/天体の組み合わせ…… 第3章　基本＆悩み別のリーディング手順 　リーディングの的確さは「優先順位」で決まる！ 第4章　天体×サイン＆ハウスALL解釈事典 第5章　アスペクト全解釈45

※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。 オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎。ディープラーニングのベースであるニューラルネットワークと、ニューラルネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズムであるバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を初学者にもわかりやすく解説。また画像認識の分野で高い効率性を発揮する畳み込みニューラルネットワークについてもコード付きで解説することにより、入門書であるにもかかわらず本格的AI開発の入り口まで学ぶことができます。 ［本書の特徴］ ・はじめてPythonに触れる方のために、Python本体と数値演算ライブラリNumPyによるプログラミングの基礎を解説しています。 ・文系エンジニアのために、微分や線形代数など、ニューラルネットワークの理解に必要な数学の知識を解説しています。 ・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。 ・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。 ・Python3、Jupyter Notebook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。 現在，多くの企業において，様々な製品やサービスでデータが大量に収集され，それらのビッグデータを活用することによりシステムや部品やソフトの性能や信頼性を向上させるニーズが高まっています。しかしながら，良く使われる標準偏差やモンテカルロシミュレーションなどの既存の方法では一般的なバラツキを精度良く扱うことはできないため，それなりの誤差が避けられません。収集データが十分多く，信頼性の高い情報があったとしても，部品やシステム，ソフトの設計や評価・解析の過程で精度良くバラツキの情報を反映できないのです。性能や信頼性を向上させたつもりでいても，実は見えていない誤差が大きかったりします。 それでは，実際にどのようにバラツキを扱えばよいのでしょうか。本書は，それらを解決すべく分布の形状に着目して，分布による比較，演算，シミュレーションなどの方法を現場に即した例を交えながら解説します。

※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。 ◆プログラミングの力を使って直感的に理解できる◆ 本書は、線形代数をPythonを用いて学習し、実世界の問題に応用する力を身につけることを目標としています。線形代数の基礎概念と計算方法を学び、Pythonで実装することで理解を深めます。Pythonを用いた学習には二つの意味があります。一つは、線形代数の計算を実装することで、具体的な問題や数式からPythonコードを作成する応用力を養うこと。もう一つは、Pythonを抽象的な線形代数の理解を助ける道具として利用することです。応用を目指しつつも、初期段階では紙とペンを使った手計算も重要視しており、手計算の方法を示すことで数学的な理解を深め、Pythonでの応用をスムーズにすることを狙っています。練習問題も手計算とPython計算の両方を用意しています。線形代数の定理の証明についても、通常の計算の延長線上にあると考え、多く取り上げています。証明を通じて、概念と計算方法のより深い理解を目指します。 ■こんな方におすすめ ・線形代数をプログラミングしながら学び直したい方 ・手計算・証明も含めて線形代数を理解したいPythonユーザ ■目次 第1章 Pythonの基本 ・1.1 Pythonのインストール ・1.2 Pythonの実行 ・1.3 Pythonのモジュールについて ・1.4 外部モジュールの利用と仮想環境 ・1.5 本書で使う外部モジュール ・1.6 数値誤差について ・1.7 NumPyの配列 第2章 平面と空間のベクトル ・2.1 ベクトルの定義と計算 ・2.2 ベクトルの成分と位置ベクトル ・2.3 内積 ・2.4 ベクトルによる直線の表現 ・2.5 外積 ・2.6 ベクトルによる平面の表現 第3章 ベクトルと行列 ・3.1 ベクトル・行列とその表記 ・3.2 行列の和とスカラー倍 ・3.3 ベクトルのノルムと内積 ・3.4 転置 ・3.5 行列の積 ・3.6 単位行列、逆行列 ・3.7 ブロック分割 ・3.8 行列と連立一次方程式 ・3.9 ランクと逆行列 第4章 行列式 ・4.1 置換 ・4.2 行列式 第5章 線形空間 ・5.1 線形独立と線形従属 ・5.2 線形空間と線形部分空間 ・5.3 基底 ・5.4 線形変換 ・5.5 正規直交基底 ・5.6 基底の変換 ・5.7 基底変換と線形変換の幾何的解釈 第6章 固有値と固有ベクトル ・6.1 固有値と固有ベクトル ・6.2 固有値・固有ベクトルの幾何的解釈 第7章 行列と数値計算 ・7.1 コンピュータで数値を扱うときの注意点 ・7.2 上三角行列と下三角行列 ・7.3 LU分解 ・7.4 既存ライブラリによるLU分解 ・7.5 数値計算と逆行列 ・7.6 行列と数値誤差 第8章 応用例 ・8.1 図形と画像の変形 ・8.2 三次元グラフィックスの処理 ・8.3 最小二乗法 ・8.4 主成分分析 ■著者プロフィール 加藤公一（かとうきみかず）：現在、みずほ証券でデータ分析にかかわる業務に従事。東京大学大学院情報理工学系研究。科コンピュータ科学専攻博士課程終了。博士（情報理工学博士）。主な著書に「機械学習のエッセンス」（SB クリエイティブ）がある。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 機械学習による異常検知の基本と応用がわかる！ 本書では、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説します。読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説していきます。 機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。そういった基礎から入りつつ、時系列データを分析する際の手法と注意点（第3章）や、深層学習を用いた応用例（第4章）といった内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。 機械学習の各アルゴリズムの説明や例題などには、Pythonのコードが付いています。 自分でプログラムを実行しながら学べる入門書です。 ＜本書の特徴＞ ・誤差関数を中心に機械学習の原理を理解することで、異常検知の基本が自然と理解できます。 ・基本だけでなく、時系列データに対する異常検知の考えかた（第3章）や、深層学習による応用（第4章）を学ぶことができます。 ・Pythonのコード付きなので、手を動かしながら学習することができます。 第0章　機械学習と異常検知 第1章　機械学習と統計解析の基本モデル 第2章　非時系列データにおける異常検知 第3章　時系列データにおける異常検知 第4章　深層学習による異常検知

※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。 『C による数値計算とシミュレーション』のPython版登場!! 　本書は、シミュレーションプログラミングの基礎と、それを支える数値計算の技術について解説します。数値計算の技術から、先端的なマルチエージェントシミュレーションの基礎までをPythonのプログラムを示しながら具体的に解説します。 　アルゴリズムの原理を丁寧に説明するとともに、Pythonの便利な機能を応用する方法も随所で示すものです。 まえがき 第1章　Pythonにおける数値計算 1.1　Pythonによる数値計算プログラムの構成 1.1.1　Pythonによる数値計算プログラム 1.1.2　Pythonモジュールの活用 1.2　数値計算と誤差 1.2.1　数値計算における誤差 1.2.2　数値計算における誤差の実際 1.2.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第2章　常微分方程式に基づく物理シミュレーション 2.1　質点の1次元運動シミュレーション 2.1.1　自由落下のシミュレーション 2.1.2　着陸船のシミュレーション 2.2　 ポテンシャルに基づく2次元運動シミュレーション 2.2.1　ポテンシャルに基づく2次元運動 2.2.2　2次元運動シミュレーション 2.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第3章　偏微分方程式に基づく物理シミュレーション 3.1　偏微分方程式の境界値問題 3.1.1　ラプラスの方程式 3.1.2　ラプラスの方程式の境界値問題 3.1.3　境界値問題の数値解法 3.1.4　ガウスの消去法による境界値問題の計算 3.1.5　逐次近似による境界値問題の計算 3.1.6　その他の二階偏微分方程式 3.2　ラプラスの方程式による場のシミュレーション 3.2.1　ラプラスの方程式の反復解法プログラム 3.2.2　より複雑な形状の領域の場合 3.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 4.1　セルオートマトンの原理 4.1.1　セルオートマトンとは 4.1.2　セルオートマトンの計算プログラム 4.2　ライフゲーム 4.2.1　ライフゲームとは 4.2.2　ライフゲームのプログラム 4.3　交通流シミュレーション 4.3.1　1次元セルオートマトンによる交通流のシミュレーション 4.3.2　交通流シミュレーションのプログラム 章末問題 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 5.1　擬似乱数 5.1.1　乱数と擬似乱数 5.1.2　乱数生成アルゴリズム 5.1.3　Pythonの乱数生成モジュール 5.2　乱数と数値計算 5.2.1　数値積分と乱数 5.2.2　乱数と最適化 5.3　乱数を使ったシミュレーション 5.3.1　ランダムウォーク 5.3.2　ランダムウォークシミュレーション 5.4　Pythonモジュールの活用 章末問題 第6章　エージェントベースのシミュレーション 6.1　エージェントとは 6.1.1　エージェントの考え方 6.1.2　Pythonによるエージェントシミュレーションの実現 6.1.3　マルチエージェントへの拡張 6.1.4　相互作用するマルチエージェント 6.2　マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション 6.2.1　マルチエージェントによるシミュレーション 6.2.2　マルチエージェントシミュレーションプログラム 章末問題 付録 A.1　4次のルンゲ=クッタ法の公式 A.2　ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明 A.3　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.py A.4　シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索　　引

内部被曝・低線量被曝をめぐる不都合な真実が，被害を封じ込め，心の病の扱いをしてきた．５人のジャーナリストが現場の声を聞き，８０年の歴史を辿る．核開発と並行して誕生した国際機関・研究者集団が恐れていたものとは．「誤差」として覆い隠した実態とは．世界の核被害の中に位置づけ直し，分断されてきた被害者をつなぐために．

※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。 実験データの処理に必要となる誤差の扱い方の基礎的な知識をはじめ、問題を数値的に処理する能力を身に付けさせる方針で執筆した。したがって、用途の限られた特殊関数にはあまり立ち入らないで、代わりに数値計算法の知識を多く盛り込んである。また、理解しやすく記述すること、物理学との結び付きをできるだけ例示すること、なるべく系統的かつたくさんの内容を取り入れることに留意した。 物理数学への平易な入門書として役立つばかりでなく、数学を必要とする他の自然科学の分野の人たちにも役立つ書となろう。

時を限りなく正確に刻む。そんな夢を叶えた時計がある。世界初のクオーツ腕時計。電気を流すと正確な振動を繰り返す水晶＝クオーツクリスタルを使い、一日わずか0.2秒の誤差を実現した夢の時計である。昭和44年に発売されると、たちまち革命を引き起こし、今やクオーツは全世界の腕時計の98％を占めるまでになった。時計を作り上げたのは、故郷を再生しようと立ち上がった男たちだった。かつて製糸業で栄えた信州・諏訪湖一帯。ここで生まれた時計工場があった。「諏訪精工舎」。工場長は地元商店街の時計店店主だった山崎久夫。化学繊維の登場で壊滅的な打撃を受けた町を何とか蘇らせたいと時計作りを決意した。職を失っていた女工を雇い、ゼンマイ腕時計の生産を開始した。女工たちが繊細な指先で組み立てた時計はその正確さで評判となった。しかし、アメリカで全く新しい技術を使った電子時計が発売されると、圧倒的な正確さで、たちまち大ヒットした。同じ技術を使って開発しようにも、特許の厚い壁が立ちはだかった。窮地に追い込まれた山崎たちは、一つの技術に全てを賭けた。それまで、世界中の技術者が挑戦してもできなかったクオーツ腕時計の開発だった。開発は困難を極めた。当時、世界最小のクオーツ時計でもタンスより大きかった。超小型化と超省電力化が必要だった。しかも、全く耐震性がなかった。さらに世界の時計王国スイスがこぞってクオーツ腕時計の開発に乗り出した。それでも山崎はあきらめることなく全国の大学を回り、学生を口説き続けた。その熱意に打たれた若き技術者たちが諏訪に集い、奇跡の時計の開発に挑んでいく。故郷の復活に立ち上がった男と、その心意気に応えた若手技術者たちの、今に語り継がれる逆転のドラマを描く。

地上３３３Ｍ。わずか１５ヶ月という驚異的な突貫工事の末に完成した世界でもっとも高い自立鉄塔、東京タワー。地震、台風の脅威にさらされる東京に造られた世界一の鉄塔は、当時、アメリカのテレビが特集で取り上げるなど、世界各国に衝撃を与えた。 　東京タワー完成の陰には、愛する恋人のために命を賭けた一途な若者たちの物語があった。 現場監督として危険な現場を取り仕切った竹山正明、３１歳。遠距離恋愛の京都の女性に日々の仕事を克明につづった恋文を送った。鳶の若頭として、強風のなか地上３００Ｍで作業を続けた桐生五郎、２７歳。一目惚れした見合い相手に、「鉄塔完成の翌日、結婚しよう」と求婚した。 　昭和３３年秋、日本中が注目する中、地上３３０Ｍへの巨大アンテナの吊り上げが敢行される。１センチの誤差も許されない最後の仕上げ。難工事には、若頭、桐生五郎の「結婚」がかかっていた。 番組は世界一の塔作りに挑んだ技術者と職人の意地と心意気の物語を描いていく。

国際電話、インターネット、双方向画像の高度医療。「海底ケーブル」は地球２０周分にあたる総延長８０万キロ、情報化社会を支える血脈である。１９８９年に開通した「TPC-3（第３次太平洋横断ケーブル）」は当時、世界最長の海底ケーブル。生まれたての技術「光通信」を駆使して、日本とアメリカ双方から敷設を開始。太平洋上でのドッキングに挑む前代未聞の巨大プロジェクトだった。ケーブルを引く敷設船「KDD丸」の乗組員は８０人。リーダーはKDD（国際電信電話）の細谷辰雄だった。入社後、病に倒れたが不屈の精神で船に舞い戻ってきた。しかし、細谷達の前に黒潮が立ちはだかった。海底に数百メートルの誤差で敷設するためには黒潮の早さを計算し、緻密な操船、瞬時にケーブルを繰り出すタイミングが要求される。更に、海底には水深１万メートルの日本海溝が口をあける。ケーブルを襲う水圧は１トン。ガラス製の繊細な光ファイバーは水圧でズタズタになった。そして、サメがケーブルを襲うという驚愕の情報がプロジェクトを震え上がらせた。細谷たちはのべ１３４日の航海の末、ついに至難の敷設作業を達成。しかしメンバーたちを待っていたのは、アメリカ側担当の敷設船「ロングラインズ号」からの緊急連絡だった。「ケーブル損傷！　応援を頼む！」KDD丸は再び太平洋に舳先を向けた。情報の大動脈を築くため、洋上で自らの技術を尽くした男たちの知られざるドラマを描く。

※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。 工学系学生のためのスタンダード！　確率論と統計学を15章にまとめ、推定・検定、回帰分析、相関分析、モンテカルロ法、実験計画法など幅広いトピックを網羅した。豊富な例題・演習問題で、しっかり学べるテキスト。 ◆おもな目次◆ 第1章　確率の基本概念 1.1　事象と確率 1.2　ベイズの定理 第2章　確率変数とその性質 2.1　確率変数とその分布 2.2　期待値と分散 2.3　情報量とエントロピー 第3章　代表的な確率分布 3.1　離散型確率分布 3.2　連続型確率分布 第4章　多変量確率変数 4.1　同時分布と周辺分布 4.2　条件付き分布と独立性 4.3　線形結合の期待値と分散 4.4　多変量正規分布 第5章　確率変数の合成 5.1　最大値および最小値の分布 5.2　和や積の分布 5.3　関数変換の分布 5.4　多変数関数変換の分布 第6章　積率母関数と中心極限定理 6.1　積率 6.2　積率母関数 6.3　分布の再生性 6.4　大数の法則と中心極限定理 第7章　デルタ法と誤差伝搬 7.1　期待値と分散の近似値 7.2　漸近的性質 7.3　多変量への拡張 7.4　誤差の伝搬 第8章　サンプルと統計量 8.1　母集団とサンプル 8.2　χ2分布・t分布・F分布 8.3　統計量 第9章　統計的推測 9.1　仮説検定 9.2　推定 第10章　母平均や母分散に関する検定と推定 10.1　母平均の検定と推定（母分散が既知のとき） 10.2　母平均の検定と推定（母分散が未知のとき） 10.3　母分散の検定と推定 第11章　2つの母集団の比較に関する検定と推定 11.1　母分散の比の検定と推定 11.2　母平均の差の検定と推定 第12章　計数値データによる検定と推定 12.1　二項分布の正規近似 12.2　母比率の検定と推定 12.3　必要なサンプル数 12.4　2つの母比率の違いの検定 第13章　相関分析と回帰分析 13.1　2変量間の関係 13.2　相関分析 13.3　単回帰分析 第14章　モンテカルロ法 14.1　乱数の発生 14.2　数値積分 14.3　シミュレーション 第15章　実験計画法へのつながり 15.1　要因効果と誤差 15.2　フィッシャーの3原則 15.3　一元配置法 15.4　二元配置法 15.5　実験計画法の種類 ※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。 国家試験の出題内容に対応した定番教科書　放射線技術学シリーズの改訂3版！ 　「放射線計測学」の初版は2003年9月に、改訂2版は2013年11月に発行し、改訂2版発行から6年以上が経過しています。 　改訂3版では、改訂2版の4章構成を、実際の講義に使いやすいように9章構成に再編成していますが、教科書としての基本的な枠組みは改訂2版を踏襲しています。 　改訂2版の中で不足している箇所を補完し，最近の国家試験の傾向を踏まえて、演習問題を豊富に掲載し、今まで以上に使いやすい、教えやすいテキストになっています。 第1章　放射線計測の統計と誤差 第2章　放射線と物質との相互作用 第3章　気体検出器 第4章　シンチレーション検出器 第5章　半導体検出器 第6章　その他の検出器 第7章　放射線計測の基礎 第8章　放射線計測の応用 第9章　物理学的・化学的関連諸量の単位と定義 演習問題解答 索引

働くことと生きることが同義語の人たち──職人として働き続け五十一年。等身大の目線でものづくりの現場を見続けた”粋な旋盤工“小関智弘の現役職人時代最後のルポ。百分の一ミリの誤差も見逃さない、他人のできない仕事に挑み、厳しい状況を生き抜く町工場の知恵と哲学の凄味とは。解説・森まゆみ。

「この本を読めば非効率、非生産性という言葉と無縁になるのではないか」 諏訪中央病院名誉院長 鎌田實氏 推薦 不登校の女子高生が偏差値85を突破! 仕事・勉強・趣味……あらゆる場面で 脳が自然とフルドライブする 診療実績17000人超 マッキンゼーで学んだ脳神経内科医が教える 「無意識」の活用 ◎頭の中のノイズが消える ◎意思の力に頼らず没頭できる ◎ぐるぐる思考をかき消す ◎気分の浮き沈みがなくなる ◎ストレスに強くなる 脳の仕組みを理解すれば、どんなことにも集中できる! 【著者からのメッセージ】 本書は集中について書かれた本ではありますが、同じ脳の強化というベクトルでは、 病的なぐるぐる思考の状態から、健康な思考回復をおこなう医学書でもあるのです。 医学書として通底する真のメッセージをまとめると次のようになります。 世界を認知するのは、まずは脳内の現実世界からの予測から始まる。 そして五感を通じて取り入れた外部の事実世界と照合して、 もし誤差があれば「意識」を使って脳内の現実世界を修正してより事実世界に近接する。 適切な現実世界をつくるために、脳の唯一の機能は「予測と予測誤差の修正」である。 つまり、現実世界は、五感と「わたし」を通した脳内の写像である。 私たちは脳内の現実世界に生きている。 その現実世界が生きづらい世界だったら、その現実世界を生み出す「わたし」、その価値観を修正すれば世界は変わる。 その価値観は、正しく高尚な価値観でなく、新しい現実世界を生み出すための適切な、快適な価値観である。それを自ら選択すれば、世界は新たに創造できる。 起こった現象にはすべてに意味がある。症状、病気さえ、その人にとって大きな意味をもつ。 起こった症状でなく、その原因を生み出した世界観を修正することが、私たちの脳機能の本質である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 マンガのストーリーで最適化の数式の意味（数学記号、計算式など）と具体的な例題で実務が学べる。 　中学、高校の数学で関数の最大、最小を学習したのでないでしょうか。それが実務の何の役に立つとかというと利益は最大がよいし、損失は最小がよいのがわかります、つまりこれが最適化なのです。最適化は大学ではOR（Operations Research）または経営科学という学問で勉強します。数学のレベルは大学1年で学ぶ線形代数がわかっていることが前提になります。とはいえ最大、最小のイメージがあれば複雑な計算を100％理解していなくても実践することはできます。 　本書はマンガを使ってまず概要をつかみ、マンガを補う本文部分は実務に役立つ例題で数式は最小限でできるものを用意し、まずは苦手意識を取り除きます。近年はPythonで簡単にできるのでプログラムを作ろうとしますがその前にこの本を買って勉強していただければPythonによる最適化もスムースにできるようになります。 プロローグ 週末の深夜バイトと、月曜１限の講義 第1章　数理最適化とは 1-1　「 最大」と「最小」が、最適になる ・現実の課題を、簡単に表してみよう ・定式化は3点セット ・ふわっとした気持ちも数値化できる ・最適化問題には、色々な種類がある ・グラフに慣れていこう ・ グラフは強い味方になってくれる！ 1-2　最適化に必要な数学はこれだけ抑えればよい ・ベクトル、行列ってどう役立つの？ ・スカラー、ベクトル、行列 ・ベクトルの特徴を図で理解しよう ・表記の仕方 ・連立一次方程式は、行列とベクトルの積で表せる ・微分、傾きってどう役立つの？ ・勾配ベクトルってどう役立つの？ ・微分を使っていこう ・勾配（勾配ベクトル）の式 ・傾きと勾配 ・２回微分してみよう、ヘッセ行列 フォローアップ 第2章 線形計画問題 2-1　線形計画問題の例 ・最大の利益になるように生産したい！ ・調味料の問題も定式化 ・実行可能領域と目的関数 ・複雑で大規模な問題を扱うために 2-2　単体法と内点法 ・２つの解き方のイメージ ・単体法は、どんなアルゴリズム（計算）なのか 2-3　双対理論 ・双対のイメージをつかもう ・双対問題のおかげで、ラクに解ける ・調味料の問題の、双対問題とは フォローアップ 第3章　非線形計画問題 3-1　非線形計画の例 ・３次元空間の線形・非線形 ・ビールの注文数を予測しよう ・誤差を最小化する ・複雑な形の関数でも、予測式が作れる ・非線形計画問題は、制約条件があったりなかったり 3-2　単体法と内点法 ・大域的最適解と局所的最適解 ・まずは停留点を見つけよう ・停留点の見つけ方 ・凸集合と凸関数 3-3　反復法 ・解の更新 ・直接法と反復法 ・反復法の更新式 ・最大化の場合は、山登り ・大域的収束性と局所的収束性 ・探索方向の選び方　 フォローアップ　 第4章　整数計画問題と組合せ最適化問題 4-1　整数計画・組合せ最適化問題の例 ・整数という制約　 ・組み合わせ的な構造とは？　 ・効率よく巡回するためには ・ナップサック問題　 ・0-1の制約のある色々な問題　 4-2　近似解法と厳密解法 ・２つの解き方がある　 ・近似解法、厳密解法とは？　 ・貪欲法（欲張り法） ・分枝限定法 フォローアップ エピローグ 付 録 さらに勉強するために 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。 「【ワシントン二十七日発＝ロイター】米国の金星ロケット、マリナー２号が送信してきた科学的資料の予備的分析によると、金星の温度はそれほど高くないので、理論的にはある種の生物が生存可能であることがわかった…（昭和３７年１２月２９日付朝日新聞）」 翌年の２月２６日、NASAは記者会見を行い、金星の表面温度が摂氏４２５度（誤差は１５％）であることを発表した。 温度の分析結果がひっくり返ったのはなぜか？ 記者会見が１ヶ月以上延期されたのはなぜか？ 最初の報告から記者会見までの間に一体何があったのか？ ニューヨークタイムズの過去の記事等をもとに、金星の雲の下の真相を探る。

毎年1000人以上の人が、道に迷って遭難。どうすれば回避できるのか。 山の事故は「転倒」、「滑落」、「道迷い」が三大要因。 道迷い遭難には、さまざまなタイプがあることをご紹介、特に危険なケースを明らかにしつつ、道に迷わないための登山技術、危険な状況を回避して生きのびる方法を提案します。 第１章　道迷い遭難の起こり方 ・道迷いから下山遅れ－房総・清澄山の事例 ・グループから離れて行方不明－大山・講習登山の事例 ・単独登山の道迷い１-南蔵王・屏風岳の死亡事例 ・単独登山の道迷い２-鈴鹿・御池岳の救助事例　 ・雪山登山の道迷い-栗駒山のリングワンデリング ・スキーヤー・スノーボーダーの道迷い-かぐらスキー場ほか ・筆者の道迷い経験　など10事例 第２章　道迷いを防ぐ登山技術-準備編 ・山は危険に満ちた世界である ・情報収集、日程を組み立てる、計画書を書く、登山届け 第３章　道迷いを防ぐ登山技術-実践編 ・地形図とコンパス、現在地の確認、次のナビゲーションポイントまでのイメージ ・会話に没頭しない、展望のある場所でのルート確認 第４章　道に迷ってしまったら ・まず、引き返す　・高い場所に移動してみる、ビバーク技術ほか 第５章　道迷いを防ぐ登山技術-地図読み編 ・ランドマークとなるもの　・道の表し方、最も誤差の出やすい要素ほか ・実践例＝稜線コース、谷すじをたどる、岩場が多いコース、長大なコース ※このテーマを長く調査分析し、雑誌、書籍の執筆にあたっている野村仁さんによる著書です。

※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。 【定番にして最強の教科書＆問題集です。迷ったらとりあえずこれ！】 シリーズ累計140万部突破！各書店で売上第1位！ やさしいオールインワンタイプの【参考書＆問題集】です。最新の傾向を分析し、出題頻度の高い分野を中心に、イラストや豊富な図解・例え話を駆使して理解しやすく・記憶に残りやすいように説明し、「〇〇とくれば××」方式で重要ポイントを再確認。さらに関連の本試験問題をすぐ解くことで、知識が定着し応用力もつきます。 令和06年版は、最新シラバス8.1に完全対応。科目B対策についても増ページしています。読者特典としてスマホで読める「厳選英略語100暗記カード」や、カバーの裏の「重要用語虎の巻」も利用できます。 ※電子版には、赤シートは付属しません。予めご了承ください。 ■目次 試験の概要 新旧の試験制度の比較 受験申込み 新試験の傾向と対策 試験対策 第1章 コンピュータ構成要素［科目A］ 　　1-01 情報の表現 　　1-02 コンピュータの構成 　　1-03 CPU 　　1-04 CPUの動作原理 　　1-05 CPUの高速化技術 　　1-06 半導体メモリ 　　1-07 補助記憶装置 　　1-08 入出力装置 　　1-09 入出力インタフェース 第2章 ソフトウェアとマルチメディア［科目A］ 　　2-01 ソフトウェア 　　2-02 ジョブ管理とタスク管理 　　2-03 記憶管理 　　2-04 ファイル管理 　　2-05 マルチメディア 第3章 基礎理論［科目A］ 　　3-01 基数変換 　　3-02 補数と固定小数点 　　3-03 浮動小数点 　　3-04 誤差 　　3-05 シフト演算 　　3-06 論理演算 　　3-07 半加算器と全加算器 　　3-08 計測と制御 　　……ほか 第4章 アルゴリズムとプログラミング［科目A・B］ 　　4-01 アルゴリズム 　　4-02 配列 　　4-03 連結リスト 　　4-04 キューとスタック 　　4-05 木構造 　　4-06 データの整列 　　4-07 データの探索 　　4-08 アルゴリズムの計算量 　　……ほか 第5章 システム構成要素［科目A］ 　　5-01 システム構成 　　5-02 クライアントサーバシステム 　　5-03 RAIDと信頼性設計 　　5-04 システムの性能評価 　　5-05 システムの信頼性評価 第6章 データベース技術［科目A］ 　　6-01 データベース 　　6-02 データベース設計 　　6-03 データの正規化 　　6-04 トランザクション処理 　　6-05 データベースの障害回復 　　6-06 データ操作とSQL 　　6-07 SQL（並べ替え・グループ化） 　　6-08 SQL（副問合せ） 　　……ほか 第7章 ネットワーク技術［科目A］ 　　7-01 ネットワーク方式 　　7-02 通信プロトコル 　　7-03 ネットワーク接続機器 　　7-04 IPアドレス 　　7-05 IPアドレスのクラス 　　7-06 インターネットの応用 第8章 情報セキュリティ［科目A・B］ 　　8-01 情報セキュリティ管理 　　8-02 脅威とマルウェア 　　8-03 サイバー攻撃 　　8-04 暗号技術 　　8-05 認証技術 　　8-06 利用者認証とネットワークセキュリティ 第9章 システム開発技術［科目A］ 　　9-01情報システム戦略と企画・要件定義プロセス 　　9-02 ソフトウェア開発 　　9-03 オブジェクト指向 　　9-04 業務モデリング 　　9-05 ヒューマンインタフェース 　　9-06 モジュール分割 　　9-07 テスト手法 第10章 マネジメント系［科目A］ 　　10-01 プロジェクトマネジメント 　　10-02 スコープ・コストマネジメント 　　10-03 タイムマネジメント 　　10-04 ITサービスマネジメント 　　10-05 システム監査 第11章 ストラテジ系［科目A］ 　　11-01 ソリューションビジネスとシステム活用促進 　　11-02 経営組織と経営・マーケティング戦略 　　11-03 業績評価と経営管理システム 　　11-04 技術開発戦略 　　11-05 ビジネスインダストリ 　　11-06 品質管理 　　11-07 会計・財務 　　11-08 知的財産権とセキュリティ関連法規 　　……ほか 第12章 科目B対策 ■著者プロフィール 栢木厚(かやのき あつし)：IT企業のSEなどを経て、現在はフリーで小・中・高等学校の授業におけるプログラミング支援、さらには、講師経験を活かし、執筆活動にあたる。

※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。 ※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。 パターン認識の決定版教科書、待望の改訂2版！ 本書は1998年刊行の『わかりやすいパターン認識』の改訂版です。パターン認識を初めて学ぶ読者をおもな対象として、扱うテーマを基本的な項目にしぼり、それらを重点的かつ詳細に解説しました。 　改訂にあたっては、具体例・実験例をもっと増やしてほしいという初版に与えられた要望に答え、補足・実験例、演習問題を加えました。演習問題の詳細な解答はオーム社のホームページに掲載されています。初版発行から20年の間に開発・提案された新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させ、より使いやすい書籍となるように改訂いたしました。 第1章　パターン認識とは 第2章　学習と識別関数 第3章　誤差評価に基づく学習 第4章　識別部の設計 第5章　特徴の評価とベイズ誤り確率 第6章　特徴空間の変換 第7章　部分空間法 第8章　学習アルゴリズムの一般化 第9章　学習アルゴリズムとベイズ決定則

※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。 国家試験を吟味して、薬学生が身につけるべき物理学の内容を厳選。解説は答えを導く過程を重視。物理が苦手な学生を想定し、高校レベルの基礎からしっかり身につけることを意図した。全編フルカラー。 第1章　物理学の基本概念 1.1　物理量と単位 1.2　基本単位と組立単位 1.3　物理量の計算 1.4　物理量の四則演算 1.5　接頭語と指数表示 1.6　単位換算 1.7　測定値、誤差と有効数字 1.8　不確かさとトレーサビリティ 1.9　ベクトルとスカラー 第2章　運動の法則 2.1　力学 2.2　運動学 第3章　エネルギー 3.1　仕事 3.2　仕事率 3.3　ポテンシャルエネルギー 3.4　運動エネルギー 3.5　力学的エネルギー保存の法則 3.6　剛体がもつエネルギー 3.7　エネルギー保存の法則 3.8　エネルギーの変換 第4章　熱力学 4.1　熱と温度 4.2　熱と物質の状態 4.3　理想気体の状態方程式 4.4　熱力学第一法則 4.5　熱力学第二法則とエントロピー 第5章　波動 5.1　波の性質 5.2　横波と縦波 5.3　正弦波 5.4　波の回折、反射、屈折 5.5　重ね合わせの原理と干渉 5.6　音波 第6章　光 6.1　光波とは 6.2　偏光 6.3　光の種類 6.4　光の反射と屈折 6.5　光の干渉と回折 6.6　光の分散とスペクトル 6.7　光の吸収 6.8　レーザー光 第7章　電場と磁場 7.1　電荷 7.2　電場 7.3　磁場 7.4　電磁誘導 7.5　電磁波 7.6　磁気共鳴 第8章　電気回路 8.1　コンデンサーと静電容量 8.2　オームの法則と電気抵抗 8.3　直流回路とキルヒホッフの法則 8.4　交流回路 第9章　量子化学入門 9.1　粒子性と波動性 9.2　原子の構造とエネルギー準位 9.3　不確定性原理、波動方程式と原子軌道 9.4　原子核崩壊と放射線 付表 国試にチャレンジ　解答 ※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。 未開拓の分野にプロはいない。新しい世界を開拓したのはすべて好奇心に満ちたアマチュアだった。好奇心のままに，素人だからできる，素人でなければできない楽しい発見の数々。 〔目次〕 第１部 ・丙午迷信と科学教育・超能力・念力ブームと私・科学の言葉と伝統的な言葉の覚え方　いきもの・動物・むし・日常的な科学教育研究法の一例・フェライト磁石や方鉛鉱は電気を通すか・鉛筆やクレヨンも磁石にすいつく！・『磁石の魅力』その後の新々発見速報・磁石から逃げるシャープペンシルの芯・ひきつけられるアルミホイル・反磁性と常磁性を簡単に確認する方法の発見 ・新しい磁気作用について　および，新しい物質の磁気的状態について〔M.ファラデー〕・稀土類磁石〔RE磁石〕とそれによる新実験・花粉はブラウン運動するか・ブラウンの見たものとその誤解の歴史・もう一つの誤解……ブラウン運動をめぐって〔勝木渥〕・「花粉はブラウン運動するかへ」へのコメント〔勝木渥〕 第２部 ・科学の古典のすすめ　ブラウン運動の発見・植物の花粉に含まれている微粒子について・流体分子の砂粒振動モデルの実験と考察・フックと『ミクログラフィア』・ガラスの毛細管について・流体分子の砂粒振動モデル〔ロバート・フック著〕・ガリレオの処女論文　小さなはかり〔ガリレオ・ガリレイ著〕・「物質同定の原理」について・科学史メモ……Elementは科学のLMN・追悼……遠山啓略伝 ・先駆者の言葉・本多利明の科学観・マッハ：予想実験教授法の有効性・本多光太郎：ＫＳ鋼の発明と予感・高野長英：温度計の誤差・ガリレイとケプラーの往復書簡・広田虎之助：現場教師の研究の自由・千葉命吉：衝動満足と教育・沢庵宗彰：心の目と空「気」の存在証明 ・たのしい授業の系譜 耐え忍ぶ授業からたのしい授業へ　浅野秀一の主張・理科学習の生命と観察の新心理〔神戸伊三郎著〕