コンピュータ・ITの書籍一覧

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。

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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サーバーのアクセスログやTwitterのつぶやき、様々な機器の動作状況など各種のログファイルをExcelで分析していませんか？本書はBIツール「Elastic Stack」をつかってログファイルを集計し、グラフなどでビジュアル豊かに分析するための環境構築チュートリアルのバージョン7.4対応版です。
【目次】
第1章　Elastic Stackって何？
1.1　Logstash
1.2　Elasticsearch
1.3　Kibana
1.4　Beats
1.5　Elastic Licenseで使用できる機能
1.6　APM
1.7　SIEM
1.8　Elastic Cloud
1.9　この本における基本的な構成
第2章　環境構築
2.1　インストールの順番
2.2　事前準備
2.3　Elasticsearchのインストール
2.4　Kibanaのインストール
2.5　Logstashのインストール
第3章　データを集めて可視化しよう（CSVのデータを集める編）
3.1　可視化するデータの準備
3.2　logstash.confの概要を知る
3.3　inputプラグインコンフィグの作成
3.4　outputプラグインコンフィグの作成
3.5　logstash.confをテストしつつ内容を調整する
第4章　データを集めて可視化しよう（Beatsを使って情報を集めてみる）
4.1　Beatsのインストール
4.2　Metricbeatのセットアップ
4.3　Metricbeatの起動
第5章　Kibanaを使ったデータの閲覧
5.1　Kibanaの画面項目
5.2　Discover画面を使ってみよう
5.3　Discoverでデータを閲覧する
第6章　Visualize画面でデータを可視化する
6.1　Visualize種別を知る
6.2　Visualize画面でグラフを作成する
6.3　グラフを作成する：グラフを保存する
第7章　Dashboard画面を使ってグラフを一覧表示する
7.1　グラフを並べる
7.2　グラフの大きさを指定する
7.3　保存する（検索期間を保持する/しないを選択する）
7.4　作成したDashboardを編集する

内容を精査して再登場！AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】対応の問題集。

◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！
◆ 業界の第一人者 杉山 将氏（理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学 教授）監修！
◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！
◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！

●目次●
第01章 線形代数
第02章 確率・統計
第03章 情報理論
第04章 機械学習の基礎
第05章 前処理・特徴選択・性能指標
第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索
第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム
第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム
第09章 強化学習の各種アルゴリズム
第10章 深層学習の概要
第11章 順伝播計算と逆伝播計算
第12章 最適化手法
第13章 畳み込みニューラルネットワーク
第14章 再帰型ニューラルネットワーク
第15章 深層学習を用いた自然言語処理
第16章 深層学習を用いた生成モデル
第17章 深層学習を用いた強化学習
第18章 開発・運用環境
第19章 総仕上げ問題
付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識

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　AIはいまや，さまざまな研究の根幹をなしており，関わる分野も多岐にわたる。本書は，人工知能（AI）研究を牽引する代表的な研究者が編・著を務め，各研究カテゴリーの最前線で活躍する100余名の気鋭の研究者が執筆を手掛けた事典である。
　コンセプトは「執筆者の主観を軸に，読者が興味を持って面白く読める内容にすること」。従来の主要テーマのほか，ディープラーニング，AIにおける論争，汎用人工知能など，いま外せないトピックスを幅広く解説する。
　AI研究者はもちろん，工学，理学，脳科学，医学，薬学，農学，社会学，哲学など，すべての分野の学生・研究者の未来に影響を与える，ターニングポイントとなる書!!
【目次】
第1章　イベント・人物
第2章　汎用人工知能
第3章　機械学習
第4章　AIにおける論争
第5章　シンギュラリティ
第6章　環境知能
第7章　ヴィジョン
第8章　ロボット
第9章　創作する知能
第10章　ゲーム
第11章　社会デザイン
第12章　コミュニケーション
第13章　脳

Googleサービスをもっと便利に・効率良く使いたい人は必見！ Googleでは、いつもの検索はもちろん、カメラ・音声認識を用いたリアルタイム翻訳や、地図のナビゲート、最新の生成AI「Bard」など、数えきれないほどのサービスを提供しています。「まだまだ知らない使い方がありそう……」と感じている人も多いはず。本ムックはそんな方に役立つ、本当に知りたかった機能や使い方が満載です！
本ムックでは、217個のQ&Aを「検索で」「仕事で」「スマホアプリで」などのシーン合わせて掲載。検索では、目の前の商品や流れている曲の名前の調べ方や、ファイル形式や時期を限定しての検索方法、仕事では、Googleドキュメントなどで作った資料をOffice形式に変換する方法や、生成AIを使った文章の校正など、あったら嬉しいあの機能にすぐにたどり着けます。また、通信量を節約したい、パスワードや履歴を管理したいなどの、難しそうな設定のこともわかりやすく説明しています。
もちろん、基本操作の解説も充実！　Chromeでの検索や、YouTubeでの動画の楽しみ方、Gmailでの連絡、フォトでの写真の保存・編集、ドライブでの資料の共有など役立つ機能が満載です。メールを未読に戻したい、間違って閉じたタブを復元したい、といった基本の使い方のほか、パソコンで見ていたページをスマホで開く方法、外出前に地図をスマホに送る方法など、スマホとパソコンの連携技も紹介。日常のあらゆる場面をカバーできる必携の1冊です。
本ムックを片手に、Googleサービスをもっと快適に使いこなしましょう！

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Kubernetesクラスタを構築するCLIツール「kubeadm」について解説する電子書籍です。kubeadmはフェーズ（phase）と呼ばれる細かい処理単位に分けられています。各フェーズの具体的な処理を明らかにすることで、kubeadmがどのようにしてKubernetesクラスタを構築しているのか説明します。

【目次】
第1章　kubeadmの基礎
第2章　kubeadmの使い方
第3章　kubeadm init
第4章　kubeadm join
第5章　kubeadm reset
第6章　kubeadm upgrade
第7章　kubeadm config/token/version
第8章　kubeadm alpha

本書は、Raspberry PiやNode.jsを活用し、インタラクティブなデジタルサイネージをゼロから構築する方法を解説した一冊です。
本書では、基礎知識から実際のアプリ開発までを段階的に学べます。スライドショーや動画再生アプリの作成方法、Live2Dを活用したショーケースの実装、さらにはゲームパッドやRFIDを使った操作手法まで幅広く取り扱っています。イベント展示の課題やバッテリー運用のノウハウについても詳しく解説し、実際の現場で役立つ知識を提供します。
また、サイネージ運用に必要な機材の選定、ネットワーク環境の構築、トラブルシューティングのポイントまでを丁寧に説明しており、開発から運用までスムーズに進められるようになっています。初心者でも安心して取り組めるよう、具体的なコード例とわかりやすい解説を交えながら、実際に動くアプリを作りながら学べる構成です。
デジタルサイネージの開発に興味のあるエンジニア、クリエイター、ビジネスパーソンの方にとって、実践的な知識が得られる一冊です。
【目次】
まえがき / はじめに
第1章　デジタルサイネージの基礎知識
第2章　シンプルなデジタルサイネージ開発
第3章　イベント展示における課題と対策
第4章　「インタラクティブなLive2Dショーケース」アプリ開発
第5章　「売り子」アプリ開発
第6章　より発展した「売り子」アプリ開発
第7章　より展示を意識した「売り子」アプリ開発
第8章　展示の現場へ持ち込むための最終調整と運用
付録A　イベント展示の事前確認リスト・持ち物リスト
付録B　システム全体の消費電力とポータブル電源の計測メモ（参考値）
付録C　オフライン環境で認識ライブラリーとモデルをローカルへ配信する手順
あとがき / おわりに

本書は、生成AIとModel Context Protocol（MCP）を活用し、合法的な練習環境でハッキング体験をたどる実践的なガイドです。安全なCTF環境として自作の脆弱なサーバーを標的に据え、Hacking MCPサーバーを用いながら、日本語でLLMと対話するだけで進めるウォークスルーが段階的に示されます。あわせて、MCPクライアントとMCPサーバーがどのように連携し、外部サービスや対象環境へ必要な処理を橋渡しするのかという仕組みも、具体例を交えて解説されます。内容はハッキングや生成AIに関心はあるものの、どこから入ればよいか分からない読者を想定し、できる限り平易に整理されています。また、MCPの利便性だけでなく、悪意のあるコードが仕込まれたサーバーを利用する危険性や、許可を得た環境またはCTFのような合法的な場でのみ技術を用いるべきことにも触れています。
【目次】
はじめに
第1章　背景
第2章　MCP
第3章　本書で作成したMCPサーバーについて
第4章　「hacking-mcp」とCursorを使って30分でハッキングする
第5章　本書で使用したMCPの概要と簡単な説明
第6章　野良MCP＋やられサーバーBのWalkThrough
第7章　あとがき