これが売れてる【プログラミング】
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います。
本書の著者はAIアプリ開発の第一人者である御田稔氏（KDDIアジャイル開発センター：テックエバンジェリスト）、大坪悠氏（同ソフトウェアエンジニア）、塚田真規氏（三菱電機：AI戦略プロジェクトグループエンジニア）の3名であり、LLMや生成AIの基礎知識から、最先端の活用事例や最新APIの活用方法までを網羅的に解説した、充実の一冊です。
本書内では、実際にAIエージェントを開発する方法も丁寧に解説しています。
本書を通読することで、Amazon BedrockやClaude、LangChainやLangGraphの基本も習得でき、AIエージェント開発の主要技術を幅広くしっかりと学ぶことが可能です。
また、本書の後半では、昨今話題の「Mastra」（AI開発フレームワーク）を用いたAIエージェントの開発手法、および、開発後の運用フェーズ（LLMOps）の技法についてもLangfuseを用いて解説するなど、実際の開発現場でも活用できる、実践的なレベルまでいっきに紹介しています。
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目次第1章 LLMとAIエージェントの基本/第2章 LLMのAPIを使ってみよう/第3章 AIエージェント開発ツールの紹介/第4章 LangGraphでAIエージェントを作ってみよう/第5章 MastraでフルスタックのAIエージェントアプリを作ろう/第6章 応用的なAIエージェント開発に挑戦しよう/第7章 LangfuseでLLMOpsに挑戦しよう/第8章 AIエージェントの安全性とLLM‐as‐a‐Judgeによる評価

で＜/strong＞を広く浅く学べる1冊。
本文中には＜strong＞実際のゲーム画面や開発画面・図版を多数掲載＜/strong＞しており、＜strong＞開発初心者の人や学生でも分かりやすく解説＜/strong＞しています。
＜/p＞ ＜p＞★2021年5月：第1版第2刷相当へデータ更新済★＜/p＞ ＜p＞▼目次▼＜br /＞ Chapter 1　リアルタイム3Dグラフィックス技術の進化の系譜＜br /＞ Chapter 2　3Dグラフィックスの概念とレンダリングパイプライン＜br /＞ Chapter 3　微細凹凸表現の基本形「法線マップ」とその進化形＜br /＞ Chapter 4　動的影生成の主流「デプスシャドウ技法」とその進化形＜br /＞ Chapter 5　ジオメトリシェーダとは何か＜br /＞ Chapter 6　DirectX 11のテッセレーション＜br /＞ Chapter 7　HDRレンダリング＜br /＞ Chapter 8　水面表現の仕組み＜br /＞ Chapter 9　人肌表現の仕組み＜br /＞ Chapter 10　大局照明技術＜br /＞ Chapter 11　トゥーン・シェーディング＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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必携の一冊です。
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でどう対策すべきか※本データはこの商品が発売された時点の情報です。

ル時ユニットテスト」を作成することで、不正な状態を表現できないようにして潜在的なバグを排除します。
関数型プログラミングの核となる原則を適用することで、実世界の要求をエレガントかつ簡潔にモデル化したソフトウェア設計を実現できます。
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目次第1部 ドメインの理解（ドメイン駆動設計の紹介/ドメインの理解/関数型アーキテクチャ）/第2部 ドメインのモデリング（型の理解/型によるドメインモデリング/ドメインの完全性と整合性/パイプラインによるワークフローのモデリング）/第3部 モデルの実装（関数の理解/実装：パイプラインの合成/実装：エラーの扱い/シリアライズ/永続化/設計を進化させ、きれいに保つ）

と実装を解説していきます。
今後のViTの活用が期待される応用タスク、ViTから派生したモデルを紹介したあと、TransoformerとViTを分析し、その謎を解明していきます。
今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。
目次1章 TransformerからVision Transformerへの進化2章 Vision Transformerの基礎と実装3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求4章 コンピュータビジョンへの応用5章 Vision and Languageへの応用6章 Vision Transformerの派生手法7章 Transformerの謎を読み解く8章 Vision Transformerの謎を読み解く※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 TransformerからVision Transformerへの進化/第2章 Vision Transformerの基礎と実装/第3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求/第4章 コンピュータビジョンへの応用/第5章 Vision and Languageへの応用/第6章 Vision Transformerの派生手法/第7章 Transformerの謎を読み解く/第8章 Vision Transformerの謎を読み解く

入門＜br /＞ 第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計）＜br /＞ 第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析）＜br /＞ 第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木）＜br /＞ 第6章 カーネルモデル＜br /＞ 第7章 ニューラルネットワーク＜br /＞ 第8章 強化学習＜br /＞ 第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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壁となるでしょう。
＜/p＞ ＜p＞本書では、こういった壁をなるべく早く乗り越え、機械学習を用いたサービス作りのスタートラインに立ってもらうことを想定して、カリキュラムを組み立てています。
＜br /＞ そのため、本書籍は機械学習サービスを作るためのベストプラクティス集やアンチパターン集ではありません。
＜br /＞ また、機械学習の詳細な理論の解説や機械学習モデルの実装を行うことも主題ではないため、これらの解説も基本的に行なっていません。
＜br /＞ データの収集や整形から機械学習モデルを構築するまでのパイプライン開発、それらモデルのWebサービスへの導入開発まで、様々な幅広いトピックを取り扱っています。
＜br /＞ これらのトピックを一つ一つ進めていくことで、機械学習を用いたWebサービスの開発での基礎が習得できるはずです。
＜/p＞ ＜p＞本書の構成はこのようになっています。
＜/p＞ ＜p＞Chapter01　開発・実行環境を整える＜br /＞ 　Amazon SageMakerを使った開発・実行環境を構築します。
＜br /＞ Chatper02　機械学習を試してみる＜br /＞ 　基本的な機械学習の流れを、データの前処理から評価まで一通り体験します。
＜br /＞ Chapter03　機械学習モデルを使うWebサイトを作る＜br /＞ 　Webブラウザ上での入力からサーバサイドの処理まで、機械学習モデルを使ったWebサイトの構築を一通り学びます。
＜br /＞ Chapter04　より大規模にデータを集めていく＜br /＞ 　クローリングやスクレイピングといった、データ収集の方法を学習します。
＜br /＞ Chapter05　ユーザの反応を集める仕組みを作る＜br /＞ 　ユーザログを集める仕組みを構築していきます。
＜br /＞ Chapter06　推薦システムを作る＜br /＞ 　総仕上げとして、推薦システムのWebアプリケーションを構築していきます。
＜br /＞ Chapter07　工夫してシステムを洗練していく＜br /＞ 　AWS Lambdaを使い、サーバレスで機械学習をデプロイします。
＜br /＞ Chapter08　Appendix＜br /＞ 　開発が円滑に進むLinuxコマンドやSSH、エディタの解説を行います。
＜/p＞ ＜p＞サンプルコードはダウンロード可能です。
＜/p＞ ＜p＞●目次＜br /＞ Chapter01　開発・実行環境を整える＜br /＞ Chatper02　機械学習を試してみる＜br /＞ Chapter03　機械学習モデルを使うWebサイトを作る＜br /＞ Chapter04　より大規模にデータを集めていく＜br /＞ Chapter05　ユーザの反応を集める仕組みを作る＜br /＞ Chapter06　推薦システムを作る＜br /＞ Chapter07　工夫してシステムを洗練していく＜br /＞ Chapter08　Appendix＜/p＞ ＜p＞●著者＜br /＞ 竹野 峻輔（たけの　しゅんすけ）＜br /＞ Retty ソフトウェアエンジニア＜br /＞ 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室にて機械学習を利用した自然言語処理の研究に従事。
大手企業との共同研究を経て構文解析・機械翻訳の研究に携わり、成果の一部は主要国際会議に採択。
Rettyにおいてはテキスト分析基盤の構築に取り組む。
＜/p＞ ＜p＞高橋 寛治（たかはし　かんじ）＜br /＞ Sansan株式会社、Data Strategy & Operation Center, R&D Group, 研究員＜br /＞ 2013-2015年　長岡技術科学大学、ソリマチベトナムおよびホーチミン市工科大学での長期実務訓練。
2015-2017年　長岡技術科学大学大学院、自然言語処理の研究に従事。
＜br /＞ 2017年　Sansan株式会社入社、Data Strategy & Operation Center, R&D Group 研究員として、自然言語処理などの研究開発に従事。
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あった人気の講義です。
この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。
＜/p＞ ＜p＞本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。
データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。
＜/p＞ ＜p＞この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。
取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。
データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。
＜/p＞ ＜p＞本書には、さらに以下の3つの特徴があります。
＜/p＞ ＜p＞・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる＜br /＞ ・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている＜br /＞ ・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある＜/p＞ ＜p＞＜strong＞◆目次＜/strong＞＜br /＞ Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎＜br /＞ Chapter 2 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＜br /＞ Chapter 3 記述統計と単回帰分析＜br /＞ Chapter 4 確率と統計の基礎＜br /＞ Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）＜br /＞ Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理＜br /＞ Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化＜br /＞ Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習）＜br /＞ Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習）＜br /＞ Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法＜br /＞ Chapter 11 総合演習問題＜br /＞ Appendix　本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL＜/p＞ ＜p＞＜strong＞◆著者：＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞塚本邦尊＜/strong＞＜br /＞ 現職は某金融機関の研究開発部門にて、分析環境構築からデータ前処理自動化、分析、アルゴリズム開発と実装、取引実弾とその検証、定型レポーティング作成などを担当。
ナノ秒（10億分の1秒単位）の世界でニューヨークやロンドンの猛者たちと日々戦っています（？）が、HFT（高速取引）自体は世の中の役に立っているかどうか私にはまだわかっていませんので、この最先端技術をIoTやら何か他領域でも役立てようと目論んでいます。
他、個人事業として本講義の講師やさまざまな企業（メーカー、システム会社、広告代理店など）の分析サポートやアドバイスを実施したり、某コンピューター系の研究所の技術フェローを兼務。
学生時代の専攻は数学で、今まで携わってきた業界は、システム会社、広告代理店、マーケティング、コンサルティング企業等。
取り扱ってきた開発ツールはVisualStudio、RStudio、JupyterNotebookなどで、C#やSQL、VBA、RやPython、シェル、SASなどを使ってきました。
最近はFPGAがらみのプロジェクトに関わることが多く、ハードウェア面（FPGA、Verilog、Vivadoなど）やネットワーク面（WireSharkなど）からも少しずつ学び、AWSなどクラウド環境も日々扱っています。
最近時間があるときは、ラズベリーパイを使ってロボティクスについて学んだり、色々な本を読んでいます。
＜/p＞ ＜p＞＜strong＞山田 典一＜/strong＞＜br /＞ 株式会社クリエイティブ・インテリジェンス代表取締役。
＜br /＞ ヤフージャパン、ブレインパッド、GREE、外資系メディアエージェンシーなどで、データマイニング・機械学習を活用した高度アナリティクス業務に従事。
情報の価値の観点から、インテリジェンスマネジメントの在り方、インテリジェンスプロセスと機械学習との融合可能性を考察し、日本コンペティティブ・インテリジェンス学会より最優秀論文賞を受賞（2015年）。
現在は、機械学習・ディシジョン科学・シミュレーション科学を活用した、より複雑で高度なディシジョン支援に向けた技術の研究開発、機械学習の導入コンサルティング、データ活用アドバイザリーを行っ＜br /＞ ています。
＜/p＞ ＜p＞＜strong＞大澤 文孝＜/strong＞＜br /＞ テクニカルライター。
プログラマー。
＜br /＞ 情報処理技術者（｢情報セキュリティスペシャリスト｣｢ネットワークスペシャリスト｣）。
＜br /＞ 雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。
主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当しています。
＜br /＞ 近年は、Webシステムの設計・開発に従事。
主な著書に、『ちゃんと使える力を身につけるWebとプログラミングのきほんのきほん』『ちゃんと使える力を身につける JavaScriptのきほんのきほん』（マイナビ出版）、『いちばんやさしい Python入門教室』『Angular Webアプリ開発 スタートブック』（ソーテック社）、『AWS Lambda実践ガイド』『できるキッズ 子どもと学ぶ JavaScriptプログラミング入門』（インプレス）、『Amazon Web Services完全ソリューションガイド』『Amazon WebServices クラウドデザインパターン実装ガイド』（日経BP）、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3 実用ガイド』『prototype.jsとscript.aculo.usによるリッチWebアプリケーション開発』（翔泳社）、『TWEー Liteではじめるセンサー電子工作』『TWEー Liteではじめるカンタン電子工作』『Amazon Web ServicesではじめるWebサーバ』『Python10行プログラミング』『「sakura.io」ではじめるIoT電子工作』（工学社）、『たのしいプログラミング!: マイクラキッズのための超入門』（学研プラス）などがあります。
＜/p＞ ＜p＞＜strong＞◆監修：＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞中山浩太郎＜/strong＞＜br /＞ 東京大学 大学院工学系研究科 特任講師＜/p＞ ＜p＞2000年10月 （株）関西総合情報研究所 代表取締役社長 就任＜br /＞ 2002年 4月 同志社女子大学 非常勤講師 就任＜br /＞ 2007年 3月 大阪大学大学院情報科学研究科　博士号取得＜br /＞ 2007年 4月 大阪大学大学院情報科学研究科　特任研究員 就任＜br /＞ 2008年 4月 東京大学 知の構造化センター特任助教 就任＜br /＞ 2012年 4月 東京大学 知の構造化センター特任講師 就任＜br /＞ 人工知能、Web、データベース、機械学習、Wikipedia、知識抽出、Twitter、脳科学、自己組織化などの研究を行う。
ソフトウェア関連の受賞多数。
＜/p＞ ＜p＞＜strong＞◆協力：＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞松尾豊＜/strong＞＜br /＞ 東京大学大学院工学系研究科 特任准教授＜/p＞ ＜p＞1997年 東京大学 工学部電子情報工学科 卒業＜br /＞ 2002年 東京大学大学院 工学系研究科電子情報工学 博士課程修了（工学博士）＜br /＞ 2002年 独立行政法人 産業技術総合研究所 研究員＜br /＞ 2005年 スタンフォード大学 CSLI 客員研究員＜br /＞ 2007年 東京大学大学院工学系研究科 総合研究機構 准教授＜br /＞ グローバル消費インテリジェンス寄附講座共同代表。
研究・人材育成の推進リーダーとして、＜br /＞ 研究テーマの設定、管理、学会発表、研究会・セミナー等の主催、学生の募集や指導、参画企業との調整にあたる。
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br /＞ ・Kotlin Multiplatform、Kotlin Native、Kotlin/JS、Android、Desktopなどのより詳細な開発について学習したい＜br /＞ ・Kotlinのフロントエンドの開発について学習したい＜/p＞ ＜p＞　本書は、Kotlin 1.4をターゲットにしています。
Kotlinのリリースサイクルは、半年ごとに機能リリースする予定なので、最新情報はKotlin公式ドキュメントを参照してください。
＜/p＞ ＜p＞【序文より】＜br /＞ 　世の中にはたくさんのプログラミング言語がありますが、Kotlinは最近開発された言語であり、プログラミング言語が抱えていた課題を多く解決されます。
本書では、Kotlin初心者の方でもプログラミングを楽しんでもらえるように構成されています。
＜/p＞ ＜p＞　Kotlinは、さまざまな開発環境で利用可能で、Android、フロントエンド、サーバーサイド、デスクトップなど、幅広くサポートしています。
本書では、すべてに共通するKotlinの言語機能から、クライアント／サーバサイドフレームワークであるKtorについて学習できるように構成されています。
＜/p＞ ＜p＞　この本を手に取ってもらってKotlinのプログラミングやKtorでの開発についてマスターしてください。
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的メソッド／静的プロパティ／静的クラス／クラスを使いこなそう／クラスについて掘り下げる／値型と参照型／リストクラスとLINQ／継承／ポリモーフィズム／エラーへの対応 C＃のプログラミングに初めて取り組む方が理解し身に付けてほしい機能を厳選し、ポイントを絞った解説。
C＃の文法の説明だけでなく、なぜその機能があるのか、どういったときに使うのかという点も納得できるように解説。
本 パソコン・システム開発 プログラミング C・C++・C#

など、SDKのバージョンが上がっても通用する「Androidアプリ開発の基礎力」を積み上げ・体系的に習得していきます。
＜/p＞ ＜p＞また、データベース接続や非同期処理・Web API連携、メディア再生、バックグラウンド処理・通知機能の利用方法、地図アプリ（やGPS機能）・カメラアプリとの連携、マテリアルデザインといった応用的なプログラミング方法もしっかり学習。
「Androidアプリを作る方法をしっかり学びたい」「Androidアプリ開発の基礎力・応用力をきちんと身につけたい」という方におすすめの一冊です。
＜/p＞ ＜p＞■本書の特徴＜br /＞ ○Androidアプリ開発の必須知識&テクニックを積み上げ・体系的にハンズオン形式で学ぶ＜br /＞ ○わかりやすいサンプルコードと丁寧な解説＜br /＞ ○SDKのバージョンに左右されにくい基礎力・応用力が身につく＜br /＞ ○Java版と同じ構成のため、比較しながら読み進めることで理解が深まる＜/p＞ ＜p＞■前提知識＜br /＞ ○Kotlin言語仕様の基礎的な知識＜/p＞ ＜p＞■目次＜br /＞ 第1章　Androidアプリ開発環境の作成＜br /＞ 第2章　はじめてのAndroidアプリ作成＜br /＞ 第3章　ビューとアクティビティ＜br /＞ 第4章　イベントとリスナ＜br /＞ 第5章　リストビューとダイアログ＜br /＞ 第6章　ConstraintLayout＜br /＞ 第7章　画面遷移とIntentクラス＜br /＞ 第8章　オプションメニューとコンテキストメニュー＜br /＞ 第9章　フラグメント＜br /＞ 第10章　データベースアクセス＜br /＞ 第11章　非同期処理とWeb API連携＜br /＞ 第12章　メディア再生＜br /＞ 第13章　バックグラウンド処理と通知機能＜br /＞ 第14章　地図アプリとの連携と位置情報機能の利用＜br /＞ 第15章　カメラアプリとの連携＜br /＞ 第16章　マテリアルデザイン＜br /＞ 第17章　リサイクラービュー＜/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。
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＜br /＞ ・データの可視化技術＜br /＞ ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装方法＜/p＞ ＜p＞【対象読者】＜br /＞ データ分析エンジニアを目指す方＜/p＞ ＜p＞【目次】＜br /＞ 第1章 データ分析エンジニアの役割＜br /＞ 第2章 Pythonと環境＜br /＞ 第3章 数学の基礎＜br /＞ 第4章 ライブラリによる分析の実践＜br /＞ 第5章 応用：データ収集と加工＜/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。
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くても、理解しやすいように努めています。
＜/p＞ ＜p＞本書はDockerをまったく知らない初心者から読める内容ですが、「とりあえずコマンドが打てるようになる」ことを目的にした本ではありません。
Dockerがそもそもどんな仕組みで動いているのか、コマンドでは何を命令しているのか、オプションや引数は何を意味しているのかをきちんと理解できるように、イラストを多用して説明しています。
＜/p＞ ＜p＞Dockerをひととおり動かして、止めて、廃棄するまでの流れを身に付けた上で、複数のコンテナ同士で通信をしたり、データをコンテナの外部に保存したりといった、現場で必要となるスキルを学んでいきます。
＜/p＞ ＜p＞また、サーバーエンジニアであれば知っておきたいDocker ComposeやKubernetesについても、初歩から説明をし、ひととおり動かすまでの流れをハンズオンを交えて解説しています。
＜/p＞ ＜p＞Dockerと長く付き合っていくための基礎力を身に付け、さらに現場の状況に応じて応用的な使い方もしていきたい方に、ぴったりの1冊です。
＜/p＞ ＜p＞・対応OS：Windows 10 Pro/Home（WSL2適用）、macOS X、Linux＜br /＞ ・Docker Desktop 3対応＜/p＞ ＜p＞・基本的な解説はDocker Desktop for Windowsで行いますが、Appendixにて他の環境へのインストールについても説明を入れています。
＜/p＞ ＜p＞・Appendixでは、Macでのインストール、Linuxでのインストール、VirtualBoxのインストール、AWSでの環境準備のほか、nanoエディタの使い方、Docker Desktopコンソール画面の使い方、Dockerのコマンド一覧などを掲載しています。
＜/p＞ ＜p＞＜章立て＞＜br /＞ Chapter1　Dockerとは何だろう＜br /＞ Chapter2　Dockerが動く仕組み＜br /＞ Chapter3　Dockerを使ってみよう＜br /＞ Chapter4　Dockerにコンテナを入れて動かしてみよう＜br /＞ Chapter5　Dockerに複数のコンテナを入れて動かしてみよう＜br /＞ Chapter6　応用的なコンテナの使い方を身に付けよう＜br /＞ Chapter7　Docker Composeについて学ぼう＜br /＞ Chapter8　Kubernetesについて学ぼう＜br /＞ Appendix＜br /＞ ・［Windows向け］インストール補助情報＜br /＞ ・［Mac向け］Desktop版Dockerインストール＜br /＞ ・［Linux向け］Dockerのインストール＜br /＞ ・VirtualBoxでポートフォワードの設定をする＜br /＞ ・［Linux向け］nanoエディタの使い方＜br /＞ ・［Linux向け］Kubernetesのインストール＜br /＞ ・デスクトップ版コンソール画面の使い方＜br /＞ ・Dockerのコマンド＜/p＞ ＜p＞●目次＜br /＞ Chapter1　Dockerとは何だろう＜br /＞ Chapter2　Dockerが動く仕組み＜br /＞ Chapter3　Dockerを使ってみよう＜br /＞ Chapter4　Dockerにコンテナを入れて動かしてみよう＜br /＞ Chapter5　Dockerに複数のコンテナを入れて動かしてみよう＜br /＞ Chapter6　応用的なコンテナの使い方を身に付けよう＜br /＞ Chapter7　Docker Composeについて学ぼう＜br /＞ Chapter8　Kubernetesについて学ぼう＜br /＞ Appendix＜br /＞ ・［Windows向け］インストール補助情報＜br /＞ ・［Mac向け］Desktop版Dockerインストール＜br /＞ ・［Linux向け］Dockerのインストール＜br /＞ ・VirtualBoxでポートフォワードの設定をする＜br /＞ ・［Linux向け］nanoエディタの使い方＜br /＞ ・［Linux向け］Kubernetesのインストール＜br /＞ ・デスクトップ版コンソール画面の使い方＜br /＞ ・Dockerのコマンド＜/p＞ ＜p＞●著者＜br /＞ 愛称はニャゴロー陛下。
テクニカルライター、イラストレーター。
＜br /＞ システム開発のかたわら、雑誌や書籍などで、データベースやサーバ、マネジメントについて執筆。
図を多く用いた易しい解説に定評がある。
綿入れ半纏愛好家。
＜br /＞ 最近気になる動物は黒豹とホウボウ。
＜/p＞ ＜p＞［Twitter］@shigetaka256＜br /＞ ［Website］モウフカブール　www.mofukabur.com＜/p＞ ＜p＞主な著書・Web記事＜br /＞ 『図解即戦力AWSのしくみと技術がこれ1冊でわかる教科書』（技術評論社）＜br /＞ 『Automation Anywhere A2019シリーズではじめるRPA超入門』（日経BP）＜br /＞ 『なぜ？がわかるデータベース』（翔泳社）＜br /＞ 『256（ニャゴロー）将軍と学ぶWebサーバ 』『MariaDBガイドブック』（工学社）＜br /＞ 『ミニプロジェクトこそ管理せよ！』（日経 xTECH Active他）＜br /＞ 『RPAツールで業務改善! UiPath入門 基本編・アプリ操作編』（秀和システム）＜br /＞ 他多数。
＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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とによって、ゲーム好きな読者の皆さんの就職や趣味といったリアルな世界がより充実してくれることを願い、出版されました。
【読者対象】○ゲーム業界に就職したい学生・社会人○SNSや同人で自作ゲームを発表したい方○落ち物パズル、RPGの作り方を知りたい方○一般ソフトとゲーム制作の違いを知りたい方○Pythonを始めたけど作るものが浮かばない方……高校生ぐらいから読めます！【本書の特長】○業界の基礎知識やプログラマーの役割からきちんと解説○Pythonの基本文法をしっかり解説、プログラミング初心者も安心○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできるクイズ、すごろく、おみくじ、診断アプリ、迷路、自動生成ダンジョン、落ち物パズル、本格PRGなど……簡単なミニゲームから難しいものまで幅広く教材を用意しています。
さらに、読者特典として3つのおまけゲームもプレゼント！すべてのゲームをつくり終えた時、あたなのプログラミングスキルは何倍にも向上しているに違いありません。
本書を機に、ぜひゲームプログラミングの世界に飛び込んでみてください！※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
目次Pythonのインストール/Pythonを始めよう/プログラミングの基礎を学ぼう/importの使い方/CUIでつくるミニゲーム/GUIの基礎1/GUIの基礎2/本格的なゲーム開発の技術/落ち物パズルを作ろう！/Pygameの使い方/本格RPGを作ろう！ 前編/本格RPGを作ろう！ 後編/オブジェクト指向プログラミング/池山高校Python研究部

れていたものです） はじめに／Cプログラムの構造／Cのプログラムの書き方／数値と算術演算／繰返し処理／配列／条件分岐／演算子と演算結果／ポインタ／関数〔ほか〕 本書は、文法の体系にとらわれず、最初からプログラムを1つずつ示し、それを理解しながら読み進むことによってプログラミングが実際に身に付くような構成になっている。
本 パソコン・システム開発 プログラミング C・C++・C#

くだけで知識が身についてしまいます。
機械語を学んでおけば、機械語以外のプログラミング言語を学ぶときにも理解が進みやすくなります。
初めて学ぶ方にも、根本から学び直したい方にも、おすすめの1冊です。
＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・コンピュータのことば「機械語」を基本から学んでみたい＆学び直したい親御さんから子供さんまで＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 ことば ーー 機械語＜/strong＞＜br /＞ 　　1-1 コンピュータってどんなもの？＜br /＞ 　　1-2 プログラムはどうやって実行する？＜br /＞ 　　1-3 機械語ってどんな言葉？＜br /＞ 　　1-4 機械語とアセンブリ言語の関係＜br /＞ 　　1-5 コンパイラとインタプリタは何をしてくれる？＜br /＞ 　　1-6 開発環境をインストールしよう＜br /＞ ＜strong＞●第2章 おぼえる ーー レジスタ＜/strong＞＜br /＞ 　　2-1 レジスタには「今使いたいもの」を入れる＜br /＞ 　　2-2 整数を足してみよう＜br /＞ 　　2-3 負の整数や大きな整数を足してみよう＜br /＞ 　　2-4 整数を引いたり掛けたりしてみよう＜br /＞ 　　2-5 整数を割ってみよう＜br /＞ 　　2-6 小数の計算をしてみよう＜br /＞ ＜strong＞●第3章 もっとおぼえる ーー メモリ＜/strong＞＜br /＞ 　　3-1 普段はデータをメモリに置く＜br /＞ 　　3-2 メモリにデータを置いてみよう＜br /＞ 　　3-3 メモリにたくさんのデータを置いてみよう＜br /＞ 　　3-4 たくさんのデータの中から指定されたデータを取り出そう＜br /＞ 　　3-5 メモリを使ってC言語からアセンブリ言語にデータを渡そう＜br /＞ ＜strong＞●第4章 とぶ ーー ジャンプ＜/strong＞＜br /＞ 　　4-1 ジャンプ命令でプログラムの好きな場所にとぶ＜br /＞ 　　4-2 条件分岐を使ったプログラムを書いてみよう＜br /＞ 　　4-3 条件分岐を使ってもっと複雑なプログラムを書いてみよう＜br /＞ 　　4-4 ループを使ったプログラムを書いてみよう＜br /＞ 　　4-5 ループを使って好きな個数のデータを処理してみよう＜br /＞ ＜strong＞●第5章 つむ ーー スタック＜/strong＞＜br /＞ 　　5-1 スタックでは最後に入れたデータが最初に出る＜br /＞ 　　5-2 関数を呼び出そう＜br /＞ 　　5-3 スタックから引数を受け取ろう＜br /＞ 　　5-4 必要な値を残しておこう＜br /＞ 　　5-5 自分自身を呼び出す再帰呼び出し＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞●＜strong＞松浦 健一郎＜/strong＞（まつうら けんいちろう）：東京大学工学系研究科電子工学専攻修士課程修了。
研究所において並列コンピューティングの研究に従事した後、フリーのプログラマ＆ライター＆講師として活動中。
企業や研究機関向けにソフトウェア、ゲーム、ライブラリ等を受注開発したり、遠隔配信や動画も含む研修の講師を務めたりしている。
司 ゆきと共著でプログラミングやゲームに関する著書多数（本書は40冊目）。
＜br /＞ ●＜strong＞司 ゆき＜/strong＞（つかさ ゆき）：東京大学理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。
大学では人工知能（自然言語処理）を学ぶ。
研究機関や企業向けのソフトウェア開発や研究支援、ゲーム開発、書籍や研修用テキストの執筆、論文や技術記事の翻訳、翻訳書の技術監修、学校におけるプログラミングの講師を行う。
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じめてという人に向けて、プログラミングの考え方、プログラムの入力や実行の仕方などを、順を追って説明します。
そして、「数当てゲーム」「ウィンドウで円や四角、三角を動かす」というようなビジュアルで楽しく、実際に動く題材を作りながら、プログラミングの書き方を学んでいきます。
今回の改訂では、いま流行の機械学習を使った「画像認識」も扱います。
写真のどこに何が写っているのかがわかるAIプログラムです。
一般的なモノの識別だけでなく、カスタムな画像も学習できるので、このプログラムを応用すれば、たくさんの写真の中から「友達の顔が写っているものだけを探し出す」など実用的なこともできます。
本書では、掲載しているプログラムのサンプルを提供しています。
できれば手を動かして、実際に動く様子を見ながら進めていくことをお勧めします。
そして、「この部分を少し変えるとどうなるのだろう」など、好奇心を持って少し改良してみてください。
そうすることで、より理解が深まるはずです。
本書がプログラミングを始めるきっかけとなり、そしてプログラムの楽しさを伝えることができたら幸いです。
（「はじめに」より）※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 プログラムってなんだろう/2 Pythonを始めよう/3 Pythonでプログラムを書くときのルール/4 プログラムを構成する基本的な機能/5 数当てゲームを作ってみよう/6 数当てゲームをグラフィカルにしよう/7 クラスとオブジェクト/8 画像認識にチャレンジ/付録

ログラミングの経験がなくても、シンプルなアプリであれば、短時間で簡単に作成できるようになったのです。
＜/p＞ ＜p＞今、新しい時代の扉が開かれました。
その鍵となるのが、ChatGPTとプログラミングのパワーです。
ぜひ、あなたもその可能性を手に入れてください。
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『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編）『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編）第3期の刊行は2020年2月の予定(^o^)/【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。
またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。
この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。
本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
——編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
——北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。
本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
——杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)※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 確率分布/第2章 統計的推定/第3章 統計的仮説検定/第4章 線形回帰モデル/第5章 ロジスティック回帰モデル/第6章 一般化線形モデル/第7章 混合分布モデル

Web、セキュリティ、そして機械学習に至るまで、各分野で一線級の方々に考察していただきます。
ITエンジニアはこの先、生成AIとどのように向き合っていけばよいのか、きっとそのヒントが得られるはずです。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。

を通して、やさしく解説しています。
プログラミング初心者、数学の苦手な人にも最適。
付録「機械学習への第一歩」を新たに加筆。
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 数学

絞って紹介しています。
また多数の採用コラムや考え方をあわせて紹介していきます。
●自社にマッチした人材が見極められるようになるベースとなるエンジニアリング知識がなければ、経験も知見も豊富な採用担当者でも適切な採用活動ができないということは、読者の皆さまが一番おわかりになるはずです。
一方で、採用担当者がゼロからエンジニアリング知識を身に付けるのは非常に難しいともいえます。
世の中にはエンジニアになるための学習コンテンツはたくさんありますが、採用担当者のための学習コンテンツはほとんどないからです。
そのため、本書ではエンジニア採用に必要な知識に焦点を当てて解説することで、効率的にエンジニア採用に必要な知識を学習できるようになっています。
本書の内容をマスターすることで、「エンジニアの候補者と円滑にコミュニケーションがとれるようになる」「自社に必要なエンジニアを定義できる」「数多くの候補者の中から自社にマッチしたエンジニアを見極められる」といった状態が達成できます。
●本書を読むことで得られる成果・採用要件が作れるようになる・社内エンジニアに自社の技術について質問ができるようになる・指示された用語から類推した用語で採用サービスの検索などができる・経歴だけでなく実際の記事などから技術に言及したスカウトが書ける・他社と比較し技術的な採用広報や求人が書ける・エンジニアからのフィードバックが理解でき、書類選考の精度が上がる●本書の構成第1部 基礎編第1章 なぜエンジニアリングを学習する必要があるのか？第2部 学習編第2章 作るものから学ぶ第3章 作る人から学ぶ第4章 作り方から学ぶ第3部 応用編第5章 エンジニアリング知識を採用業務に応用する第6章 学びを深め、学び続けるために※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 基礎編（なぜエンジニアリングを学習する必要があるのか？）/第2部 学習編（作るものから学ぶ/作る人から学ぶ/作り方から学ぶ）/第3部 応用編（エンジニアリング知識を採用業務に応用する/学びを深め、学び続けるために）

ており、実務の手引きとして活用できる※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 はじめに/第2章 ノイズ除去/第3章 距離測度/第4章 最適クラスタリング/第5章 金融データのラベリング/第6章 特徴量の重要度分析/第7章 ポートフォリオ構築/第8章 テストデータのオーバーフィッティング/付録

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