AWSではじめる生成AI
生成AI技術は、私たちのビジネスや社会を大きく変革する可能性を秘めています。同時に、その適切な活用にはしっかりとした技術的理解と実践的なスキルが求められます。本書は、生成AI技術の本番環境での開発・運用に必要な知識を、理論と実践の両面から学べる一冊です。実践面では、Amazon Web Services（AWS）のサービスを使いながら、サンプルコードで実際に手を動かして試すことで、生成AI技術の理解をさらに深められます。特に、生成AIを実際のビジネス環境に導入する際に重要となる、プロンプトエンジニアリング、基盤モデルの量子化、微調整、大規模モデルのデプロイ、検索拡張生成（RAG）などの技術を、AWS上で効果的に扱うための実践的な手順を詳解しています。Web APIを通じて様々な生成AI基盤モデルをAWSで利用できるようにする「Amazon Bedrock」、また日本語版付録として、生成AI
脳に収まるコードの書き方
ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します。自分のチェックリストからチームワーク、カプセル化から分解、API設計から単体テストまで、ソフトウエア開発の重要な課題に対する考え方やテクニックを紹介します。サンプルプロジェクトで使うコードは、Gitリポジトリの形で入手でき、試しながら学べます。 有効に機能するプロセスを選び、効果のない方法論から脱却する方法。チェックリストを使うこ
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
ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
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