コンピュータ・ITの書籍一覧

●知識ゼロから始められるゲーム制作＆プログラミングの入門書
本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作＆プログラミングの入門書です。
ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック（当たり判定）などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。

【本書のサンプルゲーム】
モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。

「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。

※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。

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　科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。
　本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。
【目次】
第1章　機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化
第2章　ブラックボックス関数のベイズモデリング
第3章　ベイズ最適化のアルゴリズム
第4章　Optuna によるベイズ最適化の実装方法
第5章　制約付きベイズ最適化
第6章　多目的ベイズ最適化
第7章　高次元空間でのベイズ最適化
第8章　並列ベイズ最適化
付録

本書は、Google Cloud認定資格の「Associate Cloud Engineer」の対策教科書です。
第1～5章では、Google Cloudの各サービスや技術について丁寧に解説。合格に必要な基本知識がしっかりと身に付きます。ただし、合格するには、これだけでは不十分です。試験では、適切なサービスの選択方法や運用についても問われるからです。本書では、第6章で様々なユースケースに基づいたサービスの選択方法について、第7章と第8章では運用にあたって知っておくべきポイントやコマンドについて解説しています。全章を通して、確実に合格力が身に付く構成となっています。
各解説では、試験で重要となるポイントを別枠「試験対策」に掲載。重点的に学習すべき箇所がひと目でわかります。
各章末には理解度を確認するための演習問題を掲載しているほか、本試験を体験できる模擬問題1回分をダウンロード提供。「わかりやすい解説」+「豊富な問題」で、本書一冊で合格を目指せます。


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近年の技術の発展により、画像認識技術はますます身近になっています。スマホの顔認証やオンライン会議での人物と背景を認識して背景をぼかすなどをはじめ、画像認識技術ははさまざまな場面において人々の生活をサポートしています。本書では画像認識について実践的に学べるように、Pythonを使った実装を示しています。また画像認識の基礎については簡単に触れるにとどめ、最新の画像認識手法について紙幅を割き、多くの部分で深層学習の実装について学ぶことができる構成になっています。

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今もっとも人気の高いIT関連資格の一つであるAWS認定資格。しかし、エントリーレベルの「AWS認定クラウドプラクティショナー」でも、専門用語が多く、クラウド初心者には敷居の高い資格です。本書は、クラウド初心者の方が資格取得を視野に入れた、クラウドとAWSの基礎を学習するための入門書です。事前に本書で基礎固めを行うことで、試験対策をスムーズに進めることができます。
「1日目」「2日目」のように1日ずつ学習を進め、1週間で1冊を終えられる構成になっているので、計画的に学習を進められます。
1つひとつのAWSサービスについては理解できても、なかなか全体像をつかむのは難しいのではないでしょうか。本書は、全体を通して実際にITサービスを構築する流れを疑似体験できる構成になっています。いま学習している内容がITサービスのどの部分に当たるのかを理解しながら学習することで、試験対策にも！実務にも！役立つ知識が身に付きます。

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　MITの名物教授ストラング博士が線形代数の本質をズバッと解説する“教科書シリーズ”の最新刊。線形代数が教養として身に付くように、既刊書『線形代数イントロダクション』の内容をコンパクトにまとめ、データサイエンスへの応用も掲載。
　従来の書籍とは異なり、ベクトル空間の概念をいち早く学ぶことで線形代数の全体像が見通しやすくなり、飛躍なく諸概念の理解を深めていける。豊富な例題と練習問題は理解度の把握に役立つ。学生から研究者まで、必携の一冊。
【目次】
第1章 ベクトルと行列
第2章 連立一次方程式Ax=bを解く
第3章 4つの基本部分空間
第4章 直交性
第5章 行列式と線形変換
第6章 固有値と固有ベクトル
第7章 特異値分解（SVD）
第8章 データからの学習

付録A1　ABとA+Bのランク
付録A2　ランク1行列における固有値と特異値
付録A3　基本的な分解におけるパラメータの数
付録A4　数値線形代数のためのプログラムとアルゴリズム
付録A5　行列の積分解
付録A6　行列のCR分解
付録A7　正方行列のジョルダン標準形
付録A8　テンソル
付録A9　条件数
付録A10 マルコフ行列とペロン・フロベニウスの定理
日本語版付録B1　行列計算の視覚的表現
日本語版付録B2　行列の世界

英和索引・和英索引
数式索引
6つの重要な定理・線形代数早分かり

本書では、技術者だけでなく、IT基盤の方向性の検討や戦略の立案、意思決定を行う立場の方が、導入前の検討を実践できる内容を盛り込みました。具体的には、コンテナの特徴、導入時の検討項目、注意点などのチェックリストを設け、システム構成例などを解説図にまとめ、要点を把握しやすいようにしました。また、大規模データセンタ向けのコンテナ基盤構築の経験がない技術者でも、その基礎を理解できるよう、Docker（v20.10.系）のインストール手順、使用法などを具体的に記載しています。
　さらに実践的な解説内容としては、Docker Composeによるコンテナの連携、Swarmモードによるコンテナのクラスタ化、GUI管理ツールによる管理手法、コンテナ基盤における仮想ネットワークの構築、DVD、音源などの周辺機器の使用例、インターネットに接続しない社内コンテナ環境の構築、そして、複数コンテナによるオーケストレーションを実現する人気のKubernetesなどの解説を網羅しています。
　なお、今回出版される第3版では、Rootless Docker、ネットワーキング（Ipvlan）、認証付きプライベートレジストリ、K3sなど、Dockerを取り巻く最新のエコシステムについての加筆に加え、新たに商用版コンテナ管理基盤のEzmeral Runtime Enterpriseの構築手順、使用法など、2022年時点での最新のトピックを取り上げました。

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　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

第3版まで続くロングセラーのPyTorch版！
機械学習の基本から先進的な手法まで本格解説

『機械学習を実践的に学ぶための優れたテキスト』
『多くのトピックを網羅した深い一冊。強力にお勧め』
―原著への読者の声

本書の前半は、基本的な機械学習ライブラリのscikit-learnを使った手法を解説。
分類の基本モデルに始まり、単層ニューラルネットまでを実装するほか、データ前処理、次元削減、
ハイパーパラメーターのチューニング、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。

後半では、PyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法を説明。
PyTorchの仕組みを示したあと、CNN／RNN／Transformerといったモデルの実装を解説。
敵対的生成ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。

◎本書は『Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python』の翻訳書です。

◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。

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〈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。

【かわいさ濃縮！“ちっちゃくてかわいい”魅力を最大限に表現するプロの手法！】

ミニキャラ制作の第一線で活躍するイラストレーター 夢ノ内千春がミニキャラをかわいく描く方法を解説！

基本の描き方からはじまり、表情・ポーズ・ファッションのバリエーション、色の塗り方まで、さまざまなテクニックを学ぶことができます。
解説は描き下ろしイラスト中心で、描き方のコツが目で見てわかります。文章をじっくり読んで理解するのは苦手…という方も安心です。

ほかにも、アクリルグッズ・缶バッジのつくり方や、学制服・王子様・魔法使いといった人気テーマのキャラクターデザインガイドなども掲載！
創作にも役立つ、ミニキャラ制作のヒントが満載です。

さらに、トレース可能な素体ポーズのダウンロードデータつき！

〈本書の特長〉
・初心者でも安心、基本の描き方から解説
・イラスト中心の解説だから理解しやすい
・描きたい表情やポーズを表現するコツがわかる

〈本書の内容〉
Chapter 1　ミニキャラの基本
Chapter 2　表情とポーズの表現
Chapter 3　ファッションと小物の表現
Chapter 4　色の塗り方
Chapter 5　作品制作のプロセス
Chapter 6　テーマ別デザインガイド
Chapter 7　ポーズ資料集

〈プロフィール〉
夢ノ内千春
フリーイラストレーター。3年のソーシャルゲーム会社勤務を経て2016年2月よりフリーランスとして独立。ゆめかわいいテイストのイラストを中心に創作活動をしながら、現在は商業グッズのミニキャライラスト描き起こしを行っている。著書に画集『DREAMING yumenouchi artworks』（一二三書房）、『TRICK HEART yumenouchi artworks』（一二三書房）。