気まぐれ屋

【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！】連続最適化アルゴリズム【電子書籍】[ 飯塚秀明 ]

＜p＞＜strong＞※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。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞※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。＜/p＞ ＜p＞連続最適化アルゴリズムの数理を、詳しく丁寧に解説！＜br /＞ 連続最適化アルゴリズムとは、連続変数の関数についての数理最適化の問題で、適切な近似解を得るための計算手法のことです。古典的な数理計画の問題に限らず、近年ますます応用の広がりを見せている機械学習でも、その各種アルゴリズムにおいて数理最適化のさまざまな計算手法が駆使されています。＜br /＞ 本書では、特に、二つの連続最適化に焦点を当て、詳しく丁寧に解説しました。一つ目は、微分不可能な凸関数の最適化、つまり、非平滑凸最適化です。ネットワーク資源割当や信号処理に現れる連続最適化は、非平滑凸最適化として表現ができます。二つ目は、微分可能ではあるが凸ではない関数の最適化、つまり、平滑非凸最適化です。深層学習に現れる連続最適化は、平滑非凸最適化として表現ができます。＜br /＞ また、この二つの最適化のための連続最適化アルゴリズムの性能を決定するステップサイズと呼ばれるパラメータの設定に着目し、その設定に関する理論と応用も詳解します。連続最適化問題の最適解へ進む方向（探索方向）が決まっているとき、その方向へ進む度合いを表すのがステップサイズです。＜br /＞ 予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、第2章で本書の通読に必要な知識をまとめ、読者の利便性を高めています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理は、本文中もしくは演習問題としてすべて載せています。さらに、アルゴリズムの実装に資するよう、Pythonのサンプルコードを用意し、ダウンロードできるようにしました。＜/p＞ ＜p＞第1章 はじめに＜br /＞ 1.1 連続最適化問題＜br /＞ 1.2 連続最適化アルゴリズム＜br /＞ 1.3 資源割当や機械学習に基づいたステップサイズ＜/p＞ ＜p＞第2章 数学的準備＜br /＞ 2.1 ユークリッド空間の諸性質＜br /＞ 1 ユークリッド空間＜br /＞ 2 行列全体からなる集合＜br /＞ 3 点列の収束性＜br /＞ 2.2 微分可能性と平滑性＜br /＞ 2.3 凸性＜br /＞ 2.4 射影＜br /＞ 2.5 非拡大写像＜br /＞ 演習問題＜/p＞ ＜p＞第3章 連続最適化と関連する問題＜br /＞ 3.1 連続最適化問題と最適解＜br /＞ 3.2 制約なし平滑最適化問題＜br /＞ 3.3 制約なし非平滑最適化問題＜br /＞ 3.4 制約付き非平滑最適化問題＜br /＞ 3.5 制約付き平滑最適化問題と変分不等式＜br /＞ 3.6 不動点問題＜br /＞ 演習問題＜/p＞ ＜p＞第4章 反復法＜br /＞ 4.1 反復法の基本的概念＜br /＞ 4.2 勾配法と降下方向＜br /＞ 4.3 ステップサイズ＜br /＞ 1 定数ステップサイズ＜br /＞ 2 減少ステップサイズ＜br /＞ 3 直線探索ステップサイズ＜br /＞ 4 その他のステップサイズ＜br /＞ 4.4 劣勾配法＜br /＞ 4.5 近接点法＜br /＞ 4.6 収束性と収束率＜br /＞ 演習問題＜/p＞ ＜p＞第5章 平滑非凸最適化のための反復法＜br /＞ 5.1 最急降下法（Lipschitz連続勾配）＜br /＞ 5.2 最急降下法（非Lipschitz連続勾配）＜br /＞ 5.3 Newton法＜br /＞ 5.4 準Newton法＜br /＞ 5.5 共役勾配法＜br /＞ 5.6 数値例＜br /＞ 演習問題＜/p＞ ＜p＞第6章 非平滑凸最適化のための反復法＜br /＞ 6.1 射影劣勾配法＜br /＞ 6.2 射影近接点法＜br /＞ 6.3 近接勾配法＜br /＞ 6.4 FISTA（高速近接勾配法）＜br /＞ 6.5 資源割当問題＜br /＞ 演習問題＜/p＞ ＜p＞第7章 不動点近似法＜br /＞ 7.1 Krasnosel'skii-Mann不動点近似法＜br /＞ 7.2 Halpern不動点近似法＜br /＞ 7.3 POCS＜br /＞ 7.4 不動点近似法の適用例＜br /＞ 1 制約付き平滑凸最適化問題＜br /＞ 2 凸実行可能問題＜br /＞ 3 一般化凸実行可能集合＜br /＞ 7.5 資源割当問題＜br /＞ 演習問題＜/p＞ ＜p＞第8章 平滑非凸最適化のための深層学習最適化法＜br /＞ 8.1 損失最小化問題＜br /＞ 8.2 確率的勾配降下法（Lipschitz連続勾配）＜br /＞ 8.3 確率的勾配降下法（非Lipschitz連続勾配）＜br /＞ 8.4 モーメンタム法＜br /＞ 8.5 適応手法（非Lipschitz連続勾配）＜br /＞ 8.6 ミニバッチサイズの設定＜br /＞ 8.7 ミニバッチサイズの推定＜br /＞ 演習問題＜/p＞ ＜p＞付録A 定理の証明と補足＜br /＞ 付録B 演習問題解答例＜br /＞ 参考文献＜br /＞ 索引＜/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。

【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！】［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門【電子書籍】[ 中井悦司 ]

＜p＞＜strong＞（概要）＜/strong＞＜br /＞ 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。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（こんな方におすすめ）＜/strong＞＜br /＞ ・機械学習について興味があるITエンジニア、大学生、専門学校生、高専生など＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（目次）＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第1章 データサイエンスと機械学習＜/strong＞＜br /＞ 1.1 ビジネスにおけるデータサイエンスの役割＜br /＞ 1.2 機械学習アルゴリズムの分類＜br /＞ 1.3 本書で使用する例題＜br /＞ 1.4 サンプルコード実行環境の準備＜br /＞ ＜strong＞第2章 最小二乗法：機械学習理論の第一歩＜/strong＞＜br /＞ 2.1 多項式近似と最小二乗法による推定＜br /＞ 2.2 オーバーフィッティングの検出＜br /＞ 2.3 付録 ー ヘッセ行列の性質＜br /＞ ＜strong＞第3章 最尤推定法：確率を用いた推定理論＜/strong＞＜br /＞ 3.1 確率モデルの利用＜br /＞ 3.2 単純化した例による解説＜br /＞ 3.3 付録 ー 標本平均／標本分散の一致性と不偏性＜br /＞ ＜strong＞第4章 パーセプトロン：分類アルゴリズムの基礎＜/strong＞＜br /＞ 4.1 確率的勾配降下法のアルゴリズム＜br /＞ 4.2 パーセプトロンの幾何学的な解釈＜br /＞ ＜strong＞第5章 ロジスティック回帰とROC 曲線：分類アルゴリズムの評価方法＜/strong＞＜br /＞ 5.1 分類問題への最尤推定法の応用＜br /＞ 5.2 ROC 曲線による分類アルゴリズムの評価＜br /＞ 5.3 付録 ー IRLS法の導出＜br /＞ ＜strong＞第6章 k平均法：教師なし学習モデルの基礎＜/strong＞＜br /＞ 6.1 k平均法によるクラスタリングと応用例＜br /＞ 6.2 怠惰学習モデルとしてのk近傍法＜br /＞ ＜strong＞第7章 EMアルゴリズム：最尤推定法による教師なし学習＜/strong＞＜br /＞ 7.1 ベルヌーイ分布を用いた最尤推定法＜br /＞ 7.2 混合分布を用いた最尤推定法＜br /＞ ＜strong＞第8章 ベイズ推定：データを元に「確信」を高める手法＜/strong＞＜br /＞ 8.1 ベイズ推定モデルとベイズの定理＜br /＞ 8.2 ベイズ推定の回帰分析への応用＜/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。

Pythonで儲かるAIをつくる／赤石雅典【3000円以上送料無料】

著者赤石雅典(著)出版社日経BP発売日2020年08月ISBN9784296106967ページ数379PキーワードぱいそんでもうかるえーあいおつくるPYTHON／で パイソンデモウカルエーアイオツクルPYTHON／デ あかいし まさのり アカイシ マサノリ9784296106967内容紹介見込み客、土日の需要、商品リコメンド…営業、マーケティングが劇的に変わる業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る！◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる◆現場目線でAIの最適化までできる◆ブラウザだけで試せるPython実習（Google Colab）◆XGBoost、Prophetなど話題のAI技術を活用◆全PythonコードをGoogle Colab用のNotebook形式で用意＜機械学習のための Python入門講座＞つき！業務に本当に役立つ“儲かるAI”を作るには「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは従来システムと同じですが、AIの構築ではさらに業務の課題が本当に AIで解決できるのか、AIのどの処理方式なら適用できそうかという「技術目線」が不可欠なのです。本書のPython実習で学ぶことで、「AIの目利きができる技術目線」を獲得し自分でもAIを作れるようになります。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 業務と機械学習プロジェクト/2章 機械学習モデルの処理パターン/3章 機械学習モデルの開発手順/4章 機械学習モデル開発の重要ポイント/5章 業務要件と処理パターン/6章 AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ/講座1 Google Colaboratory基本操作/講座2 機械学習のためのPython入門

【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！】今すぐ使えるかんたんEx ScanSnap プロ技BESTセレクション【電子書籍】[ リンクアップ ]

＜p＞＜strong＞（概要）＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞※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。※PDF版をご希望の方は Gihyo Disital Publishing ( gihyo.jp/mk/dp/ebook/2021/978-4-297-11885-3 )も合わせてご覧ください。＜/strong＞＜br /＞ PFUのドキュメントスキャナ「ScanSnap」の使い方を解説した書籍です。ScanSnapの基本操作やScanSnap Cloudの使い方を通して、書類や名刺の整理、会計や家計簿への活用など、自宅や会社ですぐにできるデジタル整理術をわかりやすく解説します。ScanSnap iX1600/iX1500/iX1400に対応しています。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（こんな方におすすめ）＜/strong＞＜br /＞ ・ScanSnapの使い方を知りたい人＜br /＞ ・ScanSnapをより使いこなしたい人＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（目次）＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第1章 知っておきたい! ScanSnapの基本操作と書類電子化のコツ＜/strong＞＜br /＞ ScanSnapの特徴＜br /＞ ScanSnapと書類の電子化＜br /＞ ScanSnapの各部名称と タッチパネル画面＜br /＞ ScanSnapの初期設定を行う＜br /＞ ScanSnap Homeを インストールする＜br /＞ ScanSnapの設定を行う＜br /＞ ScanSnap Homeの画面構成＜br /＞ ScanSnapで 書類をスキャンする＜br /＞ スキャンデータを パソコンで閲覧する＜br /＞ スキャンデータを検索する＜br /＞ スキャンデータの 名前や原稿種別を変更する＜br /＞ スキャンデータを整理する＜br /＞ ＜strong＞第2章 読み込み設定をカスタマイズ! ScanSnapのプロファイル＜/strong＞＜br /＞ ScanSnap Homeとプロファイル＜br /＞ プロファイルを新規作成する＜br /＞ スキャンデータのタイトルを自分で設定する＜br /＞ 検索可能なPDFにする＜br /＞ スキャンデータの向きを固定する＜br /＞ 任意の枚数ごとにPDFを分割して作成する＜br /＞ スキャンしたPDFにパスワードを付ける＜br /＞ スキャンデータをJPEGで保存する＜br /＞ スキャンにかかる時間を早くする＜br /＞ スキャンデータにタグを付ける＜br /＞ スキャンデータの保存先を変更する＜br /＞ スキャンデータをScanSnap Homeに登録せずに保存する＜br /＞ スキャンした後に保存方法を選択する＜br /＞ プロファイルをコピーして作成する＜br /＞ プロファイルを編集／削除する＜br /＞ プロファイルをエクスポートする＜br /＞ プロファイルをインポートする＜br /＞ ＜strong＞第3章 大事な書類をいつでも見られるように! PDFの編集と整理＜/strong＞＜br /＞ ページの向きや傾きを直す＜br /＞ ページの順序を入れ替える＜br /＞ ほかのデータからページを挿入する＜br /＞ ページを結合して見開きにする＜br /＞ ページをコピー＆ペーストする＜br /＞ ページをトリミングする＜br /＞ ページを削除する＜br /＞ ページ内の文字を検索できるようにする＜br /＞ タグを追加する＜br /＞ タグで検索する＜br /＞ 名刺やレシートの文字を項目単位で再認識する＜br /＞ メタ情報を変更する＜br /＞ ほかのアプリケーションでPDFを編集するには＜br /＞ スキャンデータをエクスプローラーから開く＜br /＞ PDFファイルの関連付けを変更する＜br /＞ Kofax Power PDF StandardでPDFを編集する＜br /＞ Kofax Power PDF StandardでPDFファイルを結合する＜br /＞ Kofax Power PDF StandardでPDFファイルを分割する＜br /＞ Kofax Power PDF StandardでPDFファイルを圧縮する＜br /＞ Kofax Power PDF StandardでPDFファイルをJPEGファイルに変換する＜br /＞ Kofax Power PDF StandardでPDFファイルをグレースケールに変換する＜br /＞ Adobe Acrobat DCでPDFを編集する＜br /＞ Adobe Acrobat DCでPDFファイルを結合する＜br /＞ Adobe Acrobat DCでPDFファイルを分割する＜br /＞ Adobe Acrobat DCでPDFファイルを圧縮する＜br /＞ Adobe Acrobat DCでPDFファイルをJPEGファイルに変換する＜br /＞ Adobe Acrobat DCでPDFファイルをグレースケールに変換する＜br /＞ ＜strong＞第4章 クラウドサービスを使いこなす! ScanSnap Cloudによるクラウド活用＜/strong＞＜br /＞ ScanSnap Cloudとは＜br /＞ ScanSnap Cloudを利用できるようにする＜br /＞ スキャンデータの保存先を変更する＜br /＞ スキャンデータをScanSnap Cloudに送る＜br /＞ ScanSnap Cloudの データを確認する＜br /＞ 振り分けに失敗したデータを振り分け直す＜br /＞ スキャンデータの読み取り設定を変更する＜br /＞ 検索可能なPDFを作成する＜br /＞ ScanSnap Cloudのデータをパソコンに保存する＜br /＞ ScanSnap Cloudを使わずにクラウドに保存する＜br /＞ ScanSnap Cloudに保存されたデータを削除する＜br /＞ スキャンデータをDropboxで活用する＜br /＞ スキャンデータをEvernoteで活用する＜br /＞ スキャンデータをGoogle Driveで活用する＜br /＞ スキャンデータをOneDriveで活用する＜br /＞ スキャンデータをBoxで活用する＜br /＞ ＜strong＞第5章 仕事場からテレワークまで! スキャンデータのビジネス活用＜/strong＞＜br /＞ テレワークでScanSnapを活用する＜br /＞ 名刺をスキャンしデータ化して整理する＜br /＞ 名刺スキャンサービスを利用して名刺を管理する＜br /＞ Evernoteで名刺を管理する＜br /＞ スマートフォンで名刺を管理する＜br /＞ 名刺を効率よくスキャンする＜br /＞ 名刺データを出力する＜br /＞ ビジネス書類をスキャンして分類する＜br /＞ スキャンした書類を共有する＜br /＞ スキャンした書類をOfficeファイルに変換する＜br /＞ 新聞記事を効率よくスキャンする＜br /＞ 大きな原稿をスキャンする＜br /＞ サイズの違う原稿をまとめてスキャンする＜br /＞ ScanSnapをコピー機のように使う＜br /＞ 資料作成の下書きにする＜br /＞ スキャンしたデータをすぐにメールで送信する＜br /＞ e-文書法に対応した設定でスキャンする＜br /＞ 経費の精算を行う＜br /＞ クラウド会計サービスで確定申告をスムーズにする＜br /＞ 1台のパソコンで複数のScanSnapを使用する＜br /＞ 1台のScanSnapを複数の人で使用する＜br /＞ ＜strong＞第6章 身近なものをすばやく整理! スキャンデータのプライベート活用＜/strong＞＜br /＞ 案内状やはがきをスキャンして整理する＜br /＞ マニュアルやパンフレットをスキャンする＜br /＞ 手書きのメモをスキャンして保存する＜br /＞ 紙焼き写真をスキャンしてアルバムを作る＜br /＞ Googleフォトで写真をクラウドに保存する＜br /＞ 身近なものをスキャンしてデジタルアルバムにする＜br /＞ 大事な写真や絵を傷付けずにスキャンする＜br /＞ ルーズリーフの穴が目立たないようにスキャンする＜br /＞ 学校の配布物をスキャンして整理する＜br /＞ 気に入った服のタグをスキャンする＜br /＞ 病院で発行された書類やお薬情報を保存する＜br /＞ レシートをスキャンして家計簿に自動記録する＜br /＞ インターネットのない環境でScanSnap Homeを使う＜br /＞ 雑誌や書籍を断裁してスキャンする＜br /＞ 断裁した雑誌や書籍をスキャンする＜br /＞ ＜strong＞第7章 パソコンなしでも使える! スキャンデータのモバイル活用＜/strong＞＜br /＞ スマートフォンやタブレットに直接スキャンデータを送る＜br /＞ アクセスポイント接続でスキャンデータを送る＜br /＞ ダイレクト接続でスキャンデータを送る＜br /＞ スマートフォンやタブレットでスキャンデータを閲覧する＜br /＞ ScanSnap Connect Applicationの読み取り設定を変更する＜br /＞ スマートフォンやタブレットでScanSnap Cloudを使えるようにする＜br /＞ ScanSnap Cloudのスキャンデータをスマートフォンやタブレットで閲覧する＜br /＞ 振り分けに失敗したデータを振り分け直す＜br /＞ ScanSnap Cloudの読み取り設定を変更する＜br /＞ ScanSnap Cloudの保存先を変更する＜br /＞ スマートフォンで撮影した写真をScanSnap Cloudに保存する＜br /＞ ScanSnap Cloudからの通知設定を変更する＜br /＞ Acrobat ReaderでPDFを読む＜br /＞ スキャンデータを本のように読む＜br /＞ iCloud Driveにスキャンデータを保存する＜br /＞ iPadでApple Pencilを使って書き込む＜/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。

【コンビニ・銀行振込不可】シゴトがはかどるPython自動処理の教科書 クジラ飛行机/著

■ISBN:9784839973858★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルシゴトがはかどるPython自動処理の教科書 クジラ飛行机/著ふりがなしごとがはかどるぱいそんじどうしよりのきようかしよしごと/が/はかどる/PYTHON/じどう/しより/の/きようかしよ発売日202012出版社マイナビ出版ISBN9784839973858大きさ333P 24cm著者名クジラ飛行机/著

【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！】Pythonで儲かるAIをつくる【電子書籍】[ 赤石 雅典 ]

＜p＞見込み客、土日の需要、商品リコメンド…＜br /＞ 営業、マーケティングが劇的に変わる＜br /＞ 業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る！＜/p＞ ＜p＞業務に本当に役立つ“儲かるAI”を作るには、「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは従来システムと同じですが、AIの構築ではさらに業務の課題が本当に AIで解決できるのか、AIのどの処理方式なら適用できそうかという「技術目線」が不可欠なのです。＜br /＞ 本書のPython実習で学ぶことで、「AIの目利きができる技術目線」を獲得し、自分でもAIを作れるようになります。＜/p＞ ＜p＞◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる＜br /＞ ◆現場目線でAIの最適化までできる＜br /＞ ◆ブラウザだけで試せるPython実習（Google Colab）＜br /＞ ◆XGBoost、Prophetなど話題のAI技術を活用＜br /＞ ◆全PythonコードをGoogle Colab用のNotebook形式で用意＜br /＞ ＜機械学習のための Python入門講座＞つき！＜/p＞ ＜p＞1章 業務と機械学習プロジェクト＜br /＞ 2章 機械学習モデルの処理パターン＜br /＞ 3章 機械学習モデルの開発手順＜br /＞ 4章 機械学習モデル開発の重要ポイント＜br /＞ 5章 業務要件と処理パターン＜br /＞ 6章 AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ＜/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。

【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！】Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書 【電子書籍】[ 伊藤真 ]

＜p＞【本書の概要】＜br /＞ 人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。＜br /＞ 本書は、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク（scikit-learn：サイキットワーン）や＜br /＞ NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、＜br /＞ 丁寧に解説した書籍です。＜br /＞ 本書では教師あり学習だけにとどまらず、c℃教師なし学習についても触れています。＜/p＞ ＜p＞【本書の特徴と構成】＜br /＞ 機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。＜/p＞ ＜p＞第1章では開発環境の準備について解説しています。＜br /＞ 第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。＜br /＞ 第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。＜br /＞ 第4章では機械学習に必要な数学の知識について必要最低限の解説をしています。＜/p＞ ＜p＞第5章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。＜br /＞ 第6章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。＜br /＞ 第7章ではニューラルネット・ディープラーニングの基本について解説しています。＜br /＞ 第8章ではニューラルネット・ディープラーニングの応用解説しています。＜br /＞ 第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。＜/p＞ ＜p＞特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて＜br /＞ 著者がピックアップし、丁寧に解説しています。＜/p＞ ＜p＞【対象読者】＜br /＞ 機械学習について学びたい初学者＜/p＞ ＜p＞※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。＜br /＞ ※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。＜br /＞ ※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。＜br /＞ ※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。＜/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。

【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！】これからはじめる「情報」の基礎 ＜プログラミングとアルゴリズム＞【電子書籍】[ 谷尻かおり ]

＜p＞＜strong＞※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。※PDF版をご希望の方は＜a href="gihyo.jp/mk/dp/ebook/2023/978-4-297-13646-8"＞Gihyo Digital Publishing＜/a＞も併せてご覧ください。＜/strong＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞【入門！ コンピュータとプログラミングの基礎の基礎】＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞コンピュータに関する教育が高校でも正規授業として必修化され、大学入試の共通テストでも受験生は情報科目に直面せざるを得なくなったような状況が生まれている現在、この「情報とプログラミング」に焦点を当てた入門書の決定版として本書をお贈りします。もちろん、内容的には高校生にとどまらず社会人のプログラミング入門にも十分に応え得るものです。何らかの言語の入門ではなくプログラミングの「考え方の入門」であることから、まったく何の知識もない方にも抵抗なく入っていただけます。これからの社会人が基礎知識を獲得するのにも役立つこと間違いなし。まずは本書を読んで、プログラミングとはどういうものか、どういう考え方をすればよいのかを理解したうえで、Pythonなど具体的な言語の入門書を手に取るなりして次のステップに進んでいただくのが、遠回りなようで実は最も効率的な学習方法なのです。前提知識は必要ありません。＜br /＞ 今後社会で活躍する人に必ず求められるはずの教養（＝プログラミング）を獲得するための第一歩として、本書をご活用ください。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞これからプログラミングを勉強する（または、しなければならない）方／情報科目でプログラミングに触れた高校生／社会人や大学生を含むプログラミング入門者＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞第1章 情報とコンピュータ＜/strong＞＜br /＞ 1 「情報を処理する」ってどういうこと？＜br /＞ 2 情報×コンピュータ＝快適な暮らし＜br /＞ ＜strong＞第2章 コンピュータのしくみ＜/strong＞＜br /＞ 1 コンピュータが情報を処理する方法＜br /＞ 2 コンピュータってどんな機械？＜br /＞ 3 プログラミングのすすめ＜br /＞ ＜strong＞第3章 プログラムを書こう！＜/strong＞＜br /＞ 1 コンピュータへの命令のしかた＜br /＞ 2 日本語の指示書の役割＜br /＞ 3 日本語の指示書を作ろう（その1）── ロボボのお使いプログラム＜br /＞ 4 日本語の指示書を作ろう（その2）── 秘密の暗号プログラム＜br /＞ 5 これからのこと＜br /＞ 6 ところで「アルゴリズム」って何？＜br /＞ ＜strong＞第4章 データの入れ物＜/strong＞＜br /＞ 1 値を入れる箱──変数＜br /＞ 2 箱の使い方＜br /＞ 3 箱の大きさ──データ型＜br /＞ ＜strong＞第5章 コンピュータの演算＜/strong＞＜br /＞ 1 変数に値を入れる──代入＜br /＞ 2 コンピュータを使って計算する──算術演算＜br /＞ 3 コンピュータを使った計算の宿命＜br /＞ 4 2つの値を比較する──比較演算＜br /＞ 5 TrueとFalseを使った演算──論理演算＜br /＞ 6 演算子の優先順位＜br /＞ ＜strong＞第6章 命令を実行する順番＜/strong＞＜br /＞ 1 プログラムの流れは3通り──制御構造＜br /＞ 2 分かれ道を作る──条件判断構造＜br /＞ 3 同じ道を何度も通る──繰り返し構造＜br /＞ 4 改訂版：ロボボのお使いプログラム＜br /＞ ＜strong＞第7章 データをまとめて入れる箱＜/strong＞＜br /＞ 1 同じ種類のデータを並べて入れる──配列＜br /＞ 2 縦横に並べた箱にデータをまとめて入れる──二次元配列＜br /＞ 3 関連するデータをまとめて入れる──構造体＜br /＞ 4 大事なデータを保存する──ファイル＜br /＞ ＜strong＞第8章 プログラムの部品を作る＜/strong＞＜br /＞ 1 プログラムを入れる箱──関数＜br /＞ 2 関数を定義する＜br /＞ 3 関数を利用する＜br /＞ 4 プログラムで使う「箱」を整理しよう＜br /＞ 5 改訂2版：ロボボのお使いプログラム＜br /＞ ＜strong＞第9章 日本語からプログラミング言語へ＜/strong＞＜br /＞ 1 プログラミング言語の選び方＜br /＞ 2 これからの勉強のしかた＜br /＞ ＜strong＞第10章 情報を整理する力＜/strong＞＜br /＞ 1 間違いはどこにある？＜br /＞ 2 AIが出した答えは本当に正しい？＜br /＞ 3 コンピュータにできること、人間がすべきこと＜br /＞ 4 おわりに＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞谷尻かおり＜/strong＞：データベースから画像認識・画像処理、機械学習まで手掛ける現役のプログラマー。それぞれの分野に関する入門的解説書から数学やプログラミングの入門書まで数多くの書籍や雑誌記事の執筆も手掛けてきており、誰にとってもわかりやすい、その優しい語り口には定評がある。＜/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。

【送料無料】機械学習図鑑 見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み／加藤公一／秋庭伸也／杉山阿聖

※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者加藤公一(監修) 秋庭伸也(共著) 杉山阿聖(共著)出版社翔泳社発売日2019年04月ISBN9784798155654ページ数197Pキーワードきかいがくしゆうずかんみてためしてわかるきかい キカイガクシユウズカンミテタメシテワカルキカイ かとう きみかず あきば しん カトウ キミカズ アキバ シン9784798155654内容紹介機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。【本書の特徴】・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる・オールカラーの図をたくさん掲載・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる【本書で紹介するアルゴリズム】01 線形回帰02 正則化03 ロジスティック回帰04 サポートベクトルマシン05 サポートベクトルマシン（カーネル法）06 ナイーブベイズ07 ランダムフォレスト08 ニューラルネットワーク09 kNN10 PCA11 LSA12 NMF13 LDA14 k-means15 混合ガウス16 LLE17 t-SNE※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 機械学習の基礎（機械学習の概要/機械学習に必要なステップ）/第2章 教師あり学習（線形回帰/正則化 ほか）/第3章 教師なし学習（PCA/LSA ほか）/第4章 評価方法および各種データの扱い（評価方法/文書データの変換処理 ほか）/第5章 環境構築（Python3のインストール/仮想環境 ほか）

エンジニア選書実践Svelte入門／KyoheiHamaguchi／小関泰裕【3000円以上送料無料】

著者KyoheiHamaguchi(著) 小関泰裕(著)出版社技術評論社発売日2023年05月ISBN9784297134952ページ数299Pキーワードじつせんすべるとにゆうもんじつせんすヴえるとにゆう ジツセンスベルトニユウモンジツセンスヴエルトニユウ はまぐち きようへい こせき ハマグチ キヨウヘイ コセキ9784297134952内容紹介「Svelte（スベルト）」は、ユーザーインターフェイスを構築するためのJavaScriptフレームワークのひとつです。Svelteには、ユーザインターフェイスで重要な役割を担う「状態管理」を特別な記法や関数を使うことなく記述できる、作成したコンポーネントをランタイムなしで実行可能な形に変換する（コンパイル）といった特徴があります。本書では、近年注目を集めているSvelteの基本について解説するとともに、SvelteをベースとしたWebフレームワーク「SvelteKit」によるWebアプリケーション開発についてもしっかり解説します。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 はじめてのSvelte/第2章 Svelteの基本/第3章 Svelteのリアクティビティ/第4章 Svelteの高度な機能/第5章 SvelteKitによる複数ページアプリケーションの開発/第6章 SvelteKitリファレンス/第7章 MongoDBとVercelによる本番環境の構築/第8章 Auth0によるパスワードレスログイン実装とセッション管理/第9章 ユーザー体験の改善-OGPタグとプリレンダリング

【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！】AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ【電子書籍】[ 電通国際情報サービス 清水 琢也【著】 ]

＜p＞＜strong＞（概要）＜/strong＞＜br /＞ 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。＜br /＞ 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。＜br /＞ 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。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（こんな方におすすめ）＜/strong＞＜br /＞ ・機械学習・AI（人工知能）技術を学ぶエンジニアや学生＜br /＞ ・これから機械学習システムの開発に携わる人＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（目次）＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第1章 機械学習の概要と本書の進め方＜/strong＞＜br /＞ 1.1 本章の目的と概要＜br /＞ 1.2 機械学習の概要と3つの分類＜br /＞ 1.3 機械学習の各手法の動作原理（アルゴリズム）を学ぶ意義＜br /＞ 1.4 機械学習の勉強方法＜br /＞ 1.5 本書で使用するライブラリと実行環境＜br /＞ ＜strong＞第2章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師あり学習編＜/strong＞＜br /＞ 2.1 本章の目的と概要＜br /＞ 2.2 最小二乗法による線形回帰＜br /＞ 2.3 L1正則化、L2正則化による過学習の抑制＜br /＞ 2.4 ロジスティック回帰によるクラス分類＜br /＞ 2.5 SVCによるクラス分類＜br /＞ 2.6 決定木によるクラス分類＜br /＞ 2.7 ランダムフォレストによるクラス分類＜br /＞ 2.8 Naive Bayesによるテキストデータの分類＜br /＞ ＜strong＞第3章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師なし学習編＜/strong＞＜br /＞ 3.1 本章の目的と概要＜br /＞ 3.2 主成分分析による次元圧縮＜br /＞ 3.3 k-meansによるクラスタリングとデータ前処理＜br /＞ 3.4 ガウス混合モデル（GMM）によるクラスタリング＜br /＞ ＜strong＞第4章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・発展編＜/strong＞＜br /＞ 4.1 本章の目的と概要＜br /＞ 4.2 勾配ブースティング決定木によるクラス分類＜br /＞ 4.3 エルボー法とシルエット分析による＜br /＞ 4.4 t-SNEによる次元圧縮（多様体学習）＜br /＞ 4.5 異常検知（Novelty Detection、Outlier Detection）＜br /＞ ＜strong＞第5章 機械学習システムの構築フローとモデルの性能評価＜/strong＞＜br /＞ 5.1 本章の目的と概要＜br /＞ 5.2 ビジネス理解＜br /＞ 5.3 データ加工＜br /＞ 5.4 モデリング＜br /＞ 5.5 デプロイと運用＜br /＞ ＜strong＞付録＜/strong＞＜br /＞ A.1 Google Colaboratoryの利用方法＜br /＞ A.2 ローカルPCに機械学習の実装・実行環境を整える方法＜/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】クラウドゲームをつくる技術 マルチプレイゲーム開発の新戦力 （WEB＋DB PRESS plusシリーズ） [ 中嶋謙互 ]

マルチプレイゲーム開発の新戦力 WEB＋DB PRESS plusシリーズ 中嶋謙互 技術評論社クラウド ゲーム オ ツクル ギジュツ ナカジマ,ケンゴ 発行年月：2018年10月 予約締切日：2018年08月17日 ページ数：431p サイズ：単行本 ISBN：9784774199412 中嶋謙互（ナカジマケンゴ） 90年代後半には、Javaアプレットを用いたブラウザ向けMMORPGを制作。商用サービス、PC用マルチプレイゲーム、家庭用ゲームを経て、2000年に、オンラインゲーム用ミドルウェアVCEを制作、販売開始、日本でトップシェアを達成。2011年、『オンラインゲームを支える技術』（技術評論社）執筆。2013年から、シンラ・テクノロジーでクラウドゲームの開発プラットフォームを実装。2016年夏より、（株）モノビットのCTOとして通信ミドルウェア事業の開発を担当している（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0章 「ゲーム開発者のための」レンダリング再入門ー「ゲームプログラムはほとんど描画ばかりを行っている」／第1章 クラウドゲームとは何かーマルチプレイゲーム開発が変わる可能性が見えてきた（！？）／第2章 クラウドゲームのアーキテクチャー実現したいゲーム×技術の適性を見定める／第3章 開発の道具立てー開発環境と2Dクラウドゲームライブラリとしてのmoyai／第4章 OpenGLを用いたローカルレンダリングのしくみーmoyaiの基礎部分。描画APIと内部動作／第5章 スプライトストリームのしくみーリモートレンダリング方式概論、スプライトストリームの基本設計／第6章 スプライトストリームの通信プロトコルーTCPによる送受信、ストリームのなかみ、関数群／第7章 「クイックスタート」クラウドゲームー多彩な軸のサンプルゲームから見えてくる要所／第8章 「本格実装」クラウドゲームーネットワークプログラミングなしで、MMOGの実現へ 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 科学・技術 工学 その他

人文学のためのテキストデータ構築入門／人文情報学研究所石田友梨【3000円以上送料無料】

著者人文情報学研究所石田友梨(他編)出版社文学通信発売日2022年07月ISBN9784909658845キーワードじんぶんがくのためのてきすとでーたこうちく ジンブンガクノタメノテキストデータコウチク じんぶん じようほうがく いし ジンブン ジヨウホウガク イシ9784909658845内容紹介より効果的にテキストデータを蓄積・共有し、広く世界につなげるために、人文学研究においてテキストデータはこれからどう作っていけばいいのか。私たちの読みを残し、共有し、たどれるようにする、あるいはどう読んだかを次世代に継承するためには、どういう処理や方法が必要なのか。今後の人文学研究にとって必須のテキストデータ構築の方法を、丁寧に解説、紹介していく書です。欧米ではすでに、こういったことに1980年代から取り組んできており、TEI（Text Encoding Initiative）ガイドラインという形でルールを共有してきましたが、日本では文字の扱いなどで難しい部分もあり、導入が遅れていました。しかし近年状況が劇的に変化しつつあります。本書では、今後の人文学のための、より広い世界につながっていけるようにするためのテキストデータの構築手法を、全4部構成でレクチャーします。第1部ではテキストデータの構築に関する概要とこれまでの日本での動向、第2部は、テキストデータ構築のための実践、第3部、4部はテキストデータ構築やその利活用に関する事例を紹介します。特に実践編では、実際使用するソフトウェアについての紹介とチュートリアルを提供するなど、具体的に紹介し実践的に作られています。ぜひ本書をガイドに、自身のテキストデータを扱ってみて下さい。現時点で考え得る実現可能かつ有用性の高いテキストデータ構築の手法を提示しています。実践演習として「漱石書簡を用いたTEIによるテキスト構造化入門」も掲載。事例も豊富に紹介しています。古代から近代、日本や中国、中東、欧州までと、広範囲におよぶうえ、仏典の一大叢書である大正新脩大藏経に対するTEIガイドライン準拠のための構造化を組織的に推進しているSAT大蔵経データベース研究会の取り組みも紹介しました。これからの人文学研究のために、必携の書です。執筆は、石田友梨／大向一輝／小風綾乃／永崎研宣／宮川 創／渡邉要一郎／井上さやか／井野雅文／王 一凡／岡田一祐／小川 潤／片倉峻平／金 甫榮／小風尚樹／佐久間祐惟／左藤仁宏／中村 覚／南 亮一／矢島正豊。【…ただいろいろなデータをテキストに書き込んでいくだけでは、そのデータをうまく読み取ることも、より広い観点から活用することも十分にはできない。それが深くなればなるほど困難さも増していく。そこで、何らかのルールに基づいてデータを構築していくことが有力な選択肢となる。欧米の先進国では、これに1980年代から取り組んできており、TEI（Text Encoding Initiative）ガイドラインという形でルールを共有し、それに基づいてすでに相当の蓄積をなしている。欧米に比べ、日本では文字の扱い等に困難さを抱えていたこともあり、そのような習慣が根付くことに時間がかかり、その一方で、欧米で作られたルール…※本データはこの商品が発売された時点の情報です。

ITエンジニアのための機械学習理論入門／中井悦司【3000円以上送料無料】

著者中井悦司(著)出版社技術評論社発売日2021年07月ISBN9784297122331ページ数255Pキーワードあいていえんじにあのためのきかいがくしゆう アイテイエンジニアノタメノキカイガクシユウ なかい えつじ ナカイ エツジ9784297122331内容紹介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。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 データサイエンスと機械学習/第2章 最小二乗法：機械学習理論の第一歩/第3章 最尤推定法：確率を用いた推定理論/第4章 パーセプトロン：分類アルゴリズムの基礎/第5章 ロジスティック回帰とROC曲線：分類アルゴリズムの評価方法/第6章 k平均法：教師なし学習モデルの基礎/第7章 EMアルゴリズム：最尤推定法による教師なし学習/第8章 ベイズ推定：データを元に「確信」を高める手法

PythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術／PrateekJoshi／相川愛三【3000円以上送料無料】

※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者PrateekJoshi(著) 相川愛三(訳)出版社オライリー・ジャパン発売日2019年03月ISBN9784873118727ページ数402PキーワードぱいそんによるえーあいぷろぐらみんぐにゆうもんPY パイソンニヨルエーアイプログラミングニユウモンPY じよし ぷらてい-く JOSH ジヨシ プラテイ-ク JOSH9784873118727内容紹介ディープラーニングの前に身につけておきたいAI技術の入門書！近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去のAIブームの単純なニューラルネットや論理的プログラミングもあれば、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理や、画像からの動物体検出、分類問題、回帰問題、連続データ解析、強化学習といった、古典的なデータ解析や機械学習の手法もあります。これらはディープラーニングを始める前に身につけておくべき基礎技術です。「鶏を割くに焉んぞ牛刀を用いん」の諺のように、読者がデータ収集や計算コストがかかるディープラーニングの他にも適材適所の手法を選択できるよう、本書ではさまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説します。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次人工知能の概要/教師あり学習を用いた分類と回帰/アンサンブル学習を用いた予測分析/教師なし学習を用いたパターン検出/推薦エンジンを作る/論理プログラミング/ヒューリスティック探索/遺伝的アルゴリズム/人工知能を使ったゲーム/自然言語処理/連続データの確率的推論/音声認識/物体検出と追跡/人工ニューラルネットワーク/強化学習/畳み込みニューラルネットを用いたディープラーニング

ゲーム作りで楽しく学ぶオブジェクト指向のきほん／森巧尚【3000円以上送料無料】

※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者森巧尚(著)出版社マイナビ出版発売日2023年12月ISBN9784839983017ページ数255Pキーワードげーむずくりでたのしくまなぶおぶじえくとしこうの ゲームズクリデタノシクマナブオブジエクトシコウノ もり よしなお モリ ヨシナオ9784839983017内容紹介この本は、Pythonやプログラミングが少しできるようになった人が、ゲームを作りながら、会話形式で楽しくオブジェクト指向を学んでいく入門書です。オブジェクト指向は、「複雑なしくみを効率的に作りやすくする手法」です。「キャラクタ」や「アイテム」などをオブジェクトとして考え、そこにさまざまな機能や振る舞いを追加するという昔からある技術で、今も多くのソフトウェアがオブジェクト指向で動いています。ですが、オブジェクト指向は、「クラス」「インスタンス」「カプセル化」「継承」「ポリモーフィズム」などといった、なにやら聞き慣れない抽象的な考え方でできていて、初心者にはすこし難しく感じられる分野でもあります。本書ではそんなオブジェクト指向を、初心者にもやさしいPythonを使って、もっと身近で具体的にイメージしやすくするために、イラストや例え話をたくさん使って解説していきます。やさしいカエル先生と読者の代わりに気になるところを質問してくれるミライちゃんと一緒に、オブジェクト指向のきほんとデザインパターンについて、楽しく学んでいきましょう。＜本書の対象読者＞・プログラムの3つのきほん「順次」「分岐」「反復」をマスターしている方・Pythonとpygameの書き方をある程度、理解できる方・オブジェクト指向を使って、より複雑なプログラミングに挑戦してみたい方＜本書の特徴＞・ゲームを作りながらオブジェクト指向とデザインパターンを楽しく学べる・カエル先生とプログラミング初心者のミライちゃんの会話形式ですいすい読める・Pythonを使ってオブジェクト指向を学ぶ・ダウンロードできるサンプルファイルつき！※本データはこの商品が発売された時点の情報です。

並行プログラミング入門 Rust、C、アセンブリによる実装からのアプローチ／高野祐輝【3000円以上送料無料】

著者高野祐輝(著)出版社オライリー・ジャパン発売日2021年08月ISBN9784873119595ページ数367Pキーワードへいこうぷろぐらみんぐにゆうもんらすとしーあせんぶ ヘイコウプログラミングニユウモンラストシーアセンブ たかの ゆうき タカノ ユウキ9784873119595内容紹介並行プログラミングの基礎的なアルゴリズムと実装方法について解説！複数のプログラムを並列に実行する「並行プログラミング」は、処理速度を飛躍的に向上させる昔からある手法ですが、タスク管理、プロセス管理、スレッド管理をはじめ、複雑なしくみについての幅広い知識とテクニックが必要となります。本書はRustとCを使い、CPUのアトミック命令、グリーンスレッド、アクターモデル、ソフトウェア・トランザクショナルメモリ、async/awaitなど、並行プログラミングに関する理論的な背景から実装までを網羅的に扱います。ソースコードはGithub上で公開、実際に動作するソースコードを参考にしながら読み進められます。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 並行性と並列性/2章 プログラミングの基本/3章 同期処理1/4章 並行プログラミング特有のバグと問題点/5章 非同期プログラミング/6章 マルチタスク/7章 同期処理2/8章 並行計算モデル/付録A AArch64アーキテクチャ/付録B x86‐64アーキテクチャ

お届け日"指定なし"で最短日より早くお届けできる場合がございます。【中古】 Access VBAプログラミング開発工房 入門・基礎編: 2003/2002/2000

【お届け日について】お届け日の"指定なし"で、記載の最短日より早くお届けできる場合が多いです。お品物をなるべく早くお受け取りしたい場合は、お届け日を"指定なし"にてご注文ください。お届け日をご指定頂いた場合、ご注文後の変更はできかねます。【お品物お届けまでの流れについて】・ご注文：24時間365日受け付けております。・ご注文の確認と入金：入金*が完了いたしましたらお品物の手配をさせていただきます・お届け：商品ページにございます最短お届け日数±3日前後でのお届けとなります。*前払いやお支払いが遅れた場合は入金確認後配送手配となります、ご理解くださいますようお願いいたします。【中古品の不良対応について】・お品物に不具合がある場合、到着より7日間は返品交換対応*を承ります。初期不良がございましたら、購入履歴の「ショップへお問い合わせ」より不具合内容を添えてご連絡ください。*代替え品のご提案ができない場合ご返金となりますので、ご了承ください。・お品物販売前に動作確認をしておりますが、中古品という特性上配送時に問題が起こる可能性もございます。お手数おかけいたしますが、お品物ご到着後お早めにご確認をお願い申し上げます。【在庫切れ等について】弊社は他モールと併売を行っている兼ね合いで、在庫反映システムの処理が遅れてしまい在庫のない商品が販売中となっている場合がございます。完売していた場合はメールにてご連絡いただきますの絵、ご了承ください。【重要】当社中古品は、製品を利用する上で問題のないものを取り扱っております。ご安心して、ご購入いただければ幸いです。・中古本の特性上【ヤケ、破れ、折れ、メモ書き、匂い、レンタル落ち】等がある場合がございます。・レンタル落ちの場合、タグ等が張り付いている場合がございますが、使用する上で問題があるものではございません。・商品名に【付属、特典、○○付き、ダウンロードコード】等の記載があっても中古品の場合は基本的にこれらは付属致しません。下記メーカーインフォになりますため、保証等の記載がある場合がございますが、こちらの製品は中古品ですのでメーカー保証の対象外となります。あらかじめご了承下さい。また、掲載されております画像は全てイメージとなります。実際の商品とは色味等異なる場合がございますので、ご了承ください。Access VBAプログラミング開発工房 入門・基礎編: 2003/2002/2000内容（「BOOK」データベースより）Web上の大人気Access講習会「魔法使いの開発工房」の講師によるAccess VBAの入門書!カンタンなことはシンプルに、ムズカシイこともシンプルに-どんなに複雑そうに見える処理も、カンタンな処理の積み重ね・組み合わせ。自分の言葉で考えて、身近な例で考えて-魔法使い式覚え方で、楽しみながらAccess VBAの基礎力をアップできる。著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)緒方/典子データベースやシステム開発、ユーザーサポートなど、10数年に渡りIT関連の仕事に従事。人気サイト「魔法使いの開発工房～Microsoft Accessの基本操作を学ぶ、WeB上の講習会会場～」の主催・運営者(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)

【送料無料】Excelでわかる機械学習超入門 AIのモデルとアルゴリズムがわかる／涌井良幸／涌井貞美

著者涌井良幸(著) 涌井貞美(著)出版社技術評論社発売日2019年07月ISBN9784297106836ページ数247PキーワードえくせるでわかるきかいがくしゆうちようにゆうもんE エクセルデワカルキカイガクシユウチヨウニユウモンE わくい よしゆき さだみ ワクイ ヨシユキ サダミ9784297106836内容紹介機械学習とは、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。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 機械学習の基本/2章 機械学習のための基本アルゴリズム/3章 回帰分析/4章 サポートベクターマシン（SVM）/5章 ニューラルネットワークとディープラーニング/6章 RNNとBPTT/7章 Q学習/8章 DQN/9章 ナイーブベイズ分類/付録

【送料無料】ゲーム作りで学ぶはじめてのプログラミング 初心者でも「コード」が書ける!／うえはら／竹林暁

著者うえはら(著) 竹林暁(監修)出版社技術評論社発売日2019年05月ISBN9784297105792ページ数279Pキーワードげーむずくりでまなぶはじめてのぷろぐらみんぐしよし ゲームズクリデマナブハジメテノプログラミングシヨシ うえはら たけばやし あきら ウエハラ タケバヤシ アキラ9784297105792内容紹介この本では、「コード」を書いてゲームを作りながら、プログラミングを楽しく学んでいきます。パソコン上でProcessingを使いますので、Javaベースのプログラムを、面倒な設定なしで直感的にどんどん書きながら理解することができます。PythonやJavaScriptは難しくて手が出せなかったという人でも、この本なら大丈夫。小学校高学年以上のどなたでも読むことができます。Scratchではちょっともの足りない人も、ぜひ試してみましょう。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 Processingでプログラミングを始めよう！/第2章 Processingで図形を描こう/第3章 Processingプログラミングの基本-関数、変数、画像表示、乱数/第4章 Processingプログラミングの基本-条件分岐、繰り返し/第5章 配列と繰り返し処理でさまざまな表現を作ろう/第6章 クラスとオブジェクトを活用しよう/第7章 総まとめドローンを操作するアクションゲームを作ろう

【送料無料】ChatGPT使いこなし&活用術／布留川英一

著者布留川英一(著)出版社マイナビ出版発売日2023年07月ISBN9784839984182ページ数223Pキーワードちやつとじーぴーていーつかいこなしあんどかつようじ チヤツトジーピーテイーツカイコナシアンドカツヨウジ ふるかわ ひでかず フルカワ ヒデカズ9784839984182内容紹介対話型AI ChatGPTの使い方をわかりやすく解説ChatGPTはOpenAIが提供・公開する対話側のAIサービスです。会話の相手だけでなく、さまざまなアイデア出し・文書作成も可能です。AIとの会話方法や日々の業務改善、創作活動のサポートなどChatGPTを活用する方法を解説します。「指示の仕方」「大変な作業をお願いする」「相談しながら新しいモノを創り出す」仕事・学習・生活を楽しく、より便利に！本書で紹介する活用方法で、AIと楽しく賢い会話をしよう！Part 1 ChatGPTのはじめ方Part 2 ChatGPTの基本Part 3 コミュニケーションPart 4 創作Part 5 勉強Part 6 仕事Part 7 ChatGPT Plus※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1 ChatGPTのはじめ方/2 ChatGPTの基本/3 コミュニケーション/4 創作/5 勉強/6 仕事/7 ChatGPT Plus

統計学×データ分析 基礎から体系的に学ぶデータサイエンティスト養成教室／浜松ウエジマ【3000円以上送料無料】

著者浜松ウエジマ(著)出版社SBクリエイティブ発売日2023年01月ISBN9784815615215ページ数295Pキーワードとうけいがくでーたぶんせききそからたいけいてきに トウケイガクデータブンセキキソカラタイケイテキニ はままつ うえじま ハママツ ウエジマ9784815615215内容紹介様々なデータを理解する確かな力を身に付けよう！・そもそもデータって？・データ分析ってそもそも何？・データ分析を学習してみたいけど難しそうという方に本書はオススメです！《本書の特徴》本書は、データ活用人材を目指すビジネスパーソンに必要な統計学とデータリテラシーの基礎を解説したものです。統計学やデータ分析の基礎知識を体系的に学び、これらのスキルを活用することで何ができるか理解できます。各章は、教室にいる感覚になるような、メリハリのある「講義」を提供します。さらに、手を動かしながらデータを考える、可視化する・分析するための演習を豊富に用意しております。本当に仕事に欠かせない項目を厳選（データの基本性質、基礎統計量、可視化、グラフの読み取り、回帰分析、統計的推定、確率分布、仮説検定、2変数の相関関係と因果関係）し、現場からの具体的な事例を交えて解説します。理解の喜びを感じながら、ワクワクしながら読める一冊となること間違いなしです。本書に真剣に向き合うことで、明日からすぐに仕事に使いたくなるような実践的な知識とスキルを身につけることができます。また、文系出身者や数値に苦手意識を持っている方でも、安心して楽しく学習できます。【本書籍はこのような要望に応えます！】●データサイエンスには統計学がなぜ必要かを知りながら、基礎教養として体系的に、実践的に、統計学を学びたい！●統計学・データ分析の初学者、文系出身者や数値に苦手意識を持っている方、今度こそ理解したい！●統計学とデータ分析を日頃の業務に活かしたい！●データ活用人材やIT人材に転身したい、キャリアアップしたい！※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1 統計学とデータ分析/2 データの正しい読み取り方の基本/3 統計学を活用してデータを整理/4 回帰分析/5 統計的推定と確率分布/6 統計的仮説検定/7 2つの変数の関係

Excelでわかる機械学習超入門 AIのモデルとアルゴリズムがわかる／涌井良幸／涌井貞美【3000円以上送料無料】

著者涌井良幸(著) 涌井貞美(著)出版社技術評論社発売日2019年07月ISBN9784297106836ページ数247PキーワードえくせるでわかるきかいがくしゆうちようにゆうもんE エクセルデワカルキカイガクシユウチヨウニユウモンE わくい よしゆき さだみ ワクイ ヨシユキ サダミ9784297106836内容紹介機械学習とは、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。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 機械学習の基本/2章 機械学習のための基本アルゴリズム/3章 回帰分析/4章 サポートベクターマシン（SVM）/5章 ニューラルネットワークとディープラーニング/6章 RNNとBPTT/7章 Q学習/8章 DQN/9章 ナイーブベイズ分類/付録

【送料無料】東京大学のデータサイエンティスト育成講座 Pythonで手を動かして学ぶデータ分析／中山浩太郎／塚本邦尊／山田典一

著者中山浩太郎(監修) 塚本邦尊(著) 山田典一(著)出版社マイナビ出版発売日2019年03月ISBN9784839965259ページ数425Pキーワードとうきようだいがくのでーたさいえんていすといくせい トウキヨウダイガクノデータサイエンテイストイクセイ なかやま こうたろう つかもと ナカヤマ コウタロウ ツカモト9784839965259内容紹介データ分析に必要な知識を全方位で手に入れよう！東大松尾研究室が提供する人気講座が待望の書籍化！※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次本書の概要とPythonの基礎/科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎/記述統計と単回帰分析/確率と統計の基礎/Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）/Pandasを使ったデータ加工処理/Matplotlibを使ったデータ可視化/機械学習の基礎（教師あり学習）/機械学習の基礎（教師なし学習）/モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕

Software Design plusAIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ／清水琢也／小川雄太郎【3000円以上送料無料】

著者清水琢也(著) 小川雄太郎(著)出版社技術評論社発売日2020年04月ISBN9784297112097ページ数243Pキーワードえーあいえんじにあおめざすひとのため エーアイエンジニアオメザスヒトノタメ しみず たくや おがわ ゆうた シミズ タクヤ オガワ ユウタ9784297112097内容紹介機械学習は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。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 機械学習の概要と本書の進め方（機械学習の概要と3つの分類/機械学習の各手法の動作原理（アルゴリズム）を学ぶ意義 ほか）/第2章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師あり学習編（最小二乗法による線形回帰/L1正則化、L2正則化による過学習の抑制 ほか）/第3章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師なし学習編（主成分分析による次元圧縮/k‐meansによるクラスタリングとデータ前処理 ほか）/第4章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・発展編（勾配ブースティング決定木によるクラス分類/エルボー法とシルエット分析によるクラスタ数の探索 ほか）/第5章 機械学習システムの構築フローとモデルの性能評価（ビジネス理解/データ加工 ほか）/付録（Google Colaboratoryの利用方法/ローカルPCに機械学習の実装・実行環境を整える方法）

【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！】マンガでなるほど！ 親子で学ぶ プログラミング教育【電子書籍】[ マルサイ ]

＜p＞［この電子書籍は固定型レイアウトです。リフロー型と異なりビューア機能が制限されます］固定型レイアウトはページを画像化した構造であるため、ページの拡大縮小を除く機能は利用できません。また、モノクロ表示の端末ではカラーページ部分で一部見づらい場合があります。＜/p＞ ＜p＞【お母さんのための 一番やさしいプログラミング教育ガイド】＜/p＞ ＜p＞9年ぶりの学習指導要領の改定により、2020年4月から＜br /＞ 全国の小学校で「プログラミング教育」が一斉にスタートします。＜/p＞ ＜p＞「パソコンが苦手な私にとって、プログラミングなんて未知の世界…」＜br /＞ 「学校の先生にすべてお任せしておけば大丈夫？！」＜br /＞ 「プログラミングの授業がないってどういうこと？！」＜br /＞ 「パソコンを子供に使わせるのはちょっと心配……」＜/p＞ ＜p＞スマホだけで精一杯、パソコンは得意じゃない…というお母さんが、＜br /＞ 小学校の「プログラミング教育」と聞いて思い浮かべる疑問や不安は数知れず。＜br /＞ 本書では、そんな疑問や不安をマンガでやさしく解決します。＜/p＞ ＜p＞プログラミング教育の最前線で活躍する「ナナコ先生」が、義務教育で必修化された目的や論理的思考力の真意について、IT知識ゼロでもわかるやさしい言葉で解説します。＜/p＞ ＜p＞さらに、親子で学ぶパソコンの基礎操作やデジタル機器との付き合い方、今すぐ試せる「Scratch」プログラミング、人気のワークショップレポートなど、知りたい情報が盛りだくさん。パソコンは初めてというお子さんでも、マンガでプログラミングを疑似体験することで、これから始まる授業に安心して取り組めることまちがいなし。＜/p＞ ＜p＞プログラミングで広がる子どもたちの未来に、お母さんお父さんもワクワクする一冊です。＜/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。

【コンビニ・銀行振込不可】新・明解C++で学ぶオブジェクト指向プログラミング 柴田望洋/著

■ISBN:9784797397161★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトル新・明解C++で学ぶオブジェクト指向プログラミング 柴田望洋/著ふりがなしんめいかいし-ぷらすぷらすでまなぶおぶじえくとしこうぷろぐらみんぐしん/めいかい/C/++/で/まなぶ/おぶじえくと/しこう/ぷろぐらみんぐ発売日201809出版社SBクリエイティブISBN9784797397161大きさ485P 24cm著者名柴田望洋/著

【送料無料】PythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術／PrateekJoshi／相川愛三

※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者PrateekJoshi(著) 相川愛三(訳)出版社オライリー・ジャパン発売日2019年03月ISBN9784873118727ページ数402PキーワードぱいそんによるえーあいぷろぐらみんぐにゆうもんPY パイソンニヨルエーアイプログラミングニユウモンPY じよし ぷらてい-く JOSH ジヨシ プラテイ-ク JOSH9784873118727内容紹介ディープラーニングの前に身につけておきたいAI技術の入門書！近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去のAIブームの単純なニューラルネットや論理的プログラミングもあれば、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理や、画像からの動物体検出、分類問題、回帰問題、連続データ解析、強化学習といった、古典的なデータ解析や機械学習の手法もあります。これらはディープラーニングを始める前に身につけておくべき基礎技術です。「鶏を割くに焉んぞ牛刀を用いん」の諺のように、読者がデータ収集や計算コストがかかるディープラーニングの他にも適材適所の手法を選択できるよう、本書ではさまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説します。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次人工知能の概要/教師あり学習を用いた分類と回帰/アンサンブル学習を用いた予測分析/教師なし学習を用いたパターン検出/推薦エンジンを作る/論理プログラミング/ヒューリスティック探索/遺伝的アルゴリズム/人工知能を使ったゲーム/自然言語処理/連続データの確率的推論/音声認識/物体検出と追跡/人工ニューラルネットワーク/強化学習/畳み込みニューラルネットを用いたディープラーニング

Compass Securityセキュア・バイ・デザイン 安全なソフトウェア設計／DanBerghJohnsson／DanielDeogun／DanielSawano【3000円以上送料無料】

※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者DanBerghJohnsson(著) DanielDeogun(著) DanielSawano(著)出版社マイナビ出版発売日2021年09月ISBN9784839975999ページ数537Pキーワードせきゆあばいでざいんあんぜんなそふとうえあせつけい セキユアバイデザインアンゼンナソフトウエアセツケイ じよんそん だん．べるぐ JO ジヨンソン ダン．ベルグ JO9784839975999内容紹介プログラミングの質を高めることで、セキュリティを向上させることができる- 著者らの考えを様々な形で試し検証を行い、本書「セキュア・バイ・デザイン（Secure by Design）・安全なソフトウェア設計」にまとめました。本書はEric Evans氏のドメイン駆動設計（Domain-Driven Design: DDD）に関する考えの影響を大きく受けています。設計の中心にセキュリティを取り込む考え、ドメイン駆動セキュリティ（Domain-Driven Security）という名のコンセプトを生み出しこの考えを実際に開発に導入し、発展させてきました。対象読者はソフトウェア開発者（C言語、JavaやC#など基本的なプログラミング技術を習得済みの方）ですが、特定の言語やフレームワークに依存しすぎないよう、主にセキュリティにおいて重要だと思うものだけを含めるようにしています。全体的なプログラミング・スキルを向上したかったり、既存のプログラムをさらに「安全」なものにしなくてはならなかったりするのであれば、本書はまさにあなたにとっての一冊となることでしょう。第1部: 導入編セキュア・バイ・デザインについて実例と共に見ていきます。セキュリティと開発についてどのように考え、それらが組み合わさるのか。あわせてどこで問題が起こりやすいのかと何ができるのかを分析します。第2部: 基礎編ソフトウェアの作成におけるセキュア・バイ・デザインの基盤を構築する設計の原則、考え、コンセプトについて学んでいきます。第3部: 応用編多くの開発者は「セキュア・バイ・デザイン」をレガシー・コードに適用することが難しいと感じる傾向があります。レガシー・コードの改善、モノリシック・アーキテクチャでよく起こる問題、マイクロサービス・アーキテクチャについて見ていきます。第1部: 導入編第1章: なぜ、設計がセキュリティにおいて重要なのか？第2章: ちょっと休憩: 『ハムレット』の悲劇第2部: 基礎編第3章: ドメイン駆動設計の中核を成すコンセプト第4章: 安全性を確立する実装テクニック第5章: ドメイン・プリミティブ（domain primitive）第6章: 状態の完全性（integrity）の保証第7章: 状態の複雑さの軽減第8章: セキュリティを意識したデリバリ・パイプライン第9章: 安全性を考えた処理失敗時の対策第10章: クラウド的考え方によるメリット第11章: ちょっと休憩: 保険料の支払いなしに成立してしまった保険契約第3部: 応用編第12章: レガシー・コードへの適用第13章: マイクロサービスでの指針第14章: 最後に：セキュリティを忘れるべからず！※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1部 導入編（なぜ、設計がセキュリティにおいて重要なのか？/ちょっと休憩：『ハムレット』の悲劇）/第2部 基礎編（ドメイン駆動設計の中核を成すコンセプト/安全性を確立する実装テクニック/ドメイン・プリミティブ（domain primitive） ほか）/第3部 応用編（レガシー・コードへの適用/マイクロサービスでの指針/最後に：セキュリティを忘れるべからず！）

【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！】IntelliJ IDEA パーフェクトガイド【電子書籍】[ 横田一輝 ]

＜p＞本書はIDEに焦点を当てた書籍です。IDEは豊富な機能が揃っているため、Java開発を行う際、IDEを使うのはデファクトスタンダードになっています。IntelliJ IDEA はJava開発におけるIDEとしてEclipseと双璧をなしており、デバックの取り扱いなどEclipseと比べシンプルな点で海外ではEclipseより支持されています。また、Javaのみならず最近話題のKotlin／ScalaなどのIDEとしても人気があります。本書は新人エンジニアに向けて、豊富な機能が揃ったIDEが裏で何をやっているかをわかりやすく解説した書籍です。なお，本書でとりあげるJUnit／GradleといったツールはScalaなどJava以外の言語にも対応しているため，Javaユーザ以外にも役立つ内容になっています。＜/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。