コンピュータ・ITの書籍一覧

本書は著名な機械学習用データセットMNISTとその派生データセットを紹介しつつ、深層学習ライブラリPyTorchを活用し各種手法を動かしてみることに取り組みます。深層学習が動くことを体感するための、簡易なGUIアプリの作成方法についても解説しています。
【目次】
第1章　MNIST
第2章　深層学習 -PyTorch-
第3章　手書き判定GUI

ISUCONとは、LINE株式会社が運営窓口となって毎年開催している「お題となるWebサービスを決められたレギュレーションの中で限界まで高速化を図るチューニングバトル」です。数百チームの参加者が一斉に、終日同じWebサービスのチューニングに取り組み、性能の高さを競います。本書はボトルネックを発見・修正するまでの観察や思考の流れを解説する本です。ISUCONをより楽しみたい方、性能改善がうまくなりたいと思う方のための一冊です。

【目次】
第1章　ISUCONのススメ！
第2章　ISUCONは難しい？
第3章　ISUCONの練習をしよう！（環境構築編）
第4章　ISUCONの練習をしよう！（性能改善編）
第5章　ISUCONの練習をしよう！（本番対策編）

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

本書は、Webサービスの開発をしながら、IonicとFirebaseについて学ぶ解説書です。具体的には、匿名質問サービスを作成しながら、IonicによるWebサービス開発、Firebaseによるユーザー認証、データの永続化、CloudFunctionsによるOGタグ書き換え、サイトの公開、そして、実装の優先順序の決め方といったテーマを取り扱います。本書がサービス開発に興味がある方の最初の一歩になれば幸いです。

【目次】
第1章　Ionicについて
第2章　Webサービスの設計
第3章　セットアップ
第4章　ユーザー認証の実装
第5章　Homeページの作成とデータの作成、読み取り、更新
第6章　OGP画像の生成とmetaタグの動的書き換え
第7章　サービスの完成

第２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。

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。

※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Vue.jsを利用してシングルページアプリケーションの作成を考えているエンジニア、特にコンポーネントの設計や分類に悩んでいる方のためのガイドブックです。テストの書き方がわからない、コンポーネントのアンチパターンを知りたい、といった方のために、テストしやすい、またはしづらいコンポーネントとはなにか、単体テストの書き方などについて丁寧に解説しています。
〈本書の対象読者〉
・Vue.jsのコンポーネント設計に自身がない
・Vue.jsのコンポーネントの分類で悩んでいる
・Vue.jsのコンポーネントのアンチパターンを知りたい
・Vue.jsのコンポーネントのテストの書き方がわからない

【目次】
第1章　なぜテストを書くのか
1.1　なぜ「私」はテストを書くようになったのか
第2章　テストしやすいコンポーネントと、テストしづらいコンポーネント
2.1　テストしやすい/しづらいコンポーネント
2.2　機能を少なくシンプルに保つ
2.3　依存は少なく
2.4　なるべく状態を持たせない
2.5　propsの型指定で避けたほうがいい型
2.6　親子コンポーネント間のやりとり
2.7　Storeのgettersに注意
2.8　ライフサイクルフックに直接処理を書かない
第3章　コンポーネントを分類する
3.1　コンポーネントの種類を知る
3.2　２種類で足りる？
第4章　ディレクトリ構成とコンポーネントの分類
4.1　UIのサンプル
4.2　basicsディレクトリ
4.3　componentsディレクトリ
4.4　containersディレクトリ
4.5　pagesディレクトリ
第5章　なにをテストするか
5.1　テストの対象
5.2　コンポーネントのテスト項目
5.3　Vuexのテスト
5.4　どうやってテストするか
第6章　テスト実行環境の構築
6.1　Vue CLIを使った環境構築
6.2　Vue CLI UIを使う
6.3　テストのサンプル
第7章　テストを書く
7.1　サンプルアプリケーション
7.2　テストの実行方法
7.3　ディレクトリとファイル構成
7.4　Jestの使い方と機能
7.5　vue-test-utils
7.6　basicのテスト
7.7　componentのテスト
7.8　containerのテスト
7.9　pageのテスト

「いまさら自動化、いまからできる」。業務改善のためにRPAを導入したいがコスト面でハードルとなって導入できない企業も多いかと思います。そこで本書では、ローコストで汎用的に始められるRPAについて「環境構築」「簡単なロボット作成」「シナリオに沿ったロボット作成」「ロボット同士の『つなぎ』」について順番に進められるような構成となっています。まずは小規模にRPAを導入したい、なんとか安価に業務改善を達成したいという方に「いまから」始められる一冊です。

【目次】
第1章　どうなのRPA？
第2章　いろいろ準備だRPA
第3章　やってみようRPA
第4章　実践RPA
第5章　自動化だRPA
第6章　つなげようRPA
第7章　これからRPA

【Swiftで書きながらテスト駆動開発を学ぼう！】

本書は、SwiftプログラマーのためのTDD（テスト駆動開発）入門書です。言語にとらわれないTDDですが、事例として取り上げられる例はJavaScript等が多く、Swiftに読み替えて理解することにはハードルがあります。本書はSwiftで実際にコードを書きながらTDDを学習し、そのメリット・デメリットを感じることができます。
《本書の対象読者》
・TDDの概要を知りたい人
・普段Swiftで書いていて、TDDに興味がある人
・TDDってなんだか難しそう・・・と思っている人
・TDDはなんとなく知っているけど、いまいち手が出ない、理解できていない人

【目次】
第1章　TDDとは
1.1　TDDのメリット
1.2　TDDのデメリット
1.3　レッド/グリーン/リファクタリング
1.4　チームの理解を得よう
第2章　書いておぼえるTDD
2.1　本章の開発環境
2.2　サンプルプロジェクトのリポジトリ
2.3　演習問題
2.4　ポーカーの言葉の整理
2.5　トランプの言葉の整理
2.6　カードの文字列表記（インスタンスの生成）
2.7　カードの文字列表記（文字列表記の取得）
2.8　カードの比較
2.9　ツーカードポーカーの役を判定（ペア、フラッシュ、ハイカード）
2.10　この章のまとめ
第3章　2018年現在のSwiftでのTDD開発
3.1　ビルドが遅い問題
3.2　モック自動生成ツールが不足している問題
3.3　他のIDEにできることがXcodeにできない問題

企業や政府・自治体などが一般に公開している各種データがオープンデータです。本書は政府が公開しているオープンデータ「e-Stat」をAPI経由で取得し、分析目的の決め方、Pythonのライブラリpandasで整形、その後Matplotlibでの可視化までを一連の流れとして解説しています。実行環境はWebブラウザがあればすぐ実行できる環境となっており、身近なオープンデータの分析にすぐに活かすことができます。

【目次】
第1章　データ分析の流れ
第2章　e-Statとは
第3章　e-Statの機能
第4章　e-Stat API機能の基礎知識
第5章　よく使うAPI機能の使い方
第6章　さらに便利にAPI機能の使い方
第7章　分析の目的の設定
第8章　データの取得と整形
第9章　データの分析
付録A　Google Colaboratory
付録B　pandasの使い方
付録C　Matplotlibの使い方