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序文 目次 まえがき－第2版に向けて 第1版のまえがきより 第1章 達人の哲学 1 あなたの人生 2 猫がソースコードを食べちゃった 3 ソフトウェアのエントロピー 4 石のスープとゆでガエル 5 十分によいソフトウェア 6 あなたの知識ポートフォリオ 7 伝達しよう！ 第2章 達人のアプローチ 8 よい設計の本質 9 DRY 原則? 二重化の過ち 10 直交性 11 可逆性 12 曳光弾 13 プロトタイプとポストイット 14 専用の言語 15 見積もり 第3章 基本的なツール 16 プレインテキストの威力 17 貝殻（シェル）遊び 18 パワーエディット 19 バージョン管理 20 デバッグ 21 テキスト操作言語 22 エンジニアリング日誌 第4章 妄想の達人 23 契約による設計（DbC） 24 死んだプログラムは嘘をつかない 25 表明を用いたプログラミング 26 リソースのバラ
技術士ハンドブック（第2版） | Ohmsha
1章 安全工学 1.1 概要 1.2 機械安全 1.3 電気と制御の安全 1.4 機能安全 1.5 人間機械協調システムの安全 1.6 子どもの安全 1.7 リスクアセスメント 1.8 ヒューマンエラー 1.9 労働災害と安全 1.10 安全に関する主要な用語と定義 2章 環境 2.1 概要 2.2 環境問題の歴史 2.3 環境の現状と対策 2.4 自然共生社会と生物多様性 2.5 低炭素社会と地球温暖化 2.6 循環型社会と廃棄物 2.7 環境アセスメント 2.8 環境測定技術 2.9 環境教育と協働 2.10 環境と経済 2.11 環境関連法規 2.12 技術士と環境 3章 エネルギー 3.1 エネルギー概論 3.2 原子力エネルギー 3.3 省エネルギー 3.4 再生可能エネルギーとエネルギー利用面での技術革新 4章 経営／生産マネジメント 4.1 経営戦略 4.2 マーケティング
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リファクタリングは、ソフトウェアの外部的な振る舞いを保ったままで、内部の構造を改善する作業を指します。本書はリファクタリングのガイドブックであり、リファクタリングとは何か、なぜリファクタリングをすべきか、どこを改善すべきか、実際の事例で構成され、ソフトウェア開発者にとって非常に役立つものとなっています。 本第2版では、約20年前のオリジナル原稿の構成は変わらないものの、大幅に書き換えられているほか、サンプルコードがJavaからJava Scriptになるなど、現代的にアレンジされています。
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プログラミングのための確率統計-Ohmsha
第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 第2章 複数の確率変数のからみあい 第3章 離散値の確率分布 第4章 連続値の確率分布 第5章 共分散行列と多次元正規分布と楕円 第II部 確率を役立てる話 第6章 推定と検定 第7章 擬似乱数 第8章 いろいろな応用 付録 付録A 本書で使う数学の基礎事項 付録B 近似式と不等式 付録C 確率論の補足 第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 1.1 数学の立場 1.2 三つの扉（モンティホール問題） ――― 飛行船視点 1.2.1 モンティホール問題 1.2.2 正しい答とよくある勘違い 1.2.3 飛行船視点への翻訳 1.3 三つ組(Ω,F, P) ――― 神様視点 1.4 確率変数 1.5 確率分布 1.6 現場流の略記法 1.6.1 確率変数の記法 1.6.2 確率の記法 1.7は裏方 1.7.1の正体にはこだわらない 1.7.2のと
著者について／まえがき／訳者まえがき 第1章 ソフトウェアとソフトウェアエンジニアリング 第1部 ソフトウェアプロセス 第2章 プロセスモデル 第3章 アジャイルとプロセス 第4章 推奨のプロセスモデル 第5章 ソフトウェアエンジニアリングの人間的側面 第2部 モデリング 第6章 プラクティスの指針となる原則 第7章 要求エンジニアリング 第8章 要求モデリングの推奨手法 第9章 設計の概念 第10章 アーキテクチャ設計の推奨手法 第11章 コンポーネント設計 第12章 ユーザエクスペリエンス設計 第13章 移動体端末におけるソフトウェアの設計 第14章 パターンに基づく設計 第3部 品質とセキュリティ 第15章 品質の概念 第16章 レビューの推奨手法 第17章 ソフトウェア品質保証 第18章 ソフトウェアセキュリティエンジニアリング 第19章 ソフトウェアテスト―コンポーネントレベル
PyTorchによる物体検出 | Ohmsha
はじめに 目次 第1章 PyTorch によるプログラミング 1.1 ニューラルネット 1.1.1 人工知能と関数推定 1.1.2 パラメトリックモデルと回帰 1.1.3 ニューラルネットは関数 1.1.4 ニューラルネットのパラメータ 1.2 最急降下法と誤差逆伝播法 1.2.1 ニューラルネットにおける学習と損失関数 1.2.2 最急降下法 1.2.3 誤差逆伝播法 1.2.4 ミニバッチ学習と確率的勾配降下法 1.3 Define-by-run と自動微分 1.3.1 合成関数と計算グラフ 1.3.2 計算グラフを利用した勾配計算 1.3.3 Define-by-run 1.4 Tensor とNumPy 1.4.1 Tensor の作成 1.4.2 Tensor と数値の四則演算 1.4.3 Tensor どうしの四則演算 1.4.4 Tensor の行列積 1.4.5 Tenso
BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。 本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング（BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習）、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。 なお、BERTで処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用さ
データベースシステム（改訂2版） | Ohmsha
1章 データベースシステムの基本概念 2章 データモデリング 3章 リレーショナルデータモデル 4章 リレーショナルデータベース言語SQL 5章 より高度なSQL 6章 リレーショナル論理 7章 リレーショナルデータベース設計論 8章 物理的データ格納方式 9章 問合せ処理 10章 同時実行制御 11章 障害回復 12章 オブジェクト指向データベースシステム 1章 データベースシステムの基本概念 1.1 はじめに 1.2 データベースシステムにおけるデータ管理 1.3 データベースシステムに関係した基本概念 1.4 データベースシステムの構成と利用 演習問題 2章 データモデリング 2.1 データモデル 2.2 DBMSがサポートする代表的データモデル 2.2.1 リレーショナルデータモデル 2.2.2 ネットワークデータモデル 2.2.3 階層データモデル 2.3 実世界のデータモデリン
▼この本の特徴 本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。 この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。 ▼この本の構成 本書は二部構成です。 第Ⅰ部はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。 第Ⅱ部はケーススタディです。 実際に社会で起こ
プログラミングElixir（第2版） | Ohmsha
Elixir作者による前書き はじめに（正当化のむなしい試み、再び） 第1章 赤いカプセルをとれ 第 I 部 伝統的なプログラミング 第2章 パターンマッチ 第3章 不変性 第4章 Elixirの基礎 第5章 無名関数 第6章 モジュールと名前付き関数 第7章 リストと再帰 第8章 マップ、キーワードリスト、セット、構造体 第9章 寄り道：型とは何か？ 第10章 コレクションの処理 ── EnumとStream 第11章 文字列とバイナリ 第12章 制御フロー 第13章 プロジェクトを構成する 第14章 ツールの利用 第 II 部 並行プログラミング 第15章 複数のプロセスを使う 第16章 ノード ── 分散システムの要 第17章 OTP：サーバ 第18章 OTP：スーパーバイザ 第19章 さらに複雑な例 第20章 OTP：アプリケーション 第21章 タスクとエージェント 第 III 部
IT Text 自然言語処理の基礎 | Ohmsha
第1章 自然言語処理の概要 第2章 自然言語処理のための機械学習の基礎 第3章 単語ベクトル表現 第4章 系列に対するニューラルネットワーク 第5章 言語モデル・系列変換モデル 第6章 Transformer 第7章 事前学習済みモデルと転移学習 第8章 系列ラベリング 第9章 構文解析 第10章 意味解析 第11章 応用タスク・まとめ 演習問題略解 参考文献 第1章 自然言語処理の概要 1.1 自然言語処理の応用 1.2 コーパスと自然言語処理 1. さまざまなコーパス 2. 品詞の注釈付けの例 3. コーパスに対する統計的な分析 1.3 自然言語処理の難しさ 1. 形態素解析 2. 構文解析 3. 意味解析 演習問題 第2章 自然言語処理のための機械学習の基礎 2.1 機械学習とは 2.2 教師あり学習 2.3 特徴量表現 2.4 パーセプトロン 2.5 ロジスティック回帰 1. ロジ
スモールデータ解析と機械学習 | Ohmsha
第1章 スモールデータとは 1.1 ビッグデータからスモールデータへ 1.2 スモールデータ解析の特徴 1.3 本書の構成 第2章 相関関係と主成分分析 2.1 データの前処理 2.2 共分散と相関関係 2.3 相関関係≠因果関係 2.4 多変数間の相関関係 2.5 主成分分析（PCA）とは 2.6 データの特徴 2.7 第1主成分の導出 2.8 第r主成分の導出 2.9 PCAの数値例 2.10 主成分数の決定 2.11 PCAの行列表現 2.12 PCAと特異値分解 第3章 回帰分析と最小二乗法 3.1 回帰分析とは 3.2 最小二乗法 3.3 回帰係数と相関係数 3.4 最小二乗法の幾何学的意味 3.5 ガウス-マルコフの定理 3.6 最尤法と最小二乗法 3.7 多重共線性の問題 3.8 サンプル数が入力変数の数よりも少ない場合 3.9 擬似逆行列を用いる方法 3.10 主成分回帰（
Pythonでつくる対話システム | Ohmsha
近年、しゃべってコンシェル（NTTドコモ）やSiri（Apple）、Alexa（Amazon）などの音声対話アプリケーションや対話型のデジタルサイネージ、Sota（ヴイストン、NTT、NTTデータ）などのコミュニケーションロボット、電話自動応答など、人工知能技術を活用した知的対話型のアプリケーションが広く世の中に浸透しつつあります。 本書は、このような人と自然言語で対話するシステム（対話システム）の作り方をハンズオン的に解説するものです。プログラミングしながら、ツールを使いながら、対話システムの開発を体験します。
・音のプログラミングが音響楽の基本からわかる！ ・音の信号処理もていねいに解説！ ・打楽器・管楽器・弦楽器・鍵盤楽器の音が手もとで作れる！ ・ソースコードはWebからダウンロード可能！ 本書は、コンピュータで音作りをしてみたい方に向けた、サウンドプログラミングの入門書です。音作りに興味があるけど何からはじめたらという初心者のために音響の基本から解説をはじめ、コンピュータでの音の考え方、音を加工するディジタル信号処理の基礎をていねいに説明し、シンセサイザ、エフェクタの音作りなどを解説します。さらに、さまざまな音響合成のテクニックとともに、その具体例として、ゼロから楽器音をつくり出すフルスクラッチ合成のレシピを紹介します。サウンドプログラミングの言語には、音データの読み書きはもちろん、波形、周波数特性、そしてスペクトログラムの描画も簡単に行える、Pythonを採用しています。 Pythonを使
データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。
インターネット技術を学ぶうえで情報セキュリティを正しく理解することは不可欠ですが、ITにおけるネットワークの重要性が増し利用方法が多岐になるにつれて、技術者なら誰もが知っているべきセキュリティ技術の範囲はどんどん広がっています。 本書は、日々更新されていくネットワークセキュリティ技術にキャッチアップしていくために必要となる基礎を体系的に網羅した「マスタリングTCP/IPシリーズ」の1冊です。基本的な暗号技術、それらのセキュリティプロトコルへの応用、認証技術、Webアプリケーションへの多様化する攻撃手法の理解と対策などを扱っています。 第1版発行から10年弱が経過し、技術は進歩しセキュリティに対するニーズも高まっています。こういった背景を踏まえて、第2版では目次構成の見直しを行い、大幅な加筆修正を行っています。 第2版序文 序文 目次 第1章 情報セキュリティ概論 1.1 情報セキュリティと
Pythonによる異常検知 | Ohmsha
扉・はじめに・目次 第0章 機械学習と異常検知 0.1 異常検知とは？ 1 異常検知の定義 2 異常検知におけるデータの分類と手法の選択 3 異常検知の活用例 0.2 本書の意義と構成 第1章 機械学習と統計解析の基本モデル 1.1 機械学習と誤差関数 1 教師あり学習と教師なし学習 2 誤差δと誤差関数L 3 バイアス（平均）とバリアンス（分散） 4 誤差関数と異常検知 1.2 機械学習と統計解析の比較 1 類似性 2 相違性 1.3 教師あり学習──分類と回帰 1 回帰とはなにか 2 分類とはなにか 3 統計モデルと代表的なアルゴリズム 4 機械学習モデルと代表的なアルゴリズム 1.4 教師なし学習──特徴抽出・クラスタリング・次元削減 1 次元削減とクラスタリングの等価性 2 1重行列による次元削減（主成分分析） 3 多重行列による次元削減 4 統計分布による次元削減（t-SNE）
プログラミングのための確率統計 | Ohmsha
第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 1.1 数学の立場 1.2 三つの扉（モンティホール問題） ――― 飛行船視点 1.2.1 モンティホール問題 1.2.2 正しい答とよくある勘違い 1.2.3 飛行船視点への翻訳 1.3 三つ組(Ω,F, P) ――― 神様視点 1.4 確率変数 1.5 確率分布 1.6 現場流の略記法 1.6.1 確率変数の記法 1.6.2 確率の記法 1.7は裏方 1.7.1の正体にはこだわらない 1.7.2のとり方の流儀 1.7.3なし（神様視点なし）の確率論 1.8 念押しなど 1.8.1 何がしたかったのか 1.8.2 面積なんだから…… 1.8.3 言い訳 コラム：モンティホール問題のシミュレーション 第2章 複数の確率変数のからみあい 2.1 各県の土地利用（面積計算の練習） 2.1.1 県別・用途別の集計（同時確率と周辺確率の練習） 2.1.2
今のギャルは電子工作する時代！ とりまつないで光ればいいじゃん？ ギャル界のニューノーマル・ギャル電と楽しく始める、ワクワクするテクノロジー。 本書は、「光るカッコイイものを作ってみたい」方に向けて、ギャル電の電子工作レシピを紹介する本です。初心者でも取り組みやすいように、最初は材料や道具の紹介から、はんだ付けだけのレシピ、Arduinoを使ったレシピまで徐々に応用させつつ説明しています。 ただレシピ通りに作るだけでなく、読む方それぞれの作りたいものに電子工作を取り入れて、自作のグッズにチャレンジできるように、ギャル電がどういうところからヒントを得て、どんなアレンジをしているかも解説しています。 電子工作を始めてみたいという方はもちろん、手芸作品を発展させたい、アクセサリーやグッズ・衣装に光る要素をプラスしてみたいという方にもおすすめの一冊です。
第1章 OSの概要 1.1 なぜOSが必要か 1.2 OSの構成 1.3 OSの歴史 1.4 組込みシステムのOS 1.5 スーパーコンピュータのOS 演習問題 第2章 コンピュータのハードウェア 2.1 ハードウェアの概要 2.2 プロセッサ 2.3 メモリ 2.4 ハードウェアクロックとタイマ 2.5 入出力装置 2.6 ブートストラップ 演習問題 第3章 プロセス 3.1 プロセスとスレッド 3.2 スケジューリング 3.3 排他制御と同期 3.4 プロセス間通信 演習問題 第4章 メモリ管理 4.1 メモリ管理とは 4.2 物理記憶ベースのメモリ管理 4.3 仮想記憶 4.4 動的リンク 4.5 共有メモリの実現 演習問題 第5章 ファイルシステム 5.1 ファイルシステムとは 5.2 ファイル 5.3 ディレクトリ 5.4 ファイルの保護 5.5 ファイルシステムの実装方法 5.
雑に作る 電子工作で好きなものを作る近道集 | Ohmsha
本書は、独自のやり方で、作品のアイデアや製作する技術を身に付けて、作品を発表し続けてきた著者陣による、まったく新しい電子工作の書籍です。『Arduinoをはじめよう 第4版』を読み、その中の作例は作ってみたけれど、その先に何を作っていいのか......と迷っている読者を対象に、「雑な作品作りでも大丈夫！」というポジティブな姿勢をもとに、アイデアの出し方や実際の製作のノウハウを約40本紹介します。
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達人プログラマー（第2版） 熟達に向けたあなたの旅 | Ohmsha
リファクタリング（第2版） 既存のコードを安全に改善する | Ohmsha
実践ソフトウェアエンジニアリング（第9版） | Ohmsha
BERTによる自然言語処理入門 Transformersを使った実践プログラミング | Ohmsha
Pythonではじめる数理最適化 ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう | Ohmsha
Pythonではじめる音のプログラミング －コンピュータミュージックの信号処理－ | Ohmsha
データエンジニアリングの基礎 データプロジェクトで失敗しないために | Ohmsha
マスタリングTCP/IP 情報セキュリティ編（第2版） | Ohmsha
ギャル電とつくる！ バイブステンアゲサイバーパンク光り物電子工作 | Ohmsha
工学基礎シリーズ オペレーティングシステム | Ohmsha
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