インプレス NextPublishingの書籍一覧

本書は「モダンなAIアプリを開発する」ことを目標にした解説書です。AIアプリの開発という目的を明確にし、そこへの最短経路でデータ分析を行い、分析結果をモデル化し、Webアプリケーションに組み込むことによって、プロダクトをAIアプリに昇華させるためのチュートリアルです。

【目次】
第1章　AIアプリ開発の進め方を知ろう
1.1　目的から考えよう
1.2　AIアプリ開発のステップを知ろう
第2章　Google Colaboratory で環境を構築しよう
2.1　Google Colaboratoryにアクセスする
2.2　データ保存先としてGoogleドライブを利用する
2.3　Markdown記法を積極的に使おう
第3章　Scikit-learnでモデルを構築しよう
3.1　ワインの美味しさを予測してみよう
3.2　探索的データ解析
3.3　Googleドライブをマウントする
3.4　データ準備
3.5　機械学習用データセット作成
3.6　データ分析
3.7　モデリング
第4章　AdobeXDでアプリのUIを設計しよう
4.1　AIアプリ開発においてUI設計が大切な理由
4.2　機械学習に必要なデータをいかに収集するか
4.3　AdobeXDでアプリのUIを設計しよう
4.4　UI設計の手順
4.5　AdobeXDを使って画面をデザインしよう
第5章　Nuxt.jsでAIアプリのフロントを作ろう
5.1　今回作るアプリ
5.2　Nuxt.jsとは
5.3　実際にプロジェクトを作ってみよう
5.4　アプリの構成をVuetifyで作ろう
5.5　APIに投げるためにVuexを実装しよう
第6章　PythonでAPIを作成しよう
6.1　今回、利用する構成
6.2　簡単なAPIを作ってresponderで動かしてみよう
6.3　プロジェクトの構成
6.4　ハンドラを実装しよう
6.5　DBと連携できるようにしよう
6.6　機械学習のモデルを組み込もう
6.7　クライアントとAPIを連結させてみよう
第7章　AIアプリをデプロイしよう
7.1　今回のデプロイ環境の構成
7.2　ローカル環境をDocker化しよう
7.3　DockerイメージをGoogle Container Registryに登録してみよう
7.4　本番環境をKubernetes・GKE・CloudSQLで作成しよう
7.5　ドメインの設定をしよう
7.6　CircleCIで自動でデプロイするようにしよう

本書はLinuxのオープンソースであるバックアップソフトウェアBacula(バキュラ)の入門書です。Baculaの基本的な設定方法、便利なWebGUIの導入手順、その他活用法などを解説しています。またBaculaだけに限らず、バックアップの一般的な基礎知識、差分、増分、フルバックアップの違いなどにも紹介。Windows、Mac、Linuxなどのバックアップを取得が可能なオープンソースソフトBaculaで手軽にバックアップ環境を構築しましょう。
【目次】
第1章　Baculaで何ができる？
第2章　今更聞けないバックアップの基本
第3章　Baculaの基礎知識
第4章　本書のBacula構成
第5章　Baculaサーバー構築(CentOS7編)
第6章　Baculaサーバ構築(Ubuntu18.04編)
第7章　Bacula設定ファイルのサンプル
第8章　Baculaサーバーの設定
第9章　Baculaサーバーの起動と停止
第10章　エージェントのインストール
第11章　バックアップをとってみよう
第12章　リストアしてみよう
第13章　Web GUIのBaculumを使ってみよう
第14章　バックアップが失敗！その時通知したい
第15章　便利な使い方
第16章　一歩踏み込んだBaculaの使い方
第17章　Baculaサーバーのバージョンアップについて
第18章　Baculaサーバー自体をリストアする
第19章　カタログが壊れた場合のバックアップデータ復旧
第20章　今後のBaculaについて

本書は筆者がこれまでサンプル開発や実務の中で培ったノウハウ等をもとに、UI実装をいくつかのまとまったサンプル実装を例に、UIを構築する上で重要な実装ポイントやアイデアを紹介していきます。第二弾の本書は便利なライブラリを上手に活用した表現を解説します。

【目次】
第1章　TabBar Animation & Layout
1.1　事前準備に関して
1.2　本章で収録しているサンプル実装における概要
1.3　利用したライブラリーの紹介
1.4　このサンプルで利用している便利なExtension集
1.5　TabBarControllerの切り替え時にアニメーションを付与する
1.6　部品となるViewを実装する
1.7　このサンプルで利用しているアーキテクチャー
1.8　UITableViewでのコンテンツ一覧表示に関する実装
1.9　UICollectionViewでの画像コンテンツ表示に関する実装
1.10　コーヒーブレイク
第2章　API Connection & Layout
2.1　事前準備に関して
2.2　本章で収録しているサンプル実装における概要
2.3　利用したライブラリーの紹介
2.4　このサンプルで利用しているアーキテクチャや画面構成について
2.5　各種画面表示をするViewControllerから見る実装ポイント
2.6　API通信処理に関連する部分テストコードについて
2.7　コーヒーブレイク
第3章　Modify Transition & Layout
3.1　事前準備に関して
3.2　このサンプル実装における概要
3.3　利用したライブラリーの紹介
3.4　このサンプルで利用しているアーキテクチャや画面構成について
3.5　各種画面表示をするViewControllerから見る実装ポイント
3.6　コーヒーブレイク

同人版はこちら

本書はクロスプラットフォームのC++開発フレームワーク「Qt」を使用して多言語アプリを作るためのガイドブックです。Qtの強みであるさまざまな言語を使用できるunicodeのサポートや、ユーザーインターフェース画面の翻訳が簡単にできるTool群、コード内の文字列を多言語化できる簡単な仕組み、C++でもPythonでも共通で使用できるユーザーライクな翻訳対応ソフトなどを中心に解説しています。

【目次】
第1章　Qtとは
1.1　Qtについて
1.2　Qtで作成できる GUI フレームワークについて
第2章　Qtでの多言語化の概要
2.1　多言語化の仕組みについて
2.2　lupdateの使い方
2.3　lreleaseの使い方
2.4　lconvertの使い方
2.5　翻訳ツールQt Linguistの使い方
第3章　翻訳ファイルのプロジェクトファイルへの追加と使用方法
3.1　Qtプロジェクトファイルへ出力する翻訳ファイルの指定を追加
3.2　Qt Creatorからの翻訳ファイル（拡張子.ts）の作成・更新
3.3　Qt翻訳バイナリファイル（.qm）をリソースファイルへ追加
3.4　起動時に各環境に応じた多言語化を行う。
第4章　Qt Linguistの使い方
4.1　翻訳ファイルの読み込み
4.2　Qt Linguistでの翻訳状況の表示
4.3　フレーズブックについて
4.4　文字の翻訳
4.5　翻訳時の画面と該当箇所のコード表示
4.6　翻訳の検証
4.7　翻訳ファイルの保存
第5章　コード内の文字列の多言語化
5.1　C++ Code内の文字列を多言語化
5.2　QML Code内の文字列を多言語化
5.3　Python Code内の文字列を多言語化
第6章　動的な言語表示の切り替え
6.1　Qt Widgetsでの動的な言語表示切り替え
6.2　Qt Quickでの動的な言語表示切り替え
第7章　翻訳ファイルの自動生成と翻訳対象文字列リテラルの自動補完機能
7.1　lrelease自動実行
7.2　lupdateの自動実行
7.3　Qt翻訳対象文字列の修飾

本書はRaspberry Piと市販のIoTデバイスを組み合わせてスマートホームをDIYするためのガイドブックです。著者が4年間試行錯誤しながら自宅をスマートホームにした経験を元に、Raspberry Piを中心にIoTデバイスを組み合わせる方法をスクリーンショット付きで解説しています。
【目次】
第1章　我が家の例
1.1　物理構成
1.2　論理構成
第2章　スマートホームを作る：基本編
2.1　用意するもの
2.2　Node-REDを起動する
2.3　Node-RED Alexa Home Skill Bridge へ登録
2.4　Node-RED Alexa Home Skill Bridgeでデバイスを追加
2.5　AlexaアプリでNode-REDスキルをインストール
2.6　Hue の設定を確認
2.7　Node-RED に Alexa のノードを追加
2.8　Node-REDでAlexaとスクリプトを接続
2.9　動作確認
第3章　スマートホームを作る：応用編1
3.1　シーリングライトとHueを連動させる
3.2　照明の切り替えをスケジュールする
3.3　音声コマンドでシャットダウンする（スピーカーとの接続）
3.4　外出時に電気を消す（外出中フラグを立てる）
3.5　帰宅時に電気を付ける（Bluetoothポーリング）
3.6　リモコンでトリガーを引く（LIRCを使う）
第4章　スマートホームを作る：応用編2
4.1　NFCでトリガーを引く
4.2　合成音声におしゃべりさせる（OpenJTalk を使う）
4.3　音声を使わずにAlexaを操作する（OpenJTalk の応用）
4.4　定時に気温・湿度を声でお知らせする（netatmo のデータ取得）
4.5　毎日同じ時間に自動でカーテンを開ける
4.6　日の出の時刻に合わせて自動でカーテンを開ける
4.7　夜7時になるとNHKニュースを流す
4.8　Webスクレイピングをして大気汚染情報を教えてもらう（Pythonライブラリを活用する）
4.9　Webスクレイピングをしてバスの接近情報を教えてもらう

本書はYouTube APIとFirebase Authenticationを使ったWebアプリ開発チュートリアルです。動画検索アプリを題材に、NuxtとGoを使ったアプリ開発を実践することができます。
【目次】
第1章 開発環境について
1.1 筆者の開発環境
第2章 YouTube Data APIを有効化する
2.1 GCPプロジェクトを作成する
2.2 API を有効化する
2.3 API キーを取得する
2.4 API の割り当てについて
第3章 Go&Nuxtプロジェクトを作成する
3.1 Goプロジェクトを作成する
3.2 Nuxtプロジェクトを作成する
第4章 トップページを作成する
4.1 人気の動画を取得するAPI
4.2 人気の動画取得のアクションを作成する
4.3 人気の動画をAPIから取得して表示する
第5章 動画再生ページを作成する
5.1 Echo のコンテキストを使用する
5.2 動画の詳細情報を取得するAPI を作成する
5.3 動画再生ページを表示する
5.4 関連動画の取得API を作成する
5.5 関連動画を表示する
第6章 検索機能を追加する
6.1 動画検索API を作成する
6.2 検索結果を表示する
第7章 Firebaseを使ってユーザー認証機能を作る
7.1 Firebase Authentication を設定する
7.2 Firebase を使ったアカウント管理機能を実装する
7.3 ログイン機能を追加する
7.4 ログアウト機能を追加する
7.5 ログアウトリンクを追加する
第8章 DBを用意する
8.1 Docker を使ってDB を用意する
8.2 Docker のコマンドを確認する
第9章 お気に入り追加・削除機能を追加する
9.1 お気に入り追加・削除のAPI を作成する
9.2 動画再生ページにお気に入りアイコンを追加する
第10章 お気に入り一覧ページを作成する
10.1 お気に入りの動画一覧を取得するAPI を作成する
10.2 お気に入り一覧を表示する
第11章 リフレッシュトークンを使ってアクセストークンを再取得する
11.1 アクセストークンをデコードしてみる
11.2 リトライ用のメソッドを追加する
11.3 トークンを再取得する
11.4 トークン再取得処理の動作を確認する

従来よりバックオフィス支援ツールには、業務視点の不足から導入コスト・運用管理の問題がありました。そして現在、RPAツールでも同様の事態が起こり始めています。本書では、総合職や管理職の方がRPA・AI時代にも通用する業務改善をExcelベースで学び、実践することができます。ITILと呼ばれるマネジメントの知識や業務改善のノウハウを学びながら、Excelでかんたんにツールづくりのわざを身に着けましょう。
【目次】
第1章　バックオフィススタッフに必要なリテラシー
1.1 バックオフィスとは？
1.2 RPAツールの流行により見直された、業務設計の重要性
1.3 EUCの概念
1.4 ケーススタディで学ぶ、基礎的なマネジメント用語
第2章　どのExcelファイルを選ぶか
2.1 リスト化から始める
2.2 シートのリストを追加する
2.3 ファイルを選定する
2.4 問題点を特定し、改善する
第3章　業務の把握、改善
3.1 よくある業務改善の進め方
3.2 トップダウンとボトムアップ
3.3 ボトムアップ改善の場合
3.4 Excelで改善するべき業務をどうやって把握するか
3.5 まず何からやるか？
3.6 小さく成功する
3.7 Excel業務改善の進め方
第4章　ケーススタディ　～既に「Excel方眼紙」が存在するケース～
4.1 背景
4.2 Excel方眼紙におけるTips
4.3 改善の流れ
第5章　ケーススタディ　～建設業の入出金シミュレータ作成～
5.1 作りたいもののイメージ
5.2 まずは現状把握
5.3 設計方針
5.4 まとめ
第6章　汎用的な機能のアドイン化
6.1 アドインとは
6.2 アドインの利点
6.3 アドイン開発の効率化

Linuxの基本的なコマンドを集めた「Coreutils」。真面目に読むと無味乾燥なマニュアルをゆるく楽しく解説しました。lsやcat、cd、touchなどの基本コマンドから、paste、seq、shuf、factor、stdbuf、yes、shredなど、すべての基本コマンドを収録。まずは一読して、必要なときに本書を開いてみて下さい。そう、すでにあなたのスキルがレベルアップしています。
【目次】
・よくあるオプション
・ファイルの中身の出力
・ファイルの書式
・ファイルの一部を出力
・ファイルの要約系
・ファイルの中身を並べる
・テーブルの欄操作
・キャラクター操作
・ファイルリスト表示
・基本的操作
・スペシャルファイルタイプ
・ファイルの属性を変更
・ディスク使用状況
・文字を表示
・条件
・リダイレクション
・ファイル名の操作
・現在の環境
・ユーザの情報
・システムコンテキスト
・SELinux
・変更コマンド
・プロセスコントロール
・遅延
・数値操作
・答え合わせ

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

近年、Webフロントエンドでは「コンポーネント指向」のフレームワークやライブラリが多く開発され、コンポーネント単位での開発が主流になってきました。Web Componentsは、特定のフレームワークやライブラリに依存せず、Webの標準技術を使用してコンポーネント単位での開発を可能にする考え方です。本書では、Web Componentsとは何か、どうやって使うのかを解説します。Web ComponentsをベースにWebアプリケーションを構築するJavaScriptライブラリであるPolymerを使ったWebサイト構築についても解説します。
【目次】
第1章　Web Componentsとは
1.1　基本概念
1.2　Web Componentsで変わる開発
1.3　Web Componentsの未来
1.4　1章まとめ
第2章　Web Componentsを使ってみよう
2.1　Custom Elements
2.2　Shadow DOM
2.3　要素
2.4　HTML Template
2.5　ESModules
2.6　2章のまとめ
第3章　Polymerでウェブサイト構築
3.1　Polymer 3.0
3.2　環境構築
3.3　Custom Elementを作る
3.4　子要素を使う
3.5　配布されてるCustom Elementを使う
3.6　ページを作る
3.7　サイトを公開する
3.8　発展：Redux
3.9　Polymerの今後
3.10　まとめ
3.11　参考文献
第4章　lit-html（応用編）
4.1　lit-htmlの基本
4.2　lit-html APIs
4.3　Simple But Powerful