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"競プロ" で必要なテクニックを1冊に凝縮！

競技プログラミング（競プロ）は、問題を解くことでプログラミング能力を競う大会です。本書では、競プロで必要なアルゴリズム・データ構造・考察テクニックを丁寧に解説します。さらに、知識を定着させるための例題・演習問題が150問以上掲載されています。
本書は、競プロのコンテストで勝ちたい、アルゴリズムを本格的に学びたい、技術力向上に繋げたいなど、様々な目的で利用できるものとなっています。
　
［本書の特徴］　
・競プロで必要な77個のテクニックを網羅
・320点超のフルカラーの図でわかりやすく解説
・知識を身に付ける演習問題153問
・全問題が「自動採点システム」に対応
・新傾向の「ヒューリスティック・最適化」も解説
　
［本書の構成］　
序章 競技プログラミング入門
第1章 アルゴリズムと計算量
第2章 累積和
第3章 二分探索
第4章 動的計画法
第5章 数学的問題
第6章 考察テクニック
第7章 ヒューリスティック
第8章 データ構造とクエリ処理
第9章 グラフアルゴリズム
第10章 総合問題
終章 さらに上達するには
　
［本書で扱うトピック（抜粋）］　
全探索／2進法／一次元の累積和／二次元の累積和／配列の二分探索／答えで二分探索／しゃくとり法／半分全列挙／部分和問題／ナップザック問題／ビットDP／最長増加部分列問題／素数判定法／ユークリッドの互除法／繰り返し二乗法／包除原理／ゲーム問題／偶奇を考える／一手先を考える／後ろから考える／山登り法／焼きなまし法／ビームサーチ／スタック／キュー／優先度付きキュー／連想配列／文字列のハッシュ／ダブリング／セグメント木／深さ優先探索／幅優先探索／ダイクストラ法／Union-Find／最小全域木問題／最大フロー問題／二部マッチング問題／ほか多数



序章　競技プログラミング入門
第1章　アルゴリズムと計算量
第2章　累積和
第3章　二分探索
第4章　動的計画法
第5章　数学的問題
第6章　考察テクニック
第7章　ヒューリスティック
第8章　データ構造とクエリ処理
第9章　グラフアルゴリズム
第10章　総合問題
終章 さらに上達するには


米田 優峻（よねだ まさたか）：　
2002年生まれ。2021年に筑波大学附属駒場高等学校を卒業し、現在東京大学に所属。競技プログラミングでは「E869120」として活躍。2020年までに国際情報オリンピック（IOI）で3度の金メダルを獲得したほか、世界最大級のオンラインコンテスト「AtCoder」でも最高ランクである赤色の称号を持っている。また、Qiitaで多数の記事を投稿したり、競技プログラミングの中上級者向け問題集「競プロ典型90 問」を作成するなど、アルゴリズムや競技プログラミングの普及活動も行っている。著書に『問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』（技術評論社）がある。

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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！

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インフラ構築・管理に役立つTerraformの基礎からエキスパートレベルまでこの１冊でマスター

インフラ構築・管理に役立つTerraformの基礎からエキスパートレベルまでこの１冊でマスター
IaCの基礎からはじめ、Terraformとは何か、や使用するメリットについて。エンタープライズレベルのインフラ構築・管理を学ぶことができます。Packt Publishing「HashiCorp Infrastructure Automation Certification Guide」の翻訳書。

Part 1：基礎知識
1章 IaCを知る
2章 Terraformのインストール

Part 2：コア・コンセプト
3章 Terraformをはじめよう
4章 Terraformへのディープダイブ
5章 Terraform CLI
6章 Terraformのワークフロー
7章 Terraformのモジュール

Part 3: Terraformによるインフラストラクチャの管理
8章 Terraformの構成ファイル
9章 Terraformスタックを理解する
10章 Terraform CloudとTerraform Enterprise

付録 Terraform用語集/解答と解説

［著者］Ravi Mishra (ラビ・ミシュラ)
IT業界で10年の経験を持つマルチクラウドのアーキテクト。AWS、Azure、GCP、Oracleなどのクラウドプラットフォームのエキスパート。DevOps、コンテナ化、Kubernetes、Terraformのスキルセットも身につけている。35以上のクラウド資格を持っており、マイクロソフト認定トレーナーや公開講演者としても活躍している。LinkedInはinmishrar

［翻訳］ねこやま のりこ
東京都日野市出身。以前はベンチャー企業などでWebアプリケーションの開発に携わっていた。現在はSIer の新規事業開発チームでクラウドインフラを中心とした業務を担当中。趣味でクラウドに関する同人誌を制作している。Xのアカウントは@noriko_ro

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視覚情報を分析してビジネス課題を解決！AWSのAI・機械学習サービスを活用しよう

Amazon Web Services（AWS）のAI・機械学習サービスを活用したコンピュータービジョン・システムを構築しよう！
視覚情報を分析しビジネス上の多くの課題を解決。実際の本番環境でも展開できるよう、具体的な実装方法を紹介します。
Packt Publishing「Computer Vision on AWS」の翻訳書。

Part 1：AWSとAmazon Rekognitionでのコンピュータービジョンの紹介
1章 コンピュータービジョン・アプリケーションとAWSのAI・機械学習サービスの概要
2章 Amazon Rekognitionの利用
3章 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用したカスタムモデルの作成

Part 2：実世界のユースケースへのコンピュータービジョンの適用
4章 本人確認を使用した非接触型ホテルチェックインシステムの構築
5章 動画解析パイプラインの自動化
6章 AWS AIサービスによるコンテンツの検閲

Part 3：エッジでのコンピュータービジョン
7章 Amazon Lookout for Visionの紹介
8章 エッジでのコンピュータービジョンを使用した製造不良の検出

Part 4：Amazon SageMakerを使用したコンピュータービジョン・ソリューションの構築
9章 Amazon SageMaker Ground Truth を使用したデータのラベル付け
10章 コンピュータービジョンでのAmazon SageMakerの使用

Part 5：コンピュータービジョン・アプリケーションの運用環境ワークロードのベストプラクティス
11章 Amazon Augmented AI（A2I）によるヒューマン・イン・ザ・ループの統合
12章 エンドツーエンドのコンピュータービジョン・パイプライン設計のベストプラクティス
13章 コンピュータービジョンへのAIガバナンスの適用


Lauren Mullennex：AWSのシニアAI・機械学習スペシャリスト・ソリューションアーキテクト。複数の業界にわたるインフラストラクチャ、DevOps、クラウドアーキテクチャの幅広い経験を持っている
Nate Bachmeier：AWSのプリンシパル・ソリューションアーキテクト。金融サービス業界に焦点を当て世界中のクラウド統合に取り組んでいる
Jay Rao：AWSのプリンシパル・ソリューションアーキテクト。顧客に技術的および戦略的なガイダンスを提供しソリューションの設計と実装を支援している
［翻訳者］
鈴木貴典：アクロクエストテクノロジー株式会社にて、シニア・テクニカルアーキテクトとしてクラウドシステムの開発やコンサルティングに従事。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Lookout for Vision
山本大輝：東京大学大学院情報理工学系研究科を修了後、アクロクエストテクノロジー株式会社でシニア・データサイエンティストとして機械学習プロジェクトを推進。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon SageMaker
宮島拓也：AWSを利用した多くのクラウドサービスの開発・構築経験を持ち、モバイルとクラウドを連携したAIサービスの開発に取り組む。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Rekognition
吉岡駿：機械学習／AIを利用したクラウドサービスの開発や画像処理を用いた研究開発に従事。好きなAWS AI／MLサービスはAmazon Bedrock

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優れたプロダクトマネージャー(PM)になるために！

優れたプロダクトマネージャー(PM)になるために！
プロダクト（商品からサービス事業まで）を管理するプロダクトマネージャー：PMの仕事とは？その考え方。
計画・実行・マーケティング戦略を作り上げるPMの仕事に迫る。リーダーシップ、人事管理に関する実践的なスキルをカバー。
ベストセラー『Cracking the PM Career』の翻訳書。

A まえがき
B プロダクトマネージャーの役割
1章 はじめに
2章 プロダクトマネージャーの役割
3章 最初の90日間

C プロダクトスキル
4章 ユーザーインサイト
5章 データインサイト
6章 分析的問題解決力
7章 プロダクトデザインスキル
8章 技術的なスキル
9章 プロダクト仕様書の作成

D 実行スキル
10章 プロジェクトマネジメントスキル
11章 スコープ定義とインクリメンタル開発
12章 プロダクトローンチ
13章 物事を成し遂げる力

E 戦略的スキル
14章 プロダクト戦略の概要
15章 ビジョン
16章 戦略フレームワーク
17章 ロードマップと優先順位付け
18章 チームの目標

F ピープルマネジメントスキル
19章 パーソナルマインドセット
20章 コラボレーション
21章 権威に頼らない影響力
22章 コミュニケーション
23章 モチベーションとインスピレーション
24章 チームの目標
25章 メンタリング
26章 他部門とのコラボレーション

G リーダーシップスキル
27章 ピープルマネージャーになる
28章 新しいリーダーシップスキル
29章 コーチングと能力開発
30章 チームを作る
31章 組織を設計する

H キャリア
32章 キャリアラダー
33章 キャリアプラン
34章 キャリアアップのためのスキル
35章 さらに学びたい人へ
36章 PMを越えて

I プロダクトリーダーQ&A
37章 ディラン・ケイシー
38章 ブライアン・エリン
39章 オシ・イメオクパリア
40章 バンガリー・カバ
41章 サラ・マウスコップ
42章 ケン・ノートン
44章 サチン・レキ
45章 テレサ・トーレス
46章 オジ・ウデズエ
47章 エイプリル・アンダーウッド

J 追加情報
48章 PMのタイプ
49章 PMの仕事に就くために
50章 内向的な人のためのネットワーキング
51章 自律性と評価のパラドックス
52章 オファー交渉のための10のルール

K 付録
53章 役立つキーフレーズ
54章 略語集

Jackie Bavaro（ジャッキー・バヴァロ）：AsanaやGoogle、Microsoftで15年以上のPM経験を持つ。著書に『Cracking the PM Interview』（共著）がある。コーネル大学でコンピュータサイエンスと経済学を専攻。サンフランシスコの自宅で執筆、コーチング、アドバイスを行っている。

Gayle Laakmann McDowell（ゲイル・ラクマン・マクドウェル）：自身の会社であるCareerCupを通じ技術者採用を向上させることに注力している。Google、Microsoft、Appleでエンジニアとして勤務し候補者を面接・評価してきた。著書にベストセラー『Cracking the Coding Interview』（『世界で闘うプログラミング力を鍛える本』(マイナビ出版)）などがある。ペンシルベニア大学でコンピュータサイエンスの学士号と修士号、ウォートンビジネススクールでMBAを取得。パロアルトの自宅でコンサルティング、執筆、コーディングを行っている。

竹村 光：京都大学大学院卒業後、2015年にフィンテックスタートアップを共同創業し、複数の新規プロダクトの開発をリード。それを機にプロダクトマネージャーとしてのキャリアを歩み始める。2020年からは外資系テック企業でグローバルなプログラムのマネジメントに従事。現在は日本企業の米国オフィスで、米国展開事業のプロダクトマネジメントに従事している。

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時系列予測の基礎からディープラーニングによる大規模な予測まで

本書は、データサイエンティストがPythonによる時系列予測をマスターすることを目的として書かれています。数式は必要最小限に抑え、ステップバイステップで丁寧に説明していきます。統計学的モデルや機械学習モデル・ディープラーニングを使った予測、自動予測ライブラリProphetを紹介します。
Manning「Time Series Forecasting in Python」の翻訳企画

第1部　歳月人を待たず
第1章　時系列予測
第2章　単純な未来予測
第3章　ランダムウォーク

第2部　統計学的モデルによる予測
第4章　移動平均プロセスのモデル化
第5章　自己回帰プロセスのモデル化
第6章　複雑な時系列のモデル化
第7章　非定常時系列の予測
第8章　季節性の考慮
第9章　モデルへの外部変数の追加
第10章　複数の時系列の予測
第11章　キャップストーン：オーストラリアの抗糖尿病薬処方数の予測

第3部　ディープラーニングによる大規模な予測
第12章　時系列予測のためのディープラーニング
第13章　ディープラーニングのためのデータウィンドウとベースラインの作成
第14章　ディープラーニングの手ほどき
第15章　LSTMで過去を記憶する
第16章　CNNを使った時系列のフィルタリング
第17章　予測を使ってさらに予測を行う
第18章　キャップストーン：家庭の電力消費量の予測

第4部　大規模な予測の自動化
第19章　Prophetを使った時系列予測の自動化
第20章　キャップストーン：カナダでのステーキ肉の月間平均小売価格の予測
第21章　さらなる高みを目指して

付録　インストール手順

Marco Peixeiro (マルコ・ ペイシェイロ) ：カナダ マギル大学（McGill University）卒。
カナダ最大手の銀行の1つNational Bank of Canadaでシニアデータサイエンティストを務めている。独学のサイエンティストであるMarco は、この業界で仕事を見つけて働くために必要な知識が何かをよく理解している。実践から学ぶことを信条とし、Medium のブログ、freeCodeCamp でのデータサイエンスの短期集中講座、Udemy の講座でも同じアプローチを取っている。本書のテーマを扱ったUdemyのオンライン講座　https://www.udemy.com/course/applied-time-series-analysis-in-python/　が好評で、その内容が書籍化された。Marco のデータサイエンスに関する記事はMedium でさらにチェックできる（https://medium.com/@marcopeixeiro）。ブログでも、最初に理論を提示し、次に実践的なプロジェクトに取り組むという同じアプローチを取っている。

株式会社クイープ ：1995 年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『The Kaggle Workbook』『The Kaggle Book』『実践XAI』（インプレス）、『なっとく！機械学習』『なっとく！関数型プログラミング』『実践マイクロサービスAPI』（翔泳社）、『Python によるディープラーニング』（マイナビ出版）などがある。 http://www.quipu.co.jp

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ランサムウェア攻撃とその対応策をわかりやすく解説！

中小企業のセキュリティはランサムウェア対策から！
ランサムウェアによる被害は企業規模を問わず増え続けていますが、企業側においてはそれに対抗できる有効なセキュリティ対策が追い付いていないのが現況です。本書では筆者たちが実際に経験したインシデント対応から得た学びを伝えます。
標的型ランサムウェア攻撃についての重要なポイントを網羅し、読者が具体的な実践対策ができるよう本書は構成されています。

第1章　標的型ランサムウェア攻撃の概要と課題
1.1 昨今のサイバー攻撃や被害状況
1.2 ランサムウェアとは
1.3 身近に潜むランサムウェアの脅威（公開事例）
1.4 よくあるランサムウェア感染原因
1.5 現状の対策の課題

第2章　標的型ランサムウェア攻撃の手法解説
2.1 攻撃者のエコシステム:Ransomware-as-a-Service
2.2 攻撃ステップとその詳細
2.3 被害事例の解説

第3章　実践的ランサムウェア対策
3.1 標的型ランサムウェア攻撃対策の意義
3.2 対策手法
3.3 被害事例から考える対策

第4章　セキュリティ監視
4.1 監視の目的や必要性
4.2 監視のポイントや難易度
4.3 エンドポイント型セキュリティ対策製品のログ監視
4.4 ネットワーク型セキュリティ対策製品のログ監視
4.5 セキュリティイベントログ（ログインイベント）の監視
4.6 その他のセキュリティ対策製品等の監視
4.7 監視で異常を発見した場合の対応

第5章　インシデント対応
5.1 インシデント対応とは
5.2 インシデント対応の流れ
5.3 感染経路・攻撃手法の特定
5.4 封じ込め・根絶作業の実施
5.5 安全宣言に向けた監視
5.6 番外編：インシデント発生時の社内外コミュニケーション
5.7 平時の準備

田中 啓介：トレンドマイクロ株式会社 インシデントレスポンスチーム所属。2007年にトレンドマイクロに入社。製品のサポート業務を経て2012年より中央省庁担当のアカウントマネージャとしてセキュリティ監視、インシデントレスポンス、対策提言を実施。マネジメント業務を経て2019年よりインシデント対応支援サービスを主管。情報処理安全確保支援士、GCFA、GDAT、GOSI。立命館大学 情報理工学研究科 博士後期課程 上原研究室所属。滋賀県警察サイバーセキュリティ対策委員会アドバイザー。

山重 徹：トレンドマイクロ株式会社 インシデントレスポンスチーム所属。2017年にトレンドマイクロに入社後、セールスエンジニアの経験を経てインシデントレスポンスチームに在籍。 標的型ランサムウェア攻撃をはじめセキュリティインシデント被害に遭ってしまったユーザの環境調査から復旧支援に従事。 並行してインシデントの現場やリサーチから得られた攻撃手法の知見を元にEDR製品の検出ロジック開発にも取り組んでいる。CISSP、GCFA、GCFE、GPEN。

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AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く

本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とPythonによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解釈可能」にするためのアプローチを網羅的に扱い、そして更に「なぜ、この予測をしたのか」に答え「説明可能なAI」に至るための道を示しています。

第1部 解釈可能性の基礎
第1章 はじめに
　1.1 Diagnostics+のAI―AIシステムの一例
　1.2 機械学習システムの種類
　1.3 Diagnostics+のAIを構築する
　1.4 Diagnostics+のAIの問題点
　1.5 Diagnostics+のAIシステムを堅牢にする
　1.6 解釈可能性と説明可能性
　1.7 本書で何を学ぶのか？
　1.8 まとめ
第2章 ホワイトボックスモデル
　2.1 ホワイトボックスモデル
　2.2 Diagnostics+―糖尿病の進行度
　2.3 線形回帰
　2.4 決定木
　2.5 一般化加法モデル（GAM）
　2.6 ブラックボックスモデルとは
　2.7 まとめ

第2部 モデルの処理の解釈
第3章 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性
　3.1 高校生の成績予測器
　3.2 アンサンブルツリー
　3.3 ランダムフォレストを解釈する
　3.4 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性
　3.5 まとめ
第4章 モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性
　4.1 Diagnostics+のAI：乳がん診断
　4.2 探索的データ分析
　4.3 深層ニューラルネットワーク
　4.4 DNNを解釈する
　4.5 LIME
　4.6 SHAP
　4.7 アンカー
　4.8 まとめ
第5章 顕著性マップ
　5.1 Diagnostics+のAI：浸潤性乳管がんの検出
　5.2 探索的データ分析
　5.3 畳み込みニューラルネットワーク
　5.4 CNNを解釈する
　5.5 バニラバックプロパゲーション
　5.6 ガイド付きバックプロパゲーション
　5.7 その他の勾配ベースの手法
　5.8 Grad-CAMとガイド付きGrad-CAM
　5.9 どの寄与度推定法を使えばいいのか？
　5.1 まとめ

第3部 モデルの表現の解釈
第6章 層とユニットを理解する189
　6.1 視覚的な理解
　6.2 畳み込みニューラルネットワーク：復習
　6.3 ネットワーク分析フレームワーク
　6.4 層とユニットを解釈する
　6.5 まとめ
第7章 意味的な類似性を理解する
　7.1 感情分析
　7.2 探索的データ分析
　7.3 ニューラル単語埋め込み
　7.4 意味的類似性を解釈する
　7.5 まとめ

第4部 公平性とバイアス
第8章 公平性とバイアスの軽減
　8.1 収入予測
　8.2 公平性の概念
　8.3 解釈可能性と公平性
　8.4 バイアスを軽減する
　8.5 データセットのためのデータシート
　8.6 まとめ
第9章 説明可能なAIへの道
　9.1 説明可能なAI
　9.2 反実仮想的な説明
　9.3 まとめ

Appendix
付録A セットアップを行う
　A.1 Python
　A.2 Gitコードリポジトリ
　A.3 Conda環境
　A.4 JupyterNotebook
　A.5 Docker
付録B PyTorch
　B.1 PyTorchとは？
　B.2 PyTorchをインストールする
　B.3 テンソル
　B.4 データセットとDataLoader
　B.5 モデリング
付録C 日本語版付録日本語を扱う
　C.1 単語に分割する
　C.2 ワードクラウドを作成する
　C.3 日本語を単語埋め込み化する

Ajay Thampi（著者）
信号処理と機械学習をテーマに博士号を取得し、強化学習、凸最適化、5Gセルラーネットワークに適用される古典的な機械学習技術をテーマに主要なカンファレンスやジャーナルで論文を発表している。現在は大手テック企業にて「責任あるAI」と公平性を専門に機械学習エンジニアとして活躍。マイクロソフトのリードデータサイエンティストとして、製造業、小売業、金融業など様々な業界の顧客に対して、複雑なAIソリューションをデプロイする仕事を担当した経験を持つ。

松田晃一（翻訳者）
博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。HCI/AR/VR/UX、画像処理・認識、機械学習、エッセーの執筆、技術書、SF、一般書の翻訳などに興味を持つ。最近立ち上げたPython の講義が（自分では）結構良く構成でき、再構成し書籍化を考えている。PAW^2（メタバース）の開発に携わり、オープンソースのm3py ライブラリの開発を行っている。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『Web API デザイン・パターン』、『機械学習エンジニアリング』、『プログラミングのための数学』、『データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング』（マイナビ出版）、『生成Deep Learning』、『詳解OpenCV3』、『コンピュータビジョンのための実践機械学習』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。

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Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ

Pythonを活用した70以上の実践的な"レシピ"により表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。
Packt Publishing: Python Feature Engineering Cookbook, Second Edition の翻訳書。

1章 欠損値を補完する
2章 カテゴリ変数をエンコーディングする
3章 数値変数を変換する
4章 変数を離散化する
5章 外れ値を扱う
6章 日付と時刻の変数から特徴量を抽出する
7章 特徴量をスケーリングする
8章 新しい特徴量を作成する
9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する
10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する
11章 テキスト変数から特徴量を抽出する
付録 日本語を扱う


Soledad Galli : 世界的な学術機関や有名な企業で10年以上の経験を持つデータサイエンティスト、インストラクター、ソフトウェア開発者。保険金請求や信用リスクの評価、詐欺の防止を目的とした機械学習モデルを開発し実運用に成功している。複数のオンラインコースで機械学習を教えており、オープンソースのPythonライブラリFeature-engineを開発・保守している。2018年にData Science Leaders Awardを受賞、2019年にデータサイエンスと分析におけるLinkedIn Voices (LinkedInインフルエンサー) の1人に認定されている。

松田晃一 : 博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『APIデザイン・パターン』、『プログラミングのための数学』（マイナビ出版）、『生成 Deep Learning』、『詳解OpenCV3』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。

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世界最高峰の競技プログラミングコンテストサイトのAtCoderが主催するアルゴリズム実技検定試験「PAST」の公式対策本！

■アルゴリズム実技検定（PAST）とは
AtCoder株式会社が主催する検定試験で、IT人材に求められるプログラミングスキルを可視化することを目的としています。プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、試験対策を行うことでこれからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を見につけることができます。

■PASTの上級～エキスパート認定まで対応
さまざまなアプローチが考えられるアルゴリズム実技検定の問題において、より適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成できることを目指します。

複数のアルゴリズムを用いた解法を身につけ「上級」「エキスパート」合格の点数を勝ち取ろう！

［監修］
高橋 直大（たかはし なおひろ）：1988年生まれ。慶應義塾大学大学院政策メディア研究科修士課程修了。現在、AtCoder株式会社代表取締役社長。Microsoft主催のImagine Cupで世界3位、TopCoder Openで世界2位、2022年にはGoogle Hash Codeで優勝など、複数の世界大会で上位入賞を経験し、15年以上プログラミングコンテストに参加し続けている。

［著者］
大槻 兼資（おおつき けんすけ）：1988年生まれ。2014年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。修士（情報理工学）。現在、株式会社 NTTデータ数理システム顧問、モノグサ株式会社コンテンツアーキテクト。数学や情報科学の諸分野の啓蒙活動に従事。著書に『問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造』講談社 (2020) がある。趣味は競技プログラミング、虫食算作り、国内旅行など。

杉江 祐哉（すぎえ ゆうや）：20歳のときに競技プログラミングに出会い、以降tsutajというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加。北海道大学競技プログラミングサークル所属時、アルゴリズムやデータ構造に関する勉強会資料の公開やオリジナル問題の出題・プログラミング合宿の開催など精力的に活動した。現在はモノグサ株式会社でソフトウェアエンジニアとして従事する一方、競技プログラミングの作問支援ツールの開発も行っている。

中村 謙弘（なかむら けんこう）：ニートの時に競技プログラミングに出会い、AtCoderでプログラミングを学ぶ。ソフトウェアエンジニアとして国内外の企業に勤務する傍ら、kenkooooというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加している。好きなプログラミング言語はRust。

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コンピュータなしで学べる！プログラミングをはじめる前に読む入門書

Cプログラミングを理解するためには、コンピュータやプログラミングに関連する知識について、あらかじめある程度の知識を持っている必要があります。十分な知識が無いままコンピュータを操作してプログラミングを習得しようとしても、間違いだらけで時間ばかりかかってしまい、効率が上がらないことがあります。Cプログラミングに関する知識の吸収力を高めるための準備をしましょう。
本書のコンセプトは「コンピュータなしで学ぶ！」ことです。Cプログラミングを「学ぶ前」に知っておいてほしいことをまとめました。

読み終えた後は、理解力と吸収力の向上により、Cプログラミングの上達速度が飛躍的にアップし、挫折せずにCプログラミングをマスターできるようになるはずです。本書がそれを手助けします。


序章 Cプログラミングを学ぶ前に
プログラミングの上達が早い人、その秘訣は？

第1章 はじめの一歩
プログラミングを学ぶ上での基本的な事柄について説明します。

第2章 Cプログラムを観察しよう
Cで書かれたプログラムは「宇宙語」ではありません！まずはじっくりと観察しよう。

第3章 プログラムの作り方
闇雲に試行錯誤をしても実力の向上は望めません。プログラムを作るときの考え方を学びましょう。

第4章 データの表現方法
コンピュータの力を存分に発揮できるプログラムを作るために重要なのは、2進数、ビットとバイトの関係についてとことん理解することです。

第5章 Cを学ぶために必要なコンピュータの知識
プログラムを作る理由はコンピュータに何らかの仕事をさせたいからです。Cプログラミングができるようになるためにはコンピュータの知識が必要となります。

第6章 コンピュータは計算機
コンピュータは数学とかなり深い関係がありますが相違点も多くあります。コンピュータ独特の数の扱いについて解説します。

第7章 変数とメモリ
変数を使わないプログラミングというのは考えられません。変数は実行させる度に値を変更可能なため、様々な処理ができるようになります。

第8章 処理の流れ
オルゴールはゼンマイが切れるまで同じ音楽を永遠に流すワンパターンな装置といえます。判断や繰り返しなどうまく作られたプログラムは、まるで人間が行動しているかのようにコンピュータを働かせることができます。

第9章 関数
Cプログラムは「1つのmain関数」と「その他の複数の関数」から作られます。関数を作れるようになるための基礎知識についてしっかりと理解しましょう。

第10章 ソフトウェア開発の基礎
ある程度の規模のプログラムは計画的に行うべきです。複数の人で開発することになったら意思の疎通や役割分担が必要です。ソフトウェア開発の基礎について学びましょう。


◆著者：
村山公保（むらやまゆきお）
倉敷芸術科学大学 危機管理学部危機管理学科教授、博士（工学）。主な著書に「基礎講座C」「基礎からわかるTCP/IP ネットワークコンピューティング入門 第3版」、「マスタリングTCP/IP 入門編 第5版」（共著）がある。

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Web API設計のベストプラクティス集

APIとはアプリケーション、サービス、コンポーネントがどのように通信するかを定義する仕様です。本書『APIデザイン・パターン』は、Web APIを構築するための安全かつ柔軟で再利用可能なパターンを提供するために執筆されました。一般的な設計原則の説明からはじめ、APIを構築する際の仕様、デザイン・パターンを紹介していきます。Manning Publishing: API Design Patterns の翻訳書。

本書 "APIデザイン・パターン（API Design Patterns）" は、Web APIを構築するための一連の設計原則、安全かつ柔軟で再利用可能なパターンを提供するために書かれました。Google Cloud PlatformとそのAPI設計に取り組む著者が、

・APIの一貫性、拡張性、可用性を確保する方法について
・安全かつ柔軟で再利用可能なAPIパターン
・一般的なAPIの設計を改善する手法

について解説します。コード例はTypeScriptで解説。詳細なシナリオ・図解により、API設計についての理解が深まります。

提供するAPIが他の開発者から信頼され、便利に使ってもらえるようにするためのベストプラクティスを提供します。


［本書まえがきより］
ソフトウェアが「うまく設計されている」とはどういうことなのか、「よく設計されたWeb API」とは何か。
私は自分自身で答えを出そうとし、実際に使ってみた情報などを何年もかけ集約し、Luke Sneeringerと私でGoogleのルールとして明文化し、それは最終的にAIP.dev（google.aip.dev）という形で提供することになりました。これらのルールはある種の法律のようなもので「何をすべきか」は書かれていても、「なぜそうすべきか」は書かれていません。この本で私が目指したのは実践的なガイドラインと、その理由を論理的に説明することです。この本で取り上げたトピックが、APIデザインという魅力的かつ複雑な世界において、多くの会話や将来の仕事のきっかけとなることを願っています。

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本書の役割は、誰でも気軽に実践的なGoogleタグマネージャーを学習できるようにすることです。既存の書籍とは異なり、学習環境を構築することで初学者でもミスを恐れずに学習ができます。
また、本書では辞書やチュートリアルといった網羅的な解説はせず、現場でよく使われる事例を重点的に紹介しています。


■本書の特徴
・Googleタグマネージャーの学習環境を構築できる
→ミスを恐れずにトライアンドエラーできるよう、本書では学習環境の構築から解説します。デモ環境で学習できるので、だれかに迷惑をかけることなく実践できます。

・逆引きとして、用途に合わせた項目がすぐ見つかる
→実際の現場でよく使われる事例を中心にまとめてあります。困りごとからすぐに事例を見つけられます。

・UAからGA4の移行にも対応できる
→UAからGA4への移行にも対応できるよう、それぞれの設定方法を併記しています。新規設定だけでなく、移行にも利用いただけます。


■本書の構成
Chapter1　Googleタグマネージャーとは
Chapter2　学習環境の構築
Chapter3　Googleタグマネージャーの導入
Chapter4　基本操作
Chapter5　現場で使える逆引きレシピ　基本編
Chapter6　現場で使える逆引きレシピ　応用編
Appendix　現場で役立つTips

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データベース開発を学びながら、オリジナル販売管理システムを構築しよう

お客様情報や商品情報を1つにまとめ、受注・納品までを一括管理する「販売管理システム」を作りたい！
本書は1冊を通してMicrosoft Accessを使ったデータベースシステムの開発を体験していきます。商品管理や顧客管理のデータベースを内包した、小さな会社やお店で実際に活用できるような販売管理システムを構築します。
Excelの経験はあるけどAccessは使ったことがない、という方のために基本操作から分かりやすく解説していきます。

お客様情報や商品情報を1つにまとめ、受注・納品までを一括管理する「販売管理システム」を作りたい！
本書は1冊を通してMicrosoft Accessを使ったデータベースシステムの開発を体験していきます。商品管理や顧客管理のデータベースを内包した、小さな会社やお店で実際に活用できるような販売管理システムを構築します。
納品書の発行から売上の分析、消費税にも対応。サポートサイトから『サンプルデータベース』もダウンロードできるのでご自身の業務に合わせてカスタマイズ可能です。

「Excelの経験はあるけどAccessは使ったことがない」という方のために基本操作から分かりやすく解説。

［Access基礎編］
Chapter 1　Accessの基礎知識
Chapter 2　商品管理システムを作ろう
Chapter 3　顧客管理システムを作ろう
［データベース構築編］
Chapter 4　販売管理システムを設計しよう
Chapter 5　受注管理用のフォームを作ろう
Chapter 6　納品書発行の仕組みを作ろう
Chapter 7　販売管理システムを仕上げよう
［データ分析編］
Chapter 8　販売データを分析しよう

［Access基礎編］では顧客管理のテーブル1つのシンプルなデータベースでAccessの基本操作を学びます。
［データベース構築編］では販売管理システムを作成し、商品管理や受注伝票などの帳票作成も行っていきます。
［データ分析編］では販売データを分析し、これからの販売戦略に役立てます。


［Access基礎編］
Chapter 1　Accessの基礎知識
Chapter 2　商品管理システムを作ろう
Chapter 3　顧客管理システムを作ろう
［データベース構築編］
Chapter 4　販売管理システムを設計しよう
Chapter 5　受注管理用のフォームを作ろう
Chapter 6　納品書発行の仕組みを作ろう
Chapter 7　販売管理システムを仕上げよう
［データ分析編］
Chapter 8　販売データを分析しよう

きたみあきこ
お茶の水女子大学理学部化学科卒。プログラマー、パソコンインストラクターを経て、現在はフリーのテクニカルライターとして、パソコン関連の雑誌や書籍の執筆を中心に活動中。主な著書に『できるAccessパーフェクトブック 困った！＆便利ワザ大全 2019/2016/2013＆Microsoft 365対応』（共著、インプレス刊）、『マンガで学ぶエクセルVBA・マクロ』『マンガで学ぶエクセルVBA・マクロ実用編』（マイナビ出版刊）などがある。

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機械学習は人工知能の同義語となり多くの人に広く知れ渡っていますが、その可能性を十分に活かしている企業は世界でも一握りにすぎません。最新のオープンソースライブラリ、パッケージが提供され、コミュニティは充実していますが、実用的なビジネス上の課題解決に機械学習をどう適用させるかで、多くの企業が四苦八苦しています。
人材不足もその要因の一つではありますが、優秀な機械学習エンジニアやデータアナリストを確保したとしても、1つのモデルを導入するまでにそれなりの期間が必要になってしまうことも起きています。

機械学習モデルのバージョン管理、再現性、スケーリングなど、企業が機械学習の機能を開発する際に直面する主な課題は、サイエンス的な面よりもむしろエンジニアリング的なものですが、一般的なデータサイエンス系の教科書では、機械学習プロジェクトを実施する際のエンジニアリング的な面についてあまり触れていません。

本書はデータの収集、保存、前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのテストとデバッグ、本番環境へのデプロイと撤退、ランタイムと本番環境へのデプロイ後のメンテナンスなどに光をあて、解説していきます。
機械学習の応用、ビジネス上の課題を機械学習を使用して解決したい場合に適切なアドバイスを得ることができます。


対象読者として、機械学習の基本を理解し自身でモデルを構築することができるレベルを想定しています。
・機械学習エンジニアリングの仕事に取り組むデータアナリスト
・仕事をもっと構造化したいと考えている機械学習エンジニア
・機械学習エンジニアが提供するモデルを扱うことになるソフトウェアアーキテクト


第1章 はじめに
第2章 プロジェクトを始める前に
第3章 データの収集と準備
第4章 特徴量エンジニアリング
第5章 教師ありモデルの訓練 (第1部)
第6章 教師ありモデルの訓練（第2部)
第7章 モデルの評価
第8章 モデルの導入
第9章 モデルの推論、監視、メンテナンス
第10章 まとめ

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現代エンジニアの必須知識：ディープラーニング技術を身に付けよう！

PythonのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、多くの人々がディープラーニングを活用できるようPythonコーディングを交えながら分かりやすく説明していきます。「ディープラーニングを適用できる課題とはなにか」「限界はどこにあるのか」を実践解説。Keras/TensorFlow 2対応。第1版(2017年)以降の話題やモデル・理論とその実装コードなど、より丁寧に解説し大幅にボリュームアップしています。


ディープラーニングにより自動言語翻訳や画像認識の精度は飛躍的に向上し、現代のソフトウェア開発者にとってその技術の理解と習得は必要不可欠な分野になりつつあります。

機械学習プラットフォームTensorFlowの上で動作するKerasは、Pythonで書かれたディープラーニングのAPIです。数学やデータサイエンスの専門的な知識がなくともディープラーニングを手軽に実装できるようになります。
Keras開発者であるFrançois Cholletは、改訂・増補された本書で、機械学習の初心者と経験者、両者に向けたアドバイスを提供します。直感的な説明とわかりやすいイラスト・例題で理解が深まり、ディープラーニングのアプリケーションを開発するために必要なスキルをすぐに身につけることができます。

・ディープラーニングの最初の一歩
・画像分類と画像セグメンテーション
・時系列予測
・テキスト分類と機械翻訳
・テキスト生成、画像生成

1章 ディープラーニングとは何か
2章 ニューラルネットワークの数学的要素
3章 KerasとTensorFlow
4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰
5章 機械学習の基礎
6章 機械学習のユニバーサルワークフロー
7章 Kerasを使いこなす
8章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング
9章 コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング
10章 時系列のためのディープラーニング
11章 テキストのためのディープラーニング
12章 生成型ディープラーニング
13章 現実世界でのベスト・プラクティス
14章 本書のまとめ

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「AWS 認定 高度なネットワーキング」に頻出する内容を1冊にまとめました！

本書はAWSのネットワークに関する知識を体系的に1冊にまとめました。AWS認定試験を受験される方はもちろん、AWSのネットワークについて学びたい方や、知識をアップデートしたい方にもおすすめの1冊です。

■AWS認定とは
AWS 認定試験は、AWSに関する知識・スキルを測るための試験です。レベル別・カテゴリー別に認定され、基礎コース・アソシエイト・プロフェッショナルの3つのレベルと、ネットワークやセキュリティなど分野ごとの専門知識（スペシャリティ）があります。またアソシエイトとプロフェショナルは、アーキテクト・開発者・運用者の3つのカテゴリーを用意し、それぞれの専門にあった知識を問われます。基本的にはIT エンジニア向けの試験ですが、基礎コースにあたるクラウドプラクティショナーのように、営業職や経営者・管理職に推奨されている資格もあります。
クラウドプラクティショナーは、クラウドの定義や原理原則・メリットなど、これからAWSを学んでいく上で入門的な内容の試験となります。


■本書の特徴
□特徴1:短期学習、読み飛ばしが可能な構成！
サービスごとに要点を整理しているため、得意な範囲は読み飛ばせるように工夫しました。
・項目ごとの確認問題で、まずはスキルチェック
・サービスごとの構成や特徴を理解しやすいように細かく図解
・複雑な項目はまとめで知識の整理

□特徴2:豊富な練習問題を解きながら学べる！
60問を超える練習問題を掲載しました。直近で出題が予想される内容にしてあります。
・章のおわりに関連する問題をまとめて掲出
・選択肢ごとに詳しく、丁寧に解説
・問題を解いたあとは対応する範囲を再確認できるように構成

□特徴3:実務者の知識のアップデートにも最適！
執筆時点で最新のサービス、技術を丁寧に解説してあります。
・最新のサービスを踏まえて学習
・サービスごとの最新機能も網羅的に解説
・試験を受験しない方にとっても、知識のアップデートに最適

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誰にでも読みやすく。Clean Code を実践しよう

Beyond the Basic Stuff with Python：Pythonプログラミングの入門・基本をマスターしたら次のステージへと踏み出そう！　パイソニック（Pythonic）なコードを書くことを学び、より優れたプログラマーになる手法を伝授します。

自分の書いたコードに自信を持てるプログラマーになろう

［誰にでも読みやすい 広く公開できるコードを書こう］
本書ではきれいなコード（Clean Code）を書くために、コマンドライン、コード整形、型チェッカー、リンター、バージョン管理 などのその道のプロが利用しているツールを詳解し、Pythonプログラミングスキルを向上させる方法を学びます。

［Clean Codeを実践するツールを活用できるようになろう］
開発環境のセットアップ、変数の命名方法、読みやすさ向上のための最適な方法　を紹介します。

［オブジェクト指向設計を理解し アルゴリズムを活用しよう］
コードの公開に必要となるドキュメントの作成や書式の統一、またパフォーマンスの測定、オブジェクト指向プログラミング、コーディングインタビューで一般的に使用されるオーダー記法（Big O）について説明します。

本書の後半では2つのコマンドラインのゲーム「ハノイの塔（ロジックパズル）」と「四目並べ（タイル落としゲーム）」を作りますが、書いたゲームのコードが本書の「最適な方法」でプログラミングされているかを確認してみましょう。

PART 1　基本準備から始めよう

PART 2　Python に適した開発方法・ツール・テクニック

PART 3　オブジェクト指向のPython

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●本書の構成
Chapter 1　ブロックチェーンの基本
　ブロックチェーンとは
　ビジネスブロックチェーン
　システムアーキテクチャー
この章では、ブロックチェーンの特徴・基本を押さえるとともに、ビジネスブロックチェーンについて解説していきます。

Chapter 2　ビジネスブロックチェーンの事例
　医療情報システム
　医療情報流通システム
　物流トレーサビリティ
　電力エコポイント
　スマートロックシステム
この章では、実際にビジネスブロックチェーンが使われている事例を取り上げ、解説します。実
際に、どのようにシステムが構成されていて、どのような機能を実装しているのかを見ていきましょう。


Chapter 3　ビジネスブロックチェーンの実際
　ビジネスブロックチェーンの実際1: Rablock
　ビジネスブロックチェーンの実際2: Amazon Managed Blockchain
　アプリケーション設計とブロックチェーン
この章では、ビジネスブロックチェーンを実際に動かして体験していきます。ビジネスブロックチェーン専門で、入門者に比較的理解しやすいRablock と、Amazon Web Serviceで使えるブロックチェーンサービスであるAmazon Managed Blockchainを取り上げます。

Chapter 4　ビジネスブロックチェーンの更なる体験
　Hyperledgerプロジェクト
　Hyperledger傘下のプロジェクト
　Hyperledgerプロジェクトのソフトウェアを体験する
Hyperledgerプロジェクトとは、ビジネスブロックチェーンのフレームワーク、ツール、ライブラリなどを開発するオープンソースのコミュニティです。この章では同プロジェクトが扱うブロックチェーン向けソフトウェアを紹介していきます。


本書を読むことで、こういうシステムはブロックチェーンに向いている、こういうふうにブロックチェーンが活用できる、と読者のみなさんが企画・発想できるようになることが、本書の目的です。
ぜひ仮想通貨とは違う、ビジネスブロックチェーンの実際に触れてみてください。

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Flutterとは、Google社が開発しているモバイルアプリケーションフレームワークです。クロスプラットフォームに対応しているため、1つのソースでiOSとAndroid、Webに対応したアプリケーションを開発することができます。

本書は、これからモバイルアプリ開発を始める方のために、Flutterによる開発体験を手を動かしながら学ぶことができる書籍です。リファクタリングやCI/CDなど、チーム開発には欠かせない知識も詰め込み、すぐに現場で使える1冊となるようにしました。
本書を通じてFlutter開発手法を学び、快適なモバイルアプリケーション開発を体験してください。


■本書の特徴
1．これからのFlutter開発に必要となる知識を盛り込みました
レイアウト、アニメーション、状態管理、データベース、ネイティブ連携、課金、ローカライズ、リファクタリング・デバッグ、CI/CD、Flutter Web

2．状態管理やネイティブ連携が習得可能
StatefulWidget、Redux、Providerなどでの状態管理を解説し、ネイティブ連携はMethodChannel、EventChannel、MessageChannelすべてを網羅しています。

3．データベースもカバー
SQLiteやFirebase Firestoreも解説しています。本格的なアプリケーションの開発に役立ちます。

4．チーム開発には欠かせないポイントを徹底解説
リファクタリング・デバッグやCI/CDなど、チーム開発には欠かせない手法を解説してあります。複数の手法を提案しているので、ご自身のチームにあうものがきっと見つかります。

5．ローカライズやアクセシビリティにも丁寧に対応
これからのモバイルアプリやWebアプリには必須となるローカライズやアクセシビリティ対応についても、丁寧に解説してあります。サンプルを確認しながら実装していくことができます。


■本書の構成
第1章　現場でFlutterを使うために
第2章　レイアウト
第3章　アニメーション
第4章　状態管理
第5章　データベース
第6章　ネイティブ連携
第7章　課金
第8章　ローカライズ
第9章　リファクタリング・デバッグ
第10章　CI/CD
―――
付録
1. Dartリファレンス
2. Webアプリケーション

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【本書の構成】
Chapter1　Blenderのおさらい　基本的な情報と小物のモデリング
Chapter2　頭部のモデリング
Chapter3　体のモデリング
Chapter4　スキニング
Chapter5　UV展開
Chapter6　マテリアルとテクスチャ
Chapter7　表情の作成
Chapter8　Blenderで撮影する
Chapter9　Unityとの連携

Chapter1でBlenderの基本的な情報をまとめ、Chapter2で顔と髪といった頭部を作成。Chapter3では上半身、下半身、手足などの体のモデリングのほか、服や装飾も作っていきます。
Chapter4ではキャラクターを動かすために必要な作業をします。3Dキャラクターも人間のように骨が入っているので、アーマチュアと呼ばれる骨格をつくり、そのあとアーマチュアとキャラクターを連動させるウェイトペイントを行います。
Chapter5ではUV展開という作業をします。面を開いて平面の展開図にする作業です。このUV展開で作られた展開図に貼り付けるようにテクスチャを作るので、テクスチャの出来を左右する作業になります。
Chapter6ではマテリアルを分け、Blenderのテクスチャペイント機能を使用してテクスチャを作成していきます。
Chapter7ではキャラクターの目や口を動かして表情を付けられるように設定していきます。
Chapter8ではポーズと表情を付け、レンダリングを行います。
Chapter9でキャラクターモデルをUnityに持っていき、VRChat用のアバターとして使えるようにしたり、VRM形式に変換してさまざまなVRM対応アプリで遊べるようにします。

本書で使用しているモデル素材は本書サポートサイトからダウンロードできます。また、紙面だけでは分かりにくい箇所は、適宜動画にて解説していますので、書籍と併用することでより理解が深まります。

ぜひ本書でBlenderの楽しさ、モデリングの面白さに触れてください。
なお、本書は制作に使用するアドオンなどの関係で、Blender 2.8系で解説を行っています。

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理想のプログラミング学習環境で学ぼう！

C言語プログラミングに初めて取り組む方のために、多くの図解、演習問題、ていねいなソースコード解説、情報処理の基礎やC言語に関する多くのコラムを添え、単元ごとに初めてC言語を学ぶ方の「頼れるガイド」となるよう可能なかぎり配慮したわかりやすい内容にしました。

・動画学習：手軽にわかりやすくノウハウを知ることができる
・書籍学習：知りたい情報や忘れてしまったことをすぐ・後から確認できる

の両方の特徴を持った書籍になっています。各単元ごとの解説動画へQRコードからアクセスすることができる「理想のプログラミング学習環境」を提供します。
C99とC11の内容を取り入れ、コンパイラはMinGW GCCを利用します。（Windows環境で解説）

『速習C言語入門－脳に定着する新メソッドで必ず身につく』（2006年、2012年発刊）の新・改訂版。

目次：
第1章 機械のコトバと翻訳者
第2章 C言語の基本作法
第3章 データと型
第4章 式と演算子
第5章 制御文
第6章 標準ライブラリ関数
第7章 ポインタの仕組み
第8章 関数の自作
第9章 ビットを意識する
第10章 構造体を使いこなす
第11章 ファイル入出力

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無料動画編集ソフトの決定版「DaVinci Resolve」を始めたい方、必携！


DaVinci Resolve（ダヴィンチ・リゾルブ）は、映画製作でも使用されているプロフェッショナル向けのソフトウェアです。本書はその無料版について、初学者向けにやさしく解説した本です。広くYouTubeで見られるような一般的な動画を作成する際に必要となる機能を厳選して解説しています。バージョンとしては「DaVinci Resolve 17」に対応しています。

DaVinci Resolveは無料版であっても、一般的な動画編集を行うには十分すぎるほどの機能を備えています。しかし、本来はプロフェッショナル向けであるため膨大な機能がびっしりと詰め込まれており、初学者が直感的に使えるようなユーザーインターフェイスになっていない部分が少なからずあります。

そこで本書はまず、解説する機能を「一般の人が一般的な動画を作成する際に必要となるもの」に限定して絞り込みました。そしてさらに「用語解説」「ヒント」「補足情報」「コラム」といった補足説明をふんだんに組み入れることにより、一般の人でも意味を理解しながらスムーズに操作できるようにしました。

また、巻末には、DaVinci Resolveを使い始めたときにぶつかりがちな疑問やトラブルとその解消方法をまとめた「こんなときは」というトラブルシューティングのページも用意しました。本書を参照しながら作業すれば、動画編集が初めての方でも迷うことなく動画を完成させられるはずです。

無料で使用できる使い勝手の良い動画編集ソフトを探している方、DaVinci Resolveに興味があって、なるべく学習コストを下げつつ学びたいと思っている方に最適な1冊です。



● DaVinci Resolve 17の動作環境

・macOS版
OSのバージョン：macOS Catalina 10.15 以上
システムメモリ：8GB以上（Fusionを使用する場合は16GB）

・Windows版
OSのバージョン：Windows 10 Creators Update 以上
システムメモリ：16GB以上（Fusionを使用する場合は32GB）

・Linux版
OSのバージョン：CentOS 7.3 以上
システムメモリ：32GB以上

※本書では「Fusion」（視覚効果やモーショングラフィックスを追加する機能）については詳しく触れていません。

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[OSを手づくりするワクワクを体験！]
“知識ゼロ”からはじめて、本書オリジナルOS「MikanOS」を手づくりする本です。

パソコンの電源を入れOS本体を呼び出すところから様々なアプリを動かせるようになるまで、OSづくりを一通り体験します。読み進めるにつれ、いままでブラックボックスだと思っていたパソコンの中身「OS」の仕組みが分かってくることでしょう。

MikanOSはUEFI BIOSにより起動してIntel 64モードで動作、ページングを用いてメモリ管理を行い、USB3.0ドライバを搭載。ウィンドウシステム、プリエンプティブマルチタスク、ファイルシステムを持つOSです。これらの専門用語の意味もOSを作りながら解説します。MikanOSは C++ で記述します。数百行程度のプログラミング経験があれば無理なく読み進められるはずです。

本書は『30日でできる！OS自作入門』の流れを汲み「小さく作ってすぐ動かす」ステップバイステップ方式をとっていますので、無理なくマスター可能です！エンジニアなら誰もが一度は夢見る「OSづくり」を本書で学ぼう。

第0章　OSって個人で作れるの？
第1章　PCの仕組みとハローワールド
第2章　EDK II入門とメモリマップ
第3章　画面表示の練習とブートローダ
第4章　ピクセル描画とmake入門
第5章　文字表示とコンソールクラス
第6章　マウス入力とPCI
第7章　割り込みとFIFO
第8章　メモリ管理
第9章　重ね合わせ処理
第10章　ウィンドウ
第11章　タイマとACPI
第12章　キー入力
第13章　マルチタスク(1)
第14章　マルチタスク(2)
第15章　ターミナル
第16章　コマンド
第17章　ファイルシステム
第18章　アプリケーション
第19章　ページング
第20章　システムコール
第21章　アプリからウィンドウ
第22章　グラフィックとイベント(1)
第23章　グラフィックとイベント(2)
第24章　複数のターミナル
第25章　アプリでファイル読み込み
第26章　アプリでファイル書き込み
第27章　アプリのメモリ管理
第28章　日本語表示とリダイレクト
第29章　アプリ間通信
第30章　おまけアプリ
第31章　これからの道

付録:開発環境のインストール / MikanOSの入手 / EDK IIのファイル説明 / C++のテンプレート / iPXE / ASCIIコード表

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【本書の構成】
理論編
Chapter 1　ブロックチェーン構想の誕生
Chapter 2　ブロックチェーン技術の概要
Chapter 3　代表的なアプリケーションシナリオ
Chapter 4　分散型システムの課題
Chapter 5　暗号とセキュリティ技術
Chapter 6　ビットコイン ～ ブロックチェーン発祥の地
Chapter 7　イーサリアム ～ デジタル通貨の束縛からの脱却
Chapter 8　Hyperledger ～ ビジネスのための分散型台帳

実践編
Chapter 9　Hyperledger Fabricのデプロイと利用
Chapter10　Hyperledger Fabricの設定・管理
Chapter11　Hyperledger Fabric CAの設定
Chapter12　Hyperledger Fabricのアーキテクチャと設計
Chapter13　ブロックチェーンアプリケーションの開発
Chapter14　ブロックチェーンサービスのプラットフォーム設計

理論編のChapter1～3では、ブロックチェーン技術の起源、コアとなる考え方、典型的な応用シナリオを紹介しています。Chapter4～5では、ブロックチェーン技術で拡がっている分散システム技術や暗号セキュリティ技術に焦点を当てて紹介します。Chapter6～8では、ブロックチェーンにおける3つの代表的なオープンソースプロジェクト、ビットコイン、イーサリアム、Hyperledgerをそれぞれ紹介しています。
実践編のChapter9～11では、オープンソースプロジェクトであるHyperledger Fabricプロジェクトを例に、Fabric CAを証明書管理に利用した場合のインストール、デプロイメント、構成管理、実体験を説明します。Chapter12では、Hyperledger Fabricのアーキテクチャ設計に焦点を当てています。Chapter13では、ブロックチェーンアプリケーション開発の関連するヒントや事例を紹介しています。Chapter14ではブロックチェーンサービス（BaaS）を紹介し、Hyperledger Celloプロジェクトでブロックチェーンサービスや管理プラットフォームを構築した経験や知識を解説しています。
浅いところから深いところへ、理論から実践へ順に読み進めることにより、ブロックチェーンの技術から実装まで、深く理解することができます。

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ウェブアプリのフロントエンド部分を堅牢に開発できる、静的型付けの関数型プログラミング言語Elm（エルム）。
最小限のJavaScriptにコンパイルされ、アプリケーションをウェブへ簡単にデプロイできるようになります。

・Elmがはじめてのフロントエンド開発者を対象に、構文や関数の作り方の基礎から解説します。
・JavaScript＋Elmへ：ElmアプリケーションをこれまでのJavaScriptリソースと統合し、活用する方法を解説。

Elmを全く知らない方でも、本書をマスターすれば柔軟でメンテナンスしやすいウェブアプリケーションを構築できるようになるでしょう。

Elm 初心者の方は、Elmの基礎とThe Elm Architectureを使ったアプリケーションの作り方を学ぶために、まず1章から5章まで順番通りに読み進めましょう。これらの章はアプリケーションをどのように作るのかをテーマにしています。Picshareという写真共有アプリケーションを作りながら、前の章のコードに機能を継ぎ足していき、章ごとに新しい機能を追加していきます。
すでにアプリケーション構築の基礎を押さえている方で、サーバーとどのように通信するか知りたい方は、4 章から読み始めても構いません。各章において、それまでのアプリケーションコードを用意しています。　
後半の6章から11章では、Elm アプリケーションの拡張、デバッグ、JavaScriptとの共生、メンテナンスについて取り扱います。

1章 Elmをはじめよう
2章 状態を持つElmアプリケーションを作成する
3章 Elmアプリケーションをリファクタリングしたり改良したりする
4章 サーバーと通信する
5章 WebSocketでリアルタイム通信を行う
6章 さらに大きなアプリケーションを作る
7章 強力なツールを使って開発やデバッグ、デプロイをする
8章 JavaScriptとの共生
9章 Elmアプリケーションをテストする
10章 シングルページアプリケーションを構築する
11章 アプリケーションを高速化する
付録 Elmをインストールする /　ローカルサーバーを実行する / Elmパッケージのバージョンについて

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■アルゴリズム実技検定（PAST）とは
　アルゴリズム実技検定（PAST）とは、IT人材のプログラミングスキルを可視化することを目的としたAtCoder株式会社が主催する検定試験です。

■アルゴリズム実技検定の中級認定まで対応
　本書は、「エントリー」「初級」「中級」の出題範囲を網羅的に解説しています。
　プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、アルゴリズム実技検定だけでなく、これからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を丁寧に盛り込みました。
　本書を通じて学習することで、「中級」に求められる「様々なアプローチがある課題において、適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成」できることを目指しましょう。

■本書の特徴
□特徴1：はじめての挑戦でもこの1冊で準備できます！
　はじめてのプログラミング、はじめての検定試験でも安心して挑戦できます。
・問題の解き方から回答方法まで丁寧に解説
・中級範囲に出題されるアルゴリズム（問題解決方法）も細かく図解
・Pythonの特徴から基本文法、標準入出力も例を交えて丁寧に説明

□特徴2：実際の問題を解きながら学べます！
　アルゴリズム実技検定で求められる知識を問題に取り組みながら得られます。
・はじめての挑戦でもつまずかないように、概念図を豊富に掲載
・はじめてではわかりづらい、問題文の読み解き方も丁寧に解説
・過去にAtCoderやアルゴリズム実技検定で出題された問題を抜粋して解説

□特徴3：プログラマーに求められる知識も身につきます！
　問題を解決するだけではなく、高速なプログラムの作成方法も学習できます。
・課題に合わせて、適切なアルゴリズムの選択方法を解説
・複数のアプローチがありえる問題では回答パターンを紹介
・計算量を考えてプログラムを書き換える方法も丁寧に説明

■本書の構成
　第1章　アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
　第2章　問題の解き方
　第3章　アルゴリズムとコーディング
　第4章　Pythonを使ったプログラミング［エントリー編］
　第5章　基礎的なアルゴリズム［初級編］
　第6章　応用的なアルゴリズム［中級編］
　第7章　さらなる得点を狙うために

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コロナ以降、世の中は大きく「レス時代」に動いています。出社レスや通勤レスになり、その結果としてオフィスレスの動きも加速し、テレワークの普及や対面レスの状況がうまれてきます。社内会議も営業もリモートが当たり前になり、満員電車での辛い通勤や、辛い外回り営業が減り、一面ではとても働きやすい環境になりました。
一方で、実際に面と向かって話す機会が減ったことで「コミュニケーションレス」にもなりやすく、「信頼関係を構築しづらいくなり、「チームメンバーの状況がわからない」という新たな課題が発生しています。
レスの時代においては、チームメンバー同士の信頼関係がなにより重要です。信頼関係があればこそ、実際に会わずとも、お互いに安心感をもって仕事に取り組めます。信頼関係をつくる礎はコミュニケーションです。オフィスレス・通勤レスであっても、コミュニケーションレスになる状態は避けねばなりません。

本書は、著者が2016年から5年間にわたり、ほぼ全員がテレワークでの会社経営・チームマネジメントを実践する中で得られた知見・経験をまとめています。実経験に根ざした内容であるため、すぐに活用可能な内容を紹介します。
第1章では、テレワークの導入を検討している企業や検討担当の方向けに、テレワークの必要性やテレワークを導入する際の課題について、原稿執筆時点での最新データを参照しながら概説しています。
第2章では、テレワークにおけるコミュニケーションの課題について、4つの大きなパターンに分けた上で、課題・要因・対策をまとめています。
第3章では、テレワークで円滑にコミュニケーションを行う上で欠かせないサービスやツールを列挙しています。第4章以降の取り組みとあわせて、自社に足りないものがあれば、導入検討の参考にしてください。
第4章～第7章では、テーマごとの具体的な取り組みを紹介しています。それぞれの取り組みは「What：どんな取り組みか」「Why：なぜその取り組みが必要か」「How：どのように活用していくか」という枠組みで整理しています。

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フロントエンドエンジニアはじめ、Web制作に関わっている人のためのHTML5／CSS3ガイドブックです。
HTMLとCSSの最新仕様を整理するとともに、主要ブラウザの対応状況など、現時点でどのポイントに留意して制作を進めていけばよいか、現場で必要不可欠な情報を解説しています。
また、フレキシブルボックスレイアウトやグリッドレイアウトなど、現在知っておくべきHTML+CSSレイアウトの手法についても、詳細に解説しています。

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HTMLは標準仕様がW3C の手を離れ、WHATWG の「HTML Living Standard」に一本化されたことから、ブラウザ開発者目線での変更が直接反映される世界になっています。その影響は、JavaScript とセットになって活きてくるものが増えてきたことからも見て取れます。
CSSも、各種機能の追加や主要ブラウザでの対応が進んでいます。新しいEdge の登場により、IE が主要ブラウザから外れたのも大きいと言えるでしょう。使える便利な機能が増えていることで、Web のデザインやレイアウトの手法は大きく変わろうとしています。
そこで、本書では最新のHTMLとCSSを現状に即して１冊にまとめました。
（著者はじめにより）
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【内容】
Chapter 1　HTML
Chapter 2　Webページの作成とメタデータ
Chapter 3　コンテンツのマークアップ
Chapter 4　CSSの適用
Chapter 5　ボックスのレイアウト
Chapter 6　フレキシブルボックスレイアウト
Chapter 7　グリッドレイアウト
Chapter 8　テーブル
Chapter 9　テキスト
Chapter 10 エンベディッド・コンテンツ
Chapter 11 フォーム
Chapter 12 特殊効果

簡潔にして詳細な、制作現場に必携の1冊となっています。

【特典付き】
・書籍内で解説に使用したサンプルソースコード
・特典PDF
　　（HTMLのブラウザ対応一覧、CSSのブラウザ対応一覧、アニメーション補足解説）

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NSA（アメリカ国家安全保障局）が開発し、オープンソースソフトウェアとして公開した「Ghidra」を用いた実践的なリバースエンジニアリング手法について解説した書籍です。Ghidraは、ディスアセンブラやデコンパイラを備え、自動化を行うためのスクリプト機能も充実しているリバースエンジニアリングツールです。また、多くのアーキテクチャや実行ファイル形式に対応しているため、マルウェア解析やファームウェア解析、脆弱性の診断などをクロスプラットフォームで実施することが可能です。
　ただし、Ghidraは高機能であるため、それらの機能を有意義に活用できるようになるには経験が必要です。そこで、本書では演習を中心に、操作方法や解析手法を効果的に学べるように構成しています。また、リバースエンジニアリング初心者は、アセンブリ言語の学習で挫折してしまいがちなので、Ghidraのデコンパイラが出力する疑似C言語をもとに解説を行い、可能な限りアセンブリ言語を読まないでリバースエンジニアリングを学べるようになっています。
　基礎編（第1章から第4章）と実践編（第5章から第9章）の2つのパートから構成されています。基礎編では、リバースエンジニアリングの基礎に始まり、Ghidraの基本的な操作方法やスクリプト機能について解説しています。実践編では、LinuxのELFファイル（x64）、WindowsのPEファイル（x86）、AndroidのAPKファイルとELFファイル（ARM）を対象としたリバースエンジニアリングの演習を通して、Ghidraを用いた実践的な解析手法を学びます。実践編は章ごとに独立しているため、興味を持った章から読み進めていただいて問題ありません。Ghidraを使った解析によって検体の正体を少しずつ明らかにしていく様子は、ミステリ小説を読んでいるかのような醍醐味があります。ぜひ、本書のサンプルファイルとスクリプトをダウンロードして、一緒に動かしながら解析してみてください。

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本書は「ディープラーニングG検定 ジェネラリスト」用の受験対策テキストです。
「ディープラーニングG検定 ジェネラリスト」は、ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験です。

最新の出題傾向を分析し、試験に頻出される内容で構成しました（2020年7月時点）。
項目ごとに基礎的な内容から丁寧に解説しているため、はじめての受験にもおすすめです。
また、節ごとに「確認問題」と「ここは必ずマスター！」を配置し、短時間での学習、得意分野の読み飛ばしができるよう可能な誌面構成にしてあります。
章末にはそれぞれ10問前後の練習問題を掲載し、その章で学習した知識の定着度を測ることができます。
試験に取り組む際のテクニックも解説しているので、本書を通じて学習することで受験対策は万全です。

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マーケティングオートメーション（MA）の導入から運用までを学ぶ人に向けた解説書。
マーケティングオートメーションとは「会社の利益や売上に貢献するような施策を、顧客行動に合わせて自動的に実行する仕組み」のことで、BtoB企業からBtoC企業まで導入が広がっているだけでなく、デジタルトランスフォーメーション（DX）推進ツールとしても期待が広がっています。
本書でいう「MAスペシャリスト」とは、マーケティングオートメーションをめぐって、「マーケティング領域」と「システム・プログラミング領域」をつなぎ、MAの円滑な導入・運用を行う役割を担う人のことです。
MAの基本から、MAスペシャリストの主要業務、シナリオプランニング、効果測定、ツール導入まで、現場のプロが詳細に解説します。

本書は6章構成になっています。
「Chapter1　MA市場とMAを支える人材の必要性」では、MAとは何か、またMAを取り巻く概況はどうなっているかを解説します。
「Chapter2　MAスペシャリストの定義と業務領域」ではMAスペシャリストの業務領域を、MA業務の一連の流れに沿って解説します。
「Chapter3　MAスペシャリストの主要業務」ではMAスペシャリストの役割をより詳しく解説していきます。データ要件定義、データマネジメント、コンテンツ設計、ツール設定、開始に向けた準備、レポート集計、それぞれの業務ごとに関わる担当者が異なる場合も多く、業務を行うにあたり必要なスキルも異なります。具体的な業務内容を理解するとともに、MAスペシャリストに求められる役割を理解しましょう。
「Chapter4　シナリオプ

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合格に必要な知識はここにある！

本書は「AWS認定 セキュリティ」対策用の受験対策テキストです。
「AWS認定 セキュリティ」は最低2年間のAWSのワークロード保護に関する実務経験を持つセキュリティ担当者を対象とした認定試験です。

金融業やエンタープライズには必須となりつつある認定を、豊富な経験と知識を持った著者陣が、合格するために必要な知識をわかりやすく解説しています。また、問題の解き方も丁寧に解説し、試験に取り組む際のテクニックも学べます。
練習問題で総仕上げも行えるので、受検者必携の一冊です。

※2023年7月11日にセキュリティ認定試験が新しいバージョンSCS-C02となる予定です。本書は旧バージョンであるSCS-C01に対応しています。

第1章　AWS試験概要と学習方法
第2章　IDおよびアクセス管理
第3章　インフラストラクチャのセキュリティ
第4章　データ保護
第5章　ログと監視
第6章　インシデント対応
第7章　AWS Well-Architected
第8章　練習問題

※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
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※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

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開発者や経験豊富なプログラマーのために、著者の15年以上にわたるPythonの経験を結集して、よくある間違いを避け、より効率的にコードを書き、よりよいプログラムをより短時間で構築する方法を教えます。
　マルチスレッドやメモ化などの高度なトピックを幅広くカバーし、APIの設計やデータベースの扱いなどについて、言語自体をより深く理解するためにPythonの内部を学びます。
　また、プロジェクトの開始方法から始めて、バージョン管理、コーディングスタイル、自動チェックなどのトピックについて解説します。配布用にソフトウェアをパッケージ化する方法、パフォーマンスを最適化する方法、適切なデータ構造を使用する方法、関数を効率的に定義する方法、適切なライブラリを選択する方法、将来にわたって使用できるプログラムを構築する方法、およびプログラムをバイトコードまで最適化する方法について学習します。
　さらに、効果的なデコレータとメソッド（抽象メソッド、静的メソッド、クラスメソッドなど）の作成と使用、ジェネレータや純粋関数を使用した関数プログラミング、抽象構文ツリー（AST）による洗練された自動チェックを導入する方法、動的パフォーマンス分析を適用してコード内のボトルネックを特定する方法、PostgreSQLを使用してデータを効率的に管理する方法も取り上げます。
　そのほかに、8人の経験豊かなPythonハッカーへのインタビューも掲載しており、達人のノウハウを知ることができます。
　本書には、達人の知識と経験が詰まっています。それらを身に付けて、Pythonの腕を上げ、生産性の高い効率的なPythonコードの書き方への理解を深め、Pythonハッカーの道を進みましょう。

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「高速化＆最適化」「メタデータ対応」「SPAやPWAへの対応」など、これからのWebサイトに求められる要素に対応するための、静的サイトジェネレーターの活用書。本書は「GatsbyJS（Gatsby）」を使って、「ReactやJavaScript（ECMAScript）に自信が無くても、実用レベルのWebサイトを構築できるようになる」ことを目標にしています。サンプルサイトを制作しながら、ステップ・バイ・ステップで解説していきます。Gatsbyへのアプローチ方法は色々と考えられますが、本書ではHTML&CSSで作成したベースとなるページを元に、サンプルのサイトを作成していきます。書籍の構成として、大きく2部構成になっています。「イントロダクション」では、今どきのWebサイトに求められることや、静的サイトジェネレータの解説、Gatsbyについてまで解説しています。「第1部　基本的なWebサイトの構築」では、トップページとアバウトページを作成し、基本的なWebサイトを構築します。それぞれベースとなるページを元に形にしていき、画像の最適化、高速化、メタデータの設定、PWA化などの設定を行います。「第２部　ブログの構築」では、ブログを構築して、第１部で作成したサイトに記事ページと記事一覧ページを追加します。各ページはベースとなるページを元に、外部からコンテンツデータを読み込んで形にしていきます。第１部と同様に画像の最適化などの設定も行います。巻末の「APPENDIX」では、gatsby-imageを簡単に扱えるようにする方法、Googleアナリティクスの設定、gatsby-p

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「Visual Studio Code」（VS Code）は、Microsoftが中心となってオープンソースで開発されているクロスプラットフォーム（Windows／Linux／macOS）対応のコードエディターです。
VS Codeは、高速で起動・動作し、安定性に優れているというエディターの側面だけではなく、コードの編集、インテリセンス（自動補完）、フォーマッッティング、静的チェック、デバック、タスクランナー、ソースコード管理システムとの連携といった統合開発環境としての機能も持ち合わせています。さらに、リモート開発や共同開発といった最先端の手法にも対応した機能を提供しています。
それだけではなく、世界中の開発者が公開している豊富な拡張機能を手軽に取り込める仕組みとエコシステムも確立されています。
本書は、VS Codeの基礎から、拡張機能の開発まで、幅広いトピックをカバーしています。大きく分けて次の4つのパートから構成されています。
それぞれのパートが独立した内容になっており、目的にマッチしたところから選んで読み進められるようにしています。最初から読み進めても興味のあるトピックに絞って読んでもよいでしょう。

　Part 1：VS Codeの基礎（VS Codeの基本機能と全体像）
　Part 2：VS Codeによるソフトウェア開発（開発ライフサイクルの支援機能、リモート開発、チーム開発のための統合機能）
　Part 3：VS Codeの拡張機能開発（拡張機能API、開発方法、テスト、公開方法）
　Part 4：VS Codeによるドキュメント作成（仕様書や論文／書籍などのド

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システムは、何もしないと壊れます。
　システムは、よくわからない状態になります。

どれだけ技術力の高いエンジニアが設計・構築しても、残念な事実として、システムを構築した後に何もしないと壊れます、よくわからない状態になります。

システムを「監視」あるいは「モニタリング」することで、
　異常を検知し復旧させること
　システムの価値を維持・向上させること
ができます。

本書では、監視テクノロジの動向から組織での実装まで、わかりやすく学ぶことができます。
最新ツールの説明、実装パターンの紹介だけでなく、組織での実装にあたっての態勢づくり、システムづくりについても現場目線で寄り添って解説しています。

これから監視を始める方にはもちろん、現状の監視システムに疑問を抱いている方にもおすすめの1冊です。


【章構成】
第1章　監視テクノロジの動向
第2章　監視テクノロジの概要
第3章　監視テクノロジの基礎
第4章　監視テクノロジの導⼊
第5章　監視テクノロジの実装
第6章　インシデント対応実践編
第7章　監視構成例

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DockerやKubernetesを使ってアプリケーションをデプロイすることは、いまや当たり前になりつつあります。しかしながら、DockerやKubernetesのセキュリティを確保することはいまだに簡単ではありません。
デフォルトの設定でコンテナを実行していませんか?
Kubernetesのリソースに対する権限を正しく設定できていますか?

本書は、DockerやKubernetesのセキュリティを強化するための設定方法や、便利なツールの使い方について、網羅的かつ詳細に記しています。また、Dockerに代わるコンテナエンジンとして話題のPodmanなど、最新のソフトウェアに関する情報もふんだんに盛り込みました。

第1章　Docker/Kubernetesのおさらい
第2章　コンテナ運用における脅威の事例
第3章　ランタイムのセキュリティTips
第4章　イメージのセキュリティTips
第5章　KubernetesクラスタのセキュリティTips
第6章　アプリケーション間通信を守る

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GAN（Generative Adversarial Networks）：敵対的生成ネットワークは機械学習技術の一種で、2つの分離したニューラルネットワークを使い実物と区別が付かないほどリアルな画像を生成することを可能とします。
本書はGAN：敵対的生成ネットワークを学びたい方のために入門から実装まで、理論を交えつつ解説していきます。本書全体を通じてJupyter Notebookを使い、実装はPython、Kerasで行っていきます。
機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングについてある程度の経験がある方を主な対象読者としており、数学に関しては最小限のものに絞って解説します。

本書の目的は、GANが達成してきたことを理解するための知識と道具を提供し、そこから新しい応用を見つけ作り出す力をつけていただくことです。GANは多くの可能性に満ちていますから、意欲的な方々であれば学術界・実世界に大きなインパクトを与えられることでしょう。


Part 1 GANと生成モデル入門
Part 2 GANの発展的な話題
Part 3 ここからどこへ進むべきか

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本書は、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。

自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。

本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理するために、事前にどのような処理をしておくのか、どのように単語や文章を解析するのか、自動翻訳などのタスクを実行させるためにどのような処理を行うのか、などについて、やさしく説明していきます。

基礎からはじめて、単語分散表現やテキスト分類、系列ラベリング、系列変換、アテンションといった、自然言語処理では欠かせない技術について、理論を解説した上で、Pythonを使って実装し、手を動かしながら理解できるようにしています。


また、現在の自然言語処理は、機械学習や深層学習とも切り離せません。ですので本書では、これらの技術についても基礎から説明し、Pythonを使って処理を実装していきます。基礎的な実装のみではなく、RNN、LSTM、CNNさまざまなモデルを使っての実装、特徴量エンジニアリングや正則化、ハイパーパラメータチューニングなど、実際の処理で必要になるところまで、詳しく解説しています。