インプレスの書籍一覧

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。

※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。
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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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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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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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累計17万部突破！今、一番売れている配色本「３色だけでセンスのいい色」の第2弾がついに発売
ヒーリング、ポジティブ、メロウ、レトロなど「定番」も「今っぽい」も全部収録！　
人気のニューカラーを集めました！　

▼配色が苦手でも大丈夫！”3色”だから誰でも簡単にセンスよく色がまとまる
本書はセンスのよい色の組み合わせがすぐ選べる、
3色の配色アイデアに特化した配色本です。

「おしゃれな色の組み合わせがわからない」
「たくさんの色があると色選びに悩む」
「見栄えのよく、バランスよく配色がまとまらない・・・」

そんな悩みを解決し、色を使うシーンに役立つ1冊です。

▼たくさんの中から色が選べない人でも使いやすい！
本書は「3色配色」に限定し、色選びが苦手な人でも使いたい色がすぐ選べる内容になっています。
配色の使用イメージが掴みやすいように、全ての配色のデザイン作例も掲載しています。
また、作例に使用した、色の面積比も掲載しているのでバランスのよい色配分もわかります。

▼こんなシーンに活用できる！
デザインやイラスト、Web、ハンドメイド、ファッション、ネイルなどはもちろん、
チラシやPOP、プレゼン資料などに活用できる「配色」を多数紹介。

▼第一弾にはない、８つのカテゴリーを収録！
RELAX 心が落ち着く癒しカラー
POSITIVE 明るく前向きな印象に
LUXURY 美しく優雅な雰囲気に
SWEET 心ときめく甘いカラー
RETRO 懐かしさを色で感じる
SEASON 春夏秋冬感じる四季の香り
SUSTAINABLE 未来につなぐ自然カラー
COOL 知的にカッコよく

※ 電子書籍版は「予約・早期購入キャンペーン」の対象外となります。

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◆脱・素人っぽいデザインを叶える入門書が完成！
理由はわからないけど読みにくい、色やフォントが選べない、
写真や文字をどう配置すればいいのかわからない…、
デザインをするなかで、「なんか素人っぽいな…」と悩むことありませんか？

この本ではデザイン初心者さんでも
これだけ覚えておけば間違いない基本と、
デザインがプロっぽく見えるコツを
５つのカテゴリーに分けて解説しています。

難しい、どう実践すればいいのかわからないと感じるデザインのコツを、
簡単なキーワードと図、作例を使って解説！
今日から実践できるデザインテクニックばかりです。

とりあえず、素人っぽく見えない
デザインのコツを教えてください！

簡単だけど、デザインがグっと変わる
コツをお教えします！

◆こんなデザインシーンに役立ちます
ポスター/チラシ/POP/広告/バナー/サムネイル/
広報誌/宣伝・販促物/同人誌の表紙/ポートフォリオなど/

◆目次
CHAPTER 1 まずは情報整理から レイアウトのコツ
CHAPTER 2 すっきり読みやすい 文字と文章
CHAPTER 3 1色や 3 色で OK！ 配色アイデア
CHAPTER 4 ひと目で伝わる ビジュアル
CHAPTER 5 もう一歩作り込む あしらいと装飾


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シーンごとにマネして作るだけで、見やすくてスマートな資料が作れる！
大好評12万部を突破した人気書籍の著者が送る、見やすい資料のデザイン図鑑。

◆本書の使い方Step
こんな資料が作りたい
（例：自社提案が優れている点を具体的に提示したい等）
↓
マネして作ってみよう！
↓
Step Up！本書のおすすめ機能や特典データを使って、作業効率アップ！


「必要なデータは全部揃えたけど、ごちゃごちゃしてしまう・・」「説得力に欠ける印象・・」。
そんなあなたにおすすめの一冊です

◆実際のビジネスの現場を想定
営業資料、事業や会社の説明資料、採用関連資料などのビジネスの現場を想定した内容となっています。だから自分の仕事に置き換えやすい！

◆作例をマネするだけ！「なぜそのデザインなのか」もわかりやすい！
作例はビフォー・アフターを中心に大きめに掲載しつつ、なぜ見づらくなるのかNGの理由や、何をどう見せれば見やすいのかポイントを解説。

◆見やすくするための様々なポイントがわかる！
フォントなどの基礎から文章最適化のコツ、グラフや図解など、資料が見やすく変わるポイントが学べます。

◆DL特典◆
・作例パワポデータ
・配色早見表パワポデータ
・ショートカットキーチートシート(PDF)
※作例パワポデータには写真やアイコンイラストなどは含まれておりません


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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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本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13～16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』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。［原著の第1版］●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。●ACM（米国計算機学会）の「21st Annual list of Notable Books and Articles（2016）」にランクイン。［日本語の第1版］●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。

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少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で
実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書

機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。
各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。

本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。

各工程やツールを個別・独立してバラバラに学ぶのではなく、データ分析の「全体の流れ」を繰り返し体験することで、機械学習の全体像と本質が自然と体に染みこむよう構成されています。
しかも単に繰り返すのではなく、最初はシンプルでやさしい題材からはじめ、以後、さまざまに角度を変えながら、段階的に高度な内容に挑戦するため、最終的には、中級者にステップアップするための応用術も身に付けられるでしょう。

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。


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