出荷目安の詳細はこちら内容詳細本書は、主に大学におけるパソコンを使用したコンピュータリテラシー教育のためのテキストである。
Office2019／2016およびWindows10に対応している。
Windowsの基本的操作からWordの使用方法、Excelによる情報分析、Power　Pointの活用法、インターネットを利用した情報収集などをやさしく丁寧に解説する。
情報を自由に操ることを達成目標に、「読んで、初歩から学習できるテキスト」の方針が全編を通して貫かれている。
ベテランの著者による細部にわたる配慮と適切なアドバイスは読者にとって最良の教本である。
目次 : 1　コンピュータの基本操作?Windowsの基本（Microsfot　Windowsの基礎/ 日本語入力　ほか）/ 2　文書作成力をつける?Word活用編（Microsoft　Wordの基本操作/ 新しい文書を作る　ほか）/ 3　情報分析力をつける?Excel活用編（Microsoft　Excelの基本操作/ データの入力方法　ほか）/ 4　情報発信力をつける?PowerPoint編（Microsoft　PowerPointの基本操作/ 新しいプレゼンテーションスライドを作成する　ほか）/ 5　情報収集力をつける?インターネット編（WWWを利用した情報収集/ 電子メールを使用した情報伝達　ほか）

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出荷目安の詳細はこちら内容詳細本シリーズでは、“どのようなシステムで、どのような自然言語処理技術が使われているか”“自然言語処理技術によって、どのようなシステムが実現可能か”“自然言語処理技術は、社会とどのようにつながっているか”といった疑問に答えることを念頭に、自然言語処理を使ったアプリやサービスを作るという観点に立って、それらを実現するための理論や技術、および、実装に関するノウハウを示します。
目次 : 第1章　情報抽出/ 第2章　情報抽出のためのコーパス作成/ 第3章　固有表現抽出/ 第4章　関係抽出/ 第5章　評価方法/ 付録

大竹秀明(著者)販売会社/発売会社：扶桑社発売年月日：2023/12/16JAN：9784594093396

出荷目安の詳細はこちら内容詳細Webダウンロード提供の演習問題は、キャプションとナレーション付きのビデオに改良！目次 : 第1部　AutoCADの基礎（基本操作を理解する/ オブジェクトを作成する　ほか）/ 第2部　AutoCADビギナー編?図面を効率よく作成するために（図面を印刷し、パブリッシュする/ 異尺度対応注釈を使いこなす　ほか）/ 第3部　AutoCADエキスパート編?個人の生産性を向上させるために（パラメトリック図面を作成する/ コンテンツを再利用する　ほか）/ 第4部　AutoCADマネージャ編?設計チームのさらなる効率化のために（図面データを参照する/ シートセットマネージャを使いこなす　ほか）

出荷目安の詳細はこちら内容詳細本文を全面的に見直して丁寧な解説に！演習問題の説明もわかりやすいレイアウトに変更！目次 : 第1章　基本操作/ 第2章　プロパティと画層/ 第3章　ジオメトリの作成/ 第4章　ジオメトリの編集/ 第5章　コンテンツと計算/ 第6章　図面レイアウト/ 第7章　寸法と図記号/ 第8章　部品表

出荷目安の詳細はこちら内容詳細BIM（Building　Information　Modeling）／CIM（Construction　Information　Modeling）における3Dモデルの作成・配置、計画の検討、図面の作成、トラブルシューティングなど実務直結のノウハウを一冊に凝縮！目次 : 第1章　3Dモデルの作成1　現況地形サーフェス/ 第2章　3Dモデルの作成2　計画サーフェス/ 第3章　3Dモデルの作成3　コリドー・コリドーサーフェス/ 第4章　3Dモデルの配置/ 第5章　計画の検討・図面の作成/ 第6章　トラブル解決

出荷目安の詳細はこちら内容詳細土木製図でも使い勝手のよいJw＿cad。
土木製図に利用できる新たな機能も搭載されました。
本書はその内容を大幅に書き換えた改訂版です。
目次 : 第1章　土木製図の基本/ 第2章　Jw＿cadを使う準備/ 第3章　練習ドリルによる作図練習/ 第4章　土木製図の準備/ 第5章　土木製図を作図/ 第6章　測量図を作図

出荷目安の詳細はこちら内容詳細デザイナーも、コーダーも必読！Webデザインをより効率的に行うために、Webのビジュアルをより魅力的にするために、知っておきたい63の知識とテクニック。
目次 : 1　Webデザイン＋Photoshop＋Illustratorの基礎知識/ 2　ワイヤーフレーム制作で使えるテクニック/ 3　画像処理に使えるテクニック/ 4　パーツ制作で使えるテクニック/ 5　カンプ制作で使えるテクニック/ 6　コーディング向けに使えるテクニック

出荷目安の詳細はこちら内容詳細コールバック、アニメーションなどの機能で、大規模データでも特徴把握が簡単に。
統計、金融、バイオサイエンスなどさまざまな専門分野に活用可能なパッケージ。
作成した可視化データはWebサイトで公開でき、誰でも操作しながら閲覧可能。
目次 : Plotly　Express/ plotly．py入門/ plotly．pyの様々なグラフ/ plotly．py応用/ Dash入門/ Dashレイアウト/ Dashコールバック/ Dashの標準コンポーネント/ Dashの追加コンポーネント/ Dash　Cytoscape入門/ Dash　Cytoscape応用/ Appendix

出荷目安の詳細はこちら内容詳細MDPでモデル化するための地力を養う。
強化学習・深層強化学習のしくみの理解にも役に立つ。
アルゴリズムの徹底詳説×豊富な応用事例。
目次 : マルコフ決定過程とは/ マルコフ決定過程の基本的な問題設定とアルゴリズム/ マルコフ決定過程の基本的な機械学習/ 真のパラメータが変化するマルコフ決定過程/ 状態、行動、利得に関する工夫/ 推薦システムへの適用?基本的な非割引問題/ 金融工学への適用?基本的な割引問題/ ロールプレイングゲームへの適用?複数の情報で構成される状態＋複数の独立な試行で構成される状態遷移確率によるモデル/ 通信工学への適用?複数の情報で構成される状態＋少数のパラメータで構成される状態遷移確率によるモデル/ ベイズ流の仮説検定への適用?最後の期においてのみ利得が発生するモデル（基礎）/ 教育工学への適用?最後の期においてのみ利得が発生するモデル（発展）/ 設備保全、アセットマネジメントとヘルスケア支援への適用?良好な状態維持が目的のモデル/ 深層強化学習の入口/ 付録A　マルコフ連鎖/ 付録B　隠れマルコフモデル/ 付録C　ベイズ統計と統計的決定理論

出荷目安の詳細はこちら内容詳細Google、Amazon、Microsoft、LinkedInで実践・蓄積されたアイデアを検証するための方法論を学ぶ。
目次 : 第1部　すべての人向けの導入的トピック（導入と動機付け/ 実験の実行と分析?一連の流れの例　ほか）/ 第2部　すべての人を対象にした選択的トピック（スピードの重要さを示すケーススタディ/ 組織を運用するためのメトリクス　ほか）/ 第3部　コントロール実験の補完または代替となる手法（オンラインでのコントロール実験の補完手法/ 観察的因果関係研究）/ 第4部　“発展的内容”実験のプラットフォームの開発（クライアントサイドの実験/ 計測装置　ほか）/ 第5部　“発展的内容”実験の分析のより深い理解に向けて（コントロール実験を支える統計学/ 分散の推定と分析感度の向上?その落とし穴と解決方法　ほか）

出荷目安の詳細はこちら内容詳細目次 : 第1章　チャットボットとは/ 第2章　チャットボットの仕組み/ 第3章　チャットボットを作る方法/ 第4章　チャットボットを作ってみよう/ 第5章　接客ボットを作ろう1　基本/ 第6章　接客ボットを作ろう2　フロントエンド/ 第7章　接客ボットを作ろう3　バックエンド/ 第8章　よくある要件とよく使う機能/ 第9章　実システムへの適用を考える

出荷目安の詳細はこちら内容詳細目次 : 基礎知識/ システム例：類似文書の提示システム/ 前処理を行う/ 似た単語を探す/ 単語の重要度を計算する/ 似た文を探す/ テキストを短くする/ テキストを検索する/ テキストをフィルタリングする/ システムを評価する/ より高度な処理を行う/ さらに勉強したい方は

出荷目安の詳細はこちら内容詳細問題解決と反復演習で楽しく学べる。
基本文法と基礎的なアルゴリズムが、よく解る。
4つの言語で、比較しながら理解できる。
問題集とそれらを解くための解説が中心。
巻末には、演習問題のC，C＋＋，Java，Pythonによる解答例を掲載した。
目次 : 第1部　準備/ 第2部　プログラミング入門（基本要素/ 条件分岐/ 繰返し処理/ 配列/ 文字列/ 関数）/ 第3部　アルゴリズム入門（計算量/ ソート/ 探索/ 整数）/ 第4部　発想問題

出荷目安の詳細はこちら内容詳細深層学習時代の次なる注目技術、「リザバーコンピューティング」を知る！数理・アルゴリズムとデバイス開発・実装、ソフトとハードの両面から、順を追って解説。
動作を体験するためのPythonサンプルコードあり。
目次 : 第1章　はじめに/ 第2章　人工ニューラルネットワーク/ 第3章　エコーステートネットワーク/ 第4章　時系列パターン認識の基礎問題/ 第5章　時系列パターン認識の応用問題/ 第6章　リキッドステートマシン/ 第7章　物理リザバーコンピューティング/ 第8章　物理リザバーコンピューティングの要素技術/ 第9章　将来展望/ 付録

出荷目安の詳細はこちら内容詳細本書の最終ゴールはPyTorchでディープラーニングプログラミングができるようになることです。
表面的な理解ではなく、ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかるようにしました。
数式は使わずイメージで必要な数学も解説します。
新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。
初心者でも他書に頼らず、本書1冊でゴールにたどり着けます。
目次 : 初めての画像認識/ 基礎編（ディープラーニングのためのPythonのツボ/ PyTorchの基本機能/ 初めての機械学習　ほか）/ 機械学習実践編（線形回帰/ 2値分類/ 多値分類　ほか）/ 画像認識実践編（CNNによる画像認識/ チューニング技法/ 事前学習済みモデルの利用　ほか）

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出荷目安の詳細はこちら内容詳細「インターネット」は私生活でも、仕事でも欠かすことができなくなっている。
しかし、ネットが拡大していけばいくほど、トラブルも必ず発生し、それにつけこんだ詐欺も急増している。
実際の相談を元に、「マルチ商法」「動画配信」「ネットオークション」「アカウント売買」「怪しい広告」…など、ネット上のトラブルに多岐にわたってアドバイス。
目次 : 第1章　詐欺、業者トラブル（マルチ商法/ 英会話教材　ほか）/ 第2章　情報の見分け方（デマの流布/ デマの見分け方　ほか）/ 第3章　個人間の金銭トラブル（ネットオークションのトラブル/ コロナによる収入減少　ほか）/ 第4章　ネットトラブル対策（なぜウイルスを作るのか/ ウイルス対策の必要性　ほか）

出荷目安の詳細はこちら内容詳細個人情報の大規模漏洩、米・中・露のハッキング戦争、ランサムウェアによる身代金要求…。
私たちのシステムにはなぜ危険が増え続けるのか？情報セキュリティの歴史を初めて完全網羅した決定版。
Cybersecurity　Canon　Hall　of　Fame　2022（サイバーセキュリティ書の殿堂）受賞。
目次 : プロローグ　3つの汚名/ 1　情報セキュリティの「新次元」/ 2　研究者たちの期待、成功、失敗/ 3　インターネットとウェブの誕生、不吉な予兆/ 4　ドットコム・ブームと魅力的なフィードバック・ループ/ 5　ソフトウェアセキュリティと「苦痛なハムスターホイール」/ 6　ユーザブルセキュリティ、経済学、心理学/ 7　脆弱性の開示、報奨金、市場/ 8　データ漏洩、国家によるハッキング、認知的閉鎖/ 9　情報セキュリティの厄介な本質/ エピローグ　過去、現在、あり得る未来

出荷目安の詳細はこちら※こちらの商品について「在庫あり」の場合でも土日祝日のご注文は2-3日後の出荷となります。
また、年末年始、ゴールデンウィーク及びお盆期間は、出荷までに10日間程度を要する場合がございますので予めご了承ください。
なお、出荷の際はメールにてご連絡させて頂きます。
内容詳細目次 : 1　データの取込み、要約、可視化/ 2　統計的学習/ 3　モンテカルロ法/ 4　教師なし学習/ 5　回帰/ 6　正則化とカーネル法/ 7　分類/ 8　決定木とアンサンブル法/ 9　深層学習/ 付録

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出荷目安の詳細はこちら内容詳細ハッカーがバラまく「ランサムウェア」の被害の拡大や、イスラエル企業が開発したスパイウェア「Pegasus」による個人情報の傍受、SNSを舞台に繰り広げられる大国のプロパガンダ攻勢…サイバー犯罪の脅威は、以前よりもはるかに大きく身近なものとなっています。
本書では、ここ数年で実際に起きたサイバー犯罪の経緯や原因などを詳細に解説するとともに、新たに発見されたセキュリティの欠陥なども紹介。
サイバー犯罪の現状を知り、それに備えましょう。
目次 : 第1部（17歳が率いるハッカー集団「LAPSUS＄」/ FBIが大量送信したデマメールと、その裏事情/ 米国最大のパイプラインをダウンさせた「ランサムウェア」）/ 第2部（ウクライナを狙うサイバー攻撃の続発/ ロシアvsウクライナ、サイバー空間での戦い/ 明るみに出た米国発の「大規模SNSプロパガンダ作戦」　ほか）/ 第3部（Appleのスパイウェア？「CSAM　Detection」を巡る騒動/ Apple「ATT」を回避するテック企業の仁義なき情報収集/ 「ダーク・パターン」と判定されたGoogleの「位置情報収集」　ほか）

出荷目安の詳細はこちら内容詳細今から少し先、一人一台の小型コンピューターといっしょに生活するのが当たり前の未来。
10歳の誕生日に、小型コンピューター「ミニオ」を買ってもらったユウ。
でも、ユウはミニオとなかなか仲良くなれない…。
そんなとき、おとなりのお姉さんから「魔法のノート」をゆずってもらう。
なにも書かれていないそのノートをユウが手にとると、ページがひとりでにパラパラとめくれはじめ、真っ白だったページにじんわりと文字がうかんで…。
「これから、あなたがコンピューターと仲良くなるお手伝いをするね」。

出荷目安の詳細はこちら内容詳細「マクロの記録」を最大限に活用することで、「ローコード」でVBAが組める方法を教えます。
目次 : 第1章　マクロの基礎知識/ 第2章　最短で学ぶVBAプログラムの基本/ 第3章　シートとブックの操作/ 第4章　複数ファイルのデータを結合する/ 第5章　大容量テキストファイルの読み書き/ 第6章　グラフの自動作成/ 第7章　配列と関数/ 第8章　デバッグと高速化

出荷目安の詳細はこちら内容詳細人工知能が急速に能力を高めているなか、近い将来、シンギュラリティは本当にやってくるのだろうか。
それはいつごろなのか。
人間の価値観を揺るがすような、パラダイムシフトは起こるのだろうか。
そのとき、労働はどう変わる？教育は？芸術はどうなる？富の偏在はどうなる？著者は、俳句を生成する人工知能「AI一茶くん」を開発した人工知能研究者。
研究者から見たChatGPT出現の意味とは。
ChatGPTなどの大規模言語モデルの仕組みから、近未来の社会変容までを平易に解説。
目次 : 序章　六十七年の時を経て/ 第1章　人工知能は自ら学習する?脳の仕組みとディープラーニング/ 第2章　本能と知能と、生と死と?「知能」と「人工知能」の違い/ 第3章　ChatGPTで見えた次のフェーズ?人工知能研究の現在地と近未来/ 第4章　人工知能との「協働」シナリオ?「強い人工知能」と「弱い人工知能」/ 第5章　新たな価値の出現と富の再配分?人工知能時代のパラダイムシフト/ 第6章　人工知能が人工知能を開発する日?研究の最前線と課題/ 第7章　代替される「知能」、代替されない「芸術」?人間に残される仕事は何か/ 第8章　一変する「教育」の風景?人工知能時代に必要な自発的「学び」/ 終章　人間とも人工知能とも「仲良く」する力

出荷目安の詳細はこちら内容詳細目次 : 1　基礎（計算におけるアルゴリズムの役割/ さあ、始めよう/ 実行時間の特徴づけ/ 分割統治/ 確率的解析と乱択アルゴリズム）/ 2　ソートと順序統計量（ヒープソート/ クイックソート/ 線形時間ソーティング/ 中央値と順序統計量）/ 3　データ構造（基礎的なデータ構造/ ハッシュ表/ 2分探索木/ 2色木）/ 付録：数学的基礎

出荷目安の詳細はこちら内容詳細目次 : 第1章　イントロダクション/ 第2章　計算してみよう/ 第3章　条件判断/ 第4章　繰り返し/ 第5章　データ型（リスト、辞書）/ 第6章　関数/ 第7章　グラフの利用/ 第8章　アルゴリズム1　線形探索と二分探索/ 第9章　アルゴリズム2　ソート/ 第10章　シミュレーション1　酔歩問題/ 第11章　シミュレーション2　モンテカルロ法/ 付録A　Windows11へのJupyter　Notebookの導入方法/ 付録B　デバッグ（虫とり）の方法

出荷目安の詳細はこちら内容詳細伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用。
予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ37のレシピ。
目次 : 9　探索的データ分析と診断/ 10　統計手法で一変数時系列モデルを作る/ 11　時系列の統計モデル化技法の続き/ 12　教師あり機械学習を使った予測/ 13　時系列予測のための深層学習/ 14　教師なし学習を用いた外れ値検出/ 15　複雑な時系列のための高度な技法

出荷目安の詳細はこちら内容詳細さまざまなソースやフォーマットのデータを適切に処理。
データ変換・クリーニングや欠測値の扱いなどを学ぶ37のレシピ。
目次 : 1　時系列分析を始める/ 2　ファイルから時系列データを読む/ 3　データベースから時系列データを読む/ 4　時系列データをファイルに保存/ 5　時系列データをデータベースに保存/ 6　Pythonの日付と時刻を扱う/ 7　欠測データを扱う/ 8　統計手法を使って外れ値を検出

出荷目安の詳細はこちら内容詳細さまざまなソースやフォーマットのデータを適切に処理。
データ変換・クリーニングや欠測値の扱いなどを学ぶ37のレシピ。
目次 : 1　時系列分析を始める/ 2　ファイルから時系列データを読む/ 3　データベースから時系列データを読む/ 4　時系列データをファイルに保存/ 5　時系列データをデータベースに保存/ 6　Pythonの日付と時刻を扱う/ 7　欠測データを扱う/ 8　統計手法を使って外れ値を検出