『ＫＳ情報科学専門書、半年以内(実用)』の電子書籍一覧
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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 -
『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 -
★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
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