情報科学

SysMLを開発したコアメンバーによる定本の待望の翻訳。実例をもとにSysMLの使い方やノウハウを紹介。組込みシステム開発成功の秘訣。 第1部序論(システムズエンジニアリングの概要；モデルベースシステムズエンジニアリングほか)； 第2部SysML言語の解説(SysML言語アーキテクチャ；パッケージによるモデルの編成ほか)； 第3部モデリング例(機能分析を用いた蒸留器のモデリング例；OOSEMによる住宅セキュリティシステムのモデリング)； 第4部モデルベースシステムズエンジニアリングへの移行(システム開発環境へのSysMLの統合；組織へのSysMLの導入)； 付録ASysMLリファレンスガイド

Xamarin．Forms待望のバイブル、遂に完結!あの「ペゾルド本」の著者による新時代アプリ開発解説書の決定版! 第20章非同期とファイルI/O； 第21章座標変換； 第22章アニメーション； 第23章トリガーとビヘイビア； 第24章ページナビゲーション； 第25章さまざまなページ； 第26章カスタムレイアウト； 第27章カスタムレンダラー

開発の基本から応用までを詳しく解説。Webhook、タイマー起動、データ/ストレージアクセスなど、代表的なイベント駆動の応用手法も説明。 AzureFunctionsの概要； AzurePortalで初めての関数を作成する； AzureFunctionsの適用範囲； AzurePortalの概要； トリガーの種類； 定期起動する(タイマートリガー)； HTTPトリガーでデータベースを更新； CosmosDBトリガーの利用； ファイルストレージの利用； プッシュ通信； 多数の連携(EventGrid)； 付録AzureFunctions開発に必要なツール

チューリング賞受賞パターソン教授RISC研究40年の総決算待望の邦訳! なぜRISC‐Vか?； RV32I：RISC‐V基本整数ISA； RISC‐Vのアセンブリ言語； RV32M：乗算および除算； RV32FおよびRV32D：単精度および倍精度の浮動小数点； RV32A：原子のように不可分なアトミック命令； RV32C：圧縮命令； RV32V：ベクトル； RV64：64ビット・アドレス命令； RV32/64特権アーキテクチャ〔ほか〕

本書は、VisualC#2017で、SQLServer2017を使用したWeb-DBシステムを構築するための基本を学ぶことができます。VisualC#2017の最新技術と本格的なWeb-DBシステムの開発手法を、網羅的にわかりやすく習得できるようにまとめています。Web-DBシステムの開発手順、VisualC#2017の言語技術、VisualStudioの統合開発環境の使い方、SQLServerデータベースとのやり取り、AJAXの利用方法、IISの設定方法など、Web-DBシステムを構築するために必要となる基本的な開発手法をサンプルファイルを操作しながら自然に習得できます。また、システムの設計、開発、配布、運用の工程に沿った形で構成されているため、これからWeb-DBシステムの開発に携わろうと考えている初心者の方であっても、業務システム開発の一連の流れにあわせたポイントをしっかりと学習することもできます。

現行の試験制度で出題された午前問題をすべて収録。午前1を300問、午前2を200問、合計500問を準備。ページの表に問題、裏に解答解説を収録して、使いやすくした。

過去問題攻略が合格への近道!よく出る問題を厳選収録!重点項目を完全網羅!苦手分野をチェックして効率良く学習できる! 午前1高度資格共通知識(テクノロジ系；マネジメント系；ストラテジ系)； 午前2システム監査技術者専門知識(テクノロジ系；マネジメント系；ストラテジ系)

過去問題攻略が合格への近道!よく出る問題を厳選収録!重点項目を完全網羅!苦手分野をチェックして効率良く学習できる! 午前1：高度資格共通知識(テクノロジ系；マネジメント系；ストラテジ系)； 午前2：プロジェクトマネージャ専門知識

メニーコア/マルチコアプロセッサ向けの並列化言語OpenMPとOpenACCの教科書・演習書。初学者が間違えやすい点を最初に明示し、並列計算の考え方から学ぶことができるよう工夫した。

多倍長計算環境を設計するための理論的基礎・計算アルゴリズムに加え、C/C++による多倍長計算ライブラリのプログラミングテクニックや、演算の高速化手法について詳しく解説。 第1章多倍長精度数値計算とは?； 第2章コンピュータにおける数値演算の基礎； 第3章コンピュータにおける計算高速化手法； 第4章GNUMPの多倍長整数演算と多倍長有理数演算； 第5章多倍長浮動小数点数演算―GMPのMPFとMPFR/GMP； 第6章マルチコンポーネント型ライブラリQD； 第7章基本線形計算と連立1次方程式の解法； 第8章混合精度反復改良法； 第9章多倍長計算の高速化技法拾遺；

ブロック誤り訂正符号； 有限体； 通信路と誤り確率； リード・ソロモン符号とその復号； 巡回符号； フレーム； 最尤復号と畳込み符号； 符号の組合せ； リード・ソロモン符号とBCH符号の復号； 反復的復号； 代数幾何符号； 付録A線型代数のいくつかの結果； 付録B通信路； 付録C最小多項式の表； 付録D問題の解答； 付録E訳者補遺：拡張リスト復号と積和アルゴリズム； 付録F訳者による文献紹介

生体認証の基礎となるパターン認識をプログラミングでお手軽に実践!数字・顔・テクスチャー・さまざまな図形…etc．いろいろな画像の特徴をつかむアルゴリズムとプロジェクトの作成方法を1冊でマスターする。 パターン認識の基礎； 画像の前処理； パターン認識の簡単な例； フーリエ記述子による数字認識； ニューラルネットによる数字認識； 離散コサイン変換による顔認識； KL変換による顔認識； 2次元フーリエ変換によるテクスチャーマッチング； ウェーブレット変換によるテクスチャーマッチング； 遺伝的アルゴリズムによる図形認識； ラスタベクトル変換による図形認識； VC#．NETとVC++．NETによるアプリケーション作成

クォータニオン(四元数)とスプライン曲線を中心にCG数学を解説した入門書。CG数学の最も基本的な操作である、行列による回転・拡大・座標変換を基礎からていねいに解説しているので、直観的にはわかりにくい四元数と回転の対応が自然に理解できます。また、B-スプライン曲線やNURBSなどについても、その生成方法や考え方をていねいに解説。高校数学の復習から始まるので、他書では敷居が高く感じている人にもおすすめです。

「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版!◆機械学習の理論をわかりやすく解説数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。◆幅広い手法を網羅「機械学習とは何か」という初歩の初歩から、識別・モデル推定といった基本的な考えかた、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンといった応用手法、そして深層学習・強化学習といった発展的なトピックまで、様々なアルゴリズムがとりあげられています。◆Python/Wekaでアルゴリズムを実装アルゴリズムの解説だけでなく、Python/Wekaによる実装例も多数掲載されています。理論を学んだあとに、解析例をもとにデータの読み込みから結果の可視化まで1ステップずつ実装していくことで、表面的な理解にとどまらない、「現場で役立つ」知識が身につきます。第2版では、Pythonによる実装例が多数追加されたほか、勾配ブースティング・リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習などの近年話題のトピック追加をはじめとして、全面的に最新の解説にアップデートされています。

言語仕様が常に進化しているC++の標準化の動向をしっかり押さえながら、それらの最新の機能をどのように使うべきかについて、実践的な観点からその技法をまとめる。配置new、仮想コンストラクタ、確認回数計測、プロキシークラス、二重ディスパッチなど、初中級以上のC++プログラマに必須と思われる技法までをカバー。

本書は著者を含めたプログラマーたちが扱った問題をベースに、エレガントなプログラムを書く際のさまざまなアドバイスや手法について解説。大学でのアルゴリズム講義に登場してくる探索やソート、データ構造といった内容に触れており、現実的な題材の下に要求の定義、リソースの活用の仕方、動作する環境などのさまざまな側面からどのようにアルゴリズムを組むべきかといった、プログラムを組む上での原理原則を学べるように構成されている。題材となっている内容はプログラムを組んだ経験のある人ならば必ず触れたことのあるレベルなので、高級言語でのプログラムが書ける人ならば誰でも理解できる内容になっている。随所に登場する設問や読書案内も読者が学習する上で役に立つだろう。自分のプログラミングを原則的、一般的な見地からよりよいものにしていくために必携の一冊。

オブジェクト指向パラダイムを有効にするためのデザインパターンの中から、重要度の高いものを厳選し解説。要求における流動的要素や、要求の変化という観点から、さまざまな事例について丁寧な考察を行うことによって、デザインパターンそのものを導き出すというユニークなアプローチを採っている。オブジェクト指向パラダイムのメリットを120%引き出したいと考えている方にお薦めの一冊。

本書は1991年の初版以来、C++プログラマから絶大な支持を得てきた『EffectiveC++』の内容を新たにした改訂第3版の翻訳書。C++プログラムを理解しやすく、保守しやすく、移植性をあたえ、拡張しやすくするために、55個のガイドライン(アドバイス)を設けた。すべての項で、よりよいデザインを考え、よくある問題を避け、自分の期待通りに動く、より効率的なプログラムを書くためのガイドラインが示されている。さらに著者は、「2005年(原著第3版発行)の今、C++プログラマにとってもっとも重要なアドバイスは何だろうか」という問いをたて、その要求にも十分に答えた。リソース管理、テンプレートを使ったプログラミングに関する章を追加し、例外の存在、デザインパターンの適用、TR1という新しい項目に関する解説も加えた。すべてを初めから組み立てなおし、実際に半分以上が新しい内容になっている。

情報・符号の基礎から誤り訂正までをまとめた入門テキスト．情報理論の工学的意味の説明から書かれていますので，目的意識をもって学べます． とかく数学的になりがちな内容なので，苦手意識をもつ方もいるかもしれません．本書の特徴である ・直観的な理解に役立つ豊富な図表 ・数式に頼らない，定性的な説明 により，初学者でも安心して学べます． 例題や演習問題を通して，理解力・計算力を深めることもできます．

通信とネットワークについて，一通りの基礎技術を解説したテキスト． 信号のディジタル化や伝送技術，多重化技術から，LAN，TCP/IP，携帯電話技術，VoIP，ネットワークサービスなど，物理層からアプリケーション層まで広範囲に扱います． 最近の話題である近距離無線やネットワークセキュリティはもちろん，一度は学んでおきたい従来の技術についてもふれます． できるだけ難解な式は避け，図表を使い平易に説明しました．また，各章に例題と演習問題を配置し，理解を容易にしています． 広範囲の基礎を学ぶことができる，初学者に最適な1冊です．

ディジタルメディアの基礎を総合的に学ぶための教科書。SNSなどの新しいサービスを支える技術や社会への影響について学ぶ。

いまや情報技術は仕事や生活に欠かせない．急速に変化する情報化社会に流されない，普遍的な知識の習得をめざした定評あるテキストの改訂版．情報理論やアルゴリズムから，AI，インターネット，情報機器のデザイン，技術と社会まで，すべての基本を一冊に凝縮．

ネットワークの基礎知識を、学部生レベルに合わせた内容、体裁、構成で解説。各章末に「調査課題」を収録し、より理解を深められる。検索サービスが広く普及した現代に即した、大学向けの教科書。

機械学習のしくみを知りたいけど、数学は苦手… 専門書を読みたいけど、数式ばかりで挫折した… という人を「機械学習の世界」に導く，おすすめの1冊! 前半部では、機械学習・パターン認識の基礎を学びます。機械学習の理論を学習しようとすると、高度な数学の知識が必要と思われがちですが、本書は「パターン認識ってなに?」といった初歩の初歩からかみくだいて解説しています。もちろん初歩だけでなく、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンなどの重要トピックの理論的な側面まで、Scilab、Wekaを使ったパターン認識の演習を行いながら学ぶことができます。後半部では、HTK、Julius、MMDなどのフリーソフトを使いながら音声認識システムをつくっていきます。音声やテキストに対してパターン認識を適用する際は、隠れマルコフモデル・N-gramなどの言語モデルに関する難解な知識が必要になりますが、手を動かすと同時に理論面も学習することによって、音声認識にとどまらない「実際の認識に使える」知識が身につきます。 「学びはじめの1冊に最適」と評判の機械学習の定番入門書が、リカレントニューラルネットワーク・畳込みニューラルネットワークなど近年の技術動向を反映した解説を加えて第2版となりました。

音楽にとって極めて重要なピッチ(音高)を人間の神経がどのように符号化するのかを詳しく考察。事実と実験結果、推測に基づいた大胆な仮説を提案し、秀逸な知的エンターテインメントとして読むこともできるが、各分野の研究者には多くのヒントやテーマが潜んでいるだろう。神経生理学、音響心理学、音楽理論、物理・工学など、幅広い層の読者に興味深い本だと思われる。

現代の教養として，「ネットワークのしくみ」を学ぶ――10万人以上が受講した，大人気オンライン講座の書籍化! ・Googleはどうやって検索結果をランクづけしているのか? ・携帯電話やWiFiは，なぜ混信しないのか? ・Amazonでの星評価はどれほど信頼できるのか? ・特定のYouTube動画だけが大流行するのはなぜ? ・地球の裏側のサーバーにも接続できるのはなぜ? WiFiでネットにつなぎ，Google検索し，Amazonで見つけた商品をネットショップで買い，YouTube動画やオンライン講義を楽しむ……．現代人の日常を支えるそうした技術・サービスですが，その「しくみ」となるとほぼブラックボックス．理解したくても，いかにも複雑そうで，途方にくれてしまうのではないでしょうか． しかし，「ネットワーク」の視点から眺めてみたら? すると，幅広い技術・サービス・現象に共通する，普遍的なメカニズムが浮かび上がってきます．本書はそれらを「ネットワークの6つの原則」として整理し，さまざまな通信技術やウェブサービスがなぜうまく動き，どんなときに失敗するのかを見通しよく解説していきます． Google元CEOのエリック・シュミット氏をはじめ，現代の技術インフラを創り上げてきたパイオニアたちとの対談も収録．現代社会を支えるネットワークのしくみについて，歴史上のエピソード，直感的理解を助けるシンプルな数理モデル，アナロジーとイラストを豊富に交えて解説した，これまでにない入門書です． 本書はネットワークというタイトルがついているにもかかわらず，その扱う範囲は携帯電話，インターネットはもちろん，集合知や広告戦略などと幅広い．一見すると何の関係性があるのかわからないような話題が並んでいるが，しかしそれらの根底には，まさにタイトルにもあるとおりネットワークの威力が存在するのである．(東京大学准教授 鳥海不二夫氏による「解説」より) 『パワー・オブ・ネットワーク』は，現代の私たちの技術や社会を形成するネットワーク化の概念を，素晴らしく平易に解説している．ブリントンとチャンは，驚くべき明快さで，相互につながり合った私たちの生活のさまざまな側面が，いかにネットワークの理論によって照らし出されるかを示してくれる．(ジョン・マコーミック氏，『世界でもっとも強力な9のアルゴリズム』著者)

かな漢字入力、機械翻訳などの身近な技術から、期待高まる未来の応用まで、その理論と仕組みをコンパクトに解説。自然言語処理の難しさと面白さを味わえる、初学者に格好の入門書。

ネットワーク技術の原理と成り立ちを総合的に学ぶためのテキスト。ますます大きく複雑に成長する情報通信ネットワークの全体像を知るために、NGN、SDN、IPv6など、過去10年間の話題を盛り込んだ第2版。

本書はチューリングの理論をもとに、コンピュータの原理やしくみから人工知能までを、わかりやすくていねいに解説しています。チューリングは現在のコンピュータサイエンスの基礎となる理論を作り上げた、とても重要な人物です。また、『知性を持つ機械』という論文やチューリングテストを考案するなど、人工知能の父とも呼ばれています。本書はこのチューリングの重要な理論を、できるだけわかりやすく楽しんで理解できるように、難しい専門用語を避け、ふんだんなイラストを用いて説明しています。コンピュータサイエンスの入門書として最適です。

多くの半導体企業が誕生したシリコンバレーは、今やハイテク企業の一大拠点となっている。本書では、シリコンバレーの誕生から、そこで活躍する人々や企業の歴史について、エピソードを交えて詳細に語る。

強化学習は「ポストビッグデータ」の技術である! 人工知能，金融工学，ロボット制御，言語処理，生産現場やサービスの最適化，あらゆる分野に応用が広がる強化学習．十分なデータが与えられることが前提とされる他の機械学習法と異なり，「足りないデータを集めながら最適化すること」に力点を置く強化学習は，ビッグデータの先を行くための重要な技術となることが期待されます． 強化学習の「いま」を知り，「これから」を切り拓くための1冊． 本書では，この分野を代表する執筆陣が集い，強化学習の基礎・発展・応用を多面的に解説します． ・基礎：強化学習の動作原理と基本アルゴリズムを，初学者でも分かるように導入． ・発展：より複雑な問題に対処し，高度な研究に進むための，さまざまな発展的手法を解説． ・応用：マルチロボットシステムの制御，対話処理，医療データ分析，囲碁の対局など広範な応用例・研究事例を通して，強化学習の活用法を紹介．人間の行動や脳の動作を説明するモデルとしての理論・実験も解説． ――強化学習の基礎を学びたい方，発展的手法に触れたい方，応用可能性を一望したい方に最適な1冊!