コンピュータ・ITの書籍一覧

第４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。

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。

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。

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

　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。

ソフトウェアエンジニアはきっと誰もが穴があったら入りたくなるようなコードを書いた覚えがあるのではないでしょうか？
まれに最初から 100 点の設計ができる人もいますが、僕もたくさんいわゆる「クソコード」を書いてきましたし、見ても来ました。
良くないコードとわかっていても直すことができず、良くないコードを更に良くないコードにしたこともありました。

そもそもコードが汚いと以下のような問題があります。

- 読みづらい
- 変更がしづらい
- 新たなバグを誘発する
- コードからプログラムの挙動が予測できない
- バグを抱えたまま動き続ける
- パフォーマンスが落ちる

経験を積んでくると、よくあるパターンがいくつか見えてきました。
本書は僕が書いてきた・見てきた・聞いてきたプログラミングアンチパターンについて以下を紹介します。

- アンチパターンの紹介
- 何が問題なのか
- どうすればよいのか

僕自身まだまだアンチパターンを生み出す未熟者で、偉そうなことは言えません。

僕が大好きな本である「SQL アンチパターン」をリスペクトして、各章にアンチパターン名を付けながら、恐る恐る書いてみます。

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。

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。

「うさちっぷ」は筆者のノウハウを集めたTips集です。
第二弾である本書で紹介するのはAndroidに関するTipsです。