コンピュータ・ITの書籍一覧

ブロックチェーンHyperledgerとは、エンタープライズ向けブロックチェーンとして世界有数のコミュニティーです。IBMやアクセンチュア、マイクロソフトなどの大企業が参加しており、Linuxファウンデーションがサポートしています。本書はこのコミュニティーのフレームワークとライブラリのひとつであり、分散型アイデンティティ（Self-Sovereign Identity：SSI）を実現する「Hyperledger Indy」の日本初の解説書です。前半では、分散型アイデンティティどのような背景で生まれ、どのような問題を解決しているのかをやさしく解説しています。後半では、Hyperledger Indyと、その中からクライアント機能を切り出した「Hyperledger Aries」を使った学歴証明デモアプリケーションを使って、手を動かしながら分散型アイデンティティを学ぶことができます。

【目次】
第1章　デジタルアイデンティティの歴史
第2章　Self-Sovereign Identityとは
第3章　ユースケース ― 学位証明
第4章　Self-Sovereign Identityのコアコンポーネント
第5章　デモ
第6章　プロセス解説
第7章　Aries Protocol

株式会社ACCESSには、ブラウザエンジン、IoT、スマホアプリ、クラウド、ネットワーク、ハードウェア、ドローンと、とても幅広い技術分野に対し、専門的な深い知識を持ったマニアックなエンジニア達が在籍しています。
本書はその中でもモバイルに関連する知見をまとめた合同誌です。クリーンアーキテクチャやAndroidのファイルストレージについて、それぞれが完結した内容になっており、興味のある章を読み進めていただけます。

【目次】
第1章　クリーンアーキテクチャー
1.1　はじめに
1.2　アーキテクチャーを選定する目的
1.3　モバイルアプリ開発のアーキテクチャー
1.4　重要なSOLID原則
1.5　クリーンアーキテクチャーとは
1.6　私たちのアプリ設計
1.7　クリーンアーキテクチャーを導入した結果
1.8　クリーンアーキテクチャーの懸念点
1.9　クリーンアーキテクチャーに決めた経緯
1.10　Flowでクリーンアーキテクチャーを最適化する
1.11　Kotlin Coroutines Flow
1.12　Kotlin Coroutines FlowをSwiftでobserveする
1.13　あとがき
1.14　謝辞
第2章　Android のファイルストレージ
2.1　はじめに
2.2　Android におけるストレージの概要
2.3　共有ストレージにおけるファイルの取り扱い
2.4　Android のファイルストレージに関する仕様の変遷
2.5　ModernStorage の紹介
2.6　おわりに

OpenAIの音声合成APIに対応した本書は、ChatGPTとの音声対話を実現したい方にぴったりの一冊です。本書では、ChatGPTに音声インタフェースを追加するための3つの異なるアプローチを、初心者にもわかりやすく解説しています。
まず、MacやWindowsでPythonプログラムを動かし、OpenAIのAPIを用いてChatGPTとの音声対話を実現する基本的な手法を学びます。この方法は多様な応用が可能であり、幅広い開発者にとって有益な情報が盛りだくさんです。
次に、ブラウザのGoogle Chromeに搭載されている音声認識と音声合成機能を利用する方法を紹介します。この手法はブラウザさえあれば実現可能で、特にWebアプリケーションの開発に役立つことでしょう。
さらに、Alexaスキルをカスタマイズして、ChatGPTを組み込むアプローチにも触れています。「アレクサ、音声チャットを開始」と呼びかけるだけでChatGPTと対話でき、実用的な応用例を通じて理解を深められます。
プログラミング経験がない方でも安心して取り組めるよう、環境構築の方法を丁寧にガイドしているのも本書の魅力です。本書を手に取れば、ChatGPTとの音声対話の世界を存分に楽しめること間違いなしです。
【目次】
第1章　MacやWindowsのローカル環境でChatGPTと音声対話する
第2章　Google Chromeで音声認識と音声合成を行う
第3章　ChatGPTと音声対話できるAlexaスキルを作る

電子書籍の普及や技術同人誌の盛り上がりにより、PDFを以前より手にする機会はもちろん、配布する機会も多くなりました。その中で、再配布や加工を防止している書類はあまり多くないと思っています。そこで本書では、PDFをAWSのサーバレス環境を利用して、動的に保護する手段について解説しています。さらに、構築した環境を組み合わせ、最終的にAPI化する部分まで紹介します。

【目次】
第1章　基本的な準備をする
第2章　開発周りの準備をする
第3章　ウォーターマークを追加する
第4章　文字列入りページを追加する
第5章　カスタムプロパティーを追加する
第6章　暗号化する
第7章　API化する
第8章　Webサイトに組み込む
付録A　Serverless Frameworkを利用してLambdaを管理する
付録B　CloudFormationを利用してAWSリソースを管理する

本書では、Kotlin製の軽量Webフレームワークの「Ktor」とモダンフロントエンドフレームワークの「Nuxt.js」でWebアプリケーション開発の基礎を学ぶことができます。
他にもDocker、PostgreSQLやHerokuについても触れており、GitHubにサンプルコードもありますのでハンズオン形式で学ぶことができると思います。Kotlin・KtorやNuxt.jsの言語仕様については掲載していませんが、本書をきっかけにKotlinやNuxt.jsに触れて、ステップアップしましょう。

【目次】
第1章　フレームワークの紹介
第2章　プロジェクトを作ろう
第3章　データベースの準備
第4章　APIを作ろう
第5章　UIを作ろう
第6章　サーバとフロントを連携しよう
第7章　Herokuに公開しよう
第8章　認証
第9章　DIコンテナ
第10章　ユニットテスト
第11章　E2Eテスト
第12章　ドメイン駆動設計

広大な因果世界を幅広くカバー！
因果推論・因果探索のコード例を多数掲載
原著は米国Amazonでカテゴリーベストセラー（2024/6上旬など）

データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら知っておきたい
因果的概念、グラフによる理解、因果探索の実践などを解説。

パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、
因果推論を構成する基本概念と、グラフ表現を解説。

パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、
DoWhy／EconMLを使った因果推論の実装などを説明。

パート3では、因果探索の概念、因果分析プロセスでの位置づけ、
gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。

【章構成】
■Part1 速習：因果関係
第1章 因果関係に取り組む理由：機械学習があるのに？
第2章 ジューディア・パールと因果のはしご
第3章 回帰、観測、介入
第4章 グラフィカルモデル
第5章 チェーン、フォーク、コライダー

■Part2 因果推論
第6章 ノード、エッジ、統計学的な独立と従属
第7章 4ステップの因果推論プロセス
第8章 因果モデル―仮定と課題
第9章 因果推論と機械学習―マッチングからメタ学習器まで
第10章 因果推論と機械学習―高度な推定器、実験、評価など
第11章 因果推論と機械学習―ディープラーニング、NLPなど

■Part3 因果探索
第12章 因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源
第13章 因果探索と機械学習―仮定から応用まで
第14章 因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ
第15章 エピローグ


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地球環境の変動をリアルタイムで観察することの重要性は高まっています。その中心には衛星データがあります。しかし、その解析や活用は難しいと思われているかもしれません。この本はそんなあなたのための一冊です。Google Earth Engineを使用して、初心者でも手軽に衛星データの取り扱いを学べる内容になっています。プログラミング経験が少ない方でも、この本を通して衛星データの世界への入り口を開くことができます。
対象読者：
・衛星データ解析に興味があるが、始めの一歩を踏み出せていない方
・地球環境の変動や持続可能性に関心を持つ方
・研究やプロジェクトに地球規模の視点を取り入れたい方
地球をもっと深く知るための第一歩を、ここから始めてみませんか？

【目次】
第1章　Google Earth Engineを使った衛星データ解析の始め方
第2章　Pythonを使ったGoogle Earth Engineの基本的な操作
第3章　衛星画像データをダウンロードする
第4章　衛星データを利用し時系列変化を解析する
第5章　シェープファイルを利用した衛星データ解析

暗号資産の最新情報や、株取引の自動化に興味がある読者に対し、有益な情報を提供していきます。
・めざせ！不労所得！株取引を自動化する方法～株価データ自動更新編～
・暗号通貨のトレンド
・日本円ステーブルコイン JPYC でお得にお買い物をしてみよう!
・まだ間に合う! Catch up ERC721 NFT 発行技術!
の4つで構成しています。
【目次】
第1章　めざせ!不労所得!株取引を自動化する方法 〜株価データ取得・自動更新編〜
第2章　暗号通貨のトレンド
第3章　日本円ステーブルコインJPYCでお得にお買い物をしてみよう！
第4章　ERC721 NFT 発行技術

OSアプリ開発「UI実装であると嬉しいレシピブック Vol.2」では前回の技術書典5で頒布致しました書籍の続編となります。内容は少し趣向を変えて更にアプリのUIを一つ上のステージへ上げるためのテクニックやGithub等で公開されているOSSのUIライブラリを上手に活用するためのTipsを紹介しております。

※下記URLにこの中で解説を行なっているサンプルコードのGithubリポジトリも公開しておりますので、是非実際のコードとご一緒に活用して頂ければと思います。
https://github.com/fumiyasac/2nd_ios_ui_recipe_showcase

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　MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのをプログラム手法を習得することができます。
　プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。
【目次】
第1章 さあ，始めよう！
第2章 Pythonの概要
第3章 簡単な算術プログラム
第4章 関数，スコープ，抽象化
第5章 構造型と可変性
第6章 再帰と広域変数
第7章 モジュールとファイル
第8章 テストとデバッグ
第9章 例外とアサーション
第10章 クラスとオブジェクト指向プログラミング
第11章 計算複雑性入門
第12章 いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
第13章 プロットとクラス
第14章 ナップサック問題とグラフ最適化問題
第15章 動的計画法
第16章 ランダムウォークと可視化
第17章 確率，統計とプログラム
第18章 モンテカルロ・シミュレーション
第19章 標本抽出と信頼区間
第20章 実験データの理解
第21章 無作為試験（無作為抽出試験）と仮説の照合
第22章 うそ，真っ赤なうそ，そして統計
第23章 Pandasによるデータの探索
第24章 機械学習はやわかり
第25章 クラスタリング
第26章分類法
付録A Python 3.８ 簡易マニュアル