コンピュータ・ITの書籍一覧

本書ではGCP Cloud AutoMLを使った手軽にできる機械学習の手法を解説しています。具体的には文章の感情分析、画像認識と画像分類、Kaggleのタイタニック問題をAutoMLを使って予測していきます。

まず最初に人工知能の一分野である機械学習とはどのような分野であるのか、教師あり学習と教師なし学習の違い、強化学習、特徴量、モデル、過学習、ニューラルネットワークやディープラーニングの概説を紹介します。その上で元GoogleのAI 研究者のフェイ・フェイ・リー 氏が提唱した「AI の民主化」と「利用者としての人工知能」を考えていきます。

次にGCPのアカウントの作り方、予算とアラートの設定方法、PythonからAutoML APIを実行する開発環境の作り方を解説していきます。

文章の感情分析では、AutoML Natural Language APIをPythonから実行して、近代日本文学を代表する文豪・太宰治の『走れメロス』や『人間失格』の感情分析を試みます。

画像分類では、AutoML Visionを使ってデータセットから都市の写真を学習させ、その学習結果のモデルを元に新しいデータセットに対してどの都市の写真であるのかを自動予測させます。

AutoML Tablesを使ってKaggleのタイタニック問題も解いていきます。タイタニック問題は幾つかの限られたデータを元に誰がタイタニック号から生還したかを予測する問題です。特徴量を適切に選定しながら、この問題をAutoMLで解いていきます。

本書は機械学習を学び始めたい方、手軽に機械学習を実行できる環境を創りたい方に最適です。お気軽に機械学習を始めて未来型生活を構築しましょう。

Amplify Console を導入された方・検討している方に向けて、@hiroga_cc が現場で得た知見を共有するために書きました。

筆者は 2019 年に Amplify Console をプロダクションに導入して以来、3 つ以上の AWS アカウントで合計 20 以上の Web アプリケーションをセットアップしました。

そうした経験から得た、Amplify Console の機能の概観・業務に取り入れるためのテクニック・トラブルシューティングなどにを紹介いたします。
これから Amplify Console に触る方も、既に Amplify Console を導入されている方も、Amplify Console を実践する上での何らかの発見があれば幸いです。

対象となる読者

以下に当てはまる方は、本書を読むと AWS のドキュメントの理解・処理の実装が効率化できるかもしれません。
・Amplify Consoleの導入を検討されている方
・Amplify Consoleで手が届かない機能、困っていることの解決方法を探している方

以下に当てはまる方には、Amplify Console の役割を見直す効果があるかもしれません。
・現場で Amplify Console を利用されている方

あなたがもし、 Coco ChanelさんやJihoon Suhさん、Marc Jacobsさん、佐藤可士和さんなどのデザイナーとしてのこれまでの体験について興味が沸けば、 WEBで検索をすればすぐにその情報が手に入るでしょう。しかし、 そのような知名度のあるデザイナー以外にも世の中には果てしない努力をしてきたデザイナーが世の中にはたくさんいるはずです。またそのデザイナーさん一人一人に唯一無二の貴重な体験があるはずです。 　もしあなたがそのようなデザイナーこれまでの体験について知りたくなったとき、どのような手段を取ればそれらの情報が得られるでしょうか。私がその答えを考えたときに容易にその情報が得られる方法は出てきませんでした。 想像してみてください。 　 もしあなたがこれからデザイナーとして社会に出ていく新人の立場だとして様々なキャリアを積んだデザイナーの一番の成功体験や一番の失敗体験などについて事前に聞いておくことができたら、その後の自分のキャリアに大きく活用できると思いませんか。 　もしあなたが成長途中の若手デザイナーだとしたら更なるスキルアップのため、今だからこそ先人から学びより今後の仕事を加速していきたいと思いませんか。 　もしあなたがベテランデザイナーであれば、ご自身のこれまでの経験と照らし合わせて、ご自身のされてきた努力、他のデザイナーのされてきた努力を互い間接的にでも労う、そんな時間を少しとってみたくありませんか。 私は検索をしてもなかなか出てこない”無名の”デザイナーの方の１番の成功体験・１番の失敗体験について、知りたい気持ちが強かったです。 そこで本書ではあらゆる技術職における、新人からベテランまでの成功体験・失敗体験について、ヒアリングを行い（デザイナーの方の了承を得た上で）有益な情報のまとまりとして皆さんに共有ができるものに仕立て上げました。 また、デザイナーの方々の体験や労力にはきちんとした対価を支払うべきと考え身銭を切ってヒアリングを行いました。 どうか少しでも皆さんのキャリアの一助になれば幸いです。

Love Swift & Kotlin第３弾！

本書はSwiftを愛するメンバーが集まるSwift愛好会とKotlinを愛するメンバーが集まるKotlin愛好会の有志メンバーがネタを持ち寄って作成した技術同人の第3弾です。

言語についての話にとどまらず、Swift/Kotlinに関連の深いプラットフォームやサービスについての話など多岐にわたるネタについて盛り込んでいます。

各章は独立しています。「はじめに」にある著者紹介でそれぞれの章の概要を紹介しますので、興味を持った章から読み進めてください。
楽しんでいただけるととても嬉しいです！

第２版完成しました。
　あなたがもし、ビル・ゲイツさんやトーマス・エジソンさん、本田宗一郎さんの技術者としてのこれまでの体験について興味が沸けば、 WEBで検索をすればすぐにその情報が手に入るでしょう。しかし、 そのような知名度のあるエンジニア以外にも世の中には果てしない努力をしてきたエンジニアの方がたくさんいるはずです。またそのエンジニア一人一人に唯一無二の貴重な体験があるはずです。
　もしあなたがそのようなエンジニアこれまでの体験について知りたくなったとき、どのような手段を取ればそれらの情報が得られるでしょうか。私がその答えを考えたときに容易にその情報が得られる方法は思いつきませんでした。

ぜひ想像してみてください。
　 もしあなたがこれからエンジニアとして社会に出ていく新人さんだとして、このタイミングで様々なキャリアを積んだエンジニアの一番の成功体験や一番の失敗体験などについて事前に聞いておくことができるのであれば、その後の自分のキャリアに大きく活用できると思いませんか。
　もしあなたが成長途中の若手エンジニアだとしたら、今だからこそ先人から学び、今後の仕事を更に加速していきたいと思いませんか。
　もしあなたがベテランエンジニアであれば、ご自身のこれまでの経験と照らし合わせて、ご自身のされてきた努力、他のエンジニアのされてきた努力を互い間接的にでも労う、また今だからこそ人に学び今後に活かせることがないかを考える。そんな時間を少しとってみてもいいのではないでしょうか。

私は検索をしてもなかなか出てこない”無名の”エンジニアの方の１番の成功体験・１番の失敗体験について、知りたい気持ちが強かったです。

そこで本書ではあらゆる技術職における、新人からベテランまでの成功体験・失敗体験について、ヒアリングを行い（エンジニアの方の了承を得た上で）有益な情報のまとまりとして皆さんに共有ができるものに仕立て上げました。

また、エンジニアの方々の体験や労力にはきちんとした対価を支払うべく、身銭を切ってヒアリングを行い、また単なるエンジニアさんへの報酬だけでなく、魂のこもった体験をぞんざいに扱うことにはならないようにできる限り敬意を払う意味でも、デザイナーさんにもお仕事として発注させていただき装丁やデザインに関してご協力いただくなど工夫をしました。

どうか少しでも皆さんのキャリアの一助になれば幸いです。

Dockerを使うことになったと言われたけれど、何を勉強していいかわからない。
Dockerというものが流行っているらしいが、どんなものかよくわからない。

そんなDockerのことを知りたいけれど、何から勉強していいか分からないあなたに贈る「明後日から使えるDocker入門」。
「Dockerとは何ができるのか」をはじめとして、Dockerの使い方を学ぶ本です。

本書はCore ML Toolsの実践入門書です。

KerasやTensorFlowを用いて構築した機械学習／ディープラーニングのモデルをiOSで利用するために必要な変換ツールである「Core ML Tools」（Pythonパッケージ名としては`coremltools`）の利用方法を**さまざまなモデルをつくりながら**学んでいきます。

最初はわずか2行のコードで変換することからはじめてCore ML Toolsに入門しつつ、もっと高度な変換方法や、モデルのサイズを縮小する方法、パイプラインを構築する歩法、オンデバイスで学習できるようにする方法等も解説していきます。

また巻末には「逆引きリファレンス」も収録しています。開発の現場で「どう書くんだっけ？」となったときに大いに役立つことでしょう。

サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。

本書は、前著「Amazon Web Servicesコスト最適化入門」の続編として、マルチアカウントにおけるコスト最適化や可視化・分析について紹介した書籍です。

2016年にAWS Organizationsが発表されてからここ数年で、目的に特化したAWSアカウントに分けるマルチアカウント戦略が主流になってきました。請求関連に関しては昔と今で大きく変わっていませんが、今後のマルチアカウント化においてコストや予算管理の重要性が高まってきています。

AWS Cost Explorer、AWS Cost and Usage Report、AWS Budgetsは、個々のAWSアカウントにおいても十分な機能を果たしますが、マルチアカウント構成ではより強力に機能します。また本書では、前著の出版後に発表されたコスト異常検出、AWS Budgets Actionsについても紹介しています。これらの機能を使いこなすことでコストの無駄な出費を押さえることができるでしょう。また、AWS請求書やビリングサービスに出てくる「ブレンド」「ブレンドレート」という謎キーワードについてもしっかり解説しています。

■ 本の構成

第１章 AWS Organizations
　・ 一括請求のメリット
　・ ブレンドコスト、非ブレンドコスト
第２章 AWS Cost Explorer
　・ AWS Cost Anomaly Detection（コスト異常検出）
第３章 AWS Cost and Usage Report
　・ メンバーアカウントへの共有方法
第４章 AWS Budgets
　・ AWS Budgets Actions
　・ 新料金体系
第５章 NAT Gateway
　・ VPCフローログを使用したコスト分析方法
　・ NAT Gatewayのコスト最適化ポイント

■ 対象読者

・マルチアカウントにおけるコスト最適化のノウハウを知りたい方
・個々のアカウントでコスト最適化はやっている方だけど、組織全体ではよくわからない方
・最近発表されたコスト関連の機能について知りたい方
・請求書に記載されている「ブレンド」「ブレンドレート」を説明できない方

iOSにおける「デプス」（深度）の取り扱いについて、基礎から応用まで詳しく解説した書籍です。

本文72ページ。iOS 13, Swift 5.1, Xcode 11対応。サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。

本書は、「猫でもわかるPlayFabシリーズ」の第２弾です。
第１弾の入門編をご覧になってない方は、まずはこちらからどうぞ。

【PlayFabとは】
PlayFab とは、ゲーム開発に特化された Baas(Backend as a service)の一つで、今とても勢いのあるサービスです。
「バックエンド」というのは、裏のロジック部分を指します。例えば、ユーザーを管理したり、アイテムを管理したり、ゲーム内通貨を管理したりなどです。
こういった処理をゼロから実装するとなるとかなり大変で、テストの量も増えるため時間がかかってしまいます。
PlayFab を使用すれば、バックエンドの処理を自分でゼロから実装することなく、あらゆる機能が実現できます。

【サーバー処理はかなり難解】
PlayFabを使いこなす上で自動化まわりの機能の理解は欠かせません。しかしながら、自動化まわりの機能は便利ですが学習コストが高く、なかなか手を出しにくい分野であることも事実です。

私自身も勉強をしていて、「どういった順番で勉強していけばいいのだろう」「ここはどういう動きになるのだろう」と、わからない点が多く、学習にかなり時間を費やしてしまいました。「公式ドキュメントだけでは理解が難しい」と感じているのは私だけではないと思います。

【サーバー処理を本書だけで学べる！】
私が調べたことは惜しみなく公開しますので、みなさんは本書の情報を使って、ご自身のゲーム開発を円滑に進められるはずです。PlayFab を採用するということは、「実装コストを減らしたい」と考えている人がほとんどだと思います。それなのに、PlayFab の学習コストを増やしていては、本末転倒です。

本書をお読みになって、どんどん学習コストを減らしてください。最小限の勉強時間で PlayFab を習得してください。みなさんが私と同じ苦労を味わう必要はありません。

【120時間以上の学習内容を凝縮！】
基礎的な内容から勉強し始め、サーバー処理をひと通り理解するまでに「120時間以上」を費やしてしまいました。みなさんが同じように時間を使わなくて済むように、自動化編として情報を凝縮し、この本にまとめています。

仮に、ご購入してくださる方の時給が2,000円だとすると、本書をお読みになって「１時間」勉強時間が短縮できるだけで、もとが取れます。これから勉強を始める方にとって、数十時間の節約になることは間違いない内容だと自負しています。節約した時間で、開発をさらに加速させてください。

【 おすすめな人】
■ PlayFab の基礎学習が終わっている人
■ サーバー処理や自動化について興味がある人
■ PlayFab の高みを目指したい人
■ 普段から PlayFab を使っているが、復習も兼ねて学びたい人

【 おすすめしない人】
■ Javascript でサーバー処理を書きたい人（本書は C# での解説となるため、Javascript はほぼ触れていません）
■ C# の文法がよくわからない人（ラムダ式、ジェネリック、デリゲート、非同期処理まわりの理解は必要です）
■ Visual Studio の環境構築手順が知りたい人（本書では VSCode を使用しており、Visual Studio の環境構築手順もリンクを載せていますが、詳しくは解説していません）

【よくある質問】
Ｑ．PlayFab をまったく知らないのですが、大丈夫ですか？
Ａ．いいえ。本書は入門レベルの知識が必要です。まずは入門編からお読みになってください。

Ｑ．本書を最後までやるとゲームが完成しますか？
Ａ．本書は使い方を学ぶことを目的としているので、何か１つのゲームができるということはありません。本書で学んだことを、ご自身のゲームに組み込んでください。

Ｑ．ソースコードは載っていますか？
Ａ．はい。コピペで動作するソースコードを載せているので、そのまま動作確認に使うことができます。

Ｑ．サーバー処理はブラウザ上で書かないといけませんか？
Ａ．いいえ。Javascript の場合は書きにくい環境でしたが、本書では C# で Azure Functions を使用しているため、VSCode で書くことができるようになり、グッと実装がしやすくなります。

Q．続編はありますか？
A．はい。ソーシャル編が出ています。
【さあ、PlayFab の高みを目指そう！】
サーバー処理が書けるようになると、PlayFab で実現できることが大幅に広がります。サーバー処理をマスターして、より質の高いゲームを制作しませんか？