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【楽天ブックスならいつでも送料無料】BIG NINE 巨大ハイテク企業とAIが支配する人類の未来 [ エイミー・ウェブ ]

巨大ハイテク企業とAIが支配する人類の未来 エイミー・ウェブ 稲垣みどり 光文社ビッグナイン ウェブ エイミー イナガキ ミドリ 発行年月：2020年01月16日 予約締切日：2019年12月26日 ページ数：376p サイズ：単行本 ISBN：9784334962371 ウェブ，エイミー（Webb,Amy） アメリカ有数の未来学者で、受賞歴のあるベストセラー作家。『シグナルー未来学者が教える予測の技術』（ダイヤモンド社）では、未来を予測する方法を紹介している。現在は、ニューヨーク大学スターン・ビジネススクールの教授として戦略的未来予測について教えている。また、フューチャー・トゥデイ・インスティテュートの創設者でもあり、将来に対する見通しと戦略を立て、リーダーや組織が複雑かつ不確実な未来に備えるサポートをしている。次世代の最も有望な経営思想家に贈られる「Thinkers50 Radar Award」を受賞。日米リーダーシップ・プログラム（USJLP）のフェロー、米露二国間大統領委員会の元代表、2014～15年にはハーバード大学のビジティング・ニーマン・フェローでもある。テクノロジー、サイエンス、未来に関する映画や演劇などの脚本コンサルタントもつとめている。毎年「FTI Emerging Tech Trends Report」を公開していて、世界じゅうで累計750万以上のビュー数を記録している 稲垣みどり（イナガキミドリ） 英語翻訳者。上智大学文学部英文学科卒（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 機械の中のお化け（心と機械ーAIの簡単な歴史／限られた人々からなるAIの種族／一〇〇〇もの切り傷ーAIが意図しない結果）／私たちの未来（人工超知能までの道のりー警告／コンピューターの第三世代で成功するー楽観的なシナリオ／一〇〇〇の切り傷とともに生きるー現実的なシナリオ／人工知能王朝ー悲劇的なシナリオ）／問題を解決する（小石と岩ーAIの未来をよくする方法） 第一部では、AIとは何か、「ビッグ・ナイン（9つの巨大企業）」がその開発にどう携わってきたかについて見ていき、アメリカの6社（グーグル、マイクロソフト、アップル、フェイスブック、IBM、アマゾン＝GーMAFIA“ジー・マフィア”）、中国3社（バイドゥ、アリババ、テンセント＝BAT“バット”）についてさらに詳述する。第二部では、特化型人工知能、汎用人工知能、スーパーインテリジェンスと進化を遂げていくAIのこれからの50年を想定した未来の姿を描いていく。楽観的なもの、現実的なもの、悲劇的なもの、という3つのシナリオを用意した。第三部では、シナリオに出てくる問題に対する解決案を提供し、私たちが行動を起こせるよう、具体的な提案を用意している。 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 [ 西見 公宏 ]

西見 公宏 吉田 真吾 技術評論社ラングチェーントランググラフニヨルラグエーアイエージェントジッセンニュウモン ニシミ マサヒロ ヨシダ シンゴ 発行年月：2024年11月09日 予約締切日：2024年11月08日 ページ数：496p サイズ：単行本 ISBN：9784297145309 西見公宏（ニシミマサヒロ） 株式会社ジェネラティブエージェンツ代表取締役CEO。ChatGPTの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発ならびにアドバイザリーを提供する中で、吉田、大嶋と出会い、株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産性を高めるための活動に尽力している 吉田真吾（ヨシダシンゴ） 株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役COO／株式会社セクションナイン代表取締役CEO。AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。ChatGPT Community（JP）主催 大嶋勇樹（オオシマユウキ） 株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役CTO。大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施。個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。勉強会コミュニティStudyCo運営（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） LLMアプリケーション開発の基礎／OpenAIのチャットAPIの基礎／プロンプトエンジニアリング／LangChainの基礎／LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説／Advanced RAG／LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価／AIエージェントとは／LangGraphで作るAIエージェント実践入門／要件定義書生成AIエージェントの開発／エージェントデザインパターン／LangChain／LangGraphで実装するエージェントデザインパターン／付録 各種サービスのサインアップと第12章の各パターンの実装コード 本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChainを使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。OpenAIのチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェントのデザインパターンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。OpenAIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門【電子書籍】[ 西見公宏 ]

＜h2＞＜strong＞◆RAG（検索拡張生成）開発も、AIエージェント開発の基礎もデザインパターンもわかる！◆＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞ 本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。＜br /＞ OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識 について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェントのデザインパターンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。＜br /＞ OpenAIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・LLMによる本格的な業務アプリ開発に取り組みたい方＜br /＞ ・RAGアプリケーション開発の実践的な知識を習得したい方＜br /＞ ・AIエージェントシステム開発に取り組みたい方＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 LLMアプリケーション開発の基礎＜/strong＞＜br /＞ 1.1 活用され始めた生成AI＜br /＞ 1.2 Copilot vs AIエージェント＜br /＞ 1.3 すべてはAIエージェントになる＜br /＞ 1.4 AIエージェントの知識地図＜br /＞ 1.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第2章 OpenAIのチャットAPIの基礎＜/strong＞＜br /＞ 2.1 OpenAIのチャットモデル＜br /＞ 2.2 OpenAIのチャットAPIの基本＜br /＞ 2.3 入出力の長さの制限や料金に影響する「トークン」＜br /＞ 2.4 Chat Completions APIを試す環境の準備＜br /＞ 2.5 Chat Completions APIのハンズオン＜br /＞ 2.6 Function calling＜br /＞ 2.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第3章 プロンプトエンジニアリング＜/strong＞＜br /＞ 3.1 プロンプトエンジニアリングの必要性＜br /＞ 3.2 プロンプトエンジニアリングとは＜br /＞ 3.3 プロンプトの構成要素の基本＜br /＞ 3.4 プロンプトエンジニアリングの定番の手法＜br /＞ 3.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第4章 LangChainの基礎＜/strong＞＜br /＞ 4.1 LangChainの概要＜br /＞ 4.2 LLM/Chat model＜br /＞ 4.3 Prompt template＜br /＞ 4.4 Output parser＜br /＞ 4.5 Chain ーLangChain Expression Language（LCEL）の概要＜br /＞ 4.6 LangChainのRAGに関するコンポーネント＜br /＞ 4.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第5章 LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説＜/strong＞＜br /＞ 5.1 RunnableとRunnableSequence ーLCELの最も基本的な構成要素＜br /＞ 5.2 RunnableLambda ー任意の関数をRunnableにする＜br /＞ 5.3 RunnableParallel ー複数のRunnableを並列につなげる＜br /＞ 5.4 RunnablePassthrough ー入力をそのまま出力する＜br /＞ 5.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第6章 Advanced RAG＜/strong＞＜br /＞ 6.1 Advanced RAGの概要＜br /＞ 6.2 ハンズオンの準備＜br /＞ 6.3 検索クエリの工夫＜br /＞ 6.4 検索後の工夫＜br /＞ 6.5 複数のRetrieverを使う工夫＜br /＞ 6.6 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第7章 LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価＜/strong＞＜br /＞ 7.1 第7章で取り組む評価の概要＜br /＞ 7.2 LangSmithの概要＜br /＞ 7.3 LangSmithとRagasを使ったオフライン評価の構成例＜br /＞ 7.4 Ragasによる合成テストデータの生成＜br /＞ 7.5 LangSmithとRagasを使ったオフライン評価の実装＜br /＞ 7.6 LangSmithを使ったフィードバックの収集＜br /＞ 7.7 フィードバックの活用のための自動処理＜br /＞ 7.8 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第8章 AIエージェントとは＜/strong＞＜br /＞ 8.1 AIエージェントのためのLLM活用の期待＜br /＞ 8.2 AIエージェントの起源とLLMを使ったAIエージェントの変遷＜br /＞ 8.3 汎用LLMエージェントのフレームワーク＜br /＞ 8.4 マルチエージェント・アプローチ＜br /＞ 8.5 AIエージェントが安全に普及するために＜br /＞ 8.6 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第9章 LangGraphで作るAIエージェント実践入門＜/strong＞＜br /＞ 9.1 LangGraphの概要＜br /＞ 9.2 LangGraphの主要コンポーネント＜br /＞ 9.3 ハンズオン：Q&Aアプリケーション＜br /＞ 9.4 チェックポイント機能：ステートの永続化と再開＜br /＞ 9.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第10章 要件定義書生成AIエージェントの開発＜/strong＞＜br /＞ 10.1 要件定義書生成AIエージェントの概要＜br /＞ 10.2 環境設定＜br /＞ 10.3 データ構造の定義＜br /＞ 10.4 主要コンポーネントの実装＜br /＞ 10.5 ワークフロー構築＜br /＞ 10.6 エージェントの実行と結果の確認＜br /＞ 10.7 全体のソースコード＜br /＞ 10.8 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第11章 エージェントデザインパターン＜/strong＞＜br /＞ 11.1 エージェントデザインパターンの概要＜br /＞ 11.2 18のエージェントデザインパターン＜br /＞ 11.3 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第12章 LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン＜/strong＞＜br /＞ 12.1 本章で扱うエージェントデザインパターン＜br /＞ 12.2 環境設定＜br /＞ 12.3 パッシブゴールクリエイター（Passive Goal Creator）＜br /＞ 12.4 プロンプト／レスポンス最適化（Prompt/Response Optimizer）＜br /＞ 12.5 シングルパスプランジェネレーター（Single-Path Plan Generator）＜br /＞ 12.6 マルチパスプランジェネレーター（Multi-Path Plan Generator）＜br /＞ 12.7 セルフリフレクション（Self-Reflection）＜br /＞ 12.8 クロスリフレクション（Cross-Reflection）＜br /＞ 12.9 役割ベースの協調（Role-Based Cooperation）＜br /＞ 12.10 まとめ＜br /＞ 付録 各種サービスのサインアップと第12章の各パターンの実装コード＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞●＜strong＞西見公宏＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 代表取締役CEO。ChatGPTの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発ならびにアドバイザリーを提供する中で、吉田、大嶋と出会い、株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産性を高めるための活動に尽力している。 「その仕事、AIエージェントがやっておきました。ーーChatGPTの次に来る自律型AI革命」（技術評論社）単著、Software Design「実践LLMアプリケーション開発」（技術評論社）連載。＜br /＞ ●＜strong＞吉田真吾＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役COO / 株式会社セクションナイン 代表取締役CEO。AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。 「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」（技術評論社）共著、「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門」（技術評論社）共著、「AWSによるサーバーレスアーキテクチャ」（翔泳社）監修、「サーバーレスシングルページアプリケーション」（オライリー）監訳、「AWSエキスパート養成読本」（技術評論社）共著。 ChatGPT Community（JP）主催。＜br /＞ ●＜strong＞大嶋勇樹＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役CTO。大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施。個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。勉強会コミュニティStudyCo運営。 「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」（技術評論社）共著。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 [ 吉田 真吾 ]

吉田 真吾 大嶋 勇樹 技術評論社チャットジーピーティーラングチェインニヨルチャットシステムコウチクジッセンニュウモン ヨシダシンゴ オオシマユウキ 発行年月：2023年10月18日 予約締切日：2023年09月12日 ページ数：280p サイズ：単行本 ISBN：9784297138394 吉田真吾（ヨシダシンゴ） 株式会社サイダス取締役CTO／株式会社セクションナイン代表取締役CEO。ChatGPT Community（JP）主催。HCM Suite「CYDAS PEOPLE」の開発・運用。サーバーレステクノロジーのコミュニティ主催を通じて、日本におけるサーバーレスの普及を促進 大嶋勇樹（オオシマユウキ） ソフトウェアエンジニア。IT企業からフリーランスエンジニアを経て会社を設立。現在は実務に就き始めたエンジニアのスキルアップをテーマに、勉強会の開催や教材作成の活動を実施。オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。AWSやDocker／Kubernetes、サーバーレス技術などを扱う「野生」のクラウドネイティブ人材。最近はLangChain芸人。勉強会コミュニティStudyCo運営（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションを開発したい！／第2章 プロンプトエンジニアリング／第3章 ChatGPTをAPIから利用するために／第4章 LangChainの基礎／第5章 LangChainの活用／第6章 外部検索、履歴を踏まえた応答をするWebアプリの実装／第7章 ストリーム形式で履歴を踏まえた応答をするSlackアプリの実装／第8章 社内文書に答えるSlackアプリの実装／第9章 LLMアプリの本番リリースに向けて／付録 Webアプリ、Slackアプリ開発の環境構築 大規模言語モデルを本番システムで活用するための基礎知識と実践的ハンズオン。 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】できるDocuWorks9 [ インサイトイメージ ]

インサイトイメージ できるシリーズ編集部 インプレスデキル ドキュワークス ナイン インサイト イメージ デキル シリーズ ヘンシュウブ 発行年月：2018年04月 予約締切日：2018年02月28日 ページ数：176p サイズ：単行本 ISBN：9784295003311 第1章 DocuWorksの基本を知る／第2章 DocuWorks文書を整理する／第3章 DocuWorks文書を編集する／第4章 DocuWorksで業務改革を推進する／第5章 チームで情報を共有する／第6章 外出先やモバイル環境で情報を利用する DocuWorks9の基本から、チームとの連携もわかる！情報収集、文書編集、業務連携をスムーズに。オフィスを限定しない働き方改革を実現！ 本 パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 自己啓発 情報管理・手帳

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門【電子書籍】[ 吉田真吾 ]

＜h2＞＜strong＞【ChatGPTのAPIとLangChainで大規模言語モデルをシステムに組み込む知識をステップバイステップで実践できる！】＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞ChatGPTのようなしくみを業務システムなどに組み込み、複数タスクを一連のワークフロー処理として実現したり、ステートレスなOpenAI APIに記憶を持たせたり、必要に応じてWeb検索などを行うエージェント処理をさせるなど、実践的な知識をステップバイステップで学習できる書籍です！＜br /＞ 生成AIが登場し、APIやフレームワークのエコシステムが充実してきたことによって、これまで機械学習やプログラミングの十分な知識が必要だったことに対してアプリケーション開発者が挑戦しやすくなりました。LLMの性質を活かしたサービスや業務システム構築の基礎を理解し、LLMのモデルやワークフローを抽象化して取り扱ううえで、LangChainというフレームワークが非常に便利です。本書でOpenAI APIやLangChainをしっかり学ぶことで、生成AI関連の知識を体系的にイメージできるようになります。＜br /＞ 本書ではまず、OpenAI APIとLangChainについて解説します。ChatGPTのようなしくみを業務システムなどに組み込むためには、単にLLMに1つ入力して1つ出力を得るような実装ではなく、複数のタスクを一連のワークフロー処理として実現する必要があります。また、ChatGPTが知識を持たない専門知識を答えてほしいとか、意図した形式で応答が欲しいなど、実用性を高める必要も出てきます。これらを実現するためのLangChainのつかいかたをわかりやすく解説します。＜br /＞ 後半では、ステートレスなOpenAI APIに記憶を持たせたり、必要に応じてWeb検索などを行うエージェント処理、さらにそれらチャット形式の処理を、ステップバイステップでWebアプリやSlackアプリとして実装します。＜br /＞ さらに、LLMアプリを本番稼働させるうえで必要となる、ユーザー体験、セキュリティ、コンプライアンスへの準拠などのためのヒントや注意点も解説します。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・ChatGPTのようなチャットベースのアプリケーション開発を行いたいエンジニア＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションを開発したい！＜/strong＞＜br /＞ 1.1 ChatGPTにふれてみよう＜br /＞ 1.2 プロンプトの工夫でできること＜br /＞ 1.3 プログラミングで使ってみよう＜br /＞ 1.4 ChatGPTを使うときに気をつけること＜br /＞ 1.5 ChatGPTの有料プランでできること＜br /＞ 1.6 大規模言語モデル（LLM）のビジネスへの活用＜br /＞ 1.7 LLMを活用したビジネスやアプリケーションの事例紹介＜br /＞ 1.8 LLMを使ったアプリケーション開発で気をつけること＜br /＞ 1.9 本書で扱う技術について＜br /＞ ＜strong＞●第2章 プロンプトエンジニアリング＜/strong＞＜br /＞ 2.1 なぜいきなりプロンプトエンジニアリング？＜br /＞ 2.2 プロンプトエンジニアリングとは＜br /＞ 2.3 プロンプトの構成要素の基本＜br /＞ 2.4 Prompt Engineering Guideから：ChatGPTの無限の可能性を引き出す＜br /＞ ＜strong＞●第3章 ChatGPTをAPIから利用するために＜/strong＞＜br /＞ 3.1 OpenAIの文書生成モデル＜br /＞ 3.2 ChatGPTのAPIの基本＜br /＞ 3.3 入出力の長さの制限や課金に影響する「トークン」＜br /＞ 3.4 Chat Completions APIにふれる環境の準備＜br /＞ 3.5 Chat Completions APIをさわってみる＜br /＞ 3.6 Function calling＜br /＞ ＜strong＞●第4章 LangChainの基礎＜/strong＞＜br /＞ 4.1 LangChainの概要＜br /＞ 4.2 Language models＜br /＞ 4.3 Prompts＜br /＞ 4.4 Output parsers＜br /＞ 4.5 Chains＜br /＞ 4.6 Memory＜br /＞ ＜strong＞●第5章 LangChainの活用＜/strong＞＜br /＞ 5.1 Data connection＜br /＞ 5.2 Agents＜br /＞ ＜strong＞●第6章 外部検索、履歴を踏まえた応答をするWebアプリの実装＜/strong＞＜br /＞ 6.1 第6章で実装するアプリケーション＜br /＞ 6.2 Cloud9を起動して開発環境を構築する＜br /＞ 6.3 StreamlitのHello World＜br /＞ 6.4 ユーザーの入力を受け付ける＜br /＞ 6.5 入力内容と応答を画面に表示する＜br /＞ 6.6 会話履歴を表示する＜br /＞ 6.7 LangChainを使ってOpenAIのChat Completions APIを実行する＜br /＞ 6.8 Agentを使って必要に応じて外部情報を検索させる＜br /＞ 6.9 チャットの会話履歴をふまえて応答する＜br /＞ 6.10 Streamlit Community Cloudにデプロイする＜br /＞ ＜strong＞●第7章 ストリーム形式で履歴を踏まえた応答をするSlackアプリの実装＜/strong＞＜br /＞ 7.1 なぜSlackアプリを作るのか＜br /＞ 7.2 環境準備＜br /＞ 7.3 環境設定ファイルを作成する＜br /＞ 7.4 Slackアプリを新規作成する＜br /＞ 7.5 ソケットモードを有効化する＜br /＞ 7.6 アプリケーションを作成する＜br /＞ 7.7 イベントを設定する＜br /＞ 7.8 アクションを送信して応答する＜br /＞ 7.9 スレッド内で返信する＜br /＞ 7.10 OpenAI APIを呼び出す＜br /＞ 7.11 ストリーミングで応答する＜br /＞ 7.12 会話履歴を保持する＜br /＞ 7.13 LazyリスナーでSlackのリトライ前に単純応答を返す＜br /＞ 7.14 AWS Lambdaで起動されるハンドラー関数を作成する＜br /＞ 7.15 chat.update API制限を回避する＜br /＞ 7.16 Slack投稿をリッチにする＜br /＞ 7.17 デプロイする＜br /＞ 7.18 Socket ModeからAWS Lambdaに切り替える＜br /＞ ＜strong＞●第8章 社内文書に答えるSlackアプリの実装＜/strong＞＜br /＞ 8.1 独自の知識をChatGPTに答えさせる＜br /＞ 8.2 埋め込み表現（embeddings）とは＜br /＞ 8.3 実装するアプリケーションの概要＜br /＞ 8.4 開発環境を構築する＜br /＞ 8.5 サンプルデータの準備＜br /＞ 8.6 Pineconeのセットアップ＜br /＞ 8.7 ベクターデータベース（Pinecone）にベクターデータを保存する＜br /＞ 8.8 Pineconeを検索して回答する＜br /＞ 8.9 会話履歴も踏まえて質問できるようにする＜br /＞ 8.10 ConversationalRetrievalChainを使う＜br /＞ ＜strong＞●第9章 LLMアプリの本番リリースに向けて＜/strong＞＜br /＞ 9.1 企業で生成AIを活用していくために＜br /＞ 9.2 JDLA発行『生成AIの利用ガイドライン』をもとにした自社ガイドラインの作成＜br /＞ 9.3 サービスの企画・設計段階での課題＜br /＞ 9.4 テスト・評価について＜br /＞ 9.5 セキュリティ対策について＜br /＞ 9.6 個人データ保護の観点＜br /＞ 9.7 EUが定める禁止AI・ハイリスクAIの取り扱いの動向＜br /＞ ＜strong＞●付録 Webアプリ、Slackアプリ開発の環境構築＜/strong＞＜br /＞ A.1 AWSのサインアップ＜br /＞ A.2 Cloud9の環境作成＜br /＞ A.3 Cloud9とGitHubの連携＜br /＞ A.4 Cloud9上のPythonの環境構築＜br /＞ A.5 Momentoのサインアップ＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞吉田 真吾＜/strong＞：株式会社サイダス 取締役CTO / 株式会社セクションナイン 代表取締役CEO ChatGPT Community（JP）主催。HCM Suite「CYDAS PEOPLE」の開発・運用。サーバーレステクノロジーのコミュニティ主催を通じて、日本におけるサーバーレスの普及を促進。『AWSによるサーバーレスアーキテクチャ』（翔泳社）監修、『サーバーレスシングルページアプリケーション』（オライリー）監訳、『AWSエキスパート養成読本』（技術評論社）共著。＜br /＞ ＜strong＞大嶋 勇樹＜/strong＞：ソフトウェアエンジニア。IT企業からフリーランスエンジニアを経て会社を設立。現在は実務に就き始めたエンジニアのスキルアップをテーマに、勉強会の開催や教材作成の活動を実施。オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。AWSやDocker/Kubernetes、サーバレス技術などを扱う「野生」のクラウドネイティブ人材。最近はLangChain芸人。勉強会コミュニティStudyCo運営。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】深層学習からマルチモーダル情報処理へ （AI/データサイエンス ライブラリ “基礎から応用へ” 3） [ 中山 英樹 ]

AI/データサイエンス ライブラリ “基礎から応用へ” 3 中山 英樹 二反田 篤史 サイエンス社シンソウガクシュウカラマルチモーダルジョウホウショリヘ ナカヤマ ヒデキ ニタンダ アツシ 発行年月：2022年11月04日 予約締切日：2022年10月06日 ページ数：248p サイズ：全集・双書 ISBN：9784781915548 中山英樹（ナカヤマヒデキ） 2011年東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻博士課程修了。現在東京大学大学院情報理工学系研究科准教授、博士（情報理工学） 二反田篤史（ニタンダアツシ） 2018年東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。現在九州工業大学大学院情報工学研究院知能情報工学研究系准教授、博士（情報理工学） 田村晃裕（タムラアキヒロ） 2013年東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻博士課程修了。現在同志社大学理工学部情報システムデザイン学科准教授、博士（工学） 井上中順（イノウエナカマサ） 2014年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。現在東京工業大学情報理工学院准教授、博士（工学） 牛久祥孝（ウシクヨシタカ） 2014年東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻博士課程修了。現在オムロンサイニックエックスPrincipal Investigator，Ridgeーi Chief Research Officer、合同会社ナインブルズ代表、博士（情報理工学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 データ科学と深層学習／第2章 深層学習の基礎／第3章 画像の認識と生成／第4章 自然言語の認識と生成／第5章 音声の認識と生成／第6章 マルチモーダル情報処理 AIおよびデータサイエンスは、大量のデータから知識を獲得・活用して価値あるものにつなげる技術であり、その発展は目覚ましいものです。本ライブラリはAI／データサイエンスの基礎理論の深みを伝え、さらに応用技術への「架け橋」の部分を重視し、これまでにないライブラリを目指しました。これからAIやデータサイエンスを学ぼうとしている人はもちろん、新しい応用分野を開拓したいと考えている人にとっても参考となるテキスト群となっております。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門【電子書籍】[ 永田 祥平 ]

＜h2＞＜strong＞【Azure×OpenAIでChatGPTシステムを構築！】＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞Microsoft AzureはChatGPTをはじめとするOpenAIモデルを利用できる、現在唯一のパブリッククラウドサービスです。本書はLLM（大規模言語モデル）に興味があるITエンジニアを対象に、AzureからOpenAIモデルにアクセスできる「Azure OpenAI Service」を使い、ChatGPTを利用した社内AIシステムの開発と導入を実現してもらうのが目的です。＜br /＞ 前半では、生成AIとChatGPTモデルの基本的な概念とその仕組みを解説します。また、Azure OpenAI Serviceの概要と具体的な利用方法を解説し、プロンプトエンジニアリングについても紹介します。後半ではChatGPTを利用する社内システムの開発手法について、実際にAzure OpenAI Serviceを使いながら学んでいきます。RAGを利用した社内文章検索システムの実装を経て、LLMを組み込んだアプリケーション（Copilot）の構築へとステップアップしていきます。また、Azure OpenAI Serviceの利用におけるガバナンス実現に必要な共通基盤化と責任あるAIについても解説しています。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞OpenAIモデルやChatGPTに興味がある、また、それらを使ったシステムを開発したいITエンジニア＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1部 Microsoft AzureでのChatGPT活用＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第1章 生成AIとChatGPT＜/strong＞＜br /＞ 1.1 生成AIとChatGPTの衝撃＜br /＞ 1.2 ChatGPTの仕組み＜br /＞ 1.3 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第2章 プロンプトエンジニアリング＜/strong＞＜br /＞ 2.1 プロンプトエンジニアリングとは＜br /＞ 2.2 基本的なテクニック＜br /＞ 2.3 思考の連鎖（Chain of Thought）＜br /＞ 2.4 その他のテクニック＜br /＞ 2.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第3章 Azure OpenAI Service＜/strong＞＜br /＞ 3.1 Azure OpenAI Serviceとは＜br /＞ 3.2 Azure OpenAIの始め方＜br /＞ 3.3 チャットプレイグラウンドでChatGPTアプリを開発する＜br /＞ 3.4 考慮するポイント＜br /＞ 3.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第2部 RAGによる社内文章検索の実装＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第4章 RAGの概要と設計＜/strong＞＜br /＞ 4.1 ChatGPTの問題点と解決手法＜br /＞ 4.2 Retrieval-Augmented Generationとは＜br /＞ 4.3 検索システム＜br /＞ 4.4 Azure AI Search＜br /＞ 4.5 オーケストレータ＜br /＞ 4.6 Azure OpenAI on your data＜br /＞ 4.7 Azure Machine Learningプロンプトフロー＜br /＞ 4.8 大規模言語モデル＜br /＞ 4.9 Azure OpenAI API＜br /＞ 4.10 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第5章 RAGの実装と評価＜/strong＞＜br /＞ 5.1 アーキテクチャ＜br /＞ 5.2 社内文章検索の実装例＜br /＞ 5.3 会話履歴の保持＜br /＞ 5.4 検索機能＜br /＞ 5.5 データインジェストの自動化＜br /＞ 5.6 RAGの評価と改善＜br /＞ 5.7 検索精度の評価＜br /＞ 5.8 生成精度の評価＜br /＞ 5.9 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第3部 Copilot stackによるLLMアプリケーションの実装＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第6章 AIオーケストレーション＜/strong＞＜br /＞ 6.1 Copilot stackとは＜br /＞ 6.2 AIオーケストレーションとエージェント＜br /＞ 6.3 独自Copilot開発のアーキテクチャと実装＜br /＞ 6.4 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第7章 基盤モデルとAIインフラストラクチャ＜/strong＞＜br /＞ 7.1 基盤モデルとAIインフラストラクチャとは＜br /＞ 7.2 ホスティングされたモデルの場合＜br /＞ 7.3 公開モデルの場合＜br /＞ 7.4 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第8章 Copilotフロントエンド＜/strong＞＜br /＞ 8.1 ユーザーエクスペリエンスの基礎＜br /＞ 8.2 LLMの不確実な応答への対処＜br /＞ 8.3 UX向上のための参考資料＜br /＞ 8.4 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第4部 ガバナンスと責任あるAI＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第9章 ガバナンス＜/strong＞＜br /＞ 9.1 共通基盤とは＜br /＞ 9.2 共通基盤のアーキテクチャ＜br /＞ 9.3 認証・認可＜br /＞ 9.4 ログ統合＜br /＞ 9.5 課金＜br /＞ 9.6 流量制限＜br /＞ 9.7 閉域化＜br /＞ 9.8 負荷分散＜br /＞ 9.9 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第10章 責任あるAI＜/strong＞＜br /＞ 10.1 責任あるAIに対するMicrosoftの取り組み＜br /＞ 10.2 責任あるAIの実践＜br /＞ 10.3 コンテンツフィルタリング＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞永田 祥平＜/strong＞（ながた しょうへい）：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、主にエンタープライズのお客様を対象に、Azureビッグデータ分析基盤や機械学習基盤の導入・活用支援を行う。推しのプロダクトはAzure Machine Learning。第1部の監修と執筆、全体統括を担当。＜br /＞ ＜strong＞伊藤 駿汰＜/strong＞（いとう しゅんた）：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、趣味・副業でソフトウェアエンジニア。第3部と付録Bの執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞宮田 大士＜/strong＞（みやた たいし）：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、幅広い業界のお客様へのAIの導入／活用を支援。第2部の監修と執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞立脇 裕太＜/strong＞（たてわき ゆうた）：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、現在は日本マイクロソフトでビッグデータ、クラウド、機械学習を活用した企業のデータ活用を支援。MLOps Community（JP）のオーガナイザで、過去にはJDLA AIガバナンスとその評価研究会の研究員、QA4AIガイドラインの改訂、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4部の監修と執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞花ケ崎 伸祐＜/strong＞（はながさき のぶすけ）：日本マイクロソフト株式会社 パートナーソリューションアーキテクト。NECソフト（現NECソリューションイノベータ）、IBM JapanのAIアーキテクトを経て、現在はパートナーAIソリューションの開発支援に携わる。画像認識プロダクト開発や医療画像解析などクロスインダストリーでのAIプロジェクトの開発・アーキテクトとして15年以上の経験がある。推しのプロダクトはAzure AI Search（旧称Azure Cognitive Search）。第3部の監修と執筆、第2部の執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞蒲生 弘郷＜/strong＞（がもう ひろさと）：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。大手システムインテグレータにてキャリアをスタート。自動車業界のDMSデータ活用基盤のコンサルティングおよび開発、エンタープライズブロックチェーンを活用した異業種間データ流通プラットフォームの立ち上げなどを担当。数年間、データサイエンティストとして社会インフラ関連企業を対象にしたデータ分析および機械学習システムの開発を経て、現在はソリューションアーキテクトとしてAI導入の技術支援やAzure OpenAI Serviceのエバンジェリスト活動などに従事。第1、2部と第4部の執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞吉田 真吾＜/strong＞（よしだ しんご）：株式会社セクションナイン 代表取締役。2023年5月にAzure OpenAI/Azure AI Search/Azure Cosmos DBを活用した人事FAQ 機能をリリース。Serverless Community（JP）やChatGPT Community（JP）を主宰。著書、監訳書に『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門』（技術評論社）、『サーバーレスシングルページアプリケーション』（オライリー・ジャパン）、『AWSエキスパート養成読本』（技術評論社）、『AWSによるサーバーレスアーキテクチャ』（翔泳社）など。第3部の執筆を担当。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】AWSによるサーバーレスアーキテクチャ [ Peter Sbarski ]

Peter Sbarski 長尾 高弘 翔泳社エーダブルエスニヨルサーバーレスアーキテクチャ ピーター スバースキ ナガオ タカヒロ 発行年月：2018年03月14日 予約締切日：2018年01月19日 ページ数：424p サイズ：単行本 ISBN：9784798155166 スバースキ，ピーター（Sbarski,Peter） A Cloud Guruの技術担当VPで、世界で唯一のサーバーレスアーキテクチャ、テクノロジーの専門カンファレンス、Serverlessconfのオーガナイザー。サーバーレスアーキテクチャについて、直接参加のワークショップを運営するとともに、ときどきブログポストを執筆している。IT業界で長いキャリアを積んでおり、ウェブ、AWSクラウドテクノロジーを中心として、大規模なエンタープライズソリューションの開発チームのリーダーを務めてきている。オーストラリアのモナシュ大学でコンピューター科学の博士号を取得 長尾高弘（ナガオタカヒロ） 1960年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒。株式会社ロングテール社長 吉田真吾（ヨシダシンゴ） 株式会社セクションナイン代表取締役社長。クラウドネイティブなシステム構築・運用のかたわら、ServerlessConf TokyoやServerless Meetup Japan（Tokyo／Osaka／Sapporo／Fukuoka）の運営、また各種記事執筆を通じて、日本におけるサーバーレスの普及を促進している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部 導入（サーバーレスの世界へ／アーキテクチャとパターン／サーバーレスアプリケーションの構築／クラウドの設定）／第2部 コア機能（認証と認可／オーケストレーターとしてのAWS Lambda／Amazon API Gateway）／第3部 アーキテクチャの拡張（ストレージ／データベース／仕上げの学習）／付録 動画シェアサイトを構築しながら、サーバーレスの主要なデザインパターンを学ぶ。AWS Lambda、トラフィック管理、クラウドストレージ、認証、メディア変換、サーバーレスの長所と短所。 本 パソコン・システム開発 その他 科学・技術 工学 電気工学

【楽天ブックスならいつでも送料無料】サーバレスシングルページアプリケーション S3、AWS Lambda、APIGateway、DynamoDB、Cognitoで構築するスケーラブルなWebサービス [ Ben Rady ]

S3、AWS Lambda、APIGateway、DynamoDB、Cognitoで構築するスケーラブルなWebサービス Ben Rady 吉田 真吾 オライリー・ジャパンサーバーレスシングルページアプリケーション ベン・ラディー ヨシダ シンゴ 発行年月：2017年06月23日 予約締切日：2017年06月22日 ページ数：240p サイズ：単行本 ISBN：9784873118062 ラディー，ベン（Rady,Ben） 15年以上にわたり起業家かつプログラマーとして、商用ソフトウェアとオープンソースソフトウェアを構築してきた経験を持つ。テクニカルアドバイザー、著者、講師として、大小さまざまな組織において、より優れたソフトウェア構築のための教育を行っている 吉田真吾（ヨシダシンゴ） サーバーレスアーキテクチャ専門のコンサルティングおよびエンジニアリングを行う株式会社セクションナイン代表取締役社長。企業システムのサーバーレス化や技術顧問をしながら、ServerlessConf TokyoやServerless Meetup Tokyo／Osakaの主宰を通じて、日本におけるサーバーレスの普及を促進している 笹井崇司（ササイタカシ） エンジニアで僧侶。TELABO代表。ソニー株式会社にて、ネットワーク関連の研究開発やサービス開発、デジカメやタブレットなどの製品開発に従事したのち、2015年に退社。現在は僧侶としてのお勤めのかたわら、技術書を翻訳したり、プログラミングを教えたり、ソフトウェアを作ったりしている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1章 シンプルにはじめる／2章 ハッシュイベントによるビューのルーティング／3章 シングルページアプリケーションに必要なもの／4章 Amazon CognitoによるIdentity as a Service／5章 DynamoDBにデータを格納する／6章 Lambdaを使って（マイクロ）サービスを作る／7章 サーバーレスのセキュリティ／8章 スケールアップする／付録A Node．jsのインストール／付録B ドメイン名を割り当てる Webアプリケーションにまつわる様々なリスクとコストを取り除くサーバーレスアーキテクチャをとり入れれば、強力なWebアプリケーションを素早く構築することができます。本書は、実際に動くアプリケーションを作りながら、サーバーレスアーキテクチャの特徴について学びます。S3でアプリケーションをすばやくデプロイする方法、CognitoでGoogleやFacebookなどのIDプロバイダと接続しユーザーIDを管理する方法、DynamoDBでブラウザから直接ユーザーデータを読み書きし、API GatewayとAWS Lambdaでカスタマイズしたマイクロサービスを構築する方法などについて豊富なサンプルコードを使って解説します。サーバーレスアプローチのシングルページアプリケーションを設計、コーディング、テストして、再び設計にフィードバックする一連の流れを実践的に学べる本書はエンジニア必携の一冊です。 本 パソコン・システム開発 その他 科学・技術 工学 電気工学

マイナビ出版 Compass Creative Works【送料無料】Blenderで作るメカモデリング実践ガイド／chappy9／著

Compass Creative Works マイナビ出版 三次元コンピュータグラフィックス 630P 26cm ブレンダ- デ ツクル メカ モデリング ジツセン ガイド BLENDER／デ／ツクル／メカ／モデリング／ジツセン／ガイド コンパス クリエイテイヴ ワ-クス COMPASS CREATIVE WORKS チヤツピ- ナイン

GoPro 100％活用ガイド HERO9＆8Blackによる《動画撮影のすべて》がわかる!

ナイスク／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2021年06月サイズ159P 26cmISBNコード9784297120863コンピュータ パソコン一般 デジカメ商品説明GoPro 100％活用ガイド HERO9＆8Blackによる《動画撮影のすべて》がわかる!ゴ- プロ ヒヤクパ-セント カツヨウ ガイド GO／PRO／100％／カツヨウ／ガイド ヒ-ロ- ナイン アンド エイト ブラツク ニ ヨル ドウガ サツエイ ノ スベテ ガ ワカル HERO／9／＆／8／BLACK／ニ／ヨル／ドウガ／...これ1冊でクールな映像＆写真が撮れる!最新のHERO9＆8 Blackによる“動画撮影のすべて”がわかる!1 GoProの基本操作を知ろう（GoProのココがすごい!｜HERO9とHERO8はココが違う ほか）｜2 思い通りに撮るためのGoPro各種設定と機能紹介（動画の「解像度」はシーンで使い分ける｜「フレームレート」で動きをなめらかにする ほか）｜3 ハードスポーツから日常使いまでGoPro撮影レシピ（ココがすごい!簡単操作で迫力の動画が撮れる、GoProの基本｜自撮り棒で私と波と風景を一緒に写して、自分だけの世界を描く ほか）｜4 カッコよさに差をつける!GoPro動画編集のコツ（Quikのココがすごい!｜Quikで動画を編集しよう ほか）｜5 GoPro即効解決Q＆A（本体・サブスクリプションに関するQ＆A｜ハウジングに関するQ＆A、ウェブカメラに関するQ＆A ほか）※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2021/05/28

ゼロからはじめるGoogle Pixel9aスマートガイド

技術評論社編集部／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2025年07月サイズ191P 19cmISBNコード9784297149666コンピュータ パソコン一般 スマートフォン・タブレットゼロからはじめるGoogle Pixel9aスマートガイドゼロ カラ ハジメル グ-グル ピクセル ナイン エ- スマ-ト ガイド ゼロ／カラ／ハジメル／GOOGLE／PIXEL／9／A／スマ-ト／ガイド※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2025/06/21

ゼロからはじめるGoogle Pixel9aスマートガイド

技術評論社編集部／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2025年07月サイズ191P 19cmISBNコード9784297149666コンピュータ パソコン一般 スマートフォン・タブレット商品説明ゼロからはじめるGoogle Pixel9aスマートガイドゼロ カラ ハジメル グ-グル ピクセル ナイン エ- スマ-ト ガイド ゼロ／カラ／ハジメル／GOOGLE／PIXEL／9／A／スマ-ト／ガイド※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2025/06/21

【楽天ブックスならいつでも送料無料】世界一やさしいAndroidスマホ Google Pixel 9a/8a対応 [ TEKIKAKU ]

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C#による「Windowsフォーム」プログラミング 「フォーム」「イベント」などの基本の技法から、規模の大きい「アプリケーション」の実例まで【中古】

三上 直樹,工学社,刊行：2012年ISBN：978-4777517336状態：C CD-ROM欠。書籍自体は中古感あまりなく、非常に良い状態です。※併売品のため品切れの際はご容赦ください。

生成AI・ChatGPTでPythonプログラミング アウトプットを10倍にする！GPT4&GPT3.5対応【中古】

クジラ飛行机,ソシム,刊行：2023年ISBN：978-4802614207状態：A 帯あり。中古感あまりなく非常に良い状態です。※併売品のため品切れの際はご容赦ください。

ゼロからはじめるAQUOS sense9スマートガイド au UQ mobile対応版

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ゼロからはじめるAQUOS sense9スマートガイド ドコモ完全対応版

技術評論社編集部／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2025年02月サイズ191P 19cmISBNコード9784297146849コンピュータ パソコン一般 スマートフォン・タブレットゼロからはじめるAQUOS sense9スマートガイド ドコモ完全対応版ゼロ カラ ハジメル アクオス センス ナイン スマ-ト ガイド ゼロ カラ ハジメル アクオス センス ナイン エスエイチ ゴサン イ- スマ-ト ガイド ゼロ／カラ／ハジメル／AQUOS／SENSE／9／スマ-ト／ガイド ゼロ ...※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2025/01/29

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ディジタル数値演算回路の実用設計 四則演算、初等超越関数、浮動小数点演算の作りかた(Design Wave Advance)【中古】

(Design Wave Advance)鈴木 昌治,CQ出版,刊行：2006年ISBN：978-4789836173状態：B 薄ヤケ。カバーフチヨレ。※併売品のため品切れの際はご容赦ください。

スーパースカラ・プロセッサ【中古】

マイク ジョンソン (著), 村上 和彰 (翻訳),日経BP,刊行：1994年ISBN：978-4822710026状態：C カバー欠裸本。ややヤケ、シミ強。※併売品のため品切れの際はご容赦ください。

コンピュータ将棋のアルゴリズム 最強アルゴリズムの探求とプログラミング(I/O BOOKS)【中古】

(I/O BOOKS)池 泰弘,工学社,刊行：2005年ISBN：978-4777511105状態：B 薄ヤケ。カバーフチややヨレ。CD-ROM未開封。※併売品のため品切れの際はご容赦ください。

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システムの最適理論と最適化(コンピュータ制御機械システムシリーズ 3)【中古】

(コンピュータ制御機械システムシリーズ 3)嘉納 秀明,コロナ社,刊行：1987年ISBN：-状態：B ヤケ、シミ少。カバー薄くインク色移り。※併売品のため品切れの際はご容赦ください。

オブジェクト指向計算力学入門 C++による数値解析プログラミング【中古】

矢川 元基 (著), 関東 康祐 (著),培風館,刊行：1999年ISBN：978-4563035631状態：A 薄ヤケ。カバーややフチヨレ。他は中古感あまりなく非常に良い状態です。※併売品のため品切れの際はご容赦ください。

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