コンピュータ・ITの書籍一覧

〈電子書籍版について〉
本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なります。
【目で見て楽しむ新しいデザインの本！】

「デザイン＝楽しい」を実感できる新しいデザイン書籍。デザインする上で必要な基礎、概念、ルール、プロセスを、図解やイラスト、写真などのビジュアルで解説しています。現場で活躍しているデザイナーが身近にあるわかりやすいものに例えたり、図解、イラスト、別のものに置き換えて見方を変えてみたり…豊富なビジュアルとともにわかりやすくひも解きました。楽しみながらデザインのあれこれがわかり、「なるほど！」と思える内容が盛りだくさんです！

〈本書の内容〉
■Chapter 1
デザインに「正解」はない --編集とデザイン

■Chapter 2　デザイナーの7つ道具
どっちがダイジ？ を口癖にしよう。--ダイジ度天秤
主役を狙って、光を当てる。--スポットライト
いいデザインて、いいキャラしてます。--擬人化力
ヒントは世の中にあふれてる。--連想力
言葉と絵のバイリンガルになろう。--翻訳機
ふところに隠し持った、最終兵器。--虫めがね
そのデザインを決めるもの。--愛

■Chapter 3　デザインの素
布地を織り上げるように組む。--文字と組み
言葉の「らしさ」をつくる。--言葉と文章
右脳と左脳で考えてみる。--色
イメージの力に向き合う。--写真
ロジカル、ときどきグラフィカル。--グラフとチャート

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

本書では統計学の解析法を使って結論を引き出した後についてくる、「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」が何に起因するのか、その要因を探っていく。「科学哲学」を使うことで、統計解析ソフトのブラックボックス化した中身について数式を極力使わずに詳述。統計学の背後にある思考の枠組みまで掘り下げ、より深く統計学を理解することを可能にしている。統計的な仮説検定まで学んできた読者の学び直し、そして統計を使い始めた初学者にとっても理解力の向上につながる充実の一冊。
【目次】
1 統計学を使うときに抱く後ろめたさ：帰納推論
2 帰納がもたらす後ろめたさへの対応策
3 統計思考にまつわるモヤモヤ感：誤差論的思考と集団的思考
4 帰無仮説有意性検定を使うときに抱くモヤモヤ感：有意性検定と仮説検定

本書は、2022年に発表されたFirebaseの最新情報の紹介や、Firestore Web SDK v9での実装方法、2022年時点でのRun Payments with Stripeを用いたStripeのサブスクリプションの実装方法を紹介しています。読むことによりFirebaseをよりディープに使うことができる効能がある本となっております。

【目次】
第1章　Google I/O 2022で発表されたFirebaseの新機能紹介
第2章　Firebase Web SDK v8からv9への移行におけるFirestoreの実装比較
第3章　FirestoreとStripeを使ったwebでのサブスクリプション購入実装例

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Rust初学者に向けて、ゲームエンジンAmethystを解説します。Amethystの紹介から始まり、Amethystで実装する上での基礎を解説し、最後にブロック崩しの実装を紹介します。なお、OS Xの環境下においては一部描画に不具合が発生する場合がありますので、可能であればWindowsやLinuxなどの環境での開発を推奨します。

【目次】
第1章　Amethystとは
第2章　Amethystの開発手引き
第3章　Amathystでブロック崩しを作ってみる

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


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。

本書はAndroid・iOSのアプリ開発において、MVVMやSwiftUI、Flutterなどの技術について、クロスプラットフォーム開発に関する情報も交えて幅広く基本的な内容を紹介した解説書です。すでにモバイル開発をしている人だけでなく、これから始めようかと思っている方にも読んでいただきたい一冊です。

【目次】
第1章　AndroidでMVVMを使ってみよう
第2章　SwiftUIを触ってみる
第3章　Flutter
付録A　OSアップデート事情

話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。

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本書は開発者コミュニティに関する本です。開発者視点と企業視点の、大きく2つの視点で読むことができます。
Developer Relations（開発者リレーション）がテクノロジーカンパニーにおいて、お客様であるユーザー（Developer/開発者）との信頼関係を築く非常に有益なアプローチであることは認知されてきました。そんなDevRelの活動において、欠かせない非常に大事な存在がユーザーコミュニティになります。この場合のユーザーは開発者であることが多く、Developer Relationsとしては開発者コミュニティを形成することはビジネスを成功させるための大きな要素の1つになります。
みなさんがまだ開発者コミュニティのことをあまり分かっていない状態で、いきなり開発者コミュニティを立ち上げろと言われても困ってしまう、また、突然開発者コミュニティに放り込まれても、これもまた何をしてよいのか戸惑ってしまうといった悩みはないでしょうか。
本書はこれから開発者コミュニティを作り上げていきたいという方向けの本です。著者陣はそれぞれコミュニティに関する多くの経験を持っているメンバーです。きっとみなさんにとって得るものがあることでしょう。
コミュニティの形成は今日明日ですぐ結果が出るものではありません。必要なステップを大事にしっかりと進めていくことが大切です。著者陣の多くはコミュニティマネジメントの経験が豊富で、皆さんこれから目指すキャリアを歩んでいます。
本書は「すぐに作れる開発者コミュニティ」のような簡単なマニュアルではありません。しかし、すぐにでも始められる方法を通して、あなたのこれからをサポートできることでしょう。
【目次】
第1章　開発者コミュニティを知ろう
第2章　コミュニティを作ろう
第3章　続けよう
第4章　拡大しよう
第5章　コミュニティを取り巻く課題
第6章　便利ツール・サービス

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

　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