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アルゴリズム 人気本 ランキング

人気 1位
本書の内容
ゲーム開発者、AIエンジニア、
すべての意思決定に悩んでいる方に必見!
戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書

【戦略ゲームAIについて】
戦略ゲームの元にとなるストラテジー&シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。
近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー&シミュレーション要素が取り入れられており、
いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。
またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。

【本書の特徴】
ストラテジー&シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、
国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。
基本的な技術の概論の解説から始まり、
著者が注目するシミュレーション&ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、
ビジュアルを交えながら解説します。

【読者対象】
・ゲーム開発者
・AI開発者
・意思決定に興味を持つ方

【本書のゴール】
戦略ゲームAIの仕組みを学ぶことができる

【プロフィール】
ゲームAI研究者・開発者。
京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。
博士(工学、東京大学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。
立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、
芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。

 
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本書の内容
 
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本書の内容

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機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる!

「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか?本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。
いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを、図解によりわかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。
これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。

【本書の特徴】
・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる
・オールカラーの図をたくさん掲載
・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる
・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる

【本書で紹介するアルゴリズム】
01 線形回帰
02 正則化
03 ロジスティック回帰
04 サポートベクトルマシン
05 サポートベクトルマシン(カーネル法)
06 ナイーブベイズ
07 ランダムフォレスト
08 ニューラルネットワーク
09 kNN
10 PCA
11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means
15 混合ガウス
16 LLE
17 t-SNE

※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。
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本書の内容
★この本を買わずして何を買う!!★

競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。

【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか? すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか? という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
――河原林健一(国立情報学研究所副所長)

【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3~7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。

その後、8~11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。

そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13~16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3~7章で学ぶ設計技法や、8~11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。

最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。  
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本書の内容
[本当の力がつくアルゴリズムの本]
プログラミングコンテストの問題を通してアルゴリズムのしくみや考え方を楽しく習得。

プログラミングコンテストにて世界トップレベルの成績を誇る著者たちが、コンテストで得た知識やノウハウを難易度別にまとめました。初心者が取り組めるアルゴリズムの基本問題から、世界中のプログラマを悩ませた難問まで。“プログラミング脳”を活性化するための問題を厳選して紹介します。

「プログラミングコンテスト」は上級者だけのものではありません。多くの場合は初級者向けの問題も用意され、幅広い参加者が楽しめるよう配慮されています。良い成績を収められなくてもプログラミング能力を向上させることにつながり、何より、楽しく充実した時間を過ごせます!

本書を読むにあたって必要なものは「基礎的なプログラミング能力」だけです。掲載したソースコードはC++ですが基本的な機能のみで記述しており、C++での開発経験がなくても読みやすいように配慮しました。
難易度別に分けて構成し、内容の多いトピックは難易度ごとに何度か扱っています。各トピックは説明と例題からなっています。

第2版となる本書では、4つの新しいトピック「平面・空間を扱う“計算幾何”」「工夫を凝らして賢く“探索”」「分けて解いてまとめる!“分割統治法”」「“文字列”を華麗に扱う」を追加した他、より理解を深めるための練習問題の紹介や、さらなる高みを目指す読者のために発展的内容の紹介を行い、より一層充実した内容になっています。

現役プログラマだけでなくプログラマを目指している方にもぜひ読んでいただきたい1冊です!  
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人気 6位
本書の内容
コンピュータを使い物にするアルゴリズムにはどういうものがあるか、今日的な視点から選んだ実際に役立っている9のアルゴリズムのアイデアを、章ごとに掲げてわかりやすく説明した読み物です。

図を多用し、その仕組みをたとえを使いながら見せることに重点を置いています。

著者が選んだ基準は、(1)インターネットでメールやブラウザを利用する一般ユーザーの日常のコンピュータで使われていること、(2)特定の状況や高度のソフトウェアだけに使えるものは除くこと、(3)基本的にコンピュータ・サイエンスの理論に基づくこと、です。

扱っている9のアルゴリズムのテーマは、検索エンジンのインデクシング、ページランク、公開鍵暗号、誤り訂正符号、パターン認識、データ圧縮、データベース、デジタル署名、計算不能性。  
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本書の内容
東大1年生向け好評講義テキストを書籍化。
プログラミングの初心者でも、シミュレーションや
データ分析の基礎までを最短で身につけられる。


Pythonを用いて、プログラミングの初歩からデータ処理やシミュレーションの基礎までを学べるテキストである。読み進めるうちに、おのずと情報科学の基礎が身につくよう工夫されている。プログラミング初学者から、情報系技術に関わることになった社会人まで広く役立つ。


【本書「まえがき」より】
本書は、プログラミングの基本を習得するとともに、プログラミングを通して情報科学の基礎を学ぶための教科書として執筆した。現代において情報科学の基礎は必須の教養となっているが、これを学ぶ際にはプログラミングを併せて学ぶことが強く望まれる。本書で学ぶような計算量や数値誤差といった内容は、座学で聞くだけではなかなか実感がわかないが、少しプログラムを書けば身につまされるものとして体験できるからである。……

プログラミング言語としてはPythonを用いる。Pythonは世界的に広く使われている言語ではあるが、本書で採用したのは以下の理由から初学者にとって有益であると考えたためである。まず、開発環境やライブラリなどがよく整備されていること。…さらに、比較的高水準な記述が可能であり、初学者が躓きがちな「最低限のプログラムを動かすための、初学者にとって意味不明な記述」がほとんど不要であること。なお、Pythonを用いているはいるが、Python特有の機能はほとんど使っていないため、他の言語を学習する際にも十分参考になる内容となっている。


【主要目次】
第1章 はじめに
第2章 まずは使ってみる
第3章 プログラムを作ろう
第4章 データ処理の基本――成績の集計
第5章 ライフゲーム
第6章 放物運動のシミュレーション
幕間 テストとデバッグの基本
第7章 p値の計算
第8章 大規模データの検索
第9章 データからの情報抽出――回帰分析
第10章 拡散のシミュレーション
第11章 高度な検索――ゲノムを解析する
第12章 データを分類する
付録A Python言語の簡易ガイド
付録B itaライブラリガイド  
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本書の内容
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

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本書の内容

最初から最後まで、遊びっぱなし。
でも、「使えるコード」が書けるようになります。

【本書の特長】
<<遊び感覚でプログラミングとアルゴリズムをおぼえよう!>>
・イチからPythonのプログラミングとアルゴリズムがわかる
・ゲームをつくりながら基本を理解できる
・パズル問題で実践的なコードの書き方が身につく
・環境構築不要のGoogle Colaboratoryですぐ始められる
・パズル問題の解答はPythonに加え、JavaScriptとRubyのコードも提供

【内容紹介】
楽しくなきゃ、プログラミングじゃない!

プログラミングを学ぶとき、
言語の文法などを勉強するのは退屈なものです。

何かつくりたいものがあり、
それを自分の手でつくることが
達成感となり、楽しさにつながります。

本書でも一般的なプログラミングで
必要な要素がひと通り登場しますが、
簡単なゲームをつくりながら基本をおぼえます。

そして、だんだん難しくなるパズル問題を通じて、
アルゴリズムを考慮した「使えるコード」が
身につくようになっています。

プログラミングの楽しさを見つけるきっかけになる、
そんな本を目指しました。

アタマをやわらかくして、ぜひ挑戦してみてください。

★付属データ★
・本書に登場するソースコード例
・パズル問題の解答ソースコード(Python)
・○×ゲームでコンピュータ対戦をできるようにする追加解説

★読者特典★
・パズル問題の解答ソースコード(Ruby/JavaScript)

【目次】
Part 1 ○×ゲームでおぼえるプログラミングの基本
Part 2 迷路ゲームでおぼえるアルゴリズムの基本
Part 3 パズルを解きながらコードの書き方を工夫してみよう

【パズル問題(一部)】
・ボウリングの点数を計算しよう
・素因数分解してみよう
・円テーブルで席替え
・同じ数字でサンドイッチ
・カウントゲームで先手が勝つのは何通り?
・崩れないように箱を積み上げよう
・カエル跳びゲームの移動回数は?
・効率のよいファミリーレストラン
・エラトステネスのふるいで素数を求めてみよう

※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。
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本書の内容
本書は、アルゴリズムの入門書の中でも、一番最初に読んでいただきたいアルゴリズム超入門書です!

アルゴリズムの定石と呼ばれるものには様々な種類がありますが、
プログラマ初心者がいきなりたくさんのアルゴリズムを学ぼうとしても、
途中で挫折してしまう人が多いのではないでしょうか。

本書は、アルゴリズムの中でもプログラマが最低限知っておかなくてはならないものだけをぎゅっと絞込み、
ひとつひとつをていねいに解説しているため、無理なく最後まで読み終えることができます。
また、簡単な例でイメージを確認してからフローチャートを少しずつ完成させていく手順で解説しているため、
確実に理解することができます。

アルゴリズムをゼロから学びたい人に必携の1冊です!  
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※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。

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※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。



"プログラミングコンテスト"で勝つための必須テクニック「アルゴリズム」と「データ構造」の基礎をマスター!

本書はプログラミングコンテストの問題を攻略するための「アルゴリズムとデータ構造」を体得するための参考書です。初級者が体系的にアルゴリズムとデータ構造の基礎を学ぶことができる入門書となっています。プログラミングコンテストでは、高い数理的能力で上位ランクを得ることができますが、多くの入門者においては基礎アルゴリズムの応用が目の前の問題の攻略に繋がります。つまり、基礎対策をすることでランクを上げ(問題が解けて)コンテストを楽しむことができます。

基礎対策と言っても辛い勉強ではありません。そこには、体得したスキルで問題を解いていく楽しみ、応用する楽しみ、アルゴリズムとデータ構造を網羅的に「コレクション」していく楽しみがあります。このような楽しみを体感しながら学習・対策できるように、本書ではコンテストの競技システムに類似した、オンラインジャッジと呼ばれるプログラムの自動採点システムを通してアルゴリズムとデータ構造を獲得していきます。本書の内容はAIZU ONLINE JUDGEでチャレンジすることが可能です!  
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本書の内容
本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」
を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と
全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。

本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後の
AI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。

全3部構成。
●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。
●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる<機械学習><統計学><アルゴリズム>の3要素とその関係を解説。<機械学習>には
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの<統計学>があり、その解を求める
方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「k平均法」など、多くの<アルゴリズム>がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。
●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。
RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。

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本書の内容
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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

これから必ずくる量子コンピューティングの時代に備えるためのバイブル
本書は、IT分野のプログラマやエンジニアを主な読者対象として、その方々にとって特に重要な量子コンピューティングの基礎をわかりやすく解説した書籍です。
量子コンピュータについては、多くの人がクラウド越しで実物に触れられるようになった今でも、物理の専門書から学ぶか、チュートリアルやハンズオンのウェブ記事を読んで勉強するかしかありません。これから量子の力をフル活用できる人や、量子情報の考え方を利用してコンピュータサイエンスをよくしていく人材が必要になるというのに、入門書と専門書の間には大きな隔たりがあります。
本書はこれから必ずくる量子コンピュータの時代で活躍されるであろうIT分野のプログラマやエンジニアの皆様にとって、特に知っておくべき概念をできる限り網羅しています。量子コンピュータの背景、その原理や応用についても高校数学で学んだ内容を起点に数式も示しつつ、しっかりと解説しています。

第1章 なぜ量子コンピュータ?
1.1 とても難しい問題を高速に解く
1.2 ポストムーア時代
1.3 量子コンピュータの歴史
1.4 今の量子コンピュータで何ができる?

第2章 量子コンピュータの基本
2.1 量子ビットとは?
2.2 量子ゲートで計算する
2.3 量子回路を書いてみよう
2.4 コピーとテレポーテーション
2.5 補助量子ビットと逆演算
2.6 量子コンピュータにデータを入力する
2.7 量子コンピュータのデータ前処理
2.8 もっと一般の量子状態を扱うには…

第3章 量子計算の基本パッケージ
3.1 量子計算の基本戦略
3.2 行列の固有値推定(アダマールテスト)
3.3 内積の計算(スワップテスト)
3.4 位相を上手に使う
3.5 振幅を上手に使う
3.6 量子力学をシミュレーションする
3.7 データ行列を扱う

第4章 量子アルゴリズム
4.1 素因数分解(ショアのアルゴリズム)
4.2 量子化学計算
4.3 探索と最適化
4.4 量子コンピュータと機械学習
4.5 計算複雑性理論と量子アルゴリズム
4.6 歩行安定化制御の理論
4.7 さまざまな2足動歩行実現法

第5章 NISQ量子アルゴリズム
5.1 エネルギー最小化問題として解く
5.2 時間発展シミュレーションをバイパスする
5.3 パラメータつき量子回路による機械学習

第6章 量子コンピュータのエラー訂正
6.1 符号化と論理ビット
6.2 パリティチェックでエラーを見つける
6.3 ビット・位相反転の両方に対応する(Shor の符号)
6.4 量子誤り訂正符号の標準的な作り方
6.5 トポロジカル符号は奇妙なアイディア?
6.6 論理ゲート操作を作ろう

第7章 量子コンピュータのプログラミング
7.1 抽象化レイヤで整理する
7.2 古典に学ぶ量子プログラミング
7.3 量子プログラミング言語
7.4 量子コンパイラ
7.5 量子ソフトウェア開発基盤
7.6 論理ゲート操作を作ろう

第8章 量子コンピュータのアーキテクチャ
8.1 量子コンピュータ実現技術が満たすべき基準
8.2 量子ビット・量子ゲートを実現する技術
8.3 マイクロアーキテクチャ
8.4 大規模システムの構築に向けて
8.5 量子ソフトウェア開発基盤
8.6 論理ゲート操作を作ろう

第9章 量子コンピューティングでひらく未来
9.1 今後の技術発展をウォッチする
9.2 量子コンピュータサイエンス!?
9.3 量子コンピュータ実現までのマイルストーン
9.4 量子インターネット
9.5 量子前提社会に向けて  
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プログラミングの基礎となる手引き書

※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。

コンピュータの知識をもたない初心者でも理解できるように、フローチャートやプログラミング言語などを意識せず、日常的な事象を題材に、徹底して図解でわかりやすく説明します。

20世紀に発明されたコンピュータは飛躍的に発展し、21世紀の現代では、携帯電話、テレビ、デジタルカメラ、ゲーム機などの生活用品に組み込まれています。さらに、自動改札機、ATM端末機の制御や、顧客管理、財務管理など、さまざまな企業の業務も、コンピュータなしには成り立ちません。これらのコンピュータは、プログラムによって動作します。
本書は、アルゴリズムとはなにかを理解し、アルゴリズムを知ることで、コンピュータプログラミングをするうえでどのように役立つのかを体験してもらうことが目的です。アルゴリズムってなに? という素朴な疑問にもわかりやすく図解で答え、コンピュータプログラミングに興味をもってもらえる内容になっています。

●目次
第1章 アルゴリズムとは
001 料理のレシピはアルゴリズムである
002 アルゴリズムは先人の知恵である ほか
第2章 変数と配列
006 データとは様々な情報である
007 すべてのデータには型がある ほか
第3章 データ構造
022 データを効率よく管理するための仕組みがデータ構造である
023 データ構造にはたくさんの種類がある ほか
第4章 基本的なアルゴリズム
036 1~Nまでの合計値を求めるには繰り返し処理を行う
037 1~Nまでの値を保持するには配列を使う ほか
第5章 並べ替えと探索
048 並べ替え(ソート)とは、値をある規則に従って並べ替えることである
049 小さい順に並べ替えるのは昇順、大きい順に並べ替えるのは降順である ほか
第6章 そのほかのアルゴリズム
066 2つのソート済みのデータ列をひとつのデータ列にするのがマージである
067 微分を活用することで高次方程式の解を求めるのがニュートン法である ほか
第7章 アルゴリズムの計算量
072 アルゴリズムの計算量とは問題解決をするまでの手数のことである ほか

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■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
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イメージがつかめるから、面白い!
アルゴリズムをまるごとイラストにしました


【本書のポイント】
・基本的な26のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストで解説
・誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい
・各アルゴリズムの考え方や計算効率、問題点もフォロー
・50万人が学んだ大人気アプリを書籍化

アルゴリズムはどんな言語でプログラムを書くにしても不可欠ですが、
現場で教わることはめったになく、かといって自分で学ぶには難しいものです。

本書は、アルゴリズムを独学する人のために作りました。
はじめて学ぶときにはイメージしやすく、
復習するときには思い出しやすくなるよう、
基本的な26のアルゴリズム+7つのデータ構造を
すべてイラストにしています。

ソートやグラフなどの「動き」を図で追うことで、
考え方や仕組みを理解する手助けをします。
よいプログラムを書くために知っておかなきゃいけない
アルゴリズムの世界を、楽しく学びましょう。

●書籍のもとになったアプリ「アルゴリズム図鑑」の実績
・50万ダウンロード達成(2017年4月時点)
・2016年 App Store「今年のベストApp 10選」に選出

【目次(抜粋)】
●序章 アルゴリズムの基本
●第1章 データ構造
・リスト
・配列
・スタック など

●第2章 ソート
・バブルソート
・選択ソート
・マージソート など

●第3章 配列の探索
・線形探索
・2分探索

●第4章 グラフ探索
・幅優先探索
・ベルマン-フォード法
・A* など

●第5章 セキュリティのアルゴリズム
・暗号の基本
・公開鍵暗号方式
・デジタル署名 など

●第6章 クラスタリング
・k-means法 など

●第7章 その他のアルゴリズム
・ユークリッドの互除法
・ページランク など

 
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システムトレーダー、エンジニアなどの間で話題沸騰
発売後売り切れの書店続出、大反響につき即増刷決定!

人工知能(AI)、機械学習の発展は金融をどのように変えるのか

理論と実務を熟知した第一人者による比類なき大著“Advance in Financial Machine Learning"(2018年、Wileyより刊行)、待望の日本版刊行!
すでに中国語、韓国語、ロシア語にも翻訳された名著を、実務を知り尽くしたクオンツが日本の読者に向けて翻訳

データの構造化とラべリング、モデリング、バックテスト、ハイパフォーマンスコンピューティングなど、金融工学における機械学習の活用の可能性を、Pythonのコード例を交えて徹底解説

目次
はじめに
第1章 ファイナンス機械学習という新分野
Part1 データ分析
第2章 金融データの構造
第3章 ラベリング
第4章 標本の重み付け
第5章 分数次差分をとった特徴量
Part2 モデリング
第6章 アンサンブル法
第7章 ファイナンスにおける交差検証法
第8章 特徴量の重要度
第9章 交差検証法によるハイパーパラメータの調整
Part3 バックテスト
第10章 ベットサイズの決定
第11章 バックテストの危険性
第12章 交差検証によるバックテスト
第13章 人工データのバックテスト
第14章 バックテストの統計値
第15章 戦略リスクを理解する
第16章 機械学習によるアセットアロケーション
Part4 金融市場分析のための特徴量
第17章 構造変化
第18章 エントロピー特徴量
第19章 マイクロストラクチャーに基づく特徴量
Part5 ハイパフォーマンスコンピューティング
第20章 マルチプロセッシング(多重処理)とベクトル化
第21章 総当たり法と量子コンピュータ
第22章 ハイパフォーマンス計算知能と予測技術
Kesheng Wu and Horst Simon  
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本書の内容
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品は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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これからのIT人材必修の「アルゴリズム実技検定」初の公式テキスト登場!

■アルゴリズム実技検定(PAST)とは
 アルゴリズム実技検定(PAST)とは、IT人材のプログラミングスキルを可視化することを目的としたAtCoder株式会社が主催する検定試験です。

■アルゴリズム実技検定の中級認定まで対応
 本書は、「エントリー」「初級」「中級」の出題範囲を網羅的に解説しています。
 プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、アルゴリズム実技検定だけでなく、これからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を丁寧に盛り込みました。
 本書を通じて学習することで、「中級」に求められる「様々なアプローチがある課題において、適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成」できることを目指しましょう。

■本書の特徴
□特徴1:はじめての挑戦でもこの1冊で準備できます!
 はじめてのプログラミング、はじめての検定試験でも安心して挑戦できます。
・問題の解き方から回答方法まで丁寧に解説
・中級範囲に出題されるアルゴリズム(問題解決方法)も細かく図解
・Pythonの特徴から基本文法、標準入出力も例を交えて丁寧に説明

□特徴2:実際の問題を解きながら学べます!
 アルゴリズム実技検定で求められる知識を問題に取り組みながら得られます。
・はじめての挑戦でもつまずかないように、概念図を豊富に掲載
・はじめてではわかりづらい、問題文の読み解き方も丁寧に解説
・過去にAtCoderやアルゴリズム実技検定で出題された問題を抜粋して解説

□特徴3:プログラマーに求められる知識も身につきます!
 問題を解決するだけではなく、高速なプログラムの作成方法も学習できます。
・課題に合わせて、適切なアルゴリズムの選択方法を解説
・複数のアプローチがありえる問題では回答パターンを紹介
・計算量を考えてプログラムを書き換える方法も丁寧に説明

■本書の構成
 1章 アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
 2章 問題の解き方
 3章 アルゴリズムとコーディング
 4章 入門編(標準入出力、if、for、簡単な数学的問題)[エントリー編]
 5章 基礎編(二次元配列、各種探索、再帰、数学的な問題)[初級編]
 6章 応用編(各種探索、各種順列、動的計画法、メモ化再帰、計算量改善テクニック、累積和、グラフアルゴリズム)[中級編]
 7章 さらなる得点を狙うために

●目次
第1章 アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
 1-1 試験要綱
 1-2 スケジュール、学習方法の手引き
 1-3 アルゴリズム実技検定を通じて実現できること
 1-4 なぜPythonではじめるのか
 1-5 実行環境の準備
第2章 問題の解き方
 2-1 PASTでの回答方法、ジャッジについて
 2-2 どういう順番で回答するべきか
 2-3 受験時に準備しておいた方が良いもの
第3章 アルゴリズムとコーディング
 3-1 アルゴリズムの簡単な説明
 3-2 データ構造について
 3-3 コーディングについて
第4章 入門編(エントリー合格レベル)
 4-1 Pythonの特徴
 4-2 標準入出力の使い方
 4-3 整数、小数の使い方
 4-4 文字列の使い方
 4-5 配列の使い方
 4-6 if文を用いた条件分岐
 4-7 条件判定とTrue、Falseの使い方
 4-8 for文とwhile文を用いた繰り返し
 4-9 辞書型の使い方
 4-10 問題を解いてみよう
第5章 基礎編(初級合格レベル)
 5-1 二次元配列(配列処理)
 5-2 各種探索(全探索)
 5-3 グラフ
第6章 応用編(中級合格レベル)
 6-1 幅優先探索と深さ優先探索
 6-2 動的計画法
 6-3 集合に対する全探索と動的計画法
 6-4 数学的基礎知識の紹介、数学的問題
 6-5 累積和
 6-6 貪欲法
 6-7 二分探索
 6-8 最短路問題
 6-9 最小全域木問題
 6-10 組み合わせと数え上げ問題
 6-11 クエリの処理
第7章 さらなる得点を狙うために
 7-1 アルゴリズムを組み合わせる
 7-2 考察テクニックを身につける
 7-3 複雑な解法を整理して解ききる  
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本書の内容
仕事の時間配分、書類整理から洗濯済靴下の片割れ探しまで、何をいつ行ないいつやめるか、そもそも行なうべきかの判断は難しい。だが人工知能の大本でもあるアルゴリズム論理の使い方を学べば、ビジネスや日常で迫られる判断を手早く行なえる。現代人必読の書。  
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本書の内容
●はじめての方に最適!

お店にできる行列や目的地まで行くときの道選びなど,日常の身近な例を挙げながら,データ構造の基本から,分割統治法,グリーディ法,バックトラック法などの設計手法までを解説していきます.具体的にイメージしながら学べるので,初学者も無理なく理解できます.
設計手法の説明のあとには,グラフや文字列照合などの具体的なアルゴリズムについても解説します.

2006年に初版が発行されて以来,高専や大学など多くの学校で採用されている人気のテキストです.今回の改訂では,表現や項目を見直し,よりわかりやすくなりました.

【目次】
第1章 アルゴリズムの基礎
アルゴリズムとは/アルゴリズムの評価基準
計算量の漸近的評価/アルゴリズムの記述
演習問題

第2章 アルゴリズムの基本データ構造
配列/連結リスト/スタックとキュー
演習問題

第3章 アルゴリズムにおける基本概念
木/再帰
演習問題

第4章 データの探索
探索の定義と簡単な探索アルゴリズム/2分探索法
ハッシュ法/探索アルゴリズムの実行速度比較
演習問題

第5章 ソートアルゴリズム1
ソートの定義と基本的なソートアルゴリズム
挿入ソート/ヒープソート
演習問題

第6章 ソートアルゴリズム2
クイックソート/ソートアルゴリズムの性能比較
安定なソート
演習問題

第7章 アルゴリズムの設計手法1
分割統治法
演習問題

第8章 アルゴリズムの設計手法2
グリーディ法/動的計画法
演習問題

第9章 アルゴリズムの設計手法3
バックトラック法/分枝限定法
演習問題

第10章 グラフアルゴリズム
グラフとは/グラフを格納するデータ構造
グラフの探索/最短経路問題
演習問題

第11章 多項式と行列
多項式の計算/基本的な行列積アルゴリズム
行列の連続積/ストラッセンの行列積アルゴリズム*
演習問題

第12章 文字列照合アルゴリズム
文字列照合とは/基本的なアルゴリズム
ホールスプールのアルゴリズム/ボイヤームーア法*
演習問題

第13章 アルゴリズムの限界
問題のクラス/解くことのできない問題*
演習問題

さらなる勉強のために
演習問題解答
索引  
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本書の内容
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

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)
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本書の内容

全国のプログラマを悩ませたパズル集、待望の新作!
問題を解きながら、楽しくアルゴリズムを身につけよう

【本書の特徴】
・パズル問題をソースコードで解く
・楽しみながらプログラミングが上達
・4人のキャラクターによるやさしい解説
・アルゴリズムを深く理解できる
※初歩的なアルゴリズムの知識があることを前提としています

【本書で使用する言語】
Ruby/JavaScript
※すべての問題で、上記2つの言語の解答を掲載しています
※どの言語でも活用できるような解説の仕方をしていますが、上記のどちらかを習得していると、より理解しやすくなります

【内容紹介】
コンピュータを取り巻く環境は日々、大きく変化しています。

そんな時代の変化の中でも、変わらずに
重要とされているのが「アルゴリズム」です。

効率よく処理するプログラムを作成するには、
アルゴリズムを工夫することが求められています。

本書は、さまざまな数学パズルを解くことにより、
「よいアルゴリズム」を身につけることを目的としています。

一筆書きや組み合わせなどの定番問題から、
「サンタクロースが効率よく家を回るには?」
「カップルを隣同士に並ばせない席順は?」といったものまで、
楽しみながら思考が広がる問題を70問用意しました。

※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。

 
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本書の内容
マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著! 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3~6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。(本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています)。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」(Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex)。

※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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本書の内容
本書は,大学や高専の講義において半期で履修できる程度の内容になっている。また各章の最後には,基本情報処理技術者試験の過去問題も含めて豊富な章末問題を掲載し,読者がより深く理解できるように工夫している。

★主要目次★
1. Java入門
  1.1  Javaの特徴
  1.2  Javaプログラム開発の流れ
  1.3  Javaプログラミングの作法
  1.4  Javaプログラミングの基礎
  1.5 オブジェクト指向
  1.6 新しいクラスの作成
  1.7 関連プログラム
2.基本的なアルゴリズム
  2.1 フローチャート
  2.2 判断
  2.3 反復(ループ)
  2.4 基本情報技術者試験での疑似言語の記述形式
  2.5 関連プログラム
3.配列
  3.1 配列とは
  3.2 多次元配列
  3.3  Javaクラスライブラリの利用
  3.4 クラスの配列
  3.5 関連プログラム
4.再帰
  4.1 再帰とは
  4.2 階乗
  4.3 ユークリッドの互除法
  4.4 ハノイの塔
  4.5 関連プログラム
5.連結リスト
  5.1 連結リストとは
  5.2 単方向リスト
  5.3 双方向リスト
  5.4 循環リスト
  5.5 双方向循環リスト
  5.6 関連プログラム
6.スタックとキュー
  6.1 スタック
  6.2 キュー
  6.3  Javaクラスライブラリの利用
  6.4 関連プログラム
7.木構造
  7.1 木構造とは
  7.2  2分探索木
  7.3 ヒープソート
  7.4 関連プログラム
8.探索
  8.1 線形探索
  8.2 番兵を用いた線形探索
  8.3  2分探索
  8.4 ハッシュ法
  8.5 関連プログラム
9.ソート(その1)
  9.1 ソートとは
  9.2 バブルソート
  9.3 選択ソート
  9.4 挿入ソート
  9.5 関連プログラム
10.ソート(その2)
  10.1 シェルソート
  10.2 クイックソート
  10.3 マージソート
  10.4  Javaクラスライブラリの利用
  10.5 関連プログラム
11.グラフ
  11.1 グラフとは
  11.2 最短経路問題
  11.3 関連プログラム
付録
  A. viによるソースファイルの作成
  B. WindowsとLinuxコマンド
  C. CLASSPATHの設定方法
 
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本書の内容
 
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本書の内容
プログラミングとアルゴリズムの基礎、および、「Scratch 3.0」の使い方を学ぶための本です。
大学や高校のプログラミングの授業でも活用していただいている人気定番書を「Scratch 3.0」の登場に合わせて改訂しました。

本書は、Scratchの操作方法を身につけて自由自在に使いこなせるようになるだけでなく、頭の中で考えているアイデアをプログラムとして実現するスキル、つまり論理的な思考のスキルを身につけることを目的としています。

本書の使い方
サンプルのプログラムを作りながら、Scratchの操作とプログラミングのポイントについて学んでいきます。ただし、何も考えずにサンプルの作り方をなぞって操作するだけでは、独り立ちして自分なりのプログラムを作る力はつきません。プログラミングの仕組みをきちんと「わかる」ことが大切です。

各章の<考えてみよう>のコーナーで自分なりに見通しを立てて考えたり、や<プログラミングのポイント>のコラムをしっかりと読んで、操作の背景にある仕組みを考え、理解を深めながら学びをすすめましょう。
加えて、<チャレンジ>や<ステップアップ>といった課題に取り組むことで、頭で理解するだけでなく、身につけるようにしましょう。本書の詳しい使い方や各種のコラムの内容については「序章」の「この本の使い方」をご覧ください。  
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本書の内容
(概要)
機械学習とは,コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに,さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く,AIに関心のある人が学習を始めたとき,困惑する原因となっています。本書では,それらを整理し,わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため,難しい前提知識なしで,機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。

(こんな方におすすめ)
・AI(人工知能)や機械学習に関心のある学生,ビジネスマン,教育者

(目次)
1章 機械学習の基本
1.機械学習とAI,そして深層学習
2.教師あり学習と教師なし学習
2章 機械学習のための基本アルゴリズム
1.モデルの最適化と最小2乗法
2.最適化計算の基本となる勾配降下法
3.ラグランジュの緩和法と双対問題
4.モンテカルロ法の基本
5.遺伝的アルゴリズム
6.ベイズの定理
3章 回帰分析
1.重回帰分析
2.重回帰分析をExcelで体験
4章 サポートベクターマシン(SVM)
1.サポートベクターマシン(SVM)のアルゴリズム
2.サポートベクターマシン(SVM)をExcelで体験
5章 ニューラルネットワークとディープラーニング
1.ニューラルネットワークの基本単位のユニット
2.ユニットを層状に並べたニューラルネットワーク
3.誤差逆伝播法(バックプロパゲーション法)
4.誤差逆伝播法をExcelで体験
6章 RNNとBPTT
1.リカレントニューラルネットワーク(RNN)の仕組み
2.バックプロパゲーションスルータイム(BPTT)
3.BPTTをExcelで体験
7章 Q学習
1.強化学習とQ学習
2.Q学習のアルゴリズム
3.Q学習をExcelで体験
8章 DQN
1.DQNの考え方
2.DQNのアルゴリズム
3.DQNをExcelで体験
9章 ナイーブベイズ分類
1.ナイーブベイズ分類のアルゴリズム
2.ナイーブベイズ分類をExcelで体験
付録A.ニューラルネットワークの訓練データ
付録B.ソルバーのインストール法
付録C.機械学習のためのベクトルの基礎知識
付録D.機械学習のための行列の基礎知識
付録E.機械学習のための微分の基礎知識
付録F.多変数関数の近似公式
付録G.NNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録H.NNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録I.RNNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録J.BP,BPTTで役立つ漸化式の復習
付録K.RNNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録L.重回帰方程式の求め方  
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本書の内容
プログラミング解説書のベストセラー『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』の著者による
オール図解のアルゴリズムの解説書。簡単かつ楽しい作例でスキルアップできる一冊です。  
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本書の内容
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。
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本書の内容
世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。
囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か? 観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか? 蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか?
アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。
マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。

ペドロ・ドミンゴス(著者)
ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス&エンジニアリング学部教授。AAAS(アメリカ科学振興協会)およびAAAI(人工知能振興学会)フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了(電子工学・コンピュータサイエンス)。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得(情報・コンピュータサイエンス)。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS(国際機械学習学会)の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。

神嶌敏弘(訳者)
1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了(情報工学専攻)。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得(情報学)。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。
携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』(編/近代科学社)、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』(共監訳/共立出版)、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』(共訳/丸善出版)などがある。
2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。  
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発売日 2013/07/01
(4.8)
Amazon 2,420円
本書の内容
 
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本書の内容

時代が変わっても
変わらないアルゴリズムから考え方を学ぼう

本書は、初心者にも扱いやすいプログラミング言語「Python」を使用して、
アルゴリズムの基礎・考え方を学ぶ入門書です。特にPythonがはじめてという方の
ために、第1章ではPythonの基本とデータ構造について解説しています。

本書では、プログラミング入門者が最低限知っておきたいアルゴリズムの
基礎と考え方に加えて、アルゴリズムの定石とその計算量について、具体的
なサンプルコードと動作イメージを交えて丁寧に解説していきます。

【こんな方におすすめ】
・アルゴリズムをゼロから学びたい
・Pythonでプログラミングを学んでいるけれど何から手をつけていいのかわからない
・過去にアルゴリズムを学ぼうと思ったけれどPythonの資料が少なかった
・基本情報技術者試験でPythonが取り入れられるので勉強したい

【扱うアルゴリズム】
FizzBuzz|フィボナッチ数列|線形探索|二分探索|幅優先探索|
深さ優先探索|番兵|8クイーン問題|n-クイーン問題|ハノイの塔|
ミニマックス法|選択ソート|挿入ソート|バブルソート|ヒープソート|
マージソート|クイックソート|最短経路問題|ベルマン・フォード法|
ダイクストラ法|A*アルゴリズム|文字列探索の力任せ法|Boyer-Moore法|
逆ポーランド記法|ユークリッドの互除法

※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。

 
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本書の内容
現代社会を支える根幹技術をPythonで!  Pythonプログラミングのスキルアップにも最適!

名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書! ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開(
https://github.com/tsjshg/pyalgdata)。

【データサイエンス入門シリーズ】
第2期として、以下の2点を刊行!
『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之(著)竹村彰通(編)
『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾(著)下平英寿(編)

【「巻頭言」より抜粋】
 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)

【推薦の言葉】
データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)

国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
――杉山将(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)  
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「デジタルはすでに『哲学』の一領域です。本書でぜひ『リベラルアーツ』としてのデジタルを学んでください」
山口 周氏推薦!

本書は、「ぼくたちがもっと自由に生きるにはどうすべきか」を考え抜くために書かれました。

かつて自由とは、所属する国家との関係性によって得られるものでした。
しかし、GAFAの権力が社会保障からベーシックインカムまでを担うかという、前代未聞の時代が来ようとしています。
そこでぼくたちの人生は、アルゴリズムに支配されるのか? それをもっと自由に生きるための「武器」にできるのか?


人類が直面するこの難問の答えは、「アルゴリズム フェアネス」という言葉のなかにあります。


本書で尾原氏は、AIがもたらす圧倒的に自由な世界を描きつつ、仮想通貨リブラ、GDPR、信用スコアなど最先端の潮流、そして「分散」に向かうインターネットの本質も踏まえ、そこでぼくたちの自由を増やすにはどうするか? そのために何ができるか? ということを、「アルゴリズム フェアネス」という言葉を補助線に読み解いていきます。

iモード、リクルート、楽天執行役員として日本のブラットフォームを、グーグルで世界のアルゴリズムを知り尽くした人間だからこそ書けた、渾身の一作。
断片的な情報と情報とがつながり、読後には目の前の世界がまったく違って見えてくる、まさに「『リベラルアーツ』としてのデジタル」の誕生です。 

【目次】
序章 「アルゴリズム フェアネス」とは何か
第1章 AIが生み出すワクワクする新世界
第2章 国家を超えるプラットフォームの権力
第3章 「国というアルゴリズム」が選べる時代
第4章 ブロックチェーンと究極のフェアネス
第5章 自由を増やす「ハンマー」を手にしよう  
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【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】

数式でもない実装でもない、
半径3メートルの身近なアルゴリズムはこんなにわかりやすい!

プログラミングにおいて、アルゴリズムは欠かせません。
それは「Hello World」から昨今のAIやIoTに代表される機械学習や
ディープラーニングに至るまで変わりません。プログラミングとは、
裏を返せば、アルゴリズムをいかにして見通しよく実装するかにあるからです。

けれども、アルゴリズムの学習というと、七面倒臭い理屈の山と数式の谷間で
迷子になるのが、これまでの一般的な在り方でした。

そこで本書は、イラストを多用し、デファクトと言われるアルゴリズムが
なぜデファクトなのか。けれども場合によってはデファクトたりえないのは
なぜなのか。その差を分ける基準は何なのかを平易に解説してくれます。

アルゴリズムと聞くとアレルギー反応をおこす方でも、安心して
その奥深い世界の扉から漏れてくる、豊かさの一端に触れることが出来るはずです。

【目次】
第1章 あれもこれもアルゴリズム
第2章 並べたり差し込んだり選んだり:ソート
第3章 同じ手順で何度でも:再帰
第4章 ちっちゃくしてから考えよう:クイックソート
第5章 関連付ければ話も早い:ハッシュテーブル
第6章 グラフを作れば見えてくる:幅優先探索
第7章 本からピアノへ物々交換大作戦:ダイクストラ法
第8章 問題は続くよどこまでも:貪欲法
第9章 ドロボーは計画的に:動的計画法
第10章 分類したら予測して:k近傍法
第11章 この先にはなにがあるの?
第12章 答え合わせ

※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。
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本書の内容

時代を生き抜く
「確かな力」が身に付く!

【本書のポイント】
・身近なテクノロジーの裏側を体感できる
・問題を解決に導く「考え方」がわかる
・変革するIT技術の「未来」が見えてくる!

アルゴリズムは、プログラマーやエンジニアにとって
必要不可欠な知識です。

特に昨今は機械学習や深層学習が注目されるなど、
ITテクノロジーの大転換期にあり、アルゴリズムの重要性は
ますます高まってきました。

本書は、「身の回りの様々なテクノロジーはどんなアルゴリズムで
実現されているのか」を、自宅PCで確認しながら学習を進めていきます。

「アルゴリズムの基本を学べること」だけでなく、
「アルゴリズムの開発&活用力(=問題解決力)を身に付けること」が
本書の目標です。

スキルを高めたいプログラマーはもちろん、
アルゴリズムについての知識を得ておきたい各種技術者や
IT企業の営業マンなどに、ぜひ手に取ってもらいたい1冊です。

※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。
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僕たちは、こんな本を待っていた。Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』(マイナビ)の翻訳者であり、同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書! ・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル!・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる!・コードはGitHubで全部公開!【第1章「はじめに」より抜粋】 本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。 筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために(実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために)、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。【主な内容】第1部 準備/第1章 はじめに/第2章 確率・統計の基礎/第3章 自律ロボットのモデル化/第4章 不確かさのモデル化 第2部 自己位置推定とSLAM/第5章 パーティクルフィルタによる自己位置推定/第6章 カルマンフィルタによる自己位置推定/第7章 自己位置推定の諸問題/第8章 パーティクルフィルタによるSLAM/第9章 グラフ表現によるSLAM 第3部 行動決定第/10章 マルコフ決定過程と動的計画法/第11章 強化学習/第12章 部分観測マルコフ決定過程 付録A ベイズ推論によるセンサデータの解析 付録B 計算  
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「最も分かりやすいアルゴリズム入門書」と読者が絶賛した大ロングセラーの改訂版

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「最も分かりやすいアルゴリズム入門書」と読者の絶賛を博した大ロングセラー『新・明解C言語によるアルゴリズムとデータ構造』の改訂版です。
初級レベルのCプログラマを対象に、スタックやキュー、二分木などのデータ構造をはじめとして、探索、ソートなどの、アルゴリズムの基礎について解説しています。
改訂にあたっては、レイアウトを大幅に変更するとともに、文章も見直し、さらにわかりやすくなっています。
なお、これまでCD-ROMに収録し、好評をいただいた「アルゴリズム体験学習ソフトウェア」は、弊社のサイトからの無料ダウンロードとなります。これにより、本文とテキストとソフトウェアの連動学習がより効率的に行えるようになります。

●目次
序章 アルゴリズム体験学習ソフトウェア
 1 学習を始める前に
 2 アルゴリズム体験学習ソフトウェア
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 基本的なデータ構造
 2-1 配列
 2-2 構造体
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 集合
 7-1 集合とは
 7-2 配列による集合
 7-3 ビットベクトルによる集合
第8章 文字列探索
 8-1 文字列の基本
 8-2 力まかせ法
 8-3 KMP法
 8-4 Boyer-Moore法
第9章 線形リスト
 9-1 線形リストとは
 9-2 ポインタによる線形リスト
 9-3 カーソルによる線形リスト
 9-4 循環・重連結リスト
第10章 木構造
 10-1 木構造
 10-2 2分木と2分探索木

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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

「平均」という観点から強化学習の基本が理解できる!
AlphaGoがプロ棋士を破った2016年以降、強化学習や深層強化学習はさまざまな分野から注目を集めています。しかし、専門書では難解な専門用語や数式が多用されるため、初学者にとってはハードルが高い状態が続いていました。
本書は、そのハードルの高さを解消することを目的に制作されました。平均という初歩的な数学を使うことで、「価値」「探索」「マルコフ性」といった強化学習の基本をわかりやすく解説します。
また、各アルゴリズムについては、「多腕バンディット問題」および「グリッドワールド問題」のいずれかを用いて、比較しやすい状態で解説します。そのため、各アルゴリズムの特徴や差異がわかりやすくなっています。さらに、中核的なアルゴリズムについては、PythonとMATLABの2種類のコードを、オーム社と著者のWebサイト、およびGithubで配布します。配布コードを実行することで、「原理→数式→プログラム」という一連の流れを直感的に把握できます。

【本書の特徴】
・難解な強化学習の原理を、中高生にもなじみ深い「平均値の計算」という観点からわかりやすく解説します。
・さまざまなアルゴリズムを、共通する例題を用いて特徴がわかりやすいように比較します。
・PythonとMATLAB、2種類のコードを配布します。

※Pythonのバージョンは3です。

扉・はじめに・目次

第1章 平均から学ぶ強化学習の基本概念
 1.0 はじめに
 1.1 平均と期待値
  1.1.1 平均
  1.1.2 期待値
  1.1.3 期待値と平均の関係
 1.2 平均と価値
 1.3 平均とマルコフ性
  1.3.1 平均の計算式とその変形
  1.3.2 逐次平均表現とMP
 1.4 平均によるベルマン方程式の導出
  1.4.1 平均表現と価値関数の導入
  1.4.2 決定型Bellman方程式の導出
  1.4.3 確率型Bellman方程式の導出
 1.5 平均によるモンテカルロ学習手法の導出
  1.5.1 総報酬関数Gt+1の導入
  1.5.2 総報酬GtとVtの比較
  1.5.3 総報酬Gtの平均による価値関数vSt
 1.6 平均によるTD法の導出
  1.6.1 TD(0)法の計算式の導出
  1.6.2 TD(n)法の計算式の導出

第2章 各アルゴリズムの特徴と応用
 2.0 はじめに
 2.1 方策π(a | S)
  2.1.1 多腕バンディット問題
  2.1.2 ε-Greedy方策
  2.1.3 UCB-1方策
  2.1.4 Bayes sampling方策
 2.2 動的計画法
  2.2.1 ε-Greedy(ε=1)反復方策
  2.2.2 ε-Greedy(ε=0)方策反復法(On-Policy)
  2.2.3 ε-Greedy(ε=0)価値反復法(Off-Policy)
 2.3 モンテカルロ法
  2.3.1 固定開始点モンテカルロ法
 2.4 TD(0)法
  2.4.1 方策反復方策からSARSA法の導出
  2.4.2 TD(0)-SARSA法
  2.4.3 価値反復方策からTD(0)-Q学習法の導出
  2.4.4 完全Off-Policy のTD(0)-Q学習法
  2.4.5 部分Off-Policy のTD(0)-Q学習法
  2.4.6 Q学習法とSARSA法の比較

第3章 関数近似手法
 3.0 はじめに
 3.1 関数近似の基本概念
 3.2 関数近似モデルを用いたV(St)の表現
 3.3 機械学習による価値関数の回帰
  3.3.1 誤差関数からわかる回帰と分類
  3.3.2 誤差関数の設計と確率勾配降下法
  3.3.3 強化学習における回帰解析の仕組み
 3.4 モンテカルロ法を応用した価値関数回帰
 3.5 Td(0)-SARSA法を適用した行動状態価値関数の回帰
 3.6 Td(0)-Q法を応用した行動状態価値関数の回帰

第4章 深層強化学習の原理と手法
 4.1 TD-Q学習におけるNNによる行動価値関数回帰
 4.2 DQNによる行動状態価値関数近似
 4.3 確率方策勾配法
  4.3.1 モンテカルロ離散方策勾配法
  4.3.2 ベースラインモンテカルロ離散方策勾配法
  4.3.3 離散型Actor-Critic法
  4.3.4 連続型Actor-Critic法
 4.4 決定型方策勾配法
  4.4.1 DDPG
  4.4.2 ハイブリッドDDPG
 4.5 TRPO/PPO法
  4.5.1 EMアルゴリズム
  4.5.2 信頼領域(trust region)と自然勾配
  4.5.3 信頼領域方策勾配法TRPO
 4.6 まとめと展開

参考文献・索引・奥付  
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すべてのJava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!!


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『明解Javaによるアルゴリズムとデータ構造』を10年ぶりに改訂。

初級レベルのJavaプログラマを対象に、スタックやキュー、二分木などのデータ構造をはじめとして、探索、ソートなどの、アルゴリズムの基礎について解説しています。
改訂にあたり、本文の見直しとレイアウト変更を行い、さらなるわかりやすさを目指します。

●目次
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 基本的なデータ構造
 2-1 配列
 2-2 多次元配列
 2-3 クラス
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 集 合
 7-1 集合とは
 7-2 配列による集合
第8章 文字列探索
 8-1 力まかせ法
 8-2 KMP 法
 8-3 Boyer-Moore 法
第9章 線形リスト
 9-1 線形リストとは
 9-2 ポインタによる線形リスト
 9-3 カーソルによる線形リスト
 9-4 循環・重連結リスト
第10章 木構造
 10-1 木構造
 10-2 2分木と2分探索木

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ウェブサービスの開発に携わるかぎり、ユーザにより良い体験を提供することは無視できない命題です。本書は、ウェブサービスを成長させることを目的に、ユーザの行動を定量的に評価し、改善する手法を学ぶ書籍です。
シンプルなA/B テストを第一歩に、線形モデルの導入、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化と、機械学習の知識を紹介しながら、ウェブサイトを最適化するという現実的な問題を解くための数理的な手法を解説します。
Pythonによるサンプルコードと、グラフィカルな図版で表現された数学的なモデルを組み合わせ、機械学習と統計学の基礎を丁寧に解説しています。
ウェブ最適化の手法を学びたい、機械学習の基礎を知りたい読者に最適の1冊です。  
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独自のシミュレータQCEngineを使ってJavaScriptで書かれたサンプルプログラムをブラウザ上で動かし、量子コンピュータでのプログラミングに必要な知識やスキルを学ぶことができます。
量子コンピューティングの基礎とその可能性に関する直感的理解が容易になるよう、豊富な例と図を用いて説明します。
前半では、単一キュビットに対する基本的な量子演算、多重キュビット演算、複合演算(量子プリミティブ)、基本的な量子アプリケーション、後半では、探索問題、画像処理、暗号問題、機械学習への応用について解説しており、本書だけで基礎から実践的な応用技術までを一気に習得できます。
これから学習を始める技術者、研究者を中心に、新しい研究分野やビジネスで量子コンピュータを利用したいと考える方がプログラミングの「感覚」を養うのに役立つ、ユニークなガイドブックです。  
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プログラミングの世界で、数学の定理や公式に相当するものがアルゴリズムです。
本書では、πの計算や文字列の検索、迷路の解法などのプログラムをC言語で作成しながら基本的アルゴリズムを習得していきます。
Visual C++2015などの最新コンパイラに対応した、待望の改訂第4版です。  
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世界標準 MIT 教科書!!<br/> 大変好評を博しているMITでの計算機アルゴリズムの教育用に著わしたテキストの原書3版である。前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが、より良い教科書を目指して今回、章立てを含め再び全面的な改訂を行った。<br/> 各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典しても活用できる。<br/>  
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アルゴリズムの基礎が手に取るように分かる

アルゴリズムの定番的入門書、ここに誕生。
大ロングセラー『定本Cプログラマのためのアルゴリズムとデータ構造』の著者、近藤嘉雪の最新作。

Java言語の初心者/中級者を対象に、アルゴリズムとデータ構造の基礎から、
各アルゴリズムの特長、Javaによる実装までを、平易な文章で詳細に解説。

プログラミング上達に必須な、アルゴリズとデータ構造の基礎について、
取り上げるアルゴリズムは、整列(バブルソート、選択ソート、挿入ソート、シェルソート、クイックソート、
マージソート、ヒープソート、ビンソート、分布数え上げソート、奇数ソート)をはじめ、
文字列の探索(力まかせのアルゴリズム、KMP法、BM法)、
バックトラック法、動的計画法など、多岐にわたる。

紹介したすべてのアルゴリズムについて、Javaによるサンプルコードを掲載している。
すべてのJavaプログラマ必読。


▼本書の構成
第1部 アルゴルズムとデータ構造の基本
第2部 基本的なデータ構造
第3部 探索
第4部 整列
第5部 文字列の探索
第6部 いろいろなアルゴリズム

 
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(概要)
※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。
※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing ( https://gihyo.jp/mk/dp/ebook/2018/978-4-7741-9787-6 )も合わせてご覧ください。

コンピュータの算法に関わるアルゴリズムの定石,レトリックを可能な限り収録した定番の書。手元に置いておきたい実用的な本が30年弱の時を経て新装改訂版として登場です。定評をいただいている基本的な内容はそのままに,時代にそぐわなくなっていた部分のみ改訂。これからも末長くご愛顧いただけるようにまとめ直しました。※本書は『C言語による最新アルゴリズム事典』の改訂版です。

(こんな方におすすめ)
・仕事でC言語を使う方
・知りたいアルゴリズムをさっと引きたい方

(目次)
改訂新版 序

凡例

あ行~ら行

A~W  
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すべてのCプログラマに最適なアルゴリズム解説書。良いプログラムを書くためにはアルゴリズムとデータ構造の知識は必須である。本書は,C言語の初心者・中級者を対象に,アルゴリズムとデータ構造の基礎から,各アルゴリズムの特長,C言語による実装までを明快に解説している。
 
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※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。

※この商品は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。

※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。



必ずアルゴリズムの意味がわかるようになる、アルゴリズムの入門書!

図解とイラストを豊富に使った、アルゴリズムの入門書です。
本書の特長は、
1. 「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説
2. そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得
の2点です。

「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思われるかも知れません。しかし、「アルゴリズム」とはズバリ、『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか?」「この手順は、何をしようとしているのか?」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムが分かってきます。そして、頭の中で「意味が理解できただけ」では手ごたえがないので、本書では、実際に8種類のプログラミング言語を使ってサンプルプログラムを用意しました。あなたの使っているプログラミング言語を使って、実行してみましょう。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。
取り上げた言語は、JavaScript、PHP、C、Java、Swift、Python、BASIC、Scratchの8種類。自分の使っている言語のサンプルを試してみるのもよし、他の言語だとどんなふうにプログラムを組み立てるのかを比較してみるもよし。
もし他のプログラミング言語を知りたいと思っているなら、この言語間の「共通点」や「違い」が見えてくると、言語を理解するハードルがぐっと下がることでしょう。
「アルゴリズム」に苦手意識を持っている人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。

【構成】
第1章:アルゴリズムってなに?
 アルゴリズムの基本を解説。
第2章:いろいろなプログラミング言語
 JavaScript、PHP、C、Java、Swift、Python、BASIC、Scratchの特長を解説。
第3章:データ構造とアルゴリズムの基本
 アルゴリズムの組み立て方や、書き方、データの使い方について解説します。
第4章:簡単なアルゴリズム
 合計、平均、最大値・最小値、データの交換。
第5章:サーチアルゴリズム
 リニアサーチ(線形探索法)、バイナリサーチ(二分探索法)。
第6章:ソートアルゴリズム
 バブルソート、選択ソート、挿入ソート、シェルソート、クイックソート。  
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「いいね!」したり、ネットで買い物をしたりするたびに、その裏で特定のアルゴリズムが、私たちの行動と嗜好を常に分析している。それにより「おすすめ」の広告が現れるくらいは無害でも、選挙前にフェイクニュースばかり読まされたり、「将来の」犯罪者として拘束されたりするのは問題だ。だが、アルゴリズムの導き出す答えはどれほど正確で、効果的なのか。アルゴリズムやAIのしくみ、将来の可能性と限界を評価する話題作。  
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本書の内容

プログラミングとロジカルシンキングは同時にマスターできる

プログラミングとロジカルシンキングの類似性を理解することで、
一石二鳥でプログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられます。

●プログラミングとロジカルシンキングの類似性

プログラミングは最適な手順を作り、自分の意図した通りシステムを動かせること。
ロジカルシンキングは目的を達成するために物事の筋道を考えて、計画的に実行することと、両者の親和性は強いです。
論理的思考は、「なぜそうなるのか」→「どうしたらできるのか」→「どうやってやるのか」→
「実施」→「結果どうだったか」というプロセスをたどりますが、
プログラミングもこの流れで動いていきます。

●プログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられる

たった1つのポイントがわかればプログラミングは簡単に取り組むことができます。
それは、「機械(パソコン)にもわかるような言葉で命令する」ことです。
その際、「誰が聞いても意味を取り違えない」表現にする必要があります。
なぜならば、パソコンは相手の意向を忖度してくれないからです。
この、「誰が聞いても意味を取り違えない」表現こそがロジカルシンキングです。
これを身に付けることで、日常の人間同士のコミュニケーションもよくすることができます。
本書では、こうしたプログラミングとロジカルシンキングの類似性を理解することで、
一石二鳥でプログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられます。

※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。

 
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アルゴリズムとデータ構造に関する世界標準として大変好評な、MITでの計算機アルゴリズムのテキスト3版である。各節末には多様なレベルの問題が配置され、教科書、技術系専門家の手引書、事典として活用できる。本書は第2巻目で、高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズムを所収。  
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バンダイナムコスタジオの開発者が伝授!

※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。

CEDEC Awards著述賞受賞タイトルが、Unity5に対応してリニューアル!

プロのゲーム開発者秘伝・遊びのレシピ! 
バンダイナムコスタジオ開発陣による10種のオリジナルゲームを題材に、
知っておくべき「ゲームのしくみ」を徹底解説。
簡単に始められるUnityとC#で、ゲームを作るために必要な遊びのアルゴリズムをマスターできます。
Unityでゲームを作り始めようとしているゲームプログラミング入門者に最適の1冊です。

本書は、ゲーム開発者カンファレンス「CEDEC 2013」において、
著述賞を受賞した『ゲームの作り方』をUnity5対応・フルカラー印刷にリニューアルした書籍です。

●目次
第0章 Unityの概要
第1章 クリックアクションゲーム~おに
第2章 ジグソーパズル~ぷちパズル
第3章 ドットイートゲーム~ダンジョンイーター
第4章 3Dサウンド探索ゲーム~イン・ザ・ダーク・ウォーター
第5章 リズムゲーム~ヘドバン・ガールズ
第6章 全方向スクロールシューティング~スターバイター
第7章 並べ替えパズルアクション~イート・ザ・ムーン
第8章 ジャンピングアクション~(株)ねこ障子
第9章 ロールプレイングゲーム~一画面伝説レジェンド
第10章 ドライブゲーム~ナゾレバ・ハシレール(もちろん仮)

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。

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・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

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・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)
 
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※この商品は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。


プログラミングとアルゴリズムの基礎、および、Scratchの使い方を学ぶための本です。
Scratchの操作方法を身につけて自由自在に使いこなせるようになるだけでなく、頭の中で考えているアイデアをプログラムとして実現するスキル、つまり論理的な思考のスキルを身につけることを目的としています。

本書の使い方
サンプルのプログラムを作りながら、Scratchの操作とプログラミングのポイントについて学んでいきます。ただし、何も考えずにサンプルの作り方をなぞって操作するだけでは、独り立ちして自分なりのプログラムを作る力はつきません。プログラミングの仕組みを「わかる」ことが大切です。

各章の<考えてみよう>のコーナーで自分なりに見通しを立てて考えたり、や<プログラミングのポイント>のコラムをしっかりと読んで、操作の背景にある仕組みを考え、理解を深めながら学びをすすめましょう。加えて、<チャレンジ>や<ステップアップ>といった課題に取り組むことで、頭で理解するだけでなく、身につけるようにしましょう。本書の詳しい使い方や各種のコラムの内容については「序章」の「この本の使い方」をご覧ください。

早く自分だけのプログラムを作りたい! という方は、第1章から第3章までを終えると、自分なりのオリジナルなプログラムを作り始めることができるようになるでしょう。途中で一度自分のオリジナルな作品を作ってから第4章からに取り組むと、より構造化プログラミングや関数、クローンなどのありがたみがわかるでしょう。  
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(概要)

機械学習はAI(人工知能)の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材(本書ではAIエンジニアと呼称します)がますます求められます。

機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム(動作原理)を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。(アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、)まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。

機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。


(こんな方におすすめ)

・機械学習・AI(人工知能)技術を学ぶエンジニアや学生

・これから機械学習システムの開発に携わる人


(目次)

第1章 機械学習の概要と本書の進め方

  1.1 本章の目的と概要

  1.2 機械学習の概要と3つの分類

  1.3 機械学習の各手法の動作原理(アルゴリズム)を学ぶ意義

  1.4 機械学習の勉強方法

  1.5 本書で使用するライブラリと実行環境

第2章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師あり学習編

  2.1 本章の目的と概要

  2.2 最小二乗法による線形回帰

  2.3 L1正則化、L2正則化による過学習の抑制

  2.4 ロジスティック回帰によるクラス分類

  2.5 SVCによるクラス分類

  2.6 決定木によるクラス分類

  2.7 ランダムフォレストによるクラス分類

  2.8 Naive Bayesによるテキストデータの分類

第3章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師なし学習編

  3.1 本章の目的と概要

  3.2 主成分分析による次元圧縮

  3.3 k-meansによるクラスタリングとデータ前処理

  3.4 ガウス混合モデル(GMM)によるクラスタリング

第4章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・発展編

  4.1 本章の目的と概要

  4.2 勾配ブースティング決定木によるクラス分類

  4.3 エルボー法とシルエット分析による

  4.4 t-SNEによる次元圧縮(多様体学習)

  4.5 異常検知(Novelty Detection、Outlier Detection)

第5章 機械学習システムの構築フローとモデルの性能評価

  5.1 本章の目的と概要

  5.2 ビジネス理解

  5.3 データ加工

  5.4 モデリング

  5.5 デプロイと運用

付録

  A.1 Google Colaboratoryの利用方法

  A.2 ローカルPCに機械学習の実装・実行環境を整える方法
 
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MITで20年にわたり教鞭を執る著者が、1、2年生を対象としたプログラミングの授業で実際に使っている教材をもとに執筆したものです。
「楽しみながらアルゴリズム的思考とプログラミングスキルを鍛える」という意図に基づき、著者が選んだ21の数学パズルを解くことを通じて、論理的な思考と柔軟な発想力を身に付けることができます。
掲載されているコードはすべてダウンロード可能。また、章末の練習問題で習熟度を確認できます。
「閃きの瞬間」が訪れたときの喜びを体感し、プログラミング本来の楽しみを知ることができる一冊です。  
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アルゴリズム 新書一覧

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本書の内容
ゲーム開発者、AIエンジニア、
すべての意思決定に悩んでいる方に必見!
戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書

【戦略ゲームAIについて】
戦略ゲームの元にとなるストラテジー&シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。
近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー&シミュレーション要素が取り入れられており、
いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。
またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。

【本書の特徴】
ストラテジー&シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、
国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。
基本的な技術の概論の解説から始まり、
著者が注目するシミュレーション&ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、
ビジュアルを交えながら解説します。

【読者対象】
・ゲーム開発者
・AI開発者
・意思決定に興味を持つ方

【本書のゴール】
戦略ゲームAIの仕組みを学ぶことができる

【プロフィール】
ゲームAI研究者・開発者。
京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。
博士(工学、東京大学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。
立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、
芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。

 
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世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。
囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か? 観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか? 蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか?
アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。
マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。

ペドロ・ドミンゴス(著者)
ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス&エンジニアリング学部教授。AAAS(アメリカ科学振興協会)およびAAAI(人工知能振興学会)フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了(電子工学・コンピュータサイエンス)。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得(情報・コンピュータサイエンス)。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS(国際機械学習学会)の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。

神嶌敏弘(訳者)
1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了(情報工学専攻)。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得(情報学)。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。
携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』(編/近代科学社)、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』(共監訳/共立出版)、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』(共訳/丸善出版)などがある。
2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。  
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新入社員研修のための教材として作られた本です。研修をしたいけどいいテキストがない、市販本では物足りない、といった講師の方々に向けて、講師歴30年のベテラン講師が腕によりをかけて執筆しました。
本テキストは、言語に依存しない、アルゴリズムとフローチャートを学ぶための本です。  
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プログラミング解説書のベストセラー『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』の著者による
オール図解のアルゴリズムの解説書。簡単かつ楽しい作例でスキルアップできる一冊です。  
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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。
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これからのIT人材必修の「アルゴリズム実技検定」初の公式テキスト登場!

■アルゴリズム実技検定(PAST)とは
 アルゴリズム実技検定(PAST)とは、IT人材のプログラミングスキルを可視化することを目的としたAtCoder株式会社が主催する検定試験です。

■アルゴリズム実技検定の中級認定まで対応
 本書は、「エントリー」「初級」「中級」の出題範囲を網羅的に解説しています。
 プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、アルゴリズム実技検定だけでなく、これからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を丁寧に盛り込みました。
 本書を通じて学習することで、「中級」に求められる「様々なアプローチがある課題において、適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成」できることを目指しましょう。

■本書の特徴
□特徴1:はじめての挑戦でもこの1冊で準備できます!
 はじめてのプログラミング、はじめての検定試験でも安心して挑戦できます。
・問題の解き方から回答方法まで丁寧に解説
・中級範囲に出題されるアルゴリズム(問題解決方法)も細かく図解
・Pythonの特徴から基本文法、標準入出力も例を交えて丁寧に説明

□特徴2:実際の問題を解きながら学べます!
 アルゴリズム実技検定で求められる知識を問題に取り組みながら得られます。
・はじめての挑戦でもつまずかないように、概念図を豊富に掲載
・はじめてではわかりづらい、問題文の読み解き方も丁寧に解説
・過去にAtCoderやアルゴリズム実技検定で出題された問題を抜粋して解説

□特徴3:プログラマーに求められる知識も身につきます!
 問題を解決するだけではなく、高速なプログラムの作成方法も学習できます。
・課題に合わせて、適切なアルゴリズムの選択方法を解説
・複数のアプローチがありえる問題では回答パターンを紹介
・計算量を考えてプログラムを書き換える方法も丁寧に説明

■本書の構成
 1章 アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
 2章 問題の解き方
 3章 アルゴリズムとコーディング
 4章 入門編(標準入出力、if、for、簡単な数学的問題)[エントリー編]
 5章 基礎編(二次元配列、各種探索、再帰、数学的な問題)[初級編]
 6章 応用編(各種探索、各種順列、動的計画法、メモ化再帰、計算量改善テクニック、累積和、グラフアルゴリズム)[中級編]
 7章 さらなる得点を狙うために

●目次
第1章 アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
 1-1 試験要綱
 1-2 スケジュール、学習方法の手引き
 1-3 アルゴリズム実技検定を通じて実現できること
 1-4 なぜPythonではじめるのか
 1-5 実行環境の準備
第2章 問題の解き方
 2-1 PASTでの回答方法、ジャッジについて
 2-2 どういう順番で回答するべきか
 2-3 受験時に準備しておいた方が良いもの
第3章 アルゴリズムとコーディング
 3-1 アルゴリズムの簡単な説明
 3-2 データ構造について
 3-3 コーディングについて
第4章 入門編(エントリー合格レベル)
 4-1 Pythonの特徴
 4-2 標準入出力の使い方
 4-3 整数、小数の使い方
 4-4 文字列の使い方
 4-5 配列の使い方
 4-6 if文を用いた条件分岐
 4-7 条件判定とTrue、Falseの使い方
 4-8 for文とwhile文を用いた繰り返し
 4-9 辞書型の使い方
 4-10 問題を解いてみよう
第5章 基礎編(初級合格レベル)
 5-1 二次元配列(配列処理)
 5-2 各種探索(全探索)
 5-3 グラフ
第6章 応用編(中級合格レベル)
 6-1 幅優先探索と深さ優先探索
 6-2 動的計画法
 6-3 集合に対する全探索と動的計画法
 6-4 数学的基礎知識の紹介、数学的問題
 6-5 累積和
 6-6 貪欲法
 6-7 二分探索
 6-8 最短路問題
 6-9 最小全域木問題
 6-10 組み合わせと数え上げ問題
 6-11 クエリの処理
第7章 さらなる得点を狙うために
 7-1 アルゴリズムを組み合わせる
 7-2 考察テクニックを身につける
 7-3 複雑な解法を整理して解ききる  
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内容紹介(出版社から)


デジタルマーケティングは、現代のビジネスにおいて、重要なものとなっています。
そして、叫ばれ続けているデジタルトランスフォーメーション。
本書は、デジタルマーケティングと、そのデジタルマーケティングのターニングポイントとなるであろう「Googleアルゴリズム」について説明したものです。
しかし、デジタルマーケティングが、現代におけるマーケティングの全てであるというのは、大きな間違えで、デジタルマーケティングは、その重要性は高いものの、あくまでマーケティングの一つの手段です。
こうした点も教えながら、果たして、デジタルマーケティングに取り組む価値があるのか?
また、どのようにしてデジタルマーケティングを行っていけば良いのか?
これらについて説明していく。

———
目次
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序章 デジタル環境
     ビッグデータ
     リバースマーケティング
     モバイルアプリケーション
     モノのインターネット(IoT)
     ビジネスプロセスの自動化
     プログラムマーケティング
     バーチャル・アーギュメントされた現実

第2章 デジタルカスタマー
     消費者の購買行動
     B2Cマーケティング
     B2Bマーケティング

第3章 マーケティングのデジタル化
     ノンマーケティングのデジタルマーケター
     パーソナライゼーション
     顧客関係管理
     バイラルマーケティング
     PEO
     コンテンツマーケティング
     インフルエンサー
     アフィリエイトマーケティング
     アトリビューション
     ポストクリック
     広報活動
     レピュテーションマネジメント
     eスポーツ
     戦略的デジタルマーケティング
     デジタルマーケティングの目標
     ブランド開発
     収入の生成
     カスタマーケア

第4章 検索エンジン最適化
     SEOとは何か?
     パーソナライズされた検索
     キーワードの選択
     ローカライゼーション
     音声検索
     サイト上での最適化
     キーワードの配置
     ウェブページのコンテンツ
     ソースコード
     画像のalt属性
     H1 タグ
     ハイパーリンクテキスト
     外部サイトへのリンク
     オフサイトの最適化
     サイトの履歴
     サイトの年齢
     インバウンドリンク
     リンク戦略
     戦略的な検索エンジン最適化
     ディレクトリ
     サードパーティ検索エンジン

 
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本書の内容

最初から最後まで、遊びっぱなし。
でも、「使えるコード」が書けるようになります。

【本書の特長】
<<遊び感覚でプログラミングとアルゴリズムをおぼえよう!>>
・イチからPythonのプログラミングとアルゴリズムがわかる
・ゲームをつくりながら基本を理解できる
・パズル問題で実践的なコードの書き方が身につく
・環境構築不要のGoogle Colaboratoryですぐ始められる
・パズル問題の解答はPythonに加え、JavaScriptとRubyのコードも提供

【内容紹介】
楽しくなきゃ、プログラミングじゃない!

プログラミングを学ぶとき、
言語の文法などを勉強するのは退屈なものです。

何かつくりたいものがあり、
それを自分の手でつくることが
達成感となり、楽しさにつながります。

本書でも一般的なプログラミングで
必要な要素がひと通り登場しますが、
簡単なゲームをつくりながら基本をおぼえます。

そして、だんだん難しくなるパズル問題を通じて、
アルゴリズムを考慮した「使えるコード」が
身につくようになっています。

プログラミングの楽しさを見つけるきっかけになる、
そんな本を目指しました。

アタマをやわらかくして、ぜひ挑戦してみてください。

★付属データ★
・本書に登場するソースコード例
・パズル問題の解答ソースコード(Python)
・○×ゲームでコンピュータ対戦をできるようにする追加解説

★読者特典★
・パズル問題の解答ソースコード(Ruby/JavaScript)

【目次】
Part 1 ○×ゲームでおぼえるプログラミングの基本
Part 2 迷路ゲームでおぼえるアルゴリズムの基本
Part 3 パズルを解きながらコードの書き方を工夫してみよう

【パズル問題(一部)】
・ボウリングの点数を計算しよう
・素因数分解してみよう
・円テーブルで席替え
・同じ数字でサンドイッチ
・カウントゲームで先手が勝つのは何通り?
・崩れないように箱を積み上げよう
・カエル跳びゲームの移動回数は?
・効率のよいファミリーレストラン
・エラトステネスのふるいで素数を求めてみよう

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競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。

【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか? すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか? という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
――河原林健一(国立情報学研究所副所長)

【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3~7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。

その後、8~11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。

そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13~16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3~7章で学ぶ設計技法や、8~11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。

最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。  
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本書の内容
ウェブサービスの開発に携わるかぎり、ユーザにより良い体験を提供することは無視できない命題です。本書は、ウェブサービスを成長させることを目的に、ユーザの行動を定量的に評価し、改善する手法を学ぶ書籍です。
シンプルなA/B テストを第一歩に、線形モデルの導入、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化と、機械学習の知識を紹介しながら、ウェブサイトを最適化するという現実的な問題を解くための数理的な手法を解説します。
Pythonによるサンプルコードと、グラフィカルな図版で表現された数学的なモデルを組み合わせ、機械学習と統計学の基礎を丁寧に解説しています。
ウェブ最適化の手法を学びたい、機械学習の基礎を知りたい読者に最適の1冊です。  
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※このKindle本はプリント・レプリカ形式で、Kindle Paperwhiteなどの電子書籍 リーダーおよびKindle Cloud Readerではご利用いただけません。Fireなどの大 きいディスプレイを備えたタブレット端末や、Kindle無料アプリ (Kindle for iOS、Kindle for Android、Kindle for PC、Kindle for Mac) でのみご利用可能 です。また、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用については、一部機 能しない場合があります。文字だけを拡大することはできません。※プリント・レプリカ形式は見開き表示ができません。

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

これから必ずくる量子コンピューティングの時代に備えるためのバイブル
本書は、IT分野のプログラマやエンジニアを主な読者対象として、その方々にとって特に重要な量子コンピューティングの基礎をわかりやすく解説した書籍です。
量子コンピュータについては、多くの人がクラウド越しで実物に触れられるようになった今でも、物理の専門書から学ぶか、チュートリアルやハンズオンのウェブ記事を読んで勉強するかしかありません。これから量子の力をフル活用できる人や、量子情報の考え方を利用してコンピュータサイエンスをよくしていく人材が必要になるというのに、入門書と専門書の間には大きな隔たりがあります。
本書はこれから必ずくる量子コンピュータの時代で活躍されるであろうIT分野のプログラマやエンジニアの皆様にとって、特に知っておくべき概念をできる限り網羅しています。量子コンピュータの背景、その原理や応用についても高校数学で学んだ内容を起点に数式も示しつつ、しっかりと解説しています。

第1章 なぜ量子コンピュータ?
1.1 とても難しい問題を高速に解く
1.2 ポストムーア時代
1.3 量子コンピュータの歴史
1.4 今の量子コンピュータで何ができる?

第2章 量子コンピュータの基本
2.1 量子ビットとは?
2.2 量子ゲートで計算する
2.3 量子回路を書いてみよう
2.4 コピーとテレポーテーション
2.5 補助量子ビットと逆演算
2.6 量子コンピュータにデータを入力する
2.7 量子コンピュータのデータ前処理
2.8 もっと一般の量子状態を扱うには…

第3章 量子計算の基本パッケージ
3.1 量子計算の基本戦略
3.2 行列の固有値推定(アダマールテスト)
3.3 内積の計算(スワップテスト)
3.4 位相を上手に使う
3.5 振幅を上手に使う
3.6 量子力学をシミュレーションする
3.7 データ行列を扱う

第4章 量子アルゴリズム
4.1 素因数分解(ショアのアルゴリズム)
4.2 量子化学計算
4.3 探索と最適化
4.4 量子コンピュータと機械学習
4.5 計算複雑性理論と量子アルゴリズム
4.6 歩行安定化制御の理論
4.7 さまざまな2足動歩行実現法

第5章 NISQ量子アルゴリズム
5.1 エネルギー最小化問題として解く
5.2 時間発展シミュレーションをバイパスする
5.3 パラメータつき量子回路による機械学習

第6章 量子コンピュータのエラー訂正
6.1 符号化と論理ビット
6.2 パリティチェックでエラーを見つける
6.3 ビット・位相反転の両方に対応する(Shor の符号)
6.4 量子誤り訂正符号の標準的な作り方
6.5 トポロジカル符号は奇妙なアイディア?
6.6 論理ゲート操作を作ろう

第7章 量子コンピュータのプログラミング
7.1 抽象化レイヤで整理する
7.2 古典に学ぶ量子プログラミング
7.3 量子プログラミング言語
7.4 量子コンパイラ
7.5 量子ソフトウェア開発基盤
7.6 論理ゲート操作を作ろう

第8章 量子コンピュータのアーキテクチャ
8.1 量子コンピュータ実現技術が満たすべき基準
8.2 量子ビット・量子ゲートを実現する技術
8.3 マイクロアーキテクチャ
8.4 大規模システムの構築に向けて
8.5 量子ソフトウェア開発基盤
8.6 論理ゲート操作を作ろう

第9章 量子コンピューティングでひらく未来
9.1 今後の技術発展をウォッチする
9.2 量子コンピュータサイエンス!?
9.3 量子コンピュータ実現までのマイルストーン
9.4 量子インターネット
9.5 量子前提社会に向けて  
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発売日 2020/10/11
(3)
Kindle 269円
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発売日 2020/10/10
Kindle 269円
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発売日 2020/10/07
Kindle 269円
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発売日 2020/10/05
Kindle 269円
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発売日 2020/09/06
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本書の内容
独自のシミュレータQCEngineを使ってJavaScriptで書かれたサンプルプログラムをブラウザ上で動かし、量子コンピュータでのプログラミングに必要な知識やスキルを学ぶことができます。
量子コンピューティングの基礎とその可能性に関する直感的理解が容易になるよう、豊富な例と図を用いて説明します。
前半では、単一キュビットに対する基本的な量子演算、多重キュビット演算、複合演算(量子プリミティブ)、基本的な量子アプリケーション、後半では、探索問題、画像処理、暗号問題、機械学習への応用について解説しており、本書だけで基礎から実践的な応用技術までを一気に習得できます。
これから学習を始める技術者、研究者を中心に、新しい研究分野やビジネスで量子コンピュータを利用したいと考える方がプログラミングの「感覚」を養うのに役立つ、ユニークなガイドブックです。  
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本書の内容
データ構造とアルゴリズムGoの実践、トピック自体は複雑ですが、読みやすく理解しやすいように設計されています。アルゴリズムは、ソフトウェアプログラムがデータ構造を操作するために使用する手順です。明確で単純なサンプルプログラムに加えて、プログラムは、データ構造がどのように見え、どのように動作するかをグラフィック形式で示します。基本的なつのデータ構造をすべてイラストで解説,誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい,あなたはそれを簡単に、速く、うまく学びます。  
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データ構造とアルゴリズムC++の実践、トピック自体は複雑ですが、読みやすく理解しやすいように設計されています。アルゴリズムは、ソフトウェアプログラムがデータ構造を操作するために使用する手順です。明確で単純なサンプルプログラムに加えて、プログラムは、データ構造がどのように見え、どのように動作するかをグラフィック形式で示します。基本的なつのデータ構造をすべてイラストで解説,誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい,あなたはそれを簡単に、速く、うまく学びます。  
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データ構造とアルゴリズムPythonの実践、トピック自体は複雑ですが、読みやすく理解しやすいように設計されています。アルゴリズムは、ソフトウェアプログラムがデータ構造を操作するために使用する手順です。明確で単純なサンプルプログラムに加えて、プログラムは、データ構造がどのように見え、どのように動作するかをグラフィック形式で示します。基本的なつのデータ構造をすべてイラストで解説,誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい,あなたはそれを簡単に、速く、うまく学びます。  
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(概要)

機械学習はAI(人工知能)の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材(本書ではAIエンジニアと呼称します)がますます求められます。

機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム(動作原理)を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。(アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、)まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。

機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。


(こんな方におすすめ)

・機械学習・AI(人工知能)技術を学ぶエンジニアや学生

・これから機械学習システムの開発に携わる人


(目次)

第1章 機械学習の概要と本書の進め方

  1.1 本章の目的と概要

  1.2 機械学習の概要と3つの分類

  1.3 機械学習の各手法の動作原理(アルゴリズム)を学ぶ意義

  1.4 機械学習の勉強方法

  1.5 本書で使用するライブラリと実行環境

第2章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師あり学習編

  2.1 本章の目的と概要

  2.2 最小二乗法による線形回帰

  2.3 L1正則化、L2正則化による過学習の抑制

  2.4 ロジスティック回帰によるクラス分類

  2.5 SVCによるクラス分類

  2.6 決定木によるクラス分類

  2.7 ランダムフォレストによるクラス分類

  2.8 Naive Bayesによるテキストデータの分類

第3章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師なし学習編

  3.1 本章の目的と概要

  3.2 主成分分析による次元圧縮

  3.3 k-meansによるクラスタリングとデータ前処理

  3.4 ガウス混合モデル(GMM)によるクラスタリング

第4章 実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・発展編

  4.1 本章の目的と概要

  4.2 勾配ブースティング決定木によるクラス分類

  4.3 エルボー法とシルエット分析による

  4.4 t-SNEによる次元圧縮(多様体学習)

  4.5 異常検知(Novelty Detection、Outlier Detection)

第5章 機械学習システムの構築フローとモデルの性能評価

  5.1 本章の目的と概要

  5.2 ビジネス理解

  5.3 データ加工

  5.4 モデリング

  5.5 デプロイと運用

付録

  A.1 Google Colaboratoryの利用方法

  A.2 ローカルPCに機械学習の実装・実行環境を整える方法
 
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プログラミングとロジカルシンキングは同時にマスターできる

プログラミングとロジカルシンキングの類似性を理解することで、
一石二鳥でプログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられます。

●プログラミングとロジカルシンキングの類似性

プログラミングは最適な手順を作り、自分の意図した通りシステムを動かせること。
ロジカルシンキングは目的を達成するために物事の筋道を考えて、計画的に実行することと、両者の親和性は強いです。
論理的思考は、「なぜそうなるのか」→「どうしたらできるのか」→「どうやってやるのか」→
「実施」→「結果どうだったか」というプロセスをたどりますが、
プログラミングもこの流れで動いていきます。

●プログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられる

たった1つのポイントがわかればプログラミングは簡単に取り組むことができます。
それは、「機械(パソコン)にもわかるような言葉で命令する」ことです。
その際、「誰が聞いても意味を取り違えない」表現にする必要があります。
なぜならば、パソコンは相手の意向を忖度してくれないからです。
この、「誰が聞いても意味を取り違えない」表現こそがロジカルシンキングです。
これを身に付けることで、日常の人間同士のコミュニケーションもよくすることができます。
本書では、こうしたプログラミングとロジカルシンキングの類似性を理解することで、
一石二鳥でプログラミングを通してロジカルシンキングが簡単に身に付けられます。

※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。

 
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本書の内容
現代社会を支える根幹技術をPythonで!  Pythonプログラミングのスキルアップにも最適!

名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書! ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開(
https://github.com/tsjshg/pyalgdata)。

【データサイエンス入門シリーズ】
第2期として、以下の2点を刊行!
『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之(著)竹村彰通(編)
『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾(著)下平英寿(編)

【「巻頭言」より抜粋】
 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)

【推薦の言葉】
データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)

国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
――杉山将(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)  
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本書の内容
「デジタルはすでに『哲学』の一領域です。本書でぜひ『リベラルアーツ』としてのデジタルを学んでください」
山口 周氏推薦!

本書は、「ぼくたちがもっと自由に生きるにはどうすべきか」を考え抜くために書かれました。

かつて自由とは、所属する国家との関係性によって得られるものでした。
しかし、GAFAの権力が社会保障からベーシックインカムまでを担うかという、前代未聞の時代が来ようとしています。
そこでぼくたちの人生は、アルゴリズムに支配されるのか? それをもっと自由に生きるための「武器」にできるのか?


人類が直面するこの難問の答えは、「アルゴリズム フェアネス」という言葉のなかにあります。


本書で尾原氏は、AIがもたらす圧倒的に自由な世界を描きつつ、仮想通貨リブラ、GDPR、信用スコアなど最先端の潮流、そして「分散」に向かうインターネットの本質も踏まえ、そこでぼくたちの自由を増やすにはどうするか? そのために何ができるか? ということを、「アルゴリズム フェアネス」という言葉を補助線に読み解いていきます。

iモード、リクルート、楽天執行役員として日本のブラットフォームを、グーグルで世界のアルゴリズムを知り尽くした人間だからこそ書けた、渾身の一作。
断片的な情報と情報とがつながり、読後には目の前の世界がまったく違って見えてくる、まさに「『リベラルアーツ』としてのデジタル」の誕生です。 

【目次】
序章 「アルゴリズム フェアネス」とは何か
第1章 AIが生み出すワクワクする新世界
第2章 国家を超えるプラットフォームの権力
第3章 「国というアルゴリズム」が選べる時代
第4章 ブロックチェーンと究極のフェアネス
第5章 自由を増やす「ハンマー」を手にしよう  
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本書の内容

時代が変わっても
変わらないアルゴリズムから考え方を学ぼう

本書は、初心者にも扱いやすいプログラミング言語「Python」を使用して、
アルゴリズムの基礎・考え方を学ぶ入門書です。特にPythonがはじめてという方の
ために、第1章ではPythonの基本とデータ構造について解説しています。

本書では、プログラミング入門者が最低限知っておきたいアルゴリズムの
基礎と考え方に加えて、アルゴリズムの定石とその計算量について、具体的
なサンプルコードと動作イメージを交えて丁寧に解説していきます。

【こんな方におすすめ】
・アルゴリズムをゼロから学びたい
・Pythonでプログラミングを学んでいるけれど何から手をつけていいのかわからない
・過去にアルゴリズムを学ぼうと思ったけれどPythonの資料が少なかった
・基本情報技術者試験でPythonが取り入れられるので勉強したい

【扱うアルゴリズム】
FizzBuzz|フィボナッチ数列|線形探索|二分探索|幅優先探索|
深さ優先探索|番兵|8クイーン問題|n-クイーン問題|ハノイの塔|
ミニマックス法|選択ソート|挿入ソート|バブルソート|ヒープソート|
マージソート|クイックソート|最短経路問題|ベルマン・フォード法|
ダイクストラ法|A*アルゴリズム|文字列探索の力任せ法|Boyer-Moore法|
逆ポーランド記法|ユークリッドの互除法

※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。

 
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本書の内容
Pythonで楽しむ人工生命に関する入門シリーズである。
第4巻では,遺伝的アルゴリズムについて解説する。
4.1節では遺伝的アルゴリズムの考え方,遺伝的操作,
遺伝的アルゴリズムで生じる問題点等について説明する。
4.2節では最も簡単な例題,
4.3節ではOne-Max問題,
4.4節ではN王妃問題,
4.5節では巡回セールス問題(TSP)について,
それぞれ遺伝的アルゴリズムを適用して解く方法と
Pythonについて説明する。
プログラム例についてはダウンロードできるようにしてある。

 
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本書の内容
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

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)
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■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)
 
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システムトレーダー、エンジニアなどの間で話題沸騰
発売後売り切れの書店続出、大反響につき即増刷決定!

人工知能(AI)、機械学習の発展は金融をどのように変えるのか

理論と実務を熟知した第一人者による比類なき大著“Advance in Financial Machine Learning"(2018年、Wileyより刊行)、待望の日本版刊行!
すでに中国語、韓国語、ロシア語にも翻訳された名著を、実務を知り尽くしたクオンツが日本の読者に向けて翻訳

データの構造化とラべリング、モデリング、バックテスト、ハイパフォーマンスコンピューティングなど、金融工学における機械学習の活用の可能性を、Pythonのコード例を交えて徹底解説

目次
はじめに
第1章 ファイナンス機械学習という新分野
Part1 データ分析
第2章 金融データの構造
第3章 ラベリング
第4章 標本の重み付け
第5章 分数次差分をとった特徴量
Part2 モデリング
第6章 アンサンブル法
第7章 ファイナンスにおける交差検証法
第8章 特徴量の重要度
第9章 交差検証法によるハイパーパラメータの調整
Part3 バックテスト
第10章 ベットサイズの決定
第11章 バックテストの危険性
第12章 交差検証によるバックテスト
第13章 人工データのバックテスト
第14章 バックテストの統計値
第15章 戦略リスクを理解する
第16章 機械学習によるアセットアロケーション
Part4 金融市場分析のための特徴量
第17章 構造変化
第18章 エントロピー特徴量
第19章 マイクロストラクチャーに基づく特徴量
Part5 ハイパフォーマンスコンピューティング
第20章 マルチプロセッシング(多重処理)とベクトル化
第21章 総当たり法と量子コンピュータ
第22章 ハイパフォーマンス計算知能と予測技術
Kesheng Wu and Horst Simon  
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僕たちは、こんな本を待っていた。Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』(マイナビ)の翻訳者であり、同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書! ・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル!・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる!・コードはGitHubで全部公開!【第1章「はじめに」より抜粋】 本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。 筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために(実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために)、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。【主な内容】第1部 準備/第1章 はじめに/第2章 確率・統計の基礎/第3章 自律ロボットのモデル化/第4章 不確かさのモデル化 第2部 自己位置推定とSLAM/第5章 パーティクルフィルタによる自己位置推定/第6章 カルマンフィルタによる自己位置推定/第7章 自己位置推定の諸問題/第8章 パーティクルフィルタによるSLAM/第9章 グラフ表現によるSLAM 第3部 行動決定第/10章 マルコフ決定過程と動的計画法/第11章 強化学習/第12章 部分観測マルコフ決定過程 付録A ベイズ推論によるセンサデータの解析 付録B 計算  
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東大1年生向け好評講義テキストを書籍化。
プログラミングの初心者でも、シミュレーションや
データ分析の基礎までを最短で身につけられる。


Pythonを用いて、プログラミングの初歩からデータ処理やシミュレーションの基礎までを学べるテキストである。読み進めるうちに、おのずと情報科学の基礎が身につくよう工夫されている。プログラミング初学者から、情報系技術に関わることになった社会人まで広く役立つ。


【本書「まえがき」より】
本書は、プログラミングの基本を習得するとともに、プログラミングを通して情報科学の基礎を学ぶための教科書として執筆した。現代において情報科学の基礎は必須の教養となっているが、これを学ぶ際にはプログラミングを併せて学ぶことが強く望まれる。本書で学ぶような計算量や数値誤差といった内容は、座学で聞くだけではなかなか実感がわかないが、少しプログラムを書けば身につまされるものとして体験できるからである。……

プログラミング言語としてはPythonを用いる。Pythonは世界的に広く使われている言語ではあるが、本書で採用したのは以下の理由から初学者にとって有益であると考えたためである。まず、開発環境やライブラリなどがよく整備されていること。…さらに、比較的高水準な記述が可能であり、初学者が躓きがちな「最低限のプログラムを動かすための、初学者にとって意味不明な記述」がほとんど不要であること。なお、Pythonを用いているはいるが、Python特有の機能はほとんど使っていないため、他の言語を学習する際にも十分参考になる内容となっている。


【主要目次】
第1章 はじめに
第2章 まずは使ってみる
第3章 プログラムを作ろう
第4章 データ処理の基本――成績の集計
第5章 ライフゲーム
第6章 放物運動のシミュレーション
幕間 テストとデバッグの基本
第7章 p値の計算
第8章 大規模データの検索
第9章 データからの情報抽出――回帰分析
第10章 拡散のシミュレーション
第11章 高度な検索――ゲノムを解析する
第12章 データを分類する
付録A Python言語の簡易ガイド
付録B itaライブラリガイド  
内容サンプル
 
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本書の内容
目次
1.はじめに
2.誰のための本か?
3-0 アルゴリズムと計算量
3-1 バブルソート
3-2 選択ソート
3-3 挿入ソート
3-4 マージソート
3-5 クイックソート
おわりに

pythonで基本的なソートをマスターするための本になります。

pythonの基本的な文法はわかってきた。けれど、まだまだアルゴリズムらしいコードを書くのに慣れていない。

そんな人におすすめなのが、、、、

この本の主題である「ソートアルゴリズム」です!!

ソートとは、例えば、数字を大きい順に並び替えることなどです。

このソートアルゴリズムに慣れることで、プログラミングらしい考え方が自然と身についていくはずです。

なぜならば、問題を解決するために手順を定義していくというアルゴリズムの考え方を、自分で実装していけるからです。

プログラミング学習のキモこそ、アルゴリズムの学習であると言われる所以ですね。

誰のための本か
・pythonの基礎的な文法がわかってきた人
・プログラミングのキモであるアルゴリズムを抑えたい人
・実際に問題解決に使ってみたい人
・学校の課題でソートアルゴリズムを勉強しなければならない人

などなど、脱初心者のために重要なのがアルゴリズムである「ソート」です。この本では、代表的なソートアルゴリズムを、pythonでささっと書けるようになることに特化しています。

【文字ではわかりにくい部分を補足するために、理解のしやすい動画へのリンクも載せています】

各ソートの特徴や、ソートごとの比較も行なっているのでささっと確認できるはずです。

逆に、高度なアルゴリズムをどんどん実装していける人には役に立たない本になってしまいます。

最短距離で入門しましょう!
 
内容サンプル
 
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本書の内容
 
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本書の内容
本書は,大学や高専の講義において半期で履修できる程度の内容になっている。また各章の最後には,基本情報処理技術者試験の過去問題も含めて豊富な章末問題を掲載し,読者がより深く理解できるように工夫している。

★主要目次★
1. Java入門
  1.1  Javaの特徴
  1.2  Javaプログラム開発の流れ
  1.3  Javaプログラミングの作法
  1.4  Javaプログラミングの基礎
  1.5 オブジェクト指向
  1.6 新しいクラスの作成
  1.7 関連プログラム
2.基本的なアルゴリズム
  2.1 フローチャート
  2.2 判断
  2.3 反復(ループ)
  2.4 基本情報技術者試験での疑似言語の記述形式
  2.5 関連プログラム
3.配列
  3.1 配列とは
  3.2 多次元配列
  3.3  Javaクラスライブラリの利用
  3.4 クラスの配列
  3.5 関連プログラム
4.再帰
  4.1 再帰とは
  4.2 階乗
  4.3 ユークリッドの互除法
  4.4 ハノイの塔
  4.5 関連プログラム
5.連結リスト
  5.1 連結リストとは
  5.2 単方向リスト
  5.3 双方向リスト
  5.4 循環リスト
  5.5 双方向循環リスト
  5.6 関連プログラム
6.スタックとキュー
  6.1 スタック
  6.2 キュー
  6.3  Javaクラスライブラリの利用
  6.4 関連プログラム
7.木構造
  7.1 木構造とは
  7.2  2分探索木
  7.3 ヒープソート
  7.4 関連プログラム
8.探索
  8.1 線形探索
  8.2 番兵を用いた線形探索
  8.3  2分探索
  8.4 ハッシュ法
  8.5 関連プログラム
9.ソート(その1)
  9.1 ソートとは
  9.2 バブルソート
  9.3 選択ソート
  9.4 挿入ソート
  9.5 関連プログラム
10.ソート(その2)
  10.1 シェルソート
  10.2 クイックソート
  10.3 マージソート
  10.4  Javaクラスライブラリの利用
  10.5 関連プログラム
11.グラフ
  11.1 グラフとは
  11.2 最短経路問題
  11.3 関連プログラム
付録
  A. viによるソースファイルの作成
  B. WindowsとLinuxコマンド
  C. CLASSPATHの設定方法
 
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本書の内容
(概要)
機械学習とは,コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに,さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く,AIに関心のある人が学習を始めたとき,困惑する原因となっています。本書では,それらを整理し,わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため,難しい前提知識なしで,機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。

(こんな方におすすめ)
・AI(人工知能)や機械学習に関心のある学生,ビジネスマン,教育者

(目次)
1章 機械学習の基本
1.機械学習とAI,そして深層学習
2.教師あり学習と教師なし学習
2章 機械学習のための基本アルゴリズム
1.モデルの最適化と最小2乗法
2.最適化計算の基本となる勾配降下法
3.ラグランジュの緩和法と双対問題
4.モンテカルロ法の基本
5.遺伝的アルゴリズム
6.ベイズの定理
3章 回帰分析
1.重回帰分析
2.重回帰分析をExcelで体験
4章 サポートベクターマシン(SVM)
1.サポートベクターマシン(SVM)のアルゴリズム
2.サポートベクターマシン(SVM)をExcelで体験
5章 ニューラルネットワークとディープラーニング
1.ニューラルネットワークの基本単位のユニット
2.ユニットを層状に並べたニューラルネットワーク
3.誤差逆伝播法(バックプロパゲーション法)
4.誤差逆伝播法をExcelで体験
6章 RNNとBPTT
1.リカレントニューラルネットワーク(RNN)の仕組み
2.バックプロパゲーションスルータイム(BPTT)
3.BPTTをExcelで体験
7章 Q学習
1.強化学習とQ学習
2.Q学習のアルゴリズム
3.Q学習をExcelで体験
8章 DQN
1.DQNの考え方
2.DQNのアルゴリズム
3.DQNをExcelで体験
9章 ナイーブベイズ分類
1.ナイーブベイズ分類のアルゴリズム
2.ナイーブベイズ分類をExcelで体験
付録A.ニューラルネットワークの訓練データ
付録B.ソルバーのインストール法
付録C.機械学習のためのベクトルの基礎知識
付録D.機械学習のための行列の基礎知識
付録E.機械学習のための微分の基礎知識
付録F.多変数関数の近似公式
付録G.NNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録H.NNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録I.RNNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録J.BP,BPTTで役立つ漸化式の復習
付録K.RNNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録L.重回帰方程式の求め方  
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本書の内容
「いいね!」したり、ネットで買い物をしたりするたびに、その裏で特定のアルゴリズムが、私たちの行動と嗜好を常に分析している。それにより「おすすめ」の広告が現れるくらいは無害でも、選挙前にフェイクニュースばかり読まされたり、「将来の」犯罪者として拘束されたりするのは問題だ。だが、アルゴリズムの導き出す答えはどれほど正確で、効果的なのか。アルゴリズムやAIのしくみ、将来の可能性と限界を評価する話題作。  
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本書の内容
※このKindle本はプリント・レプリカ形式で、Kindle Paperwhiteなどの電子書籍リーダーおよびKindle Cloud Readerではご利用いただけません。Fireなどの大きいディスプレイを備えたタブレット端末や、Kindle無料アプリ (Kindle for iOS、Kindle for Android、Kindle for PC、Kindle for Mac) でのみご利用可能です。また、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用については、一部機能しない場合があります。文字だけを拡大することはできません。
※プリント・レプリカ形式は見開き表示ができません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

「平均」という観点から強化学習の基本が理解できる!
AlphaGoがプロ棋士を破った2016年以降、強化学習や深層強化学習はさまざまな分野から注目を集めています。しかし、専門書では難解な専門用語や数式が多用されるため、初学者にとってはハードルが高い状態が続いていました。
本書は、そのハードルの高さを解消することを目的に制作されました。平均という初歩的な数学を使うことで、「価値」「探索」「マルコフ性」といった強化学習の基本をわかりやすく解説します。
また、各アルゴリズムについては、「多腕バンディット問題」および「グリッドワールド問題」のいずれかを用いて、比較しやすい状態で解説します。そのため、各アルゴリズムの特徴や差異がわかりやすくなっています。さらに、中核的なアルゴリズムについては、PythonとMATLABの2種類のコードを、オーム社と著者のWebサイト、およびGithubで配布します。配布コードを実行することで、「原理→数式→プログラム」という一連の流れを直感的に把握できます。

【本書の特徴】
・難解な強化学習の原理を、中高生にもなじみ深い「平均値の計算」という観点からわかりやすく解説します。
・さまざまなアルゴリズムを、共通する例題を用いて特徴がわかりやすいように比較します。
・PythonとMATLAB、2種類のコードを配布します。

※Pythonのバージョンは3です。

扉・はじめに・目次

第1章 平均から学ぶ強化学習の基本概念
 1.0 はじめに
 1.1 平均と期待値
  1.1.1 平均
  1.1.2 期待値
  1.1.3 期待値と平均の関係
 1.2 平均と価値
 1.3 平均とマルコフ性
  1.3.1 平均の計算式とその変形
  1.3.2 逐次平均表現とMP
 1.4 平均によるベルマン方程式の導出
  1.4.1 平均表現と価値関数の導入
  1.4.2 決定型Bellman方程式の導出
  1.4.3 確率型Bellman方程式の導出
 1.5 平均によるモンテカルロ学習手法の導出
  1.5.1 総報酬関数Gt+1の導入
  1.5.2 総報酬GtとVtの比較
  1.5.3 総報酬Gtの平均による価値関数vSt
 1.6 平均によるTD法の導出
  1.6.1 TD(0)法の計算式の導出
  1.6.2 TD(n)法の計算式の導出

第2章 各アルゴリズムの特徴と応用
 2.0 はじめに
 2.1 方策π(a | S)
  2.1.1 多腕バンディット問題
  2.1.2 ε-Greedy方策
  2.1.3 UCB-1方策
  2.1.4 Bayes sampling方策
 2.2 動的計画法
  2.2.1 ε-Greedy(ε=1)反復方策
  2.2.2 ε-Greedy(ε=0)方策反復法(On-Policy)
  2.2.3 ε-Greedy(ε=0)価値反復法(Off-Policy)
 2.3 モンテカルロ法
  2.3.1 固定開始点モンテカルロ法
 2.4 TD(0)法
  2.4.1 方策反復方策からSARSA法の導出
  2.4.2 TD(0)-SARSA法
  2.4.3 価値反復方策からTD(0)-Q学習法の導出
  2.4.4 完全Off-Policy のTD(0)-Q学習法
  2.4.5 部分Off-Policy のTD(0)-Q学習法
  2.4.6 Q学習法とSARSA法の比較

第3章 関数近似手法
 3.0 はじめに
 3.1 関数近似の基本概念
 3.2 関数近似モデルを用いたV(St)の表現
 3.3 機械学習による価値関数の回帰
  3.3.1 誤差関数からわかる回帰と分類
  3.3.2 誤差関数の設計と確率勾配降下法
  3.3.3 強化学習における回帰解析の仕組み
 3.4 モンテカルロ法を応用した価値関数回帰
 3.5 Td(0)-SARSA法を適用した行動状態価値関数の回帰
 3.6 Td(0)-Q法を応用した行動状態価値関数の回帰

第4章 深層強化学習の原理と手法
 4.1 TD-Q学習におけるNNによる行動価値関数回帰
 4.2 DQNによる行動状態価値関数近似
 4.3 確率方策勾配法
  4.3.1 モンテカルロ離散方策勾配法
  4.3.2 ベースラインモンテカルロ離散方策勾配法
  4.3.3 離散型Actor-Critic法
  4.3.4 連続型Actor-Critic法
 4.4 決定型方策勾配法
  4.4.1 DDPG
  4.4.2 ハイブリッドDDPG
 4.5 TRPO/PPO法
  4.5.1 EMアルゴリズム
  4.5.2 信頼領域(trust region)と自然勾配
  4.5.3 信頼領域方策勾配法TRPO
 4.6 まとめと展開

参考文献・索引・奥付  
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本書の内容
みんな知っているさるかに合戦でアンプラグドプログラミングをやってみよう!
サルのかきのたねとカニのおにぎりを交換するにはどうすればよいか?いじわるなサルををこらしめるにはどうすればよいか?を登場人(動)物がフローチャートを使って考えます。  
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本書の内容
プログラミングとアルゴリズムの基礎、および、「Scratch 3.0」の使い方を学ぶための本です。
大学や高校のプログラミングの授業でも活用していただいている人気定番書を「Scratch 3.0」の登場に合わせて改訂しました。

本書は、Scratchの操作方法を身につけて自由自在に使いこなせるようになるだけでなく、頭の中で考えているアイデアをプログラムとして実現するスキル、つまり論理的な思考のスキルを身につけることを目的としています。

本書の使い方
サンプルのプログラムを作りながら、Scratchの操作とプログラミングのポイントについて学んでいきます。ただし、何も考えずにサンプルの作り方をなぞって操作するだけでは、独り立ちして自分なりのプログラムを作る力はつきません。プログラミングの仕組みをきちんと「わかる」ことが大切です。

各章の<考えてみよう>のコーナーで自分なりに見通しを立てて考えたり、や<プログラミングのポイント>のコラムをしっかりと読んで、操作の背景にある仕組みを考え、理解を深めながら学びをすすめましょう。
加えて、<チャレンジ>や<ステップアップ>といった課題に取り組むことで、頭で理解するだけでなく、身につけるようにしましょう。本書の詳しい使い方や各種のコラムの内容については「序章」の「この本の使い方」をご覧ください。  
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本書の内容

【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】

機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる!

「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか?本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。
いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを、図解によりわかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。
これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。

【本書の特徴】
・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる
・オールカラーの図をたくさん掲載
・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる
・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる

【本書で紹介するアルゴリズム】
01 線形回帰
02 正則化
03 ロジスティック回帰
04 サポートベクトルマシン
05 サポートベクトルマシン(カーネル法)
06 ナイーブベイズ
07 ランダムフォレスト
08 ニューラルネットワーク
09 kNN
10 PCA
11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means
15 混合ガウス
16 LLE
17 t-SNE

※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。
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本書の内容
本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」
を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と
全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。

本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後の
AI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。

全3部構成。
●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。
●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる<機械学習><統計学><アルゴリズム>の3要素とその関係を解説。<機械学習>には
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの<統計学>があり、その解を求める
方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「k平均法」など、多くの<アルゴリズム>がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。
●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。
RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。

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本書の内容
マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著! 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3~6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。(本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています)。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」(Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex)。

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本書の内容
MITで20年にわたり教鞭を執る著者が、1、2年生を対象としたプログラミングの授業で実際に使っている教材をもとに執筆したものです。
「楽しみながらアルゴリズム的思考とプログラミングスキルを鍛える」という意図に基づき、著者が選んだ21の数学パズルを解くことを通じて、論理的な思考と柔軟な発想力を身に付けることができます。
掲載されているコードはすべてダウンロード可能。また、章末の練習問題で習熟度を確認できます。
「閃きの瞬間」が訪れたときの喜びを体感し、プログラミング本来の楽しみを知ることができる一冊です。  
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本書の内容
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)
 
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本書の内容
 
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本書の内容
8bit風RTS「TinyWar」のアルゴリズムを、コード付きで解説した本です。「マップの自動生成」「ユニットの自動移動」「敵の建物自動配置」の処理を掲載しています。

以下、詳しい解説です。

2017年12月に、コミケで8bit風RTS『TinyWar』をリリースしました(RTS=リアルタイムストラテジー)。続いて2018年2月にSteamで、名前を『TinyWar high-speed』に改めて販売を開始しました(以下、全て『TinyWar』と表記)。

2018年4月に『技術書典4』にサークル参加したところ「TinyWarのアルゴリズム本が欲しい」と複数の人から言われました。過去に『TinySRPG アルゴリズムブック』という、SRPGのアルゴリズム本を出しているので、そのRTS版が欲しいという要望です。

そこで、本書『TinyWar アルゴリズムブック』を執筆しました。『TinyWar』のアルゴリズムをコード付きで解説する本です。『TinyWar』は、非常に機能が絞られているのでコードも短いです。

楽しく遊べるゲームでも、中身は単純に作れることを知っていただければと思います。実際のゲーム『TinyWar high-speed』もプレイして動作を確認していただくと、よりよく理解できます。

-目次-

前書き
コードについて
第1章 ゲームのルール
 1-1 大まかなルール
 1-2 必要なアルゴリズム
第2章 データ構造
 2-1 マップ
 2-2 ユニット
 2-3 建物
第3章 マップの生成
 3-1 生成の種類
 3-2 土地の生成
 3-3 街の生成
 3-4 エリア分け
第4章 ユニットの移動
 4-1 移動の概要
 4-2 移動コスト表の作成
 4-3 移動経路の作成
第5章 敵の建物配置
 5-1 AIの思考方法とパラメータ
 5-2 渦巻き状の処理
 5-3 各マスの処理
 
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本書の内容
 
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本書の内容
(概要)
※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。
※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing ( https://gihyo.jp/mk/dp/ebook/2018/978-4-7741-9787-6 )も合わせてご覧ください。

コンピュータの算法に関わるアルゴリズムの定石,レトリックを可能な限り収録し