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表紙の人：高山一実

【News】
メタ、VR向けでオープンなHorizon OS戦略の狙いとは／Top Stories
体感温度がマイナス10℃に！ 全身を水冷で冷やすスーツ／アスキー秋葉原情報局
ミュートなどZoomで使えるショートカットキーが付いたテンキー／ASCII.jp News

【特集】
次のボーナスは何に使う？ 編集者全員のイチオシ！ 注目アイテム

【連載】
みやさとけいすけの工具探検隊
JavaScriptの部屋
今週のねこちゃん写真館
今週のグルメ
ASCII倶楽部に行こう!!
アスキーストア通信
コラムジャングル
今週のグラビア
表紙の人
今週の運勢ほか

＊各コンテンツは変更の可能性があります。

待望の「ChatGPT Plus（有料版）」のビジネス活用に特化した書籍がついに刊行。2023年11月のアップデート対応！

もう、ほぼ「魔法」です！
Excel・PowerPointやデータ分析、画像生成など、かんたん雑用丸投げ術で仕事が楽になる！

★日本初、ChatGPT Plus（有料版）のビジネス活用に特化！
★非エンジニアにもらくらく使えるワンランク上の業務効率化！
★サポートサイトにそのまま使えるプロンプトが超充実！

【推薦の言葉】
ChatGPTがさまざまなデータの分析や加工を行えることはあまり知られていないが、大きなインパクトがある。かなりの腕のプログラマー／データサイエンティストがデータ処理のプログラムを自由自在に書くのと同じくらいのことが、普通の人にも驚くほど簡単にできるようになる。業務に使えるアイディアも無数に考えつくだろう。本書では、ChatGPT Plusに焦点をあて、その使い方を分かりやすく解説している。ぜひデータの分析や加工に一歩踏み出したい人には読んでいただきたい。
――松尾豊氏（東京大学教授）

たとえばこんなことができちゃいます！

・「2つのPDFをページを抜き出して結合」など事務処理が一瞬で
・Webページの要約と画像生成で丸投げパワポ作成
・Excelの関数記入、データ分析
・顧客データから個別営業メール作成

Browsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4Vなどの拡張機能に対応しています。

【おもな内容】
第1部　知っておきたいChatGPTの基本
1章　ChatGPTの基礎知識
2章　ChatGPTの基本的な使い方
3章　ChatGPT Plusのセットアップ
4章　ファイルのアップロードとダウンロード
第2部　ChatGPTが使える日常テクニック
5章　繰り返し作業を一瞬で
6章　画像の多彩な加工・生成
7章　手軽に音声ファイル処理
8章　丸投げ！　PowerPointスライド作成
9章　マニュアル不要でExcel操作
10章　WordファイルとPDFファイルの便利技
第3部　ChatGPTでのデータサイエンス
11章　データからかんたんグラフ作成
12章　データからビジネスに役立つヒントを得る
第4部　ChatGPTのさらに便利な応用テクニック
13章　業務を効率化する
14章　ゲームで遊ぶ
15章　ブラウザアプリを作る
16章　PythonをChatGPTと勉強する
17章　アドバンスな活用法にチャレンジ

※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。

※電子化にあたり、著作権・使用権のない記事、写真、図表は掲載しておりません。

特集1　ハードウエアの目利きになる
　　今こそハードウエアをイチから学び直す好機
　　新世代CPUの目玉はAI対応と省電力性
　　DDR5が主流に！転送速度が大幅にアップ
　　PCIe　SSDでも対応規格で速度に大きな差
　　謎だらけのUSB規格をスッキリ完全理解
　　現状ではWi-Fi　6Eがベスト
　　フルHDより縦長画面が高性能ノートで浸透
　　ビデオ会議で差がつくウェブカメラの実力
　　仕様表の駆動時間は18時間だが実際は4時間！？
　　仕様表を見れば打ち心地を予想できる
　　スマホのグレードを3つに分類して完全理解
　　ハイエンドは高輝度で反応が速い6型有機EL
　　レンズの数はスマホのグレードで決まる
　　AndroidはSnapdragonが主流
　　SSDに迫る高速ストレージ「UFS」に注目！
　　eSIM対応が標準に！ネット申し込みで即開通
　　急速充電に性能差！電力30W前後なら合格
　　お風呂で使える？丸洗いは？防水性能は日進月歩
　　端子はType-Cが標準！USBメモリーも使える
　　ロックを即解除！顔認証と指紋認証でパスワード不要

特集2　“残念”写真　感動レタッチ術
　　アプリの進化で高度な修整が驚くほど簡単に
　　スマホ⇔パソコン間で写真を移動するには？
　　意図せず写り込んだ“余計なもの”を消したい
　　料理の写真をおいしそうに補整する

初めてiPhoneを使う人も、iPhoneは2台目という人も、使い方の「困った！」はこの1冊ですべて解決。iOS 7の新機能をはじめ、指紋認証などiPhone 5sならではの操作、インターネット、メール、電話の基本操作といった600項目を超えるワザ＋用語集で、iPhone 5s/5cの魅力を余すところなく紹介します。

『グランブルーファンタジー リリンク』をより深く楽しむための攻略情報が盛りだくさん。ゲームを進める上で重要となる、キャラクター、武器の育成について詳しく解説しています。
また、スキルやアビリティなどバトルに役立つデータも充実。初心者からベテランの騎空士まで幅広くフォローできる内容となっています。
メインストーリーやクエストの紹介では、マップを掲載し宝箱など必要な情報をわかりやすく掲載！

<封入特典>
PS5/PS4用「ファミ通の攻略本 DXパック」プロダクトコードを封入！
特典内容：
蒼穹の輝き
ピカピカ結晶×10個
1000MSP
ジーン「守護V＋」（守護＋堅守、Slv15）


※本書の情報は2024年2月14日時点のものです。以降のバージョンアップやパッチ等により情報に差異が発生することがあります。

※電子版に「ファミ通の攻略本 DXパック」のプロダクトコードは付属しておりません。

昨年で40周年を迎えたファミコン。昨今のレトロゲームブームで人気が再燃しているが、実機でのプレイはハードルが高い。そこで、PCやスマホで遊べるファミコンエミュレータの世界を紹介しよう。どこでもセーブやチートはもちろん、オンライン対戦など実機以上の機能を持つものもあるぞ！

《主な内容》
●ファミコンエミュレータ選びのポイント
●高機能なPC用エミュレータで遊ぶ
●スマホでファミコンをプレイする
●ファミコンカセットからROMを吸い出す


本書は『月刊ラジオライフ』（毎月25日発売）に掲載された記事を電子版として再編集したものであり、記述は掲載当時の情報にもとづいています。そのため、価格・仕様が変更されていたり、販売・サービスが終了していたりする場合があります。なお、各記事の初出は以下のとおりです。記事中で参照ページが指定されている場合は、各特集内のページ数に対応しております。

・2023年３月号 巻末付録 ファミコンエミュレータ超入門


一部画像の削除等、紙版とは異なる場合があります。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能は使用できません。

本書はあくまで報道の見地から「事実」を掲載したものです。「事実」を実際に行い、万が一事故やトラブルに巻き込まれた場合でも、小社および筆者は一切の責任を負いかねます。本書に掲載された情報の取り扱いはすべて自己責任で行ってください。

ペイントツール「FireAlpaca」のすべてがわかる公式ガイド。基本操作から絵の描き方、実践テクニックまで満載。手元に置きたい教則本です。FireAlpacaはWindows版、Mac版あり。しかも無料。「高品質かつ多彩なブラシ機能」「反転・回転表示できるキャンバス」「マルチコアCPU対応」など、本格的ペイントソフトに匹敵する秘めた実力を持ちます。Windows版しかリリースされていない「ペイントツールSAI」の強力なライバルです。「SAI」にあこがれていたMacユーザー待望のお絵描きソフトといえます。その実力を余すところなく解説します。本書を読めば、今日からあなたも「アルパカ」のスペシャリストになれます。

※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。

仕事に必要なWordとExcelのスキルがしっかり身につく！
「基本解説」＆「実務レベルの練習問題」で無理なくスキルアップ！

■この本がおすすめな方
・オフィスワーク/事務職をはじめたい方
・パソコン仕事に自信がない方
・読まずに楽に学びたい方

■この本のこだわり
・「見るだけ方式」Before/Afterの図解をパッと見るだけでOK！
・「見やすい紙面」全操作をキャプチャ画像で解説！
・「ずっと役立つ」時短ワザ/ショートカットキーなど便利な情報が盛りだくさん！

忙しくても大丈夫。誰でもスイスイWordとExcelが操作できるようになります。

※カバー画像が異なる場合があります。

内容もサイズも「ちょうどいい」できるfitシリーズ。iPhone 11を中心に、新登場の3つのモデルのiPhoneを徹底解説しています。通話やメール、カメラなどの基本操作はもちろん、顔認証（Face ID）の設定方法や「Apple Pay」で買い物をする方法など、iPhoneならではの機能もしっかり解説。また「My au」の利用方法やEメールの設定など、au独自のサービスのほか、大切なデータのバックアップや困ったときの対処法も丁寧に説明しているので安心です。スマートフォンを初めて使う方にも、iPhoneをもっと便利に活用したい方にもおすすめです。

池 谷 裕 二 氏（脳研究者・東京大学薬学部教授）推 薦 ！
「IT時代を迎え、集中力のツボは刷新された。本書はデジタル技術との交流を前提に、現代版「集中力」を科学的に検証する。今こそ読むべき本だ。」

私たちの集中時間（アテンション・スパン）は、日ごとに短くなっている──。スマホやPCなど、デジタル機器が人間の生活に与える影響を長年考察してきた心理学・情報科学のエキスパートが、独自の研究と最新の学説をもとに解き明かす、デジタル時代の「集中力」の科学。絶え間ないチャットやメール、ウェブ会議、SNSなど、さまざまな刺激に満ちたデジタル環境下で、集中力を統制し、自分に合ったスタイルで「幸福度」も「生産性」も高める方法とは？　注意散漫・集中力低下に悩む人の必読書。

コンビニポイントの荒稼ぎからNetflixでジ○リ映画を見る方法まで、「こんなこともできちゃうの!?」という最強の裏ワザを一挙大放出!!
知っている人だけが得をする裏知識が満載です。
別冊付録として、スマホやPC、AV家電の裏ワザ＆裏コマンドを解説した『家電・PC・ガジェットの凄ワザ大全』も付いています。


【巻頭特集】最強の裏ワザ傑作選
【Part01】マネー＆生活の便利ワザ
【Part02】テレビ＆動画裏視聴テク
【Part03】スマホの危ない活用術
【Part04】交通＆クルマの節約ワザ
【Part05】PC＆ネットの禁断テク
【Part06】ヤバすぎる裏知識

【別冊付録】5年分の裏テクニックを選りすぐり！
「家電・PC・ガジェットの凄ワザ大全」

持ち運び便利なポケットサイズで、「文字が大きい」「画面が大きい」「開きやすい」から、Accessの作業をしながらでも読みやすい。テーブル、クエリ、フォーム、レポートの基本が分かる！ また、大きなサイズで操作に必要な画面をすべて掲載しているので、初めてでも安心。「HINT!」や「Point」を読めば、もっと深い知識が身に付く。さらに紙面と同じサンプルファイルを無料ダウンロードできるので、Access 2013の基本がすぐに身に付く。

※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。

仕事に必要なWordスキルがしっかり身につく！
「基本解説」＆「実務レベルの練習問題」で無理なくスキルアップ！

■この本がおすすめな方
・オフィスワーク/事務職をはじめたい方
・パソコン仕事に自信がない方
・読まずに楽に学びたい方

■この本のこだわり
・「見るだけ方式」Before/Afterの図解をパッと見るだけでOK！
・「見やすい紙面」全操作をキャプチャ画像で解説！
・「ずっと役立つ」時短ワザ/ショートカットキーなど便利な情報が盛りだくさん！

忙しくても大丈夫。誰でもスイスイWordが操作できるようになります。

※カバー画像が異なる場合があります。

※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。

Copilotに対応したWindows 11の操作・活用方法を一冊に凝縮した「完全ガイド」です。
Windows 11の基本操作から、アプリやインターネット、セキュリティ、設定方法のよくあるトラブルや困ったときの解決方法、Copilotなどの新機能の活用まで、Q＆A形式でわかりやすく解説しています。PCを仕事で効率的に便利に活用するだけでなく、写真や音楽、ビデオなどをもっと楽しむ方法まで、しっかり丁寧に網羅しています。

＜本書のポイント＞
◎圧倒的な情報量！
使いはじめからウィンドウやファイルの基本操作、アプリやインターネットの活用、周辺機器の利用、環境設定やセキュリティ対策まで、役立つ情報を満載。

◎見やすい誌面で丁寧な解説！
操作手順はすべて実際の画面の操作で解説。見ながら進めるだけで確実に実行できるように徹底的に作り込みました。

◎最新機能までしっかり！
AIアシスタントのCopilot in Windowsの利用方法や、周辺機器の活用方法など、Windows 11で強化された最新機能を解説しました。

◎周辺情報も充実！
豊富なTips、用語集、ショートカットキー一覧など、本編以外にも情報が満載です。

※カバー画像が異なる場合があります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

【差をつけるウィンドウズ活用誌　Mr.PC】
今月号はWindows 11搭載AI「Copilot」を使いこなすための入門号！

〈総力特集〉Windows 11×AI 超ビギナーズガイド
最新アップデート「22H2」において、Windows 11に対話型AI「Copilot」が実装されました。総力特集では、このAIを使いこなすため、初期設定の見直しとCopilotの基本的な使い方を紹介していきます！

〈第2特集〉裏フリーソフト入門
取り扱い要注意、グレーゾーン領域の”裏”フリーソフトをカテゴリごとに一挙紹介！ 普通のフリーソフトとはひと味違う、裏の顔を持つフリーソフトたちを存分に使い倒しましょう！

〈第3特集〉脱初心者！ スマホのトリセツ
「ネット閲覧や電話などの基本的な操作はできるけど、使いこなしはまだまだ……」という人は必見！ 本特集を見れば、スマホの基本から一歩先のテクニックがわかります。このほか、料金プランの比較も!!

〈第4特集〉PCゲーム遊びつくし完全ガイド
市販PCゲームが無料でゲットできる珠玉のテクニックのほか、絶対に遊ぶべき無料ゲームを紹介！ このほか、話題の「8番出口」「パルワールド」の本機レビューもあります。

〈特別企画〉ガジェ通 Special
本誌編集とライター陣の計11人が選んだ、使用中or気になるガジェットを一挙に紹介！ 編集＆ライター各人が推す（推したい）ガジェットを、メーカーへの忖度一切なし、本音100％でレビューします。

【連載】
連載：Mr.PCニュース
連載：最新フリーソフトランキング
連載：フリーソフト格付けテスト
連載：フリーソフトライブラリ
連載：ミスPサロン
連載：ミスクロ

※本商品は定期刊行誌『Mr.PC』の電子書籍版です。書店で販売している冊子版とは一部内容が異なる場合があります。
※冊子版に付属している「特別付録DVD-ROM」は本品には付属いたしませんが、付録内容相当のデータを専用ページからダウンロードできます。

『人工知能概論』『ロボット工学』に続く、大好評シリーズの第3弾です！
ホイールダック開発物語の始まりが明らかになり、ホイールダック１号がついに登場します。

・ストーリー仕立てだから、難解な「制御工学」がいとも簡単に理解できます。
・ていねいに解説しているので、数学的なイメージがしっかり掴めます。
・古典制御も現代制御も一気に学べる、おもしろくて欲張りな一冊です。

【主な内容】
第1章　いろいろなものを制御しよう
第2章　制御と運動方程式
第3章　ラプラス変換を用いる微分方程式の解法
第4章　主な機械要素の伝達関数
第5章　ブロック線図
第6章　応答の基礎とステップ応答
第7章　周波数応答
第8章　状態空間表現
第9章　線形代数の基礎
第10章　自由システムと安定性
第11章　倒立振子への応用
第12章　レギュレータ
第13章　オブザーバ
第14章　より高度な制御
第15章　まとめ

人や企業が行動するときの
デジタルのルールがわかる！

デジタルエシックスの定義や歴史から、デジタル先進国の事例、デジタルエシックスコンパスを活用した製品・サービスの実例までわかりやすく解説

本書は今やすべてのビジネスに欠かせないデジタルやＤＸの活用に関する倫理、つまりデジタルエシックスについて考えるもの。デジタルエシックスを検証し考えるためのツールである「デジタルエシックスコンパス」の活用方法を中心に、企業や組織がデジタルエシックスを競争力に転換する方法について実践的に解説します。

　インターネットの便利なサービスとそれを提供する企業、実社会におけるIT、情報倫理とルール、ネットの脅威とセキュリティへの対応策、コンピュータやインターネットの基礎技術など、IT分野のキーワードを幅広く解説しています。左ページで基礎的な概要説明、右ページでより深い解説を加えており、見開き2ページで1つのトピックについて詳しく知ることができます。気になるキーワードだけを拾い読みしてもOK。また、大学における情報リテラシーの教科書としても利用できます。
　本書は『キーワードで学ぶ最新情報トピックス 2021』の改訂版で、トピック「情報デザイン」「情報ユニバーサルデザイン」を全面的に改稿したほか、前版の発行（2021年1月）の後に起こった最新動向を踏まえて大幅に改訂しました。

本誌を読めばネットの動画をもっと楽しめる！

いまやネットの主流は動画。YouTubeをはじめ、さまざまな動画サイトが流行っています。スマホなどモバイルで見るのは便利ですが、画面が小さくて迫力に欠けます。そんなとき、本書を読めば、DVDやブルーレイに焼いて家の大画面のテレビで見ることが可能です。

●主な内容
PART 1　お気に入りの動画をパソコンにダウンロードしよう
　動画をダウンロードする前にやっておきたい準備
　超お手軽！ Webサービス型のツールで動画をダウンロード
　定番ツールの進化型「Craving Explorer」を使う
　「4K Video Downloader」で高画質な動画をラクラク入手
　「どがれこ」なら動画の保存から管理・再生までOK ！
　強力なダウンロード機能のブラウザ用プラグインを活用
　意外と便利！ Edge用の拡張機能で動画をダウンロード
　HLS配信やライブ配信の動画を「ストリームレコーダー」で保存
　中華系の動画サイトと相性のいいツールはコレだ！
　TwitterやInstagramなどのSNSから動画をダウンロード
　困ったときの強い味方！ デスクトップ録画ツールを使う
　COLUMN 邪魔な広告を除外して快適に動画を見る

PART 2　動画からDVDやブルーレイを作成しよう
　本格的なメニュー付きのDVDを作成する
　高画質な動画の鑑賞に最適なブルーレイを作成する
　動画から音声だけを抜き出して音楽CDを作成する
　COLUMN 動画ファイルやDVDをパソコンで再生する

PART 3　スマホ・タブレット・TVでネットの動画を楽しもう
　スマホやタブレットを使って動画をダウンロードする
　Chromecastを利用して動画をテレビに出力する
　Fire TV Stickを使ってテレビで動画を視聴する
　COLUMN TikTokから動画をダウンロードする

PART 4　お宝探しがグッとはかどる！ 動画サイト活用術
　YouTubeを使いこなすための必須テクニック＆裏ワザ集
　いろんな動画に出会える！世界のおすすめサイトを一挙紹介
　アダルト動画を楽しむためのいろいろ役立つ最新ガイド
　COLUMN Googleを使って動画を効率よく探す

PART 5　動画をさらに楽しむための知っ得テクニック
　動画を合法的に楽しむために知っておくべきこと
　日本からは視聴できない動画をどうしても見たい！
　ダウンロードした動画を扱いやすい形式に変換する
　不要シーンのカットや結合で動画を思いどおりに編集する
　COLUMN 動画のコンテナやコーデックって何？

付録CD-ROM
　最新版のソフトを収録

★数学とプログラミングを対比させながら、一歩一歩わかりやすく！

実務に即してPyMC5プログラミングでベイズ推論を使いこなせるようになる。
最初の一冊として、データサイエンティストにおすすめ！

【サポートサイト】
https://github.com/makaishi2/python_bayes_intro

【主な内容】
第1章 確率分布を理解する
1.1 ベイズ推論における確率分布の必要性
1.2 確率変数と確率分布
1.3 離散分布と連続分布
1.4 PyMCによる確率モデル定義とサンプリング
1.5 サンプリング結果分析
1.6 確率分布とPyMCプログラミングの関係

第2章 よく利用される確率分布
2.1 ベルヌーイ分布（pm.Bernoulliクラス）
2.2 二項分布（pm.Binomial クラス）
2.3 正規分布（pm.Normal クラス）
2.4 一様分布（pm.Uniform クラス）
2.5 ベータ分布（pm.Beta クラス）
2.6 半正規分布（pm.HalfNormal クラス）

第3章 ベイズ推論とは
3.1 ベイズ推論利用の目的
3.2 問題設定
3.3 最尤推定による解法
3.4 ベイズ推論による解法
3.5 ベイズ推論の精度を上げる方法
3.6 ベイズ推論の活用例

第4章 はじめてのベイズ推論実習
4.1 問題設定 (再掲)
4.2 最尤推定
4.3 ベイズ推論 (確率モデル定義）
4.4 ベイズ推論 (サンプリング）
4.5 ベイズ推論 (結果分析）
4.6 ベイズ推論 (二項分布バージョン）
4.7 ベイズ推論 (試行回数を増やす）
4.8 ベイズ推論 (事前分布の変更）
4.9 ベータ分布で直接確率分布を求める

第5章 ベイズ推論プログラミング
5.1 データ分布のベイズ推論
5.2 線形回帰のベイズ推論
5.3 階層ベイズモデル
5.4 潜在変数モデル

第6章 ベイズ推論の業務活用事例
6.1 ABテストの効果検証
6.2 ベイズ回帰モデルによる効果検証
6.3 IRT (Item Response Theory）によるテスト結果評価

今なお愛されるX68000シリーズは、実はとても改造のしがいがあるマシンでした。X68kが現役だった当時、伝説の雑誌・『バックアップ活用テクニック』では、内部解析や高速化、HDDの増設といった記事を掲載し、好評を博していました。本コンテンツは、それらを選集したものです。

〈主な内容〉
●X68000XⅥ内部解析
●X68000スピードアップ化改造
●X68000PROシリーズ対応ハードディスク内蔵法


本書は『バックアップ活用テクニック』に掲載された記事を電子版として再編集したものです。そのため、記述は掲載当時の情報にもとづいています。価格・仕様の変更等が行われていたり、サービスが終了している場合があります。なお、各記事の初出は以下のとおりです。記事中で参照ページが指定されている場合は、各特集内のページ数に対応しております。

・PART24 X68000XVI内部解析、X68000スピードアップ化改造 PRO編、ハードディスク内
蔵法
・PART25 保存版 X68000スピードUP大改造!!、ハードディスク内蔵計画
・PART26 これで完璧！ X68000スピードUP大改造!! ＝追補版＝

当時の印刷物からスキャニングしたPDFです。一部画像の削除等、紙版とは異なる場合があります。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能は使用できません。
本書はあくまで報道の見地から「事実」を掲載したものです。「事実」を実際に行い、万が一事故やトラブルに巻き込まれた場合でも、小社および筆者は一切の責任を負いかねます。本書に掲載された情報の取り扱いはすべて自己責任で行ってください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

そのあたりの電線を切ってみたら、機能美の極致がそこにあった！
目で見て、仕組みを知って、二度たのしめる電子部品の図鑑

目の前のスマートフォンやPC、日々使用する家電製品は、数百もの電子部品で構成され、それぞれ決まった機能を果たすために精密に設計されています。しかし、目に見えるところにあることは稀で、また、見られることを想定して作られてはいません。
本書では、抵抗器やコンデンサ、LED、スイッチに各種ケーブル、モーターなど、さまざまな電子部品を実際に切断し、美しい断面図を視覚的にたのしみながら、仕組みや製造方法について知ることができます。
電気に興味がある方、電子工作好きの方はもちろん、アートや写真が好きな方も楽しめる一冊です。

【このような方におすすめ】
電子機器にかかわる社会人および専門としている学生、
電子工作愛好家、
電子機器に興味のある一般の方

【目次】
謝辞
はじめに

1．受動素子
32kHz水晶振動子
カーボン皮膜抵抗器
ガラススケルトン抵抗
大電力型巻線抵抗器
厚膜抵抗アレイ
表面実装チップ抵抗
薄膜抵抗アレイ
巻線ポテンショメータ
トリマポテンショメータ
トリマポテンショメータ（15回転型）
ポテンショメータ（10回転型）
円板型セラミックコンデンサ
ガラスコンデンサ
積層セラミックコンデンサ
アルミ電解コンデンサ
フィルムコンデンサ
ディップ型タンタルコンデンサ
ポリマータンタルコンデンサ
アルミポリマーコンデンサ
アキシャルリードインダクタ
表面実装インダクタ
焼結フェライトインダクタ
フェライトビーズ
3端子フィルタコンデンサ
トロイダルトランス
電源トランス
低電流カートリッジ型ヒューズ
アキシャルリード型ヒューズ
液体パワーヒューズ
小型パワーヒューズ
温度ヒューズ

2．半導体部品
1N4002 整流ダイオード
ガラス封止ダイオード
ブリッジダイオード
2N2222 トランジスタ
2N3904 トランジスタ
LM309K 電圧調整器
デュアルインラインパッケージ（DIP）
AVRマイコン ATmega328
スモールアウトライン集積回路（SOIC）
薄型クワッドフラットパック（TQFP）
ボールグリッドアレイ（BGA）
SoC（System-on-a-chip）
スルーホール実装型赤色LED
表面実装型LED
自己点滅LED（赤緑2色）
白色LED
半導体レーザ
フォトカプラ
光学式傾斜センサ
光学式エンコーダ
照度センサ
CMOSイメージセンサ

3．エレクトロメカニクス
トグルスイッチ
スライドスイッチ
押ボタンスイッチ
DIPスイッチ
タクタイルスイッチ
マイクロスイッチ
電磁継電器
サーマルスイッチ
ブラシ付DCモータ
ステッピングモータ
磁気ブザー
スピーカー
スマートフォンカメラ
カメラモジュール内部
ロータリーボイスコイルモータ
光学ドライブのモータ
エレクトレットコンデンサマイク

4．ケーブルとコネクタ
単線とより線
AC電源ケーブル
IDCリボンケーブル
モジュラーケーブル（電話線）
DIPソケット
バレルプラグとジャック
1/4インチオーディオプラグとジャック
3.5 mmオーディオジャック
LMR-195 同軸ケーブル
ノートPC用電源ケーブル
RG-6 同軸ケーブル
RG-59 同軸ケーブル
F型コネクタ
BNCプラグとジャック
SMAコネクタ
DE-9コネクタ
CAT6 LANケーブル
SATAケーブル
HDMIケーブル
VGAケーブル
一般的なUSBケーブル
USBジャック
SuperSpeedモード対応USBケーブル

5．レトロテクノロジー
ネオンランプ
ニキシー管
ニキシー管の内部
12AX7 真空管
蛍光表示管
陰極線管
陰極線管の内部
水銀スイッチ
古い巻線抵抗器
カーボンコンポジション抵抗器
Cornell-Dubilier社製 9LSコンデンサ
シルバーマイカコンデンサ
アキシャルリード型 積層セラミックコンデンサ
中間周波トランス（IFT）
白熱電球
写真撮影用閃光電球
フォトレジスタ
点接触型ダイオード
ゲルマニウムダイオード
μA702集積回路
窓付きEPROM
コアメモリ
IBM SLTモジュール
アナログ計器（パネルメータ）
磁気テープヘッド
薄型磁気ヘッド
GMRヘッド

6．複合デバイス
LEDフィラメント電球
片面プリント基板
両面プリント基板
両面スルーホール基板
フレキシブル基板とリジットフレキシブル基板
エラストマーコネクタ
MicroSDカード
グロブトップパッケージ
EMVクレジットカードチップ
NFCカードキー
スマートフォンのロジックボード
ロジックボード内部
イーサネットトランス
DC-DCコンバータ
7セグメントLEDディスプレイ
厚膜LED数字ディスプレイ
5×7 LEDドットマトリクスディスプレイ
ビンテージLEDバブルディスプレイ
LED英数字ディスプレイ
温度補償水晶発振器
水晶発振器
アバランシェフォトダイオード（APD）モジュール
3656HG 絶縁アンプ
絶縁アンプ内部

付録：断面図のつくりかた
切る・磨く
キレイにする
固める
キメる
撮影機材
レタッチする
マクロ撮影
多焦点合成

用語集
索引

『月刊ラジオライフ』（毎月25日発売）で不動の人気を誇る毎年2月号の「裏ワザ」特集。その2011～2015年の5年度分を一挙収録！　「アニメやマンガをタダで見まくる」「完全匿名のスマホを作る」「PCのパスワードを突破する」「家電製品の隠しモードを呼び出す裏コマンド」「当たりくじの必勝法」など、テレビ、交通、暮らし、ハッキングといった各ジャンルの裏ワザ、約600本を267ページにわたってたっぷり紹介します。

〈内容〉
●知ってると得する「裏ワザ総決算200」（2015年2月号第1特集）
●今すぐ使える！「裏ワザ大図鑑」（2014年2月号第1特集）
●お得な裏情報＆裏テクを一挙100ネタ公開！「裏ワザ大事典」（2013年2月号第1特集）
●実行はあくまで自己責任でお願いします「最強・最得の裏ワザ100連発」（2012年2月号第1特集）
●デキる！ 使える！「裏ワザベスト100」（2011年2月号第1特集）

※本書は『月刊ラジオライフ』に掲載された特集記事を電子版として再編集したものです。記述は掲載当時のものであり、製品によっては価格・仕様の変更等が行われていたり、サービスが終了している場合もありますのでご了承ください。一部画像の削除等、紙版とは異なる場合があります。

★国内きってのJulianによる、かゆいところに手が届く名解説！★
★基礎から実践まで、幅広いトピックを網羅した。必携の決定版！★

　本書はJuliaの知識を前提としません。本書で初めてJuliaを学ぶ読者のために、基礎から実践まで幅広いトピックを取り扱っています。Juliaに興味を持って本書を手にとった方は、きっと科学技術計算に役立つ新しいプログラミング言語としてJuliaに興味を持った方がほとんどでしょう。本書はそうした人たちに向けて書かれています。したがって、一般的なプログラミング言語の書籍より、やや科学技術寄りの内容を多く取り扱っています。具体的には、理数系の学生や、技術計算・データ解析などを専門とする技術者や研究者を主なターゲットとしています。
　本書は大きく分けて4つのパートに分かれます。第1部は、Juliaの導入です。第2部で言語の基礎的な構文・型システム・機能を解説します。続く第3部は、標準ライブラリを中心としたライブラリの紹介です。最後の第4部は、パッケージ管理と開発・性能改善などの実践的な知識を扱います。

【主な内容】
第1部　導入
第1章　Julia観光
第2章　環境構築
第3章　ファーストステップ

第2部　データと言語の基礎
第4章　数値と算術
第5章　コレクション
第6章　文字列
第7章　スコープと構文
第8章　型システム
第9章　多重ディスパッチ
第10章　メタプログラミング

第3部　ライブラリ
第11章　科学技術計算
第12章　並行プログラミング
第13章　システムプログラミング
第14章　外部プログラムの実行
第15章　他のプログラミング言語との連携

第4部　開発
第16章　パッケージ管理と開発
第17章　開発実践ガイド
第18章　性能の改善

付録A　Markdown
付録B　TOML
付録C　GitとGitHubの基本

★フリーソフトQGISとオープンデータを使って、地図をつくろう！★

「高齢者が多く住んでいる区域を可視化して、ビジネスに活かしたい！」
「市の防災担当として、浸水予想マップをつくりたい！」
「社会科の授業でオリジナル地図をつくりたい！」
これ一冊でぜんぶできます！

フリーソフトとオープンデータを使うから、初心者でも安心。
GISの基礎知識やデータの入手方法までしっかり解説！

《目次》
PART 1　基礎知識編
　第1章　オープンデータの基本
　第2章　GISの基本
　第3章　オープンデータとGISの活用事例
PART 2　地図づくり準備編
　第4章　オープンデータの入手
　第5章　QGISの準備
PART 3　地図づくり実践編
　第6章　ビジネスに役立つ地図づくり
　第7章　登記所備付地図データを活かした地図づくり
　第8章　防災に役立つ地図づくり

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画像認識などの情報処理、数値解析、ニューラルネットワーク、量子コンピューター、半導体といった様々な分野に跨って活躍しているテンソルネットワークを基礎からていねいに解説する。身近な問題から始めて、テンソルの計算手法の基礎を解説し、画像認識や量子物理の例を用いて、少しずつ理解を深めていく。物理系・情報系の入門者に最適の一冊。

第1章　テンソルネットワークを身近に
第2章　テンソルのダイアグラム表記
第3章　畳で学ぶ転送行列
第4章　角転送行列
第5章　特異値分解とエンタングルメント
第6章　角転送行列繰り込み群
第7章　高次特異値分解・木構造・行列積
第8章　手書き数字の見分け
第9章　行列積演算子と制限ボルツマンマシン
第10章　テンソル繰り込み群
第11章　ディスエンタングラー
第12章　量子系の状態変化を追う
第13章　変分法
第14章　再発見の歴史から未来へ
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★最強最短の近道は、これだ！★

・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！
・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！

【主な内容】
第1章　機械学習コンテストの基礎知識
1.1　機械学習コンテストのおおまかな流れ
1.2　機械学習コンテストの歴史
1.3　機械学習コンテストの例
1.4　計算資源

第2章　探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上
2.1　探索的データ分析
2.2　モデルの作成
2.3　モデルの検証
2.4　性能の向上

第3章　画像分類入門
3.1　畳み込みニューラルネットワークの基礎
3.2　コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介
3.3　最初の学習：CNNアーキテクチャ
3.4　最初の学習：データセットの準備と学習ループ
3.5　最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング
3.6　データ拡張
3.7　アンサンブル
3.8　さらにスコアを伸ばすために

第4章　画像検索入門
4.1　画像検索タスク
4.2　学習済みモデルを使ったベースライン手法
4.3　ベースラインを実装する
4.4　距離学習を学ぶ
4.5　画像マッチングによる検証
4.6　クエリ拡張を学ぶ
4.7　Kaggleコンテストでの実践

第5章　テキスト分類入門
5.1　Quora Question Pairs
5.2　特徴量ベースのモデル
5.3　ニューラルネットワークベースのモデル

通読して学習するRust入門書！

単なる文法の解説にはとどまらない。
実践的なソフトウェアの実装と、Rustの安全性を支える理論の学習を通して、ゼロから徹底的にマスターできる！
サンプルコードもサポートページから提供！

第1章　環境構築とHello, world!
第2章　Rustの基本
第3章　所有権・ライフタイム・借用
第4章　トレイト
第5章　モジュール・ドキュメント・テスト
第6章　正規表現
第7章　シェル
第8章　デバッガ
第9章　線形型システム

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人間とコンピュータのより豊かな共存を目指す学問、ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）の全体像を、気鋭の研究者が解説。
HCIの概要から、人間やコンピュータの情報入出力の特性、HCIの設計のポイントや評価技法、近年の技術について、豊富な図と具体例で説き明かす。
新しいインタフェースの開発にも、今あるインタフェースの改良にも役立つ実践的な内容。
学生はもちろん、コンピュータに関わるすべての人必携の一冊！

▼推薦・石井 裕氏（マサチューセッツ工科大学 教授／MITメディアラボ 副所長）
「人とコンピュータとの対話技術（HCI）の歴史と最先端を学べる本書は、人と技術が共存する未来を考えるために必須な羅針盤。」


【目次】
第1章　ヒューマンコンピュータインタラクションとは
第2章　人間の感覚
第3章　HCIの情報入出力
第4章　これからのインタフェース
第5章　インタフェースのデザイン
第6章　ヒューマンエラー
第7章　人間中心デザイン
第8章　HCIの評価実験
第9章　ユーザインタフェースの設計
第10章　発展するHCI
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現代の理工系に必携。学生から職業的プログラマーまで、必須の教養「線形代数」を身につけよう！ 数学的基礎がしっかり理解でき、課題をPythonで解く力が得られる。サンプルコードによる演習も豊富な、一挙両得の入門書！

【目次】
第1章 行列と連立方程式1
第2章 行列と連立方程式2
第3章 逆行列
第4章 行列式・ブロック行列
第5章 行列式の余因子展開・クラメルの公式
第6章 対称群による行列式表示・終結式
第7章 幾何学的意味
第8章 ベクトルの一次独立性・直交基底
第9章 行列と線形写像
第10章 固有値と固有ベクトル
第11章 行列の標準化
第12章 特異値分解・低ランク近似

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◆◆3言語(C言語、C++、Python)対応で、「画像処理の基本」が身につくと、大好評のテキストの改訂版！◆◆
・OpenCV4.5に対応し、さらにパワーアップ!
・基本アルゴリズムとサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる！
・理論と実践のバランスがよく、初学者に最適！
・全編をフルカラー化し、デザインも一新！
・練習問題を解いて理解度アップ！
・Windowsだけでなく、Macでのインストールにも対応！

【「まえがき」より】
本書は，理数科高校生，工業高等専門学校生，大学学部生などを対象とした講義用教科書としての利用を想定し，基本的かつ汎用性の高い画像処理アルゴリズムを選定して解説した．また初学者が独学でも学べるように，開発環境の構築方法，トラブルシューティングなどの詳細な手順を載せている．本書ではまず，画像処理アルゴリズムについて解説し，内部で行われる処理が十分に理解されることに重点を置いている．その後，C言語での実装例を並べて表記し，各アルゴリズムがどのようにコーディングされるのかを解説する．さらに，OpenCVの関数を用いたプログラム（Python，C++言語）も併記し，OpenCVの利用方法を説明する．

今回，第3版に改訂するにあたり，読者からのさまざまなコメントや，我々が本書を用いて講義してきた経験をもとに，内容の理解がより促進されるように章立てを整理し，読者がより興味を惹くような内容に変更した．執筆時点における最新の開発環境に対応するため，OpenCV4系を採用し，Windows11とmacOS上での開発環境の構築について詳細な解説を加筆した．さらに，OSに依存しないGoogle Colaboratoryを用いたプログラム作成方法も加筆した．一方，情報処理技術者試験の試験要綱が2022年4月から更新され，擬似言語の記述形式が大幅に変更され，プログラムの記述方法がC言語と同等になった．そのため，第2版まで記載していた古い記述形式の擬似言語を用いたプログラムは削除することにした．


【おもな内容】

1章　画像処理とOpenCV
2章　OpenCV の導入
3章　画像入力装置と静止画・動画フォーマット
4章　デジタル画像と配列
5章　色空間
6章　濃淡変換
7章　フィルタ処理
8章　2値画像処理
9章　複数画像の利用
10章　幾何学変換
11章　距離画像処理
付録A　OpenCVの描画系関数
付録B　OpenCVをソースからビルドする
付録C　OpenCVメインモジュール概説

姉妹書『OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門』も好評発売中！
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★「いつか学ぼう」と思っていたなら、今！★

初歩から実装まで悩まず進める！
GISの基本から始まり、今ホットな時空間データの解析まで解説。
サンプルコードと出力結果が詳細だから実践しながら学べる、最高のガイド！

[主な内容]
第1部〈導入編〉　空間データの統計解析の基礎
　第1章　はじめよう！　地理空間データの統計解析
　第2章　統計学の基本
　第3章　回帰モデルの基本
　第4章　Rの基本
　第5章　Rによる空間データ処理・可視化の基本

第2部〈基礎編〉　地域データの記述統計
　第6章　空間相関と近接行列
　第7章　大域空間統計量
　第8章　局所空間統計量

第3部〈基礎編〉　地域データの統計モデリング
　第9章　同時自己回帰モデル
　第10章　条件付き自己回帰モデル

第4部〈基礎編〉　点データの統計モデリング
　第11章　空間過程とバリオグラム
　第12章　地球統計モデル
　第13章　地理的加重回帰

第5部〈応用編〉　非ガウス空間データの統計モデリング
　第14章　一般化線形モデルの基礎
　第15章　空間相関を考慮した一般化線形モデル
　第16章　INLAによる空間モデリング

第6部〈応用編〉　時空間データの統計モデリング
　第17章　時空間データの統計モデリングの概略
　第18章　時空間CARモデル
　第19章　時空間過程モデル

第7部〈応用編〉　一般化加法モデルと時空間モデリング
　第20章　一般化加法モデルの基礎
　第21章　一般化加法モデルによる時空間モデリング
　第22章　加法モデルによる空間可変パラメータモデリング

補章　空間統計と機械学習

★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★
・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。
・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。

【主な内容】
第1章　ベイジアンモデリングとは
1.1 データ解析とコンピュータ
1.2 ベイジアンモデリングの基礎
1.3 代表的な確率分布
1.4 近似推論手法

第2章　確率的プログラミング言語（PPL）
2.1 ベイジアンモデリングとPPL
2.2 自動微分・最適化アルゴリズム
2.3 PyMC3の概要
2.4 Pyroの概要
2.5 NumPyroの概要
2.6 TensorFlow Probabilityの概要
2.7 GPyTorchの概要

第3章　回帰モデル
3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル
3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル
3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル
3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル
3.5 階層ベイズモデル
3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度
3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化

第4章　潜在変数モデル
4.1 混合ガウスモデル
4.2 行列分解モデル
4.3 状態空間モデル
4.4 隠れマルコフモデル
4.5 トピックモデル
4.6 ガウス過程潜在変数モデル

第5章　深層学習モデル
5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル
5.2 変分自己符号化器
5.3 PixelCNN
5.4 深層ガウス過程
5.5 正規化流

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いま話題の新しい言語「Julia」を7日間で速習！ プログラミングが初めてでも読みやすい解説を通じて、具体的課題に適用しながら基礎から応用まで身につける。簡単、気軽に誰でも科学技術計算ができる！

◇おもな目次◇
1日目　Julia言語に触れてみよう――「高級電卓」としてのJulia
　1.1　インストールしてみよう
　1.2　実行してみよう
　1.3　電卓のように使ってみよう
　1.4　変数を使ってみよう
2日目　数式をコードにしてみよう――Julia言語の基本機能
　2.1　関数を作ってみる：function
　2.2　条件分岐をしてみる：if文
　2.3　繰り返し計算をしてみる：for文
　2.4　行列とベクトルを扱う：配列
　2.5　型について考える：型と多重ディスパッチ
　2.6　パラメータや変数をまとめる：struct
　2.7　一通りのセットとしてまとめる：module
　2.8　微分方程式を解く：パッケージの使用
　2.9　数式処理（代数演算）をする：他の言語のライブラリを呼ぶ
3日目　円周率を計算してみよう――簡単な計算と結果の可視化
　3.1　計算を始める前に
　3.2　正多角形による方法：漸化式で計算
　3.3　無限級数による方法：結果のプロットと複数の方法の比較
　3.4　数値積分による方法：区分求積法ほか
　3.5　モンテカルロ法：乱数を使う
　3.6　球衝突の方法：シミュレーションの可視化
4日目　具体例1：量子力学――微分方程式と線形代数
　4.1　時間依存のない1次元シュレーディンガー方程式：固有値問題を解く
　4.2　時間依存のない2次元シュレーディンガー方程式：特殊関数を使う
　4.3　波動関数の時間発展：行列演算を行う
5日目　具体例2：統計力学――乱数を使いこなす
　5.1　手作り統計力学：ヒストグラム表示
　5.2　イジング模型のモンテカルロシミュレーション：可視化と動画作成
6日目　具体例3：固体物理学――自己無撞着計算と固有値問題
　6.1　強束縛模型：対角化とフーリエ変換
　6.2　超伝導平均場理論：自己無撞着計算
7日目　自分の問題を解いてみよう
　7.1　用途別必要機能まとめ
　7.2　妙に遅いとき：高速化の方針
　7.3　さらに速く：並列計算をする
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◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊！◆

・コードが理解の試金石！
・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫！　
・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ！

[サポートサイト]
https://github.com/taroyabuki/fromzero

[主な内容]
第1部　データサイエンスのための準備
1章　コンピュータとネットワーク
2章　データサイエンスのための環境
3章　RとPython
4章　統計入門
5章　前処理

第2部　機械学習
6章　機械学習の目的・データ・手法
7章　回帰1（単回帰）
8章　回帰2（重回帰）
9章　分類1（多値分類）
10章　分類2（2値分類）
11章　深層学習とAutoML
12章　時系列予測
13章　教師なし学習
付録A　環境構築

★基礎技術と分析アプローチがわかる入門書の決定版！★

・「spaCy＋GiNZA」による一気通貫の分析がすぐに実践できる
・観光／金融・経済／ソーシャルメディアの分析事例をていねいに解説
・つまずきやすい「環境構築」もしっかりサポート

【本書はこんな人におすすめです】
・Pythonの基本が身についたので、次はテキストアナリティクスを学んでみたい
・大学の講義やプログラミングスクールなどで自然言語処理について少し触れたが、もう少し詳しく学びたい
・テキストアナリティクスにつまずいたことがあったり、ブランクがあったりして再挑戦してみたい


【本書「巻頭言」より抜粋】
アイディア次第でさまざまな分析が可能になるのがテキストアナリティクスの面白さです．その反面，多くの場合，簡単に結果が出るものではありません．諦めずに試行錯誤を続けることが重要です．基本的には多様な可能性に思いを巡らせることが有効です．それには経験の蓄積が活きてきますので，やればやるほど成果を出しやすくなります．自分で実際にデータを処理し，試行錯誤をしてみるのがテキストアナリティクスのスキルを向上させる近道です．その考えから，本書では試してみることを重要視しています．
――那須川哲哉（日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所主席研究員）


【サポートページ】
https://github.com/tksakaki/kspub_ds_text_analytics


【主な内容】
第I部　テキストアナリティクスの基礎
第1章　テキストアナリティクスことはじめ
第2章　プログラミングの補足知識
第3章　環境構築
第4章　基礎技術
　
第II部　テキストアナリティクスの実践
第5章　データ収集
第6章　観光テキストの解析
第7章　金融・経済テキストの解析
第8章　ソーシャルメディアテキストの解析

第III部　応用技術・発展的な内容
第9章　実践的なテクニック
第10章　深層学習技術
第11章　環境構築の要らないテキストアナリティクス

付録　本書で利用するPythonライブラリ


【編著者紹介】
榊　剛史
株式会社ホットリンク 開発本部R＆D 部長
東京大学未来ビジョン研究センター 客員研究員
中国・清華大学による世界的なAI研究者2000人に選出。2006年電力会社にて情報通信業務に従事した後、東京大学博士課程に入学。2013年松尾研究室にて博士号取得。2015年～株式会社ホットリンクに入社。

★★管理職も技術者も必読！「機械学習」のやさしい活用法★★

機械学習プロジェクトの上手な進め方、機械学習を活用するときに気をつけること、活用事例などをていねいに解説。
「機械学習を作る側」と「機械学習活用する側」との橋渡しとなる一冊！

[本書で学べること］
・そもそも機械学習で何ができるのか？
・現場への適切な組み込み方法は？
・どうやって精度を保証するのか？
・実運用を見すえたときに確認すべき部分は？

[主な内容]
　第1章　本書の使い方

第1部　機械学習の基礎
　第2章　機械学習とは何か
　第3章　機械学習手法の種類と基礎
　第4章　機械学習のタスク

第2部　機械学習の利活用
　第5章　機械学習は一般企業でも活用できる
　第6章　機械学習を現場で活用するには
　第7章　機械学習の適用事例
　第8章　実運用に耐えうる機械学習モデルの構築
　第9章　機械学習モデルの説明性

◆◆数式とコードの距離が近いJuliaで一生モノの考え方を身につけよう！◆◆

線形代数、微積分、最適化、確率・統計の基本的な計算から、
ハミルトニアンモンテカルロ法、階層ベイズ、状態空間モデルの原理までをていねいに解説！

[サポートページ]
https://github.com/sammy-suyama/JuliaBayesBook

[主な内容]
第1章　Juliaの基礎
1.1　Juliaとは
1.2　基本文法
1.3　パッケージの利用
1.4　グラフの描画

第2章　数値計算の基礎
2.1　ベクトル・行列計算
2.2　統計量の計算
2.3　統計量と確率分布のパラメータ
2.4　微分計算
2.5　関数の最適化
2.6　最適化によるカーブフィッティング
2.7　積分計算

第3章　確率計算の基礎
3.1　表を使った確率計算
3.2　式を使った確率計算
3.3　連続値における周辺分布と条件付き分布
3.4　確率的試行のシミュレーション

第4章　確率分布の基礎
4.1　確率分布とは
4.2　Juliaでの確率分布の扱い（Distributions.jl）
4.3　離散型確率分布
4.4　連続型確率分布
4.5　統計モデルの設計

第5章　統計モデリングと推論
5.1　ベルヌーイモデル
5.2　線形回帰
5.3　ロジスティック回帰モデル

第6章　勾配を利用した近似推論手法
6.1　なぜ勾配を利用するのか
6.2　ラプラス近似
6.3　ハミルトニアンモンテカルロ法

第7章　発展的な統計モデル
7.1　ポアソン回帰
7.2　階層ベイズモデル
7.3　状態空間モデル

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★ビジュアルプログラミングからオブジェクト指向プログラミングへ。さあ、はじめよう！★
MicroPython ver2.0に対応した改訂版。LEGO MINDSTORMS EV3を用いるロボットプログラミングもPythonで自由自在！

ソースコードの解説が丁寧だから大丈夫。プログラムを書いて、すぐロボットが動くからSTEM教育の導入としても最適。センサ、機構、ライントレース、Open Roberta Labなどの発展的な話題も豊富。

いま、テキストベースのプログラミング言語Pythonが注目されています。人工知能(AI)を応用したアプリケーション開発やビッグデータ解析、ロボットアプリケーション開発などの分野でよく使用されており、さらに初心者のプログラミング学習にも向いています。したがって、Pythonを学ぶことは、ロボットプログラミングを始めたい人にとって大いに意味があります。

本書では、EV3ソフトウェアとPythonでプログラムを書きます。2つのプログラムの対応がよくわかるように、EV3ソフトウェアのプログラムを説明した後に、Python のプログラムを説明します。Pythonのプログラムの説明では、EV3ソフトウェアのプログラム中のブロックに相当する手続きがどこで使われているかについても説明します。

【主な内容】
1章　はじめに
2章　プログラミングの準備をしよう
3章　ロボットプログラミングをはじめよう
4章　ロボットを動かしてみよう
（基本プログラム/ ステータスライトを光らせる/ 音を鳴らす/ ディスプレイに文字を描画する/ モーターを回転させる）
5章　センサーを使って動かそう
（EV3 で使用できるセンサー/ タッチセンサーを使おう/ カラーセンサーを使おう/ ジャイロセンサーを使おう/ 超音波センサーを使おう/ モーター回転センサーを使おう）
6章　オリジナルロボットを作ろう
（ロボット製作のための力学・機構/ 力学・機構のための数学的準備/ 力学の基礎/ 基本的な機構/ 車輪移動機構/ ロボットアームとエンドエフェクター）
7章　実践してみよう
（ボタンを押してすぐに実行する/ 複雑な動作をプログラミングするためのテクニック/ ライントレース/ 線の検出）
8章　Open Roberta Lab
（Open Roberta Labとは/ 画面の説明/ プログラミング/ 保存と読み込み/ シミュレーター/ ロボットの設定/Open Roberta Lab からEV3 を動かす）
付録A　リファレンス
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・読者の信頼が厚い荒木雅弘先生の渾身の労作！
・『イラストで学ぶ機械学習』『イラストで学ぶ人工知能概論』に続くシリーズ第5弾！

スマートフォンで爆発的に普及した音声認識技術は、実現困難といわれていた…。
では、なぜ、ここまで普及したのか。
音声認識技術の歴史から最先端キーテクノロジーまでを、イラストで明快に解説。
WFSTによる音声認識を詳しく解説した和書は本邦初！　もう、買わずにはいられない！

ブロックチェーンの決定版教科書！　基礎から実践まで、豊富なイラストでよくわかる。学生からＳＥ、エンジニアまでブロックチェーンを学びたい全ての人のためのテキスト。
トラストレスとは？　分権とは？　コンセンサスとは？　知っているようできちんと知らないキーワードがしっかりわかる。最新の暗号技術、匿名化技術、ゲーム理論、分散処理技術の基礎知識と合わせながら学ぶことができる。
大学の講義や企業の技術者教育に用いることができるよう、15章立てで構成。章末の演習問題付き。本文カラー。

〔　目　次　〕
Chapter 1　ブロックチェーン技術の原点
Chapter 2　ブロックチェーンの概要
Chapter 3　スマートコントラクトと分散台帳
Chapter 4　ブロックチェーンを構成する暗号技術の基礎
Chapter 5　ビットコインのシステム構成と仕組み
Chapter 6　ビットコインの仕組みの詳細
Chapter 7　P2Pネットワーク
Chapter 8　さまざまなノード実装
Chapter 9　トークンの表現と利用
Chapter 10　ブロックチェーンのスケーラビリティ
Chapter 11　暗号技術とスマートコントラクト
Chapter 12　ブロックチェーンと匿名化技術
Chapter 13　ブロックチェーンを利用したシステム構成
Chapter 14　ブロックチェーン特有のリスク
Chapter 15　ブロックチェーンのビジネスへの導入
付録　数学的基礎

★ 実験を効率化する強い味方 ★

もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる！
ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう！
《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》

■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。
■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく！
■ 入門書であり、実践書。フルカラー！

【目次】
第1章　データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理
・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス
・分子設計
・材料設計
・なぜベイズ最適化が必要か
・プロセス設計
・プロセス管理
・データ解析・人工知能（モデル）の本質

第2章　実験計画法
・なぜ実験計画法か
・実験計画法とは
・適応的実験計画法
・必要となる手法・技術

第3章　データ解析や回帰分析の手法
・データセットの表現
・ヒストグラム・散布図の確認
・統計量の確認
・特徴量の標準化
・最小二乗法による線形重回帰分析
・回帰モデルの推定性能の評価
・非線形重回帰分析
・決定木
・ランダムフォレスト
・サポートベクター回帰
・ガウス過程回帰

第4章　モデルの適用範囲
・モデルの適用範囲とは
・データ密度
・アンサンブル学習

第5章　実験計画法・適応的実験計画法の実践
・実験候補の生成
・実験候補の選択
・次の実験候補の選択
・ベイズ最適化
・化学構造を扱うときはどうするか

第6章　応用事例
・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践
・分子設計
・材料設計
・プロセス設計

第7章　さらなる深みを目指すために
・Gaussian Mixture Regression（GMR）
・GMR-Based Optimization（GMRBO）（GMRに基づく適応的実験計画法）
・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証

第8章　数学の基礎・Anaconda・Spyder
・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解
・最尤推定法・正規分布
・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理
・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方

ASCII倶楽部で人気連載だった「そんなの業界じゃあたりまえっちゃ！」のせれろんやまだ先生の最新連載を電子書籍化！身近な話題から未来の話まで、科学・生物の「なぜ」をゆるく・広く追いかける！

《Ｐｙｔｈｏｎで数値計算の基本をより実践的に！》
□NumPy、SciPyを動かしながら、数値計算の基本を学ぶフルカラーテキスト！
□浮動小数点演算の基礎から偏微分方程式の数値解法までを一冊に凝縮！
□Pythonスクリプトはサポートページにて無料公開！

【サポートページ】
https://github.com/tkouya/inapy

【目次】
第1章　数値計算と数学ソフトウェア
第2章　数の体系，コンピュータ，浮動小数点数
第3章　Pythonことはじめ
第4章　丸め誤差の評価方法と多倍長精度浮動小数点計算
第5章　初等関数の計算
第6章　基本線形計算
第7章　連立一次方程式の解法1 ―直接法
第8章　連立一次方程式の解法2 ―疎行列と反復法
第9章　行列の固有値・固有ベクトル計算
第10章　非線形方程式の解法
第11章　補間と最小二乗法
第12章　関数の微分と積分
第13章　常微分方程式の数値解法
第14章　偏微分方程式の数値解法

《これが世界標準！　世界もここから始めてる！！》
データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書“Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares”がついに翻訳！！

・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習までをていねいに解説！
・データサイエンス・機械学習に必要な数学の学び直しにうってつけ！
・章末問題が298問掲載されているから、完全に理解できる！
・Julia言語によるプログラミング課題が原著者のウェブサイトから入手できる！　
・プログラミング課題を日本語に翻訳したものを、訳者のGitHubにて無料公開！

【プログラミングの補足資料と追加の演習問題の入手先】
・原著者のウェブサイト：http://vmls-book.stanford.edu
・補足資料の日本語訳：https://github.com/tttamaki/julia_companion_jp

【推薦の言葉：原著刊行にあたって】
データサイエンスの学生だけでなく，すべての学生に必読の入門書
――ローラン・EI・ガウイ（カリフォルニア大学バークレー校）

これが正攻法！
――ギルバート・ストラング（マサチューセッツ工科大学）

この本は多くの授業で使われるだろう．これだけ演習問題が大量にあるのだから
――トレバー・ヘイスティ（スタンフォード大学）

【主な内容】
第1部　ベクトル
1章　ベクトル
2章　線形関数
3章　ノルムと距離
4章　クラスタリング
5章　線形独立

第2部　行列
6章　行列
7章　行列の例
8章　線形連立方程式
9章　線形動的システム
10章　行列積
11章　逆行列

第3部　最小二乗法
12章　最小二乗法
13章　最小二乗当てはめ
14章　最小二乗識別
15章　多目的最小二乗法
16章　制約付き最小二乗法
17章　制約付き最小二乗法の応用
18章　非線形最小二乗法
19章　制約付き非線形最小二乗法

付録A　記法
付録B　計算量
付録C　微分と最適化
付録D　さらなる話題

《予測を「作る」から「使う」へ》
・具体的な数値例，Pythonプログラミングを通して，手を動かしながら学ぶ！
・決定分析の基本と活用を中心に，効用理論，確率予測までを解説！
・リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適！

【サポートページ】
https://logics-of-blue.com/decision-analysis-and-forecast-book-support/

【キーワード】
▼決定分析の基本
　決定問題・期待値・展開型分析・相互情報量・KL情報量・情報の価値
▼決定分析の活用
　予測の評価・コスト/ロスモデル・標準型分析・ベイズ決定・逐次決定
▼効用理論入門
　選好・効用関数表現・期待効用最大化の原理・vNMの定理・リスク態度
▼確率予測とその活用
　確率予測の基本・信頼度・ブライアスコア・ROC曲線・最適な決定方式

【目次】
第1部　序論
　第1章 意思決定における予測の活用
　第2章 決定分析の役割

第2部　決定分析の基本
　第1章 決定分析の初歩
　第2章 Pythonの導入
　第3章 決定分析におけるPythonの利用
　第4章 期待値に基づく意思決定
　第5章 情報の量
　第6章 情報の価値

第3部　決定分析の活用
　第1章 予測の評価
　第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値
　第3章 決定分析の事例
　第4章 標準型分析
　第5章 逐次決定問題における予測の活用

第4部　効用理論入門
　第1章 選好と効用関数表現
　第2章 期待効用理論

第5部　確率予測とその活用
　第1章 確率予測の基礎
　第2章 確率予測の活用

★初学者向けの名著を100ページ増の大改訂！　ホイールダック２号は深層学習を手に入れた！★
・全面的に記述を見直すも、第1版との連続性を最大限保ち、ますますパワーアップ！
・「ニューラルネットワーク」の章を新設し、深層学習の歴史的位置づけ、CNN、RNNをわかりやすく解説した！
・「確率的生成モデル」の章を新設し、強化学習・状態推定・教師なし学習などに関わる解説に芯を通すことができた！

まずは、この１冊から始めよう！

【主な内容】
第1章 人工知能をつくり出そう　
第2章 探索(1)：状態空間と基本的な探索
第3章 探索(2)：最適経路の探索
第4章 探索(3)：ゲームの理論
第5章 計画と決定(1)：動的計画法
第6章 確率モデル(1)：確率とベイズ理論の基礎　
第7章 確率モデル(2)：確率的生成モデルとナイーブベイズ
第8章 計画と決定(2)：強化学習
第9章 状態推定(1)：ベイズフィルタ
第10章 状態推定(2)：粒子フィルタ
第11章 学習と認識(1)：クラスタリングと教師なし学習　
第12章 学習と認識(2)：パターン認識と教師あり学習　
第13章 学習と認識(3)：ニューラルネットワーク　
第14章 言語と論理(1)：自然言語処理　
第15章 言語と論理(2)：記号論理　
第16章 言語と論理(3)：証明と質問応答　
第17章 まとめ：知能を「つくる」ということ

【初学者納得、玄人脱帽！】
　SNSで大絶賛の名講義がついに書籍化！

・問題解決に必要な「プログラマ的感覚」が身につく！　
・基礎から解説し、プログラミングにはじめて触れる読者を、簡単な数値シミュレーションや機械学習まで導く。充実の目次！
・Google Colaboratoryで環境構築も簡単。教科書として最適！

【主な内容】
第1章　Pythonの概要とGoogle Colabの使い方
第2章　条件分岐と繰り返し処理
第3章　関数とスコープ
第4章　リストとタプル
第5章　文字列処理
第6章　ファイル操作
第7章　再帰呼び出し
第8章　クラスとオブジェクト指向
第9章　NumPyとSciPyの使い方
第10章　Pythonはどうやって動くのか
第11章　動的計画法
第12章　乱数を使ったプログラム
第13章　数値シミュレーション
第14章　簡単な機械学習
（詳細：https://www.kspub.co.jp/book/detail/5218839.html ）

【「はじめに」より抜粋】
　なぜプログラミングを覚えるべきか。それは今後プログラミングが就職活動の必須スキルになるからではなく、ましてAI がブームだからでもない。「プログラマ的感覚」を身につけるためだ。(…)エクセルを使っていても、面倒な処理を見た時に「これは一括でできるマクロがあるに違いない」と思って探すかどうか。毎日決まった時間に、あるウェブサイトにアクセスして、ある値を読み取らないといけないという「仕事」が与えられた時に、「ウェブサイトにアクセスして値を読み込めるツールがあるに違いない。毎日決まった時間に何かを自動的に実行する方法があるに違いない。それらを組み合わせれば良い」と思えるかどうか。これが「プログラマ的感覚」である。
　（…）細かい文法などは最初は気にせず、必要に応じて調べれば良い。「Python はこういうことができるんだな」「それはこれくらいの作業量でできるんだな」という「感覚」を頭の片隅に残すこと、それを目的として学習して欲しい。

【正誤表】
https://kaityo256.github.io/python_zero/errata/

■圧倒的情報量！
・全機能を網羅したオールカラー928ページ
・この1冊で、どんな場面にも役に立つ
・セブン日本語版のすべてのエディションに対応
■よく分かる！
・豊富な図解で、概念や仕組みがよく分かる
・基本操作から、新機能まで徹底解説
・HINTやコラムでさらに理解が深まる
■すぐ引ける！
・目次ややりたいことがすぐ見つかる
・「参照パーツ」で関連項目もすぐ引ける
・充実の索引で知りたいことがすぐ調べられる
Windows 7の新機能はもちろんのこと、パソコンを効率よく快適に使う上で必要な機能を詳しく解説しました。また、「操作の流れが視覚的によく分かる」「きめ細かな分かりやすい説明で、関連知識も自然と身に付く」という考え方を徹底的に追求。素早く目的に到達でき、しかも見通しがよくなるように、構成や文章、インデックスなどに工夫を凝らしています。初心者の方から上級者の方までお薦めできる、全機能レファレンス書です。

最適化問題へのモデル化と、基本的なアルゴリズムを俯瞰し、最適化という考え方の基礎をしっかりと固める。大事なことは、いつの時代も変わらない。イメージしやすい具体的な例や、理解の定着にかかせない演習問題も充実！

【推薦の言葉】
数理最適化は、問題解決のための数学である。今では、その成果を実装したソルバーが簡単に手に入るようになった。直面する問題を解決するには、まずそれをモデル化し、適切な最適化手法を適用するという手順を踏む。
本書は、豊富な実例を通して、モデル化の勘どころを説明し、さらに広範な最適化手法それぞれを、基本から分かりやすく解説している。この分野全般を知るための「最適解」として推薦したい。
――茨木俊秀(京都情報大学院大学学長)

【サポートページ】
https://sites.google.com/view/introduction-to-optimization/main

【主な内容】
第1章 数理最適化入門
1.1 数理最適化とは
1.2 最適化問題
1.3 代表的な最適化問題
1.4 本書の構成

第2章 線形計画
2.1 線形計画問題の定式化
2.2 単体法
2.3 緩和問題と双対定理

第3章 非線形計画
3.1 非線形計画問題の定式化
3.2 制約なし最適化問題
3.3 制約つき最適化問題

第4章 整数計画と組合せ最適化
4.1 整数計画問題の定式化
4.2 アルゴリズムの性能と問題の難しさの評価
4.3 効率的に解ける組合せ最適化問題
4.4 分枝限定法と切除平面法
4.5 近似解法
4.6 局所探索法
4.7 メタヒューリスティクス

★この本を買わずして何を買う！！★

競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。

【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？　すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？　という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
――河原林健一（国立情報学研究所副所長）

【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。

その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。

そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。

最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。

※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。


★ 人間は巧妙にできている。――実に面白い！！★
　
・全ページフルカラーのこれまでにない入門書！　見開き構成でわかりやすい！
・感覚、記憶、意思決定、情動、コミュニケーション、言語理解など、人間が行う心的活動を情報処理のプロセスと捉えて、体系的に解説した。
・実験心理学や神経科学をはじめとして、言語学、コンピュータサイエンス、哲学の側面からも認知科学を網羅的に解説した。
・数理工学モデルも含め、認知プロセスの「モデル」を多く紹介。情報系の学生にも最適な一冊！

【主な内容】
1章 認知科学概論
2章 感覚
3章 知覚・認知
4章 記憶
5章 注意
6章 知識
7章 問題解決
8章 意思決定
9章 創造
10章 言語理解
11章 情動
12章 社会的認知
13章 コミュニケーション
14章 錯覚
15章 脳

★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★

■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！

■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！

■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！

【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！
https://github.com/hhachiya/MLBook　

【機械学習スタートアップシリーズ】
https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html

【主な内容】
第1章 機械学習とは何か
第2章 Python入門
第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計）
第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析）
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）
第6章 カーネルモデル
第7章 ニューラルネットワーク
第8章 強化学習
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）

シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版！

★「Kaggleで勝つ」準備をしよう！★
初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。

・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく！
・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ！
・充実の本音対談で、やさしくサポート！
・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。

【本書のサポートページ】
https://github.com/upura/python-kaggle-start-book

【実践Data Scienceシリーズ】
https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html

【主な内容】
第1章　Kaggleを知る
1.1 Kaggleとは
1.2 Kaggleで用いる機械学習
1.3 Kaggleのアカウントの作成
1.4 Competitionsページの概要
1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方

第2章　Titanicに取り組む
2.1 まずはsubmit！　順位表に載ってみよう
2.2 全体像を把握！　submitまでの処理の流れを見てみよう
2.3 次の一手を見い出す！　探索的データ分析をしてみよう
2.4 ここで差がつく！　仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう
2.5 勾配ブースティングが最強？！　いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう
2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち？！　ハイパーパラメータを調整してみよう
2.7 submitのその前に！　「Cross Validation」の大切さを知ろう
2.8 三人寄れば文殊の知恵！　アンサンブルを体験しよう.

第3章　Titanicの先に行く
3.1 複数テーブルを扱う
3.2 画像データを扱う
3.3 テキストデータを扱う

第4章　さらなる学びのために
4.1 参加するコンペの選び方
4.2 初学者にお勧めの戦い方
4.3 分析環境の選択肢
4.4 お勧めの資料・文献・リンク

付録A　サンプルコード詳細解説
A.1 第2章 Titanicに取り組む
A.2 第3章 Titanicの先に行く

※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。

ブロックチェーンを用いたスマートコントラクト構築に必須の言語であるSolidityの入門書。SE、エンジニア、アプリ開発者必携！

【目　次】
第1章　ブロックチェーン，イーサリアム，スマートコントラクト入門
第2章　イーサリアム，solidityのインストール
第3章　Solidity入門
第4章　グローバル変数と関数
第5章　式と制御構造　
第6章　スマートコントラクトの作成
第7章　関数，修飾子，fallback
第8章　例外，イベント，ロギング
第9章　Truffleの基礎と単体テスト
第10章　コントラクトのデバッグ
※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。

「Ｐｙｔｈｏｎで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Ｐｏｌｉｃｙ ＧｒａｄｉｅｎｔとＡ２Ｃの記述・実装を見直した。・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。・コードが公開されているから、すぐ実践できる。・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。【おもな内容】Day1　強化学習の位置づけを知る　強化学習とさまざまなキーワードの関係　強化学習のメリット・デメリット　強化学習における問題設定：Markov Decision Process　Day2　強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる　価値の定義と算出: Bellman Equation　動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration　動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration　モデルベースとモデルフリーとの違いDay3　強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる　経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法　計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference　経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか：Valueベース vs PolicyベースDay4　強化学習に対するニューラルネットワークの適用　強化学習にニューラルネットワークを適用する　価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する：Value Function Approximation　価値評価に深層学習を適用する：Deep Q-Network 　戦略を、パラメーターを持った関数で実装する：Policy Gradient　戦略に深層学習を適用する：Advantage Actor Critic (A2C)　価値評価か、戦略かDay5　強化学習の弱点　サンプル効率が悪い　局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い　再現性が低い　弱点を前提とした対応策Day6　強化学習の弱点を克服するための手法　サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習　再現性の低さへの対応: 進化戦略　局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7　強化学習の活用領域　行動の最適化　学習の最適化

この一冊からはじめよう！
ボケが止まらないネコ教授と、生意気な生徒クロが楽しくナビゲートする画期的な書。
集合、論理、写像、関係、帰納法、順列、グラフ、無限集合の基本を網羅した。
定理の証明は正確かつ細部まで記述し、練習問題付き。

【推薦の言葉】
鮮やかな筆さばきが光る本書を読んだ方々が、離散数学の魅力を堪能し、将来、これらの理論を生活や勉学、研究に役立てていかれることを期待します。
――数学者・秋山仁先生

【主な内容】
第1章　離散数学の魅力――まず面白さを感じて下さい
1.1　ピックの定理
1.2　オイラー路とオイラー閉路
1.3　ハミルトン路とハミルトン閉路
1.4　ポーサのスープの問題
1.5　鳩の巣原理
1.6　エルドシュ・スズカーズの単調部分列の定理

第2章　集合――数学の大本
2.1　集合とは何か
2.2　ベン図と和集合，共通集合，部分集合など
2.3　普遍集合とド・モルガンの法則
2.4　有限集合と包除原理
2.5　冪集合

第3章　論理――科学的思考の基礎
3.1　命題論理
3.2　述語論理

第4章　対応と写像――ここを押さえておかないと道に迷う
4.1　集合の直積
4.2　対応
4.3　写像

第5章　関係――「恋人」も「ライバル」も「親の仇」もすべて「関係」だ
5.1　関係の基本
5.2　半順序
5.3　ハッセ図
5.4　厳密半順序
5.5　同値関係

第6章　帰納法と関係の閉包――自然数といえば帰納法
6.1　帰納法
6.2　関係の閉包
6.3　集合の対等性

第7章　順列と組合せ――この先には賞金 100 万ドルの未解決問題が！
7.1　順列と組合せ
7.2　二項定理

第8章　グラフ――離散数学界のセンターポジション
8.1　グラフとは何か
8.2　グラフの用語
8.3　さまざまなグラフ
8.4　ピックの定理の証明
8.5　オイラー路とオイラー閉路

第9章　無限集合――「対角線論法」を知らずして「面白い証明」を語るなかれ
9.1　素数
9.2　集合の濃度
9.3　可算濃度
9.4　実数集合Rの濃度と対角線論法
9.5　複素数の濃度

秋葉原パソコン自作業界で切っても切れなかったWindowsの“円盤”。それを最も売った人間が大手メーカーとの悪戦苦闘の販促活動、業界ウラ話などここでしか読めない連載時業界話題沸騰のコラム集。

■全101章にわたる圧巻の読み応え!!

第1章「『CPU人柱』の先にあったものは……」
第10章「新CPUやOSの深夜販売本番！　心も体もグッタリーヌ」
第20章「商談で広げすぎた風呂敷を私はどうやって畳んでいたのか」
第30章「PC自作業界の同世代女子との会話でぐさーっと刺さった一言」
第40章「海外のパーツや機械をニヤニヤ見ていたら恥ずかしい出来事が」
第50章「メイド喫茶イベントでメイドさんからもらったショックな一言」
第60章「PC自作であるあるなイライラ3選」
第70章「大学進学をやめたきっかけになるWindowsの進化、翻弄される人生」
第80章「古株自作ユーザーが戸惑った最新事情『アレがオワコン……』」
第90章「『Core』シリーズ登場前夜　メーカーの極端な物言いが災いを呼んだ」
第100章「自作業界はフリーも変わらない　金曜21時に電話『今から作業できる？』」
電書だけ! 第101章「今も私を苦しめる、業界標準納期“今すぐナウで”の舞台裏」 …etc

「基本をより実践的に！」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門！・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる！・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート！・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく！・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる！【本書のサポートページ】https://logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro-book-support/　【実践Data Scienceシリーズ】　「基本をより実践的に！」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。【主な内容】1部　【理論編】ベイズ統計モデリングの基本　1.はじめよう！　ベイズ統計モデリング　2.統計学の基本　3.確率の基本　4.確率分布の基本　5.統計モデルの基本　6.ベイズ推論の基本　7.MCMCの基本／2部　【基礎編】RとStanによるデータ分析　1.Rの基本　2.データの要約　3.ggplot2によるデータの可視化　4.Stanの基本　5.MCMCの結果の評価　6.Stanコーディングの詳細／3部　【実践編】一般化線形モデル　1.一般化線形モデルの基本　2.単回帰モデル　3.モデルを用いた予測　4.デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定　5.brmsの使い方　6.ダミー変数と分散分析モデル　7.正規線形モデル　8.ポアソン回帰モデル　9.ロジスティック回帰モデル　10.交互作用／4部　【応用編】一般化線形混合モデル 1.階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本 2.ランダム切片モデル 3.ランダム係数モデル／5部　【応用編】状態空間モデル　1.時系列分析と状態空間モデルの基本 2.ローカルレベルモデル 3.状態空間モデルによる予測と補間 4.時変係数モデル　5.トレンドの構造　6.周期性のモデル化　7.自己回帰モデルとその周辺　8.動的一般化線形モデル：二項分布を仮定した例　9.動的一般化線形モデル：ポアソン分布を仮定した例

【モノ作りにかかわる全技術者必携の最強テキスト】体系的に整理された定本の改訂版。最新動向を盛り込み、さらにパワーアップ！　イラストをカラー化し、さらに見やすく！　・GUI設計・ヒューマンエラー対策などで、基本的な考え方だけではなく、具体的・実践的なスキルまで解説しました。・人工知能分野の進展にあわせて、「スマートスピーカ」「画像認識」「音声認識」「ディープラーニング」などの関連項目を新たに解説しました。・スマートフォンを意識したGUI設計・アプリケーション開発に関する解説を充実させました。【主な内容】第1章　ヒューマンインタフェース概論／第2章　コンピュータとヒューマンインタフェース／第3章　人間の情報処理モデル／第4章　ヒューマンエラー／第5章　人間サイドからの設計／第6章　入力系設計／第7章　出力系設計／第8章　インタラクション系設計／第9章　GUI設計／第10章　ユーザのアシスト／第11章　ユーザビリティ評価／第12章　インタラクションの拡張／第13章　モバイルコンピューティングにおけるヒューマンインタフェース／第14章　ユニバーサルデザイン／第15章　ヒューマンインタフェースの新しい動きと諸課題