ユニコーン企業のひみつ
大規模な成功を収めているテック企業（ユニコーン企業）は、スタートアップで機能していたテクニックをエンタープライズ企業レベルにまでスケールさせる方法を見いだし、日々実践しています。Amazon、Facebook、Googleなどは、何万人もの従業員を抱えているにもかかわらず、スタートアップのように働いています。本書はSpotifyでアジャイルコーチやエンジニアの経験を持つ著者がユニコーン企業のソフトウェアづくりと働き方を解説します。 ミッションによってチームに目的を持たせ、スクワッドに権限を与え、信頼する。カンパニーベットを通じて大規模な取り組みを調整する。このような働き方とそれを実現するための文化のあり方を解説し、複数チームが連携しながら質の高いプロダクトを早くリリースし、迅速に技術革新を行うための方法を学びます。 プロダクトのデリバリーにフォーカスする世界有数のテック企業の事例を紹介する
計算できるもの、計算できないもの
計算機による計算とは何か、計算できるものとできないものの境界はどこにあるのか―それを明らかにする計算理論は、計算機科学においてもっとも基本的、かつ重要なものです。本書では、概念の説明や、結果の証明にPythonプログラムを利用する実践的なアプローチにより、計算可能問題と計算不能問題、扱いやすい問題と扱いにくい問題があること、文章では簡単に表現できても計算機には解けない重要な問題が数多くあること、効率よく解ける問題と解けない問題があることなどを、計算理論の礎を築いたアラン・チューリングとリチャード・カープの論文の抜粋とともに解明します。チューリングマシン、有限オートマトン、万能計算、非決定性、チューリング還元、計算量クラス、NP完全性などのトピックをカバーしています。 謝辞 まえがき:教科書として使う方へ 全体像 1章 はじめに:計算できるもの, できないものとは 1.1 扱いやすい問題 1
プロダクトマネジメント
本書は、顧客に価値を届けるプロダクトを作り出すプロダクトマネジメントについて学ぶ本です。プロダクトマネジメントを理解することで、企業がビジネス目標を達成しながら、顧客の課題を解決する方法を解説します。はじめにプロダクトマネージャーの役割と責任を定義し、優れた意思決定を促す戦略の立て方を紹介します。実験と最適化によって作るべきプロダクトを決めるプロセスを解説し、最後にプロダクト主導の組織を支えるための文化や方針を紹介します。 市場で競争力を維持するには、組織はアウトプットよりもアウトカム（成果）に焦点を当てた顧客中心の方針を採用する必要があります。アウトプットを重視してしまう企業は、顧客のニーズではなくスケジュールを優先し不要な機能をリリースする「ビルドトラップ」に陥ります。 このビルドトラップを避け、顧客の課題にフォーカスするプロダクトマネジメントの原則を解説する本書は、規模の大小を問わず
インタフェースデザインのお約束
デジタル製品のデザインに役立つ101の指針。製品のユーザビリティや性能を高める上で必須かつ基本のツボ、マスターすれば時間を節約し顧客満足度をアップできるテクニックが101のコンパクトなルールにまとめられています。メッセージが明確で説明もわかりやすいので短時間で気軽に読むことができます。101のルールは、タイポグラフィ、コントロール、カスタマージャーニー、各種要素の統一、UX全般に関わるプラクティスに分類されているのでリファレンス的に読むことも可能です。「よくある落とし穴」を巧みに回避し、自信をもってユーザーのために闘い、すばらしいユーザーエクスペリエンスを提供するプロへと成長させてくれる一冊です。 ●翻訳者による「日本語版のサポートページ」。 ●日本語版独自の8つの追加ルールが収録された「訳者あとがき」のPDF（6MB）。 というわけで、この長すぎる「訳者あとがき」では、原著者があげなかっ
O'Reilly Japan - 家庭の低温調理
「低温調理」とは、食材をポリ袋に密閉して、精密に温度コントロールされた水槽の中で調理を行うまったく新しい調理法です。従来の調理法では不可能だった食感や風味を実現し、誰でも簡単にプロの料理人と同じ結果を得られることが特徴です。本書は、世界初の家庭用投げ込み式サーキュレーターを独力で製品化した著者による、低温調理の本格的なレシピ集です。低温調理が知られるきっかけになった「完璧なステーキ」はもちろん、卵、魚介類、鶏肉、牛肉、豚肉、さらにデザートまで、あらゆる食材に、低温調理を活用する方法を紹介します。本書で紹介された各食材を加熱する基本の温度と加熱時間をもとに新しいレシピを作り出すことも可能です。 ドミニク・クレンによる序文 まえがき：Nomikuというラブストーリー はじめに 低温調理を始める前に 単位換算表 1章 卵 低温殺菌「生」卵 じっくり（63℃）ポーチドエッグ エッグ・フロレンティー
直感 Deep Learning
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。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 ニューラルネットワークの基礎 1.1 パーセプトロン 1.1.1 最初のKerasのコードの例 1.2 多層パーセプトロン：最初のネットワークの例 1.2.1
『ゼロから作るDeep Learning ❷』公開レビューのお知らせ
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編の公開レビューを行います。 レビュー期間は2月28日（水）から4月13日（金）までの1ヶ月半です。 レビューはDropboxのコメント機能を利用して行います。 Dropboxアカウントをお持ちの方はどなたでも参加可能です。 https://www.dropbox.com/sh/ev6a40fbagw2qtz/AABF2zxkvo12H7-b25eYxsBKa?dl=0 いただいた指摘内容は、著者と出版社で相談のうえ取捨選択して原稿へ反映させていただきます。 レビューに貢献していただいた方のお名前（あるいはアカウント名）を、本書の「謝辞」の欄に記載させていただきます。もちろん、記載の有無はレビューアの意思に従います。 なお『ゼロから作るDeep Learning ❷』は、全国の有名書店さんやA
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