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伝説のゲームマンガでプログラミングが楽しく身につく!
だれでも、はじめてでも、ゲームが作れる!

『ゲームセンターあらし』『こんにちはマイコン』のすがやみつる先生が、
プログラミング入門マンガを描き下ろし!

いよいよ小学校でのプログラミング教育が必修化されます。ただし、授業で習うとなると、とたんにプログラミングがつまらなくなりそう。プログラミングだけでなく、IT全般をきらいになっちゃうかも――。そんな懸念を吹きとばすのが、すがやみつる先生の書き下ろし入門マンガ、令和版の『こんにちはマイコン』ともいえる本書です。プログラミングの必要性はもとより、プログラムをつくって動かす楽しさ、面白さをバッチリ伝えます。もちろん、プログラミング未経験の大人が読んでも役立ちます。

子どもから大人まで、「プログラミングを楽しみたいすべての人」にお届けします。  

シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版！
コツ・しくみ・落とし穴をしっかり押さえるから
初心者でもすぐにプログラミングを習得できる！

初心者でもすぐにプログラミングを習得できる秘密は、3つのコンセプトにあり！

【1】手軽に・つまずかずに、Pythonをはじめられる

初心者には難しいの「プログラミング環境の準備」。つまずかずに最初の一歩を踏み出せるよう、スマホやPCのWebブラウザでプログラミングができる「dokopy（ドコパイ）」※を用意しました。
また、陥りがちなトラブルには、巻末の「エラー解決・虎の巻」で対策できます。

【2】「なぜ」「どうして」が必ずわかる

本書は、学習中浮かび上がる「なぜ？」「どうしてこうなるの？」をスルーせずに、しっかり答えを出して次のテーマに進みます。
この、シリーズに通底するスッキリ流解説によって、一歩一歩着実に理解を深めて、無駄なく短期間で知識を習得できます。

【3】今後に活かせる「基礎」を学べる

本書では初心者が利用する機会が少ない文法と、必ず覚えておきたい文法を切り分けて紹介。
未経験者が基礎をしっかりと身に付けるとともに、機械学習やWebアプリケーション開発といった専門分野へつながる知識を習得することができます。

第2版では、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。
さらに、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」を追加。この演習を通して本書を何度も復習し、ゲームを完成することができれれば、確かな実力が身に付きます。ぜひチャレンジしてみてください。

本書を通じてPythonならびにプログラミングの楽しさを学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

※dokopyご利用上の注意
・dokopyは、本書著者の所属企業（株式会社フレアリンク）が運営するサービスです。正式利用にはユーザー登録が必要になります。
・dokopyは新刊販売による収益で維持・運用されているサービスです。古書店やネットオークション等、新刊以外を購入された場合、一部の機能はご利用いただけません。あらかじめご了承ください。
・dokopyでは個人の方による独学での利用を前提に無料プランが提供されています。研修や学校等での利用や商用利用に関する専用プランについては、株式会社フレアリンクへお問い合わせください（専用プランの契約なく、商用利用や研修等による多人数同時アクセスが発生した場合、個人学習者の利用環境を保護するため、予告なくアクセスを制限させていただく場合があります）。
・dokopyへのアクセスは、セキュリティ及び国際プライバシー保護法令上の理由から、日本国内のみに限定しています。海外のネットワークからはご利用いただけません。
 

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。  

おかげさまで8万部突破!
読者の声に応えて
第2版の登場

【本書の概要】
Web開発やデータ分析などの分野で、ユーザー数が増えてきているPython。
最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。
本書はそうしたPython初心者の方に向けて、
ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に
基本的なプログラムの作成から、面白い人工知能アプリの作成までを体験。
対話形式でプログラミングのしくみを学ぶことができます。

【対象読者】
Pythonについて何も知らないプログラミング超初心者

【本書のポイント】
・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。
・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。
・平易なサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。
・2022年時点の最新の環境(Windows 11、Python 3.10など)に対応しています。
・エラーでつまづいた場合の対応方法を巻末に掲載しています。

【目次】
第1章 Pythonで何ができるの?
第2章 Pythonを触ってみよう
第3章 プログラムの基本を知ろう
第4章 アプリを作ってみよう
第5章 人工知能くんと遊んでみよう

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
『マイコンBASICマガジン』(電波新聞社)の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、
関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。
近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』
『Java1年生』『動かして学ぶ!Vue.js開発入門』『Python自動化簡単レシピ』(いずれも翔泳社)、
『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』(いずれもマイナビ出版)などがある。  

データ分析の現場にあって入門書にない「汚いデータ」（ダーティデータ）に対応する、プロのノウハウを解説します。

※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。  

 

エンジニアの基礎体力を身につける

本書はPythonを用い、ITエンジニアが身につけておくべき王道のアルゴリズムを手を動かしながら学べる入門書です。

教育機関で16年教鞭をとり、公式アプリ2000万DL超の開発実績を持つ廣瀬豪氏が、教育者・プログラマーとしての経験を生かし、データ構造とアルゴリズムの学習が「一生モノの財産になる」という視点で解説します。スタック、キュー、リスト、木、グラフなどデータ構造の基本から、サーチ、ソート、ハッシュといった王道アルゴリズムを厳選しつつ、ユークリッドの互除法、文字列探索、最短経路問題、フラクタル図形の描画、マンデルブロー集合などワンランク上の知識・技術まで網羅します。

サンプルプログラムは手入力しやすい短めのコードを108個用意し、すべての行に1行ずつコメントを付けて読解しやすいように工夫しています。また、ゲームクリエイターという肩書を持つ著者ならではの教材として、「アルゴリズムの見える化」という類書にはない楽しい要素を盛り込んでいる点もポイントです。

資格試験、就職試験に挑む方、大学や専門学校で情報処理を学ぶ方など、プログラミングの力を伸ばしたいすべての方におすすめです。

※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。  

人気のPython資格を取ろう！
Pythonエンジニア育成推進協会が実施するPythonの試験【Python 3 エンジニア認定 基礎試験】に完全対応の公式問題集です。
テキスト並みの詳しい解説しているので、テキストと合わせて学習すれば、合格力が一気にアップします！
受験者必携の1冊。

▼目次
第01章　Python の特徴
第02章　テキストと数の操作
第03章　リストの操作
第04章　判定と繰り返し
第05章　関数
第06章　その他コレクションの操作
第07章　モジュール
第08章　ファイル入出力
第09章　例外処理
第10章　クラスとオブジェクトの操作
第11章　標準ライブラリ
第12章　仮想環境とサードパーティパッケージの利用
第13章　総仕上げ問題  

手を動かしておぼえるPythonプログラミング
――独学に最適な“標準教科書"

プログラミングの初学者に向けた独習シリーズに『独習Python』が新登場。
プログラミング言語入門書の執筆で定評のある山田祥寛氏による、
Python入門書の決定版です。

独習シリーズの強みである、手を動かしておぼえる(書いて実行して結果を確認する)
特長を生かし、Pythonの基本的な言語仕様から、標準ライブラリ、ユーザー定義関数、
オブジェクト指向構文、モジュールまで、サンプルプログラムを例示しながら
詳細かつ丁寧に解説します。

プログラミングの基礎知識がない方でも、解説→例題(サンプル)→理解度チェック
という3つのステップで、Pythonでプログラミングを行う際に必要な知識・概念・機能を
体系的に習得できます。

プログラミングの入門者、これからPythonで開発を始めたい初学者から、再入門者、
学生・ホビープログラマまで、「一からPython言語を学びたい」「Pythonプログラミング
の基本をしっかり身につけたい」という方におすすめの一冊です。

 

 

 

 

 

 

クリーンで柔軟性の高いプログラムを開発できる。
プロの品質を実現するデザイン手法を多面的に解説。

＜抽象化、カプセル化、パフォーマンス、テスト、拡張性と柔軟性、
クラスの継承、疎結合、リファクタリング、デザインパターン .etc＞

プログラマーが考慮すべきソフトウェアデザインのアプローチとして、
さまざまな手法がこれまで登場し発展してきました。

たとえば、1960年代の構造化プログラミング以降で発展した「関心の分離」や「抽象化」、
オブジェクト指向の中心概念の1つ「カプセル化」などが挙げられます。
これらは、いずれもソフトウェアの開発／運用をより容易にし、拡張性・保守性を高めるものです。

本書では、それらのアプローチをどのように理解し、
Pythonでどのように実践していけばよいのかを解説します。

本書の内容を習得することで、初中級者はコーディングスキルを大きく向上させ、
プロフェッショナルなプログラミングへの道を見通せるようになります。
ベテランの開発者が最近のトレンドを押さえて昔の知識を更新するのにもよいでしょう。


※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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中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

※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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東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化!

本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された「グローバル消費インテリジェンス寄付
講座」の学生向けオフライン講義と、社会人向けオンライン講座で使われた教材がベースになっています。

約400名ほどの受講枠(2年間)に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツはJupyter Notebook形式で公開されていますが、この内容をさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。


●本書の内容

本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。

すべての分野を1冊で学ぶことは無理ですので、各分野で深入りはせず基礎的な事項を取り扱っています。データサイエンティストになるための地図と羅針盤のような位置づけとなることをイメージしています。


この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習(教師あり学習、教師なし学習とチューニング)の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。


本書には、さらに以下の3つの特徴があります。

・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる
・データ分析の現場で使える実践的な内容(データ前処理など)が含まれている
・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある


この本に書いてあることを実践し、読み終えた後には、実際の現場でデータ分析ができるようになるはずです。


●この本の対象読者

この本は、プログラミングの経験があり、理系の大学1~2年生程度の教養課程の数学(線形代数、微分積分学、確率統計の基礎など)を終えている方を対象にしています。具体的には、勉強熱心な大学3~4年生の理系の学生さんや大学院生の方、また社会人になってデータサイエンスを学ぼうという意欲の高い方たちが対象です。データサイエンスの入門レベルから中級レベルの手前までを考えている人に最適で、本書のゴールもデータサイエンス入門レベルを卒業できることを想定しています。


●著者による「はじめに」より編集・抜粋

世の中は多種多様でさまざまな問題があります。非効率的な仕事や処理、無駄があることもご承知の通りです。人工知能等が注目される一方で、いろいろな誤解や過剰な期待がされていることもあります。この本を手にとってくださっている方たちには、このような状況でも現実的になって、データサイエンスや人工知能等を使って何ができて何ができないのか、ぜひ見極めてください。

この読者の方たち、受講生の方たちの中から、このデータサイエンスの力を活かして、今の世の中の無駄や非効率を少しでもなくし、さらに新しい価値を創り出して、この世界を良くしていく人が増えていってくれたら、著者としては本望です。


●本書で学べること
・Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlibの基礎
・確率/統計/推定/回帰の基礎
・Numpy/Scipyによる科学計算
・Pandasを使ったデータ加工処理(欠損データ/異常値の取り扱い、時系列データの取り扱い)
・Matplotlibによるデータ可視化
・機械学習(重回帰、ロジスティック回帰、決定木、k-NN、クラスタリング、主成分分析、マーケットバスケット分析、モデルチューニング)

 

Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。
ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。  

 

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。
 

●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。  

本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトをわかりやすくまとめて解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介しており、Pythonの雰囲気とスタイルをつかむことができます。
本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整います。
細部にわたり改訂し、最新の3.9.0版ドキュメントに追随した入門者必読の書です。  

プログラミング入門書のロングセラー、
プログラミング学習シリーズにPythonが新登場!
基本文法からクラス、メソッドの使い方・作り方まで
しっかり学ぼう!

本書は、現在もっとも幅広く使われているプログラミング言語の1つ
「Python」がはじめてという初心者を対象に、文法やプログラムの基本知識を
わかりやすく丁寧に教える入門書です。

これまで筆者が数多くの学生に対してプログラミングの授業をしてきた経験を
活かし、プログラミング初学者が「Python言語を通してプログラミングを学ぶ」
というコンセプトで、文法やプログラミングの基礎知識についてやさしく解説します。
Pythonでプログラミングをはじめたい学生や新人エンジニアにも最適な一冊です。

変数やif文による条件分岐、for文やwhile文を使った繰り返しから、
クラスやメソッドの使い方、作り方まで、つまずきやすいところを
ケアしながら解説します。

サンプルプログラムは短くてシンプルなものを選び、何をしているのかが
よくわかるように、コメントをしっかりつけました。
章の最後には練習問題があり、力試しもできます。

・何から学習すれば良いかわからない
・Pythonをはじめて学ぶ・あらためて基本から学びたい
・現場で通用する基礎を身につけたい
という方におすすめの1冊です。

★本書を授業などで教科書として活用していただくことを前提に作成した
学習教材(スライド等)を提供しています。詳細は本書の奥付をご覧ください。

 

 

機械学習の原理を知るための、初めての入門

※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。

本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。

●目次
はじめに
第01章　学習を始める前に
　01 本書の目的
　02 本書は何を含まないか
　03 機械学習の初歩
　04 実行環境の準備
第02章　Pythonの基本
　01 プログラムの実行方法
　02 基本的な文法
　03 数値と文字列
　04 複数行処理
　05 制御構造
　06 リスト、辞書、集合
　07 関数定義
　08 オブジェクト指向
　09 モジュール
　10 ファイル操作
　11 例外処理
第03章　機械学習に必要な数学
　01 基本事項の確認
　02 線形代数
　03 微積分
第04章　Pythonによる数値計算
　01 数値計算の基本
　02 NumPyの基本
　03 配列の基本計算
　04 疎行列
　05 NumPy/SciPyによる線形代数
　06 乱数
　07 データの可視化
　08 数理最適化
　09 統計
第05章　機械学習アルゴリズム
　01 準備
　02 回帰
　03 リッジ回帰
　04 汎化と過学習
　05 ラッソ回帰
　06 ロジスティック回帰
　07 サポートベクタマシン
　08 k-Means法
　09 主成分分析（PCA）
INDEX

固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください）
この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。

■使用できない機能
・文字拡大（ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ）／文字のコピー／マーク／ハイライト／文字列検索／辞書の参照／Web検索／引用

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード（Kindle端末の場合）
 

 

近ごろ話題の機械学習、「気になるけどなんだか難しそう……」と思っていませんか？　実は、機械学習の基本はとてもシンプルで、プログラミング初心者にも最 適なんです。本書は、プログラミングやPython、機械学習の初心者向けに、マン ガでPython機械学習を解説します。機械学習の代表的な手法である単回帰をはじめ、重回帰やk近傍法、k平均法などの考え方を、「ペットのウサギの理想体重は？」「予算内の引っ越し先は？」といった身近な問題を通じて解説するので、やさしく楽しく学べます。Pythonの開発環境もブラウザさえあれば無料で使えるGoogle Colaboratoryを用いるので、面倒な環境構築は一切不要。インターネットに接続できるパソコンがあればすぐに学習を開始できます。ほかの機械学習の 書籍だと難しかったという方へも、オススメの一冊です。「そろそろ常識知っておこう!」シリーズは、会話形式の解説をマンガテイストに進化させ、マンガ、会話、チュートリアルをシームレスに組み合わせたニュースタイルの解説書。常識とされながらも覚えにくいテーマをピックアップし、要点をマンガでわかりやすく解説します。

※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。  

 

現役シリコンバレーエンジニアが教える「最強のプログラミング」講義!

9万人が選んだ人気No.1オンライン講座が
超わかりやすくパワーアップして書籍化!

海外企業でも通用する
一流のプログラミング技術が学べます!

★基礎から応用、一流コードスタイルまで1冊で学べる★

【応用編】ではニーズの高い実践的テクニックを中心に、
【入門編】では基礎から1歩ずつ、わかりやすく解説。

シリコンバレーのトップIT企業で活躍する著者が
世界標準のPythonスキルを一気に伝えます。

★海外でも通用する
一流のプログラミング技術が身につく★

知っていましたか?
アメリカのエンジニアの年収は日本の5~10倍です。
本書は「いつか海外で活躍したい」、
そんな夢の実現も強力にバックアップしてくれる
「海外進出の道しるべ」ともなる一冊です。

★9万人超が選んだ人気No.1講座の書籍化★

本書のもととなったのは、オンライン講座Udemyで人気No.1を獲得したPython講座。
本格的な内容をわかりやすく伝える著者の講座は人気が高く、延べ18万5,000人が受講しています(全講座計)。

本書はさらに内容を充実させてパワーアップ! 自分のペースでしっかり学べます。
独学の強い味方、「サンプルコード」の無料ダウンロードサービス付き。

★エンジニアの成功戦略も教えます★

コラムでは、エンジニアのキャリア戦略の立て方、成功するポイント、独学のコツなども紹介。

文系出身、TOEIC300点代からスタートした著者が渾身のエールを送ります。

★用語集、Pointなども充実★

コードを書くときの注意点、知っておきたい豆知識、
開発の現場で必要なことなどは
「Point」としてたっぷり掲載。

巻末には「用語集」も収録し、
徹底して実践的な内容となっています。  

 

RAPソフトに頼らなくても、業務は自動化できる!

「これ、毎日同じ作業をしているけど、自動化できないかな? 」
「この作業、手でやってたらとても終わらない…どうにかできないかな? 」

そんな声にお答えするのが本書です。

本書では、Pythonを使って、ビジネス上よく起きるさまざまな作業を自動化します。
サンプルが用意されているので、実際にプログラムを動かして試してみることができます。
Pythonの文法も要点を押さえて説明してあるので、自分の作業に合わせてカスタマイズしやすくなっています。

1章では、Pythonをインストールして自動化を行うための環境を整えます。簡単なプログラムを通して、プログラムを実行するコツをつかみます。

2章、3章では、Excelへのデータ入力、データ抽出、書式設定、請求書などテンプレートがあるファイルへのデータ流し込み、Wordのテンプレートへのデータ流し込み、PDF化など、一般的なオフィス文書の自動化を扱います。基本的にはopenpyxlモジュールを使い、後半ではpython-docxやpywin32も使います。

4章では、Webブラウザからのデータ取り込み、一括ダウンロード、パスワードがかかっているサイトへのログインなど、Webブラウザの操作自動化について説明します。「Beautiful Soup」モジュールやSeleniumを使います。

5章では、メールの送信、LINEやTwitterなどのSNSの操作を扱います。また、即時に実行するのではなく、日々の決まった時間や先の日付けで実行したいスケジューリングの設定について説明します。

6章では、ダイアログを出してユーザーから言葉やファイルの入力を得る方法や、正規表現の使い方、プログラムをデスクトップアプリにする方法、他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す方法、マウスやキーボードの操作を自動化する方法など、便利な情報を詰め込んでいます。TkinterやPyInstallerを使います。


Pythonの知識の浅い方でも使いやすいように、インストール方法から、実行方法までを丁寧に説明しています。また、巻末には文法をまとめたAppendixを入れています。

実行環境としては、Windows、macOS、Linuxに対応していますが、項目によっては一部OSにしか対応していないものもありますのでご注意ください。

Python3.x対応。

※他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す目的で使うPyInstallerは、Python3.5~3.7対応です。
 

ゲームを作りながらPythonを楽しく学ぶ!

プログラミングを習得する一番効率的な方法、それはゲームを作りながら学ぶこと。
文法だけを学んでも、何に、どうやって使うかわからないままではプログラミングを覚えたとは言えません。
本書の特徴は「プログラミング学習に最適なPythonを使って」、「ゲームを作りながらプログラミングの実践的な考え方を身に付けられること」です。
PART1では「Pythonの基礎知識」を学び、PART2ではその知識をもとにpygameを使って「ゲームを作る」2つのパートで構成されています。

「プログラミングには興味があるけど、どうやって勉強したらいいんだろう」?
「何度も挑戦してるけど難しくて脱落してしまった……」

そんなふうに考えているプログラミング入門者、Python入門者にぜひ手に取っていただきたい1冊です!

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PART1 Pythonを学ぼう
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Chapter1 Pythonってなに?
Chapter2 プログラムの基本1 【順次、変数】
Chapter3 プログラムの基本2 【条件分岐、ランダム】
Chapter4 プログラムの基本3 【反復、たくさんのデータ】
Chapter5 プログラムをまとめる 【関数、ループ】

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PART2 ゲームを作ろう
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Chapter1 pygameで絵を描こう
Chapter2 キーやマウスで動かそう
Chapter3 画面の切り換えで紙芝居
Chapter4 衝突判定でアクションゲーム
Chapter5 ボールを反射してブロック崩し
Chapter6 ブロック崩しから、シューティングゲームへ
 

 

 

 

さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。
問題解決力、データ活用力をレベルアップ！

ソートや検索といった基本的なアルゴリズムから、
大規模処理・暗号化、機械学習・説明可能性の手法など最新系もカバー。

本書は、アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。
より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズム
を説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。
ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンを取り上げ、
さらには大規模処理・並列処理・暗号化のアルゴリズムも紹介します。
本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなる
格好のガイドブックです。


※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。  

コツ・しくみ・落とし穴をしっかりおさえるから
人気プログラミング言語「Python」がスイスイ身に付く!

データ分析やAIの分野で注目のプログラミング言語「Python」(パイソン)は、WebやIoTをはじめとした幅広い分野で活用されています。
汎用性の高さに加え、文法がシンプルで、簡潔なプログラムを書くことができるため、教育用プログラミング言語としても採用が増えてきました。

しかし、シンプルとはいえPythonには多くの文法・記法があり、初心者が独学でマスターするのは簡単ではありません。
そこで本書では、プログラミングの基礎を丹念に解きほぐし、楽しいストーリーとともに、つまずくことなく最後まで読み通せる入門書を目指しました。

もちろん、「スッキリ」シリーズの特長であるプログラミングのしくみやコツがしっかり身に付くので、機械学習やWebアプリケーションなどの専門分野の学習にスムーズに進むことができます。
また、シリーズで好評の楽しみながら知識の確認ができる練習問題と、よく陥りがちなエラーや落とし穴の対策をまとめた「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、挫折せずに着実に学びきれます。

本書を通じてPythonならびにプログラミングの楽しさを学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

本書では、以下の内容を扱います。

第0章 ようこそPythonの世界へ
■第I部 Pythonの基礎を学ぼう
第1章 変数とデータ型
第2章 コレクション
第3章 条件分岐
第4章 繰り返し
■第II部 Pythonで部品を組み上げよう
第5章 関数
第6章 オブジェクト
第7章 モジュール
第8章 まだまだ広がるPythonの世界
付録A sukkiri.jpについて
付録B エラー解決・虎の巻

詳細は目次をご確認ください。
 

基礎からアプリ開発のために必要な知識まで、「この一冊で」しっかりやさしく学べる新しいPythonプログラミングの教科書。
はじめてプログラムを行う人でも安心して読み進められるように、基礎をわかりやすく解説。さらに「AI」「スクレイピング」「データベース」「Webプログラミング」など、最新のアプリ開発にすぐに取りかかれるように、実践的なサンプルも多数掲載。

Chapter1 Pythonを始めるための準備
Chapter2 Pythonプログラミングを始めよう
Chapter3 全ての基本になる文法を学ぶ
Chapter4 Pythonを支える4種のデータ構造
Chapter5 プログラムの流れを変える制御構造
Chapter6 よく使う処理を関数にまとめる
Chapter7 もっと上手にプログラムを書くための応用文法
Chapter8 Pythonのオブジェクト指向プログラミング
Chapter9 有用で奥が深い組み込み関数を制覇する
Chapter10 ライブラリを使うための基礎知識
Chapter11 ファイルの読み書きの処理
Chapter12 Pythonによる仕事の自動化
Chapter13 流行のAI技術を活用する
Chapter14 スクレイピングでWebから情報を引き出す
Chapter15 データベースとWebプログラミング

 

 

 

Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。
IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnをカバーします。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。
Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。  

 

さまざまな関係性の構造をPythonで分析する!
ネットワーク分析は、あらゆる「関係性」を分析する学問です。
構造をモデル化することで、ネットワークという言葉から想像しやすいWebやSNSの分析だけでなく、たとえば感染症の伝搬経路を見つけたり、未来の人間関係を予測したりすることが可能です。マーケティングなどの現場でも使用されています。

本書では、ネットワーク構造をもつデータをPythonで分析するための基礎知識を習得できます。
分析には、Google Colaboratory(クラウド上で使用できるJupyter Notebook環境。Colabとも呼ばれる)を用います。ブラウザ上で動くColabは環境構築が不要なため、すぐに実際にコードを試すことができます。また、可視化ツールとしてNetworkXを使用し、さまざまなネットワークをグラフとして視覚的に把握できます。
実際にColabで動かせるプログラムと、そのプログラムによって出力されたグラフが数多く例示しているため、実際にColabでコードを実行しながら理解を深めることができます。

データサイエンスを学ぶ学生はもちろん、企業の広報・企画・マーケティング担当者など、顧客の購買行動やソーシャルネットワークの分析などが必要になった社会人にも役立つ一冊です。  

『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。
具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイするために、どのような選択肢があるのかを提示します。
本書で利用したサンプルコードはGitHubから利用可能です。  

 

 

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
機械学習のしくみを学ぼう!

【機械学習をいちから学んでみよう! 】
「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」
「機械学習ってどのようなことをするの?」
と思っている方は多いと思います。
本書はそうした方に向けて「機械学習」について
いちからやさしく解説します。

【Python3年生について】
「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
(※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています)

【読者対象】
機械学習の初心者

【本書のポイント】
ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、
機械学習のしくみについて、
サンプルを動かしながら、
楽しく学ぶことができます。

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。
関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、
成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、
『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。

 

ミニゲームを作りながら、人工知能で話題のPython を楽しく覚えよう!! プログラミング言語Pythonは、最新コンピューター技術の研究室で使われていて人 気が高く、しかも覚えやすくて書きやすいと評判なので、「これからプログラミング言語 を1つ覚えるならコレでしょ! 」と大人気のプログラミング言語です。 この本では、簡単なミニゲームを作りながらPythonを楽しく勉強できます。  

本書は、5つの章で構成されています。
まず第1章でAIの基礎知識、第2章で機械学習のワークフローなどについて説明します。
次章以降、Pythonで実際に操作していきます。第3章では、画像認識(Rekognition)、音声認識(Transcribe)、チャットボット作成(Lex)、予測モデル作成(Forecast)などを見てみます。AWS AIの世界はさらに広がります。第4章では、モデルの作成、トレーニング、デプロイといった、機械学習の一連のプロセスを実現する完全マネージド型サービス「SageMaker」にチャレンジします。
そして最終章で、深層学習フレームワーク「AWS Deep Learning AMI」を紹介。より一層柔軟に環境を構築したいケースに便利なサービスです。

AWS AIのサービスは多岐にわたっており、全貌をつかむのも一苦労です。本書のナビゲートに沿って操作し、何ができるのか、どのように進めればよいのかを体感しましょう！  

 

 

 

※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。
お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

大手メーカーで活躍してきたクリエイターがゲーム開発のノウハウをゼロから教えます!

本書はPythonを使用した、ゲームプログラミングの解説書です。
類書とは異なり、終始一貫「ゲーム開発」に焦点を当て、今書いているプログラムがどのような"動き"に反映され、どのような"面白さ"に結びつくのかを、正しく学ぶことができます。

一般的なソフト開発ではなく「ゲーム開発の作法」をきちんと学ぶことによって、ゲーム好きな読者の皆さんの就職や趣味といったリアルな世界がより充実してくれることを願い、出版されました。

【読者対象】
○ゲーム業界に就職したい学生・社会人
○SNSや同人で自作ゲームを発表したい方
○落ち物パズル、RPGの作り方を知りたい方
○一般ソフトとゲーム制作の違いを知りたい方
○Pythonを始めたけど作るものが浮かばない方
……高校生ぐらいから読めます!

【本書の特長】
○業界の基礎知識やプログラマーの役割からきちんと解説
○Pythonの基本文法をしっかり解説、プログラミング初心者も安心
○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい
○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる
○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできる

クイズ、すごろく、おみくじ、診断アプリ、迷路、自動生成ダンジョン、落ち物パズル、本格PRGなど……簡単なミニゲームから難しいものまで幅広く教材を用意しています。

さらに、読者特典として3つのおまけゲームもプレゼント!

すべてのゲームをつくり終えた時、あたなのプログラミングスキルは何倍にも向上しているに違いありません。

本書を機に、ぜひゲームプログラミングの世界に飛び込んでみてください!  

 

「Python×AI」で誰でもあっという間にプログラムを作れるようになる！
世界一やさしいPython入門書！

「Pythonの構造をしっかり理解した上でコード作成をAI（ChatGPT）にサポートしてもらう」というコンセプトのPythonプログラミング入門書が新登場！
プログラミングに必要な基礎をしっかり身につけつつ、プロンプトプログラミングのスキルも手に入れ、自動であっという間にコード作成ができるようなる、1冊で2つのスキルを学ぶことができるお得な書籍。
もちろん「AIに全てお任せ」ではなく、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けて基本をしっかり押さえ、スタンダードな知識も同時に身につけられる内容になっています。

著者のPythonプログラミングスクールで実際に使われているノウハウを詰め込んだ、Pythonでプログラミングを行う際に必要な知識・概念・機能を体系的に習得できる、初心者向けの1冊！

【こんな人におススメ】
・これからPythonをしっかり学ぼうとしている、でもできるだけ効率的に学習したい
・非エンジニアだけど、業務で使えるプログラミングの基礎知識を身につけたい
・プログラマに丸投げしていたことを自分の手で行えるようになりたい
・ChatGPTを遊びだけではなく、仕事でも役立てるようにしたい

【目次】
第1章：最速でPythonを習得するための基礎知識
第2章：【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[基本編]
第3章：Pyhtonプログラミングの基礎
第4章：【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[応用編]
第5章：【実践】ChatGPTで作るPythonプログラミング
第6章：ChatGPT（AI）と生きるために
困った時に使えるプロンプト集

【著者プロフィール】
熊澤秀道　テレワーク・テクノロジーズ株式会社共同創業CTO
生成AIを活用した研修・コンサル・スクール事業「タノメル」を手がける。ブロックチェーン・仮想通貨・VTuber・AIを始めとしたトレンド技術への没頭をきっかけに、過去にコインチェック株式会社、ANYCOLOR株式会社にて、サービスや新規事業の開発に従事。

 

 

(概要)
Pythonでやりたいことがスグに逆引きできる、究極のレシピ集。
基礎知識にはじまり、定番機能の解説、開発現場でニーズの高いテクニックまであますところなく集めました。基本文法/数値処理/テキスト処理/データベース/HTTPリクエスト/データ分析/画像処理…繰り返し参照しやすい形式で構文やコードをわかりやすく整理。脱初心者から駆け出しのエンジニア、ホビープログラマー、研究者まで。Pythonでプログラミングするすべての方にお届けします。Python 3対応。

(こんな方におすすめ)
・Pythonの入門レベルを卒業しているひと
・Pythonでできることを手っ取り早く調べたいひと
・Pythonを使う駆け出しITエンジニア、研究者、ホビープログラマー

(目次)
Chapter 1 Pythonの基本
Chapter 2 変数
Chapter 3 制御文
Chapter 4 関数
Chapter 5 クラスとオブジェクト
Chapter 6 例外
Chapter 7 実行制御
Chapter 8 開発
Chapter 9 ファイルとディレクトリ
Chapter 10 数値処理
Chapter 11 テキスト処理
Chapter 12 リスト・辞書の操作
Chapter 13 日付と時間
Chapter 14 さまざまなデータ形式
Chapter 15 リレーショナルデータベース
Chapter 16 HTTPリクエスト
Chapter 17 HTMLパース
Chapter 18 画像処理
Chapter 19 データ分析の準備
Chapter 20 IPython
Chapter 21 NumPy
Chapter 22 pandas
Chapter 23 Matplotlib
Chapter 24 デスクトップ操作の自動化  

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。

※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。  

 

【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】

Pythonでデータ分析を体験してみよう！

【データ分析を一緒に体験しよう】
スクレイピングなどで集めた大量のデータ。
どうやって分析してたらよいか、困っていませんか？
「数式があって難しそう」
「プログラムも大変そう」
と思っている方も多いはず。
本書は、そうした方に向けて、サンプルを元にやさしく
データ分析の方法を解説しています。

【Python2年生について】
「Python2年生」は、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身に着けてもらいます。
『Python2年生 スクレイピングのしくみ』（ISBN：9784798161914）も刊行されています。

【対象読者】
・データの分析方法を知りたい初心者

【本書のポイント】
ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、データ分析の考え方から丁寧に解説。
データを分析する時に必要な前処理の方法や、データの集まりの見方、
データを見やすいグラフにする方法、データの分布の見方、予測の立て方を
解説する書籍です。

【著者プロフィール】
森 巧尚（もり・よしなお）
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、
関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、
『Java1年生』、『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（いずれも翔泳社）、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』（マイナビ出版）などがある。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

 

■Pythonだけでなく「データ分析の基礎」も学べる！>

いま「プログラミングを身につけたい」というビジネスパーソンが急激に増えています。各種調査によると「キャリアアップにつながる」「収入が増える」などが理由に挙げられていますが、ビジネスパーソンがプログラミングを身につければ「仕事の幅や質、スピードの大幅な向上」も実現できます。

ただし、ビジネスパーソンにとって、プログラミングは「道具」であって「目的」ではありません。マーケターなどのビジネスパーソンがプログラミングを学ぶ目的は、あくまで売り上げアップなどの「ビジネス成果」です。

本書では、データサイエンティストでもある著者が、機械学習や予測モデル、形態素分析などといった「データ分析の基本」も詳しく丁寧に解説しています。

書籍内では、主に以下の作業を例にとりながらPythonプログラミングとデータ分析を解説していきます。

①PC内に大量に散らばるファイルの自動整理
②複数のExcelファイルから必要なデータを自動集計
③予測モデルを用いて自社商品の需要を予測
④Web上のデータをスクレイピングで収集
⑤自社商品の口コミを分析・可視化

いずれも特定の業種だけに限定されない一般的な事例なので、自社の状況に合わせて読み換えれば、すぐに自社に取り入れられます。

本書1冊で、実際のビジネスに生かせる「Pythonプログラミング」と「データ分析」両方の実践的な知識がすぐに身につきます。

プログラミングを「ビジネスの武器」にしたいビジネスパーソンにおすすめの1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。
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注目の最新AI技術！深層強化学習の開発手法がわかる！
第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊！

【本書の目的】
AlphaGo（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。
AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。
本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。

【本書の特徴】
第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。
次いで、強化学習の基礎（Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法）と深層学習の基礎（CNN、RNN、LSTM）を解説します。
さらに、簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。
第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。
1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。
2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題（TSP）やルービックキューブの解探索について説明します。
3つ目は、系列データ生成です。文書生成（SeqGAN）やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索（ENAS）を解説します。

全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。

【読者が得られること】
深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。

【対象読者】
深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

 

 

Djangoの入門者向け書籍です。Djangoでの開発経験がない層が対象。手取り足取り教える内容で新バージョン対応の他、従来の使い方解説やフロントエンド+APIを使った開発など、開発方式の変遷にも対応。

※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。  

シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版!

★「Kaggleで勝つ」準備をしよう!★
初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。

・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく!
・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ!
・充実の本音対談で、やさしくサポート!
・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。

【本書のサポートページ】
https://github.com/upura/python-kaggle-start-book

【実践Data Scienceシリーズ】
https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html

【主な内容】
第1章 Kaggleを知る
1.1 Kaggleとは
1.2 Kaggleで用いる機械学習
1.3 Kaggleのアカウントの作成
1.4 Competitionsページの概要
1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方

第2章 Titanicに取り組む
2.1 まずはsubmit! 順位表に載ってみよう
2.2 全体像を把握! submitまでの処理の流れを見てみよう
2.3 次の一手を見い出す! 探索的データ分析をしてみよう
2.4 ここで差がつく! 仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう
2.5 勾配ブースティングが最強?! いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう
2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち?! ハイパーパラメータを調整してみよう
2.7 submitのその前に! 「Cross Validation」の大切さを知ろう
2.8 三人寄れば文殊の知恵! アンサンブルを体験しよう.

第3章 Titanicの先に行く
3.1 複数テーブルを扱う
3.2 画像データを扱う
3.3 テキストデータを扱う

第4章 さらなる学びのために
4.1 参加するコンペの選び方
4.2 初学者にお勧めの戦い方
4.3 分析環境の選択肢
4.4 お勧めの資料・文献・リンク

付録A サンプルコード詳細解説
A.1 第2章 Titanicに取り組む
A.2 第3章 Titanicの先に行く
 

 

（概要）

「初心者本はひととおり読んだけれど、次に何をしてよいかわからない」

「簡単なコードは書けるけれど、中規模システムは作れない」

本書は、そんなプログラミング迷子が設計からコードまで書けるスキルを身につけるための指南書です。

開発現場で起こった実際の問題とその解決法をもとに、文法以外に必要な「プロジェクトの各段階でプログラマーがやること」「その選択をどう判断するのか」「どうコードを実装して実現していくのか」を解説します。コードにはPythonを使用していますが、ほかのプログラム言語でも共通する知識が満載。より効率的かつ効果的にプログラムを書ける「自走できるプログラマー」へ導きます。


（こんな方におすすめ）

・プログラムを書けるけど、レビュー指摘などで手戻りが多い人

・優れたエンジニアになりたい人

・設計の仕方や、メンテナンス性の高いプログラムの書き方を知りたい人


（目次）

第1章　コード実装

　　1.1　関数設計

　　1.2　クラス設計

　　1.3　モジュール設計

　　1.4　ユニットテスト

　　1.5　実装の進め方

　　1.6　レビュー

第2章　モデル設計

　　2.1　データ設計

　　2.2　テーブル定義

　　2.3　Django ORMとの付き合い方

第3章　エラー設計

　　3.1　エラーハンドリング

　　3.2　ロギング

　　3.3　トラブルシューティング・デバッグ

第4章　システム設計

　　4.1　プロジェクト構成

　　4.2　サーバー構成

　　4.3　プロセス設計

　　4.4　ライブラリ

　　4.5　リソース設計

　　4.6　ネットワーク

第5章　やることの明確化

　　5.1　要件定義

　　5.2　画面モックアップ
 

 

 

※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。

問題集だから、よくわかる！
1．問題解決と反復演習で楽しく学べる
2．基本文法と基礎的なアルゴリズムが、よく解る
3．4つの言語で、比較しながら理解できる
C、 C++、 Java、 Python言語それぞれで、基本文法と基礎的なアルゴリズムを学べる。単純な問題ではなく、思考を要する実践的な問題でプログラミングスキルを養う。構文などを学んだが、プログラムが書けずに悩んでいる読者に最適の書。
【目次】
第1部 準備
第1章 本書でプログラミングを学習するための準備
第2章 オンラインジャッジ

第2部 プログラミング入門
第3章 基本要素
第4章 条件分岐
第5章 繰返し処理
第6章 配列
第7章 文字列
第8章 関数

第3部 アルゴリズム入門
第9章 計算量
第10章 ソート
第11章 探索
第12章 整数

第4部 発想問題
第13章 発想問題  

 

AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説!

PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説します。

本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディープラーニングの基本的な考えについて実践的な知識を養っていきます。
サンプルコードはPythonベースのディープラーニングフレームワークであるKerasに基づいており、バックエンドエンジンとしてTensorFlowを使用しています。

Part 1では、ディープラーニングを大まかに紹介。機械学習とニューラルネットワークを囲む状況といくつかの定義を示し、取り組みを開始するために必要な概念を説明します。

第1章:人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングの基本的なコンテキストと予備知識を提供。
第2章:ディープラーニングに取り組むために必要な基本概念(テンソル、テンソル演算、勾配降下法、バックプロパゲーション)を紹介。
第3章:ディープラーニングフレームワークであるKerasの紹介。分類タスクと回帰タスクを処理する単純なニューラルネットワークの訓練と内部で何が起きているのかが理解できる。
第4章:機械学習の一般的なワークフローとよくある落とし穴・解決法を詳解。

Part 2では、ディープラーニングの実践的な応用例としてコンピュータビジョンと自然言語処理を詳しく見ていきます。サンプルの多くは、ディープラーニングを実務で使用するときに遭遇する問題を解決するためのテンプレートとして利用できます。

第5章:画像分類に焦点を合わせ、コンピュータビジョンの実践的な例を幅広く取り上げる。
第6章:テキストや時系列といったシーケンスデータを処理するための手法を実際に試してみる。
第7章:最先端のディープラーニングモデルを構築するための高度な手法を紹介。
第8章:画像やテキストを作成する能力を持つディープラーニングモデルであり、驚くほど芸術的な結果をもたらすことがあるジェネレーティブモデルの紹介。
第9章:本書の総括。ディープラーニングの限界とその未来を予測。

本書を最後まで読めば、ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、その制限についてしっかり理解できるはずです。コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで、現実の幅広い問題にKerasを使用できるようになり、最高の短期集中コースとして活用できます。  

数学とPythonがいっぺんに学べる一石二鳥の1冊!

プログラミングに数学の知識は役に立つと聞くけれど…。高校時代に数学に挫折した経験を持つ人も多いのでは?

データサイエンスや機械学習、ブロックチェーンなど、数学理論に裏打ちされたシステムが今は花盛り。これまでは数学が苦手なままでやって来られたけれども、これからのプログラミングにはますます数学が必要に。
ところが、プログラマー向けの数学書はどれも高校レベルは飛び越えた、難易度の高いものばかり。

そこで数学に自信がないのなら、高校レベルの数学からもう一度しっかり学び直すのはいかがでしょう。残念ながら数学は積み重ねが大事。自分のレベルに合わない参考書では結局何も身に付きません。
急がば回れ。高校数学からしっかり足元を固めていきませんか?

本書は単に数学理論を説明するだけでなく、計算や証明、理論の検証をPythonを使ったプログラムで解説しています。理論を学んで、Pythonで試す。読むだけでなく手を動かすことで、数理計算のコーディングの勘所を養うこともできます。

数学とPythonの基礎固めがしっかりできる一石二鳥の1冊。数学が苦手な文系プログラマーはもちろん、数学を忘れてしまった理系出身のプログラマーも、自信を取り戻すのにピッタリです。
Pythonについてはひと通り理解している人が対象ですが、未経験でも大丈夫。巻末にPythonの導入ガイドも用意しました。

本書で高校レベルの数学をしっかり理解して、ぜひ次のステップに進んでください!  

直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。
本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。
対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。
ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。
数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。
ニューラルネットワークおよびPython 3の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。  

現場で役立つ実践的なノウハウを徹底解説

【Djangoとは】
Djangoは、Pythonで人気のあるフルスタックWebフレームワークです。
強力なテンプレートエンジンやO/Rマッパーに加え、ユーザー認証や国際化、管理画面など、Webアプリケーション開発で必要になるありとあらゆる機能を高い柔軟性で提供し、高速なWebアプリケーション開発を可能にします。

【本書のポイント】
本書は、業務で必ず役に立つ実践的なDjangoの解説書です。モデルやビュー、テンプレートといった基本コンポーネントの解説はもちろん、Djangoの実践的なテストテクニック、ユーザーモデルのカスタマイズ方法、認証処理のベストプラクティスなど、Web開発において必ず知っておくべき内容を幅広く取り上げました。
また実際に業務でWebアプリケーション開発に取り組む際には、これらの理解だけでは不十分なこともしばしばあります。
N+1問題の理解や対策方法、RDBのインデックスチューニングによるSQLの最適化、Web APIの実践的なページネーションの実装方法、CSRFやSQLインジェクションのような攻撃を防ぐためのセキュリティに関する知識など、高度かつ重要なトピックをDjangoのコントリビュート経験もある筆者が分かりやすく解説します。

【本書のゴール】
Djangoを使ったWebアプリケーション開発のベストプラクティスを把握し、業務に活かせる実践的な知識を身につけることを目指します。

【Djangoのバージョン】
Django 3.2　LTS対応（2024年4月までサポートされるバージョン）

【著者プロフィール】
芝田 将（しばた・まさし）
2017年株式会社サイバーエージェントに新卒入社後、ABEMA配信チームにて動画ストリーミングサーバーやトランスコーダーの開発を担当。
2019年より研究組織AI Labに異動し、機械学習モデルのハイパーパラメーター最適化ソフトウェアの研究開発に従事。
また2020年よりPython領域のDeveloper Expertsに選出される。OSS開発では、go-promptやkube-promptの開発者として知られる。
自動ハイパーパラメータ最適化フレームワークOptunaコミッター。Kubeflow/Katibレビュアー。Django, Gunicornコントリビューター。
共訳書『エキスパートPythonプログラミング改訂2版』（KADOKAWA、2018/2）。PyCon JP、Django Congress JPでの登壇経験多数。
NeurIPS 2020 Black-Box Optimization Challenge 世界5位入賞。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。  

【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】

Pythonでスクレイピングを体験してみよう！

【スクレイピングとは】
機械学習やデータ分析になくてはならない「データ」。
このようなデータは、インターネット上に膨大にありますが、Pythonを使えば効率よくデータ収集できます。
こうした手法を「スクレイピング」といいます。
サイト自体もオープンデータ化が進んでおり、データを集めやすい環境が整ってきています。

【Python2年生について】
「Python2年生」シリーズは、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身に着けてもらいます。

【ターゲット】
・ネット上からデータ収集を行う初心者
・データ分析の手前の初心者

【本書の売り】
ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、インターネットからのファイルのダウンロード方法、
HTML解析の方法、いろいろなデータの読み書き、
APIの使い方といったデータ収集と便利なライブラリを利用した簡単な可視化手法を解説する書籍です。
また最終的にデータ収集を自動化する方法も簡単に解説します。

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基本的なコードから1つ1つ試せる！
プログラミング・スキルを着実にレベルアップ。
初中級テクニックと実践力を強化しよう。

本書ではPythonのさまざまな側面をカバーしています。
文法＆基本テクニック、目的別テクニック、
そして、実践的なプログラムの発想と実装まで。

【文法＆基本】インストール、初歩、リスト／タプル／辞書、イテレータ…
【目的別テクニック】ファイル操作、GUI、DB、ネットワーク、Webアプリ、テスト…
【開発プロジェクトサンプル】マークアップ処理、ファイル共有、GUI、ゲーム


※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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暗号を用いた秘密のメッセージの作り方を指南する、初心者向けの書籍はたくさんあります。また、暗号の解読法を指南する、初心者向けの書籍はいくつか存在します。しかし、暗号を解読するためのプログラミングを指南する、初心者向けの書籍は皆無といえるでしょう。本書はそのギャップを埋めるためのものです。

本書は、暗号、暗号解読、暗号学について興味を持っている人のためのものです。本書の暗号(23章と24章の公開鍵暗号を除く)はすべて古典的なものであり、ノートPCの計算能力でも解読できます。現在の組織や個人はこうした古典暗号を使用しません。しかし、古典暗号を通じて、暗号を構成する土台や、脆弱な暗号の解読法について学べます。  

「Djangoに興味があるけど、何から手を付ければよいかわからない」「Djangoの学習に挫折してしまったが、やっぱり理解したい」といった方に、アプリケーションの作成を通して理解が深められるよう説明しています。

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画像認識の基礎から実践までを一冊に凝縮

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。
第1章では、画像認識の概要やアプリケーション、本書の前提となる開発環境について解説します。第2章では、画像読み込みやフィルタ処理などの基本的な操作から始め、畳み込み演算やアテンションといった深層学習における特徴抽出の基礎についても解説します。第3章では、単純な画像分類モデルを使って画像認識の学習から評価までの流れを確認します。また、深層学習の基礎を解説し、深層学習を本格的に使い始める前の準備を行います。第4章では、画像認識の最も基本的なタスクである画像分類について解説します。順伝播型ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、Transformerという異なる構造を持つ3種類のネットワークを使った手法を解説し、それぞれのネットワークの特徴を理解できるようにします。第5章では、画像認識アプリケーションで広く用いられている物体検出について解説します。この章ではCNNを使った手法とTransformerを使った手法を1つずつ紹介し、それぞれの構造が物体検出でどのような利点を持つのかを解説します。第6章では、画像認識と自然言語処理の融合技術である画像キャプショニングを解説します。CNNとLong Short-Term Memory（LSTM）の組み合わせによる代表的な手法、アテンション機構を利用した手法、Transformerを応用した手法を解説します。
〈本書の章立て〉
序章
第1章 画像認識とは？
第2章 画像処理の基礎知識
第3章 深層学習を使う準備
第4章 画像分類
第5章 物体検出
第6章 画像キャプショニング

〈本書はこんな人におすすめです〉
・画像処理のエンジニア、研究者
・理系の大学生
・Pythonで画像認識を実装したい人
 

 

（概要）

近年注目を浴びる人工知能は微分をはじめとした数学の計算に基づいています。また、新型コロナウィルス感染の予測では微分方程式が利用されています。微分積分は、多くの方が学ぶ意義がある学問なのですが、複雑な計算や数式が原因で学習に挫折した方も少なくありません。そこでPythonの出番です。

本書はこれから微分積分を学びたいと考える方や学び直したい方に向けて、Pythonの力を借りて視覚的にデータを確認することで、直感的な理解を促します。複雑な計算とグラフの描画はPythonにまかせ、Pythonが出力する結果とグラフを読み解くことに注力します。数学のエッセンスを理解して活用するために、コンピューターを使用した数学の学習は効率的な学習方法とも言えます。

「とりあえずPythonに計算させてみよう」と、軽い気持ちで数学の学習を開始してみましょう。


（こんな方におすすめ）

・Python を実際に動かして数学を勉強したい方

・微分積分の基礎を学びたい方、もしくは学び直したい方


（目次）

第1章 SymPy の基礎

　　1.1 文字式の計算

　　1.2 文字式への代入

　　1.3 式の因数分解と展開

　　1.4 方程式を解く

第2章 関数とグラフ作成

　　2.1 関数とは

　　2.2 関数のプログラム

　　2.3 関数のプロット

　　2.4 いろいろな関数とグラフ

第3章 極限値

　　3.1 極限とは

　　3.2 極限値とは

　　3.3 収束と発散

　　3.4 SymPy を使った極限値の計算

　　3.5 関数の極限

　　3.6 自然対数の底e

　　3.7 円周率の計算

第4章 微分の基本

　　4.1 微分を理解するために

　　4.2 データのプロットと変化率

　　4.3 平均変化率

　　4.4 直線の方程式

　　4.5 局所的な2 点を通る直線

　　4.6 微分係数

　　4.7 微分する- 導関数

　　4.8 導関数の計算

　　4.9 高階微分

　　4.10 積・商の微分

　　4.11 関数の微分

第5章 微分を使う

　　5.1 接線の方程式

　　5.2 関数の増減- 極大と極小

　　5.3 関数の近似

　　5.4 テイラー展開

第6章 積分の基本

　　6.1 積分の2 つの役割

　　6.2 和の計算の役割

　　6.3 微分の逆演算としての役割

　　6.4 不定積分

　　6.5 さまざまな関数の積分

　　6.6 面積の計算

　　6.7 モンテカルロ法

第7章 多変数関数の微分

　　7.1 2変数関数

　　7.2 偏微分

　　7.3 全微分

　　7.4 2変数関数の極大・極小

　　7.5 最小二乗法

第8章 微分方程式

　　8.1 微分方程式とは

　　8.2 微分方程式を解く

　　8.3 運動方程式を解く

　　8.4 生物の増減を解く
 

今やテキストマイニングは、文章を単語に切り分けて、単語の出現頻度を数えるだけにはとどまりません。
商品やイベントに対するSNS上の意見をポジティブ・ネガティブに分ければ、何が評価されて、どこを改善すべきかが一目瞭然。
政治家の演説のトピックが、時代とともにどう移り変わってきたかを解析すると、社会の変化を見て取ることもできます。 小説の話題展開の流れや、登場人物とキーワードの結びつきも、自動で分析可能です。

文書解析で本当にやりたかったこれらのことは、 Rで手軽に実現できます。

テキストマイニング定番書の著者による、次の一歩のためのやさしい手引きです。
[もっと基本的なことから学びたい方は、同著者による「Rによるテキストマイニング入門[第2版](森北出版)」もご覧ください]

〈本書で扱う主な内容〉
●センチメント分析
日本語極性辞書を用いて、単語の極性からテキスト全体がポジティブかネガティブか判断。

●単語分散表現
単語の頻度だけでなく、出現位置に注目し、単語どうしの意味の関連性を数値化。

●機械学習、ディープラーニング
機械学習を用いて、より高度な解析も実現。Pythonを前提とした訓練済みモデルやディープラーニングのフレームワークも、 RStudioから簡単に利用可能。

◆電子版が発行されました
◆詳細は、森北出版Webサイトにて

【目次】
第1章 Rによる日本語テキスト解析の基礎
1.1 ファイルのダウンロードと読み込み
1.2 日本語形態素解析
1.3 ワードクラウド
1.4 ネットワークグラフ

第2章 センチメント分析
2.1 日本語極性辞書
2.2 テキストを文で区切る
2.3 感情極性値辞書の適用
2.4 感情極性値の時系列

第3章 構造的トピックモデル
3.1 トピックの分析方法
3.2 総理大臣所信表明演説の解析
3.3 ストップワードの削除
3.4 stmパッケージのためのデータ変換
3.5 stmパッケージによるトピック数の推定
3.6 トピックモデルの実行
3.7 夏目漱石『こころ』の解析
3.8 topicmodelsパッケージによるトピックモデル
3.9 ldatuningパッケージによるトピック数の推定
3.10 stm パッケージによるトピックモデル

第4章 Twitter投稿テキストの評価
4.1 API とは
4.2 Twitter APIの利用
4.3 ツイートの取得と前処理
4.4 形態素解析の実行
4.5 ggwordcloudパッケージによるワードクラウドの作図
4.6 ネットワークグラフ
4.7 ツイートの内容判定
4.8 ユーザーのグループ化
4.9 投稿者のプロフィールの極性比較

第5章 機械学習による予測
5.1 Twitter日本語評判分析データセット
5.2 ツイートの収集
5.3 ツイートの内容を予測するモデル
5.4 正則
5.5 glmnetパッケージによる回帰分析
5.6 機械学習の作業ルーティン
5.7 ランダムフォレスト

第6章 単語分散表現
6.1 単語ベクトル
6.2 単語分散表現

第7章 RからPythonライブラリを実行
7.1 訓練済み単語分散表現
7.2 PythonをRから利用するためのreticulate パッケージ
7.3 keras パッケージによるディープラーニング

補 遺
A.1 stringiパッケージ
A.2 udpipeパッケージ
A.3 udpipeによるトピックモデル
A.4 文章の重要度判定
A.5 RMeCabを活用する
A.6 テキストデータ取得に便利なパッケージ

参考文献
索 引  

 

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる！

【本書の目的】
本書は以下のような対象読者に向けて、
線形代数、確率、統計/微分
といった数学の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。

【対象読者】
• 数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方
• AIをビジネスで扱う必要に迫られた方
• 数学を改めて学び直したい方
• 文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方
• コードを書きながら数学を学びたい方

【目次】
序章　イントロダクション
第1章　学習の準備をしよう
第2章　Pythonの基礎
第3章　数学の基礎
第4章　線形代数
第5章　微分
第6章　確率・統計
第7章　数学を機械学習で実践
Appendix　さらに学びたい方のために

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最高のアルゴリズム入門書

※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。

すべてのPythonプログラマに贈る！　アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。

本書は、Pythonで実装した豊富なプログラム例を通じて、アルゴリズムとデータ構造の基礎を身につけるためのテキストです。
基本的なアルゴリズムとデータ構造に始まって、目的とするデータを見つける探索、データの並びを一定の順序で並びかえるソート、そして、スタック・キュー・再帰的アルゴリズム・線形リスト・２分探索木などを学習します。
解説にあたっては、難しい理論や概念を視覚的なイメージで理解できるように、213点もの図表を提示しています。本書に示す136編のプログラムは、単なるサンプルではなく、実際に動作するものばかりです。すべてのプログラムを読破すれば、かなりのコーディング力が身につくはずです。
初心者から中上級者まで、すべてのPythonプログラマに最良の一冊です。

●目次
はじめに
本書の構成
第1章　基本的なアルゴリズム
　1-1　アルゴリズムとは
　1-2　繰返し
第2章　データ構造と配列
　2-1　データ構造と配列
　2-2　配列
第3章　探索
　3-1　探索アルゴリズム
　3-2　線形探索
　3-3　2分探索
　3-4　ハッシュ法
第4章　スタックとキュー
　4-1　スタック
　4-2　キュー
第5章　再帰的アルゴリズム
　5-1　再帰の基本
　5-2　再帰アルゴリズムの解析
　5-3　ハノイの塔
　5-4　8王妃問題
第6章　ソート
　6-1　ソートとは
　6-2　単純交換ソート（バブルソート）
　6-3　単純選択ソート
　6-4　単純挿入ソート
　6-5　シェルソート
　6-6　クイックソート
　6-7　マージソート
　6-8　ヒープソート
　6-9　度数ソート
第7章　文字列探索
　7-1　力まかせ法
　7-2　KMP法
　7-3　Boyer－Moore法
第8章　線形リスト
　8-1　線形リストとは
　8-2　線形リスト
　8-3　カーソルによる線形リスト
　8-4　循環・重連結リスト
第9章　木構造と2分探索木
　9-1　木構造
　9-2　2分木と2分探索木
章末問題の解答
参考文献
索引
謝辞
著者紹介

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■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード（Kindle端末の場合）
 

 

 

Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

Pythonのフレームワーク「Flask」によるWebアプリ開発の入門書です。
まずは、最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、
認証機能と段階的に作成しながら、Flaskによるアプリ開発の基礎を習得します。

その後、画像データ（写真）から物体を判別する物体検知アプリを作成しながら
実践的なアプリの作り方、その機能をWeb API化する方法について解説します。

また、物体検知機能（手書き文字認識をする分析コード）を題材に、
どのように機械学習をアプリに組み込んでいくかについても詳しく解説します。

【本書の主な内容】
●Flaskと開発の基礎
　◯問い合わせフォーム／DBアプリの作成
　◯認証機能の作成
　◯物体検知アプリの作成
●API化／デプロイメント
　◯物体検知アプリのWeb API化
　◯Web APIとして外部公開
●機械学習APIの開発
　◯分析コードから機械学習APIを開発する工程と方法

【主な対象読者】
●Pythonで簡単にWebアプリ開発を始めたいエンジニア
●機械学習に興味のあるWebエンジニア
●Pythonを分析用途でしか使ったことがない人
●自分でもアプリやWeb APIを作りたいデータサイエンティスト

【章構成】
●第0部 イントロダクション
　Flaskの概要と環境構築
●第1部 Flask入門
　最小限のアプリを作る――Flaskの基礎
　データベースを利用したアプリを作る
　認証機能を追加する
●第2部［Flask実践1］物体検知アプリの開発
　アプリの仕様と準備
　画像一覧画面を作る
　サインアップとログインの画面を作る
　画像アップロード画面を作る
　物体検知機能を作る
　検索機能を作る
　カスタムエラー画面を作る
　ユニットテストを作る
●第3部［Flask実践2］物体検知機能のAPI化／デプロイメント
　Web APIの概要
　物体検知APIの仕様
　物体検知APIの実装
　物体検知アプリのデプロイメント
●第4部機械学習APIの開発
　機械学習の概要
　機械学習APIの開発工程と実践

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【本書の概要】
Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。
最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。
本書はそうしたPython初心者の方に向けて、
簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。

【対象読者】
Pythonのついて、何も知らない超初心者

【1年生シリーズ・3つのポイント】
・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。
・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。
・平易でサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。

【本書のポイント】
ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に
基本的なプログラムから、面白い人工知能アプリの作成まで
体験して、プログラミングのしくみを学ぶことができます。

【著者】
森巧尚（もり・よしなお）
iPhoneアプリや、HTML5ゲーム制作、執筆活動などを行っている。
近著に『アルゴリズムの図鑑』がある。

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