『これからはじめるプログラミング 基礎の基礎』の改訂第3版は、プログラミング入門者向けに書かれた定評ある書籍です。内容は現代の読者に合わせて見直され、プログラミング環境や言語もアップデートされています。目指すゴールは旧版と同じで、プログラミングの基本知識や実践的なステップを学ぶことができます。この本は、プログラミングを始める人にとっての「最初に読むべき入門書」とされています。

この書籍は、JavaScriptを学ぶ初心者や再挑戦する人向けに、実践的なサンプルを通じて基礎力を身につける内容です。楽しいサンプルを提供し、つまずきやすいポイントを丁寧に解説しており、挫折を防ぐ工夫がされています。第2版では新しいECMA Script規格に対応し、全体の情報がアップデートされ、実践的なテクニックが学べるように内容が刷新されています。Web業界を目指す人やフロントエンドエンジニアを目指す人におすすめです。

本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。

文科と理科両方の学生のために，統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに，統計学の体系的な知識を与えるように，編集・執筆された．豊富な実際例を用いつつ，図表を多くとり入れ，視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した． 第1章 統計学の基礎（中井検裕，縄田和満，松原 望） 第2章 1次元のデータ（中井検裕） 第3章 2次元のデータ（中井研裕，松原 望） 第4章 確率（縄田和満，松原 望） 第5章 確率変数（松原 望） 第6章 確率分布（松原 望） 第7章 多次元の確率分布（松原 望） 第8章 大数の法則と中心極限定理（中井検裕） 第9章 標本分布（縄田和満） 第10章 正規分布からの標本（縄田和満） 第11章 推定（縄田和満） 第12章 仮説検定（縄田和満，松原 望） 第13章 回帰分析（縄田和満） 統計数値表 練習問題の解答

本書は、深層学習に関する改訂版のベストセラーで、トランスフォーマーや生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、実用性を重視し、理論的な証明がなくても納得できる説明を提供することにこだわっています。全12章で構成され、深層学習の基本から応用までを網羅しており、特に実務に役立つ情報が反映されています。著者は東北大学の教授で、研究経験を基にした内容です。

『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

本書は最適化手法についての入門書であり、経営学やオペレーションズリサーチだけでなく、統計的最適化や機械学習の話題も扱っています。計算機技術の進歩により、複雑な最適化問題が解決可能になった背景を踏まえ、各手法の原理や数学的背景を詳しく解説しています。内容は例題を多く用いて分かりやすく、関連する話題や注意点も随所に挿入されています。目次には数学的準備、関数の極値、最適化手法、最小二乗法、統計的最適化、線形・非線形計画法、動的計画法が含まれています。著者は岡山大学の金谷健一教授です。

ヨシュア・ベンジオ スチュアート・J・ラッセル ジェフリー・ヒントン ニック・ボストロム ヤン・ルカン フェイフェイ・リー デミス・ハサビス アンドリュー・エン ラナ・エル・カリウビ レイ・カーツワイル ダニエラ・ルス ジェイムズ・マニカ ゲアリー・マーカス バーバラ・J・グロース ジュディア・パール ジェフリー・ディーン ダフニー・コラー デイヴィッド・フェルッチ ロドニー・ブルックス シンシア・ブリジール ジョシュア・テネンバウム オーレン・エツィオーニ ブライアン・ジョンソン

アルゴリズムとデータ構造

『独習Python』は、プログラミング初学者向けのPython入門書で、著者は山田祥寛氏です。本書は、手を動かして学ぶスタイルを重視し、Pythonの基本から応用までを体系的に学べる内容となっています。解説、例題、理解度チェックの3ステップで、基礎知識がない人でも理解しやすい構成です。プログラミング初心者や再入門者におすすめの一冊です。目次には、Pythonの基本、演算子、制御構文、標準ライブラリ、ユーザー定義関数、オブジェクト指向構文などが含まれています。

「彼が京大に入る確率は80％」などというように，「確率」は日常の用語としても広く使われる．しかし，そもそも確率とは何か？　厳密な公理的確率論が確立しているがために，かえってこれまでの教科書では，確率とは何か，をきちんと語っていない．日常の「確率」概念を根底から問い直すところから，読者を数学の世界に誘う．

『Python実践データ分析100本ノック 第2版』は、データ分析の現場で直面する「汚いデータ」を扱うノウハウを学ぶための実践的な問題集です。事前加工から機械学習、最適化問題まで、100の課題を通じてビジネスで即戦力となる応用力を養います。内容は基礎編、実践編、発展編に分かれており、様々なデータ処理技術やライブラリを使用します。著者はデータ分析や機械学習の専門家であり、最新の技術を活用した練習問題も含まれています。

先を制してライバル企業に勝つためのポイントとは?決算を早期化して利益を稼ぎだすには?業務改革で会社をよみがえらせるには?最高のシステムをつくるための「亀のコウラ」とは?ベンチャーから中堅企業まで50社以上、業務設計・改善から会計監査さらにIPO支援まで20年近いコンサルティング実績を誇る「公認会計士兼システムコンサルタント」という異色の著者だからこそ書ける成功のノウハウが満載! 第1章 「稼げるシステム」と「稼げないシステム」の分かれ道はどこにあるのか? 第2章 先を制してライバル企業に勝つ"経営の視点" 第3章 決算を早期化して利益を稼ぎ出す"会計の視点" 第4章 業務改革で会社をよみがえらせる"業務の視点" 第5章 正しい知識で最高のシステムをつくる"システムの視点" 第6章 プロジェクトを成功に導き、会社を飛躍させよう

この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの技術を理解し、実践的なテクニックや最近のトレンドも紹介します。また、ディープラーニングの優位性や深層化の理由についても考察しています。著者はコンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

インターネットと情報機器を上手に利用するために

自らの学びを，効果的で効率的で魅力的にデザインし，「学」んで「問」える「おとな」へと導く19の方略。学び方を学ぶ本。 自らの学びを，効果的で効率的で魅力的にデザインし，「学」んで「問」える「おとな」へと導く19の方略を提供する。メタ認知，ID理論，自己調整学習など，学び方を学べる本。明確な学習目標，具体的でわかりやすい事例，理解を深めるための練習問題とフィードバックを各章に配置した「設計マニュアル」シリーズ第４弾。 ◆推薦のことば 本当の学びは人生100年時代の道具。 「学び方」を学ぶ本。社会人にも学生にも読んでほしい。 株式会社内田洋行代表取締役社長　大久保　昇 学ぶ力を高めよう。学びを楽しみ，深めよう。 あなたの世界を広げ，大きく成長させる道がここにある。 東京工業大学リベラルアーツ研究教育院教授　上田紀行 ◆主な目次 はじめに:学び方を学ぶとは？ ●第１部 自分の学びと向き合う 第１章 自分を取り巻く学習環境を知る 第２章 学習スタイルを把握する 第３章 学び方を振り返る 第４章 学びの深さを考える 第５章 学問分野の特色を把握する ●第２部 学びの場をつくる 第６章 学び合う下地をつくる 第７章 意見を出し合い整理する 第８章 仲間と力を合わせる 第９章 時間を管理する 第10章 失敗に強くなる ●第3部 学び方を工夫する 第11章 学習意欲を高める 第12章 理解を促す 第13章 出入口を明確にする 第14章 課題に合った学び方をする 第15章 実践に役立つ学びにする ●第4部 これからの学びを考える 第16章 これからの学びを想像する 第17章 学習スタイルを拡張する 第18章 自己調整学習者になる 第19章 アクションプランをつくる ◆執筆者一覧（執筆順） 鈴木　克明　（編著者）　　はじめに，２章，４章，５章，17章 美馬のゆり　（編著者）　　１章，３章，16章，18章 竹岡　篤永　（明石工業高等専門学校）　　６章，９章 室田　真男　（東京工業大学リベラルアーツ研究教育院）　　７章，10章　　 渡辺　雄貴　（東京工業大学教育革新センター）　　８章，10章 市川　尚　　（岩手県立大学ソフトウェア情報学部）　　11章，13章，15章 冨永　敦子　（公立はこだて未来大学）　　12章 高橋　暁子　（徳島大学総合教育センター）　　14章 根本　淳子　（愛媛大学e-Learning教育支援センター）　　19章 はじめに：学び方を学ぶとは？ 第１部　自分の学びと向き合う 　第１章　自分を取り巻く学習環境を知る 　　＜学習目標＞　 　　＜最初に考えてみよう！＞　 　　●「大学での学び」とは何だろうか？ 　　●学びの環境を整えよう 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第２章　学習スタイルを把握する 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞　 　　●ライフスタイルを4つに分けてみよう 　　●学習スタイルを調べてみよう：VAKTモデル 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第３章　学び方を振り返る 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●これまでの学び方を振り返る 　　●メタ認知とは何か 　　●読むこと，見ること，聞くことを振り返る 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第４章　学びの深さを考える 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●知識とは覚えるものか，それとも疑うものか？ 　　●「文学入門」受講者４人の経験談 　　●ペリーの認知的発達段階説 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第５章　学問分野の特色を把握する 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●科目ごとの好き嫌いを乗り越えられるか？　　 　　●自然科学と社会科学との違い 　　●ある領域の学びから多くを得るための問い 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 第２部　学びの場をつくる 　第６章　学び合う下地をつくる 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞　　　　　　 　　●共に学ぶ仲間の背景を考える 　　●仲間の話に耳を傾ける 　　●仲間の気持ちを考えながら自己主張する 　　●学習経験の質を高める 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック＜ 　第７章　意見を出し合い整理する 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞　 　　●協同学習の様々な技法　　 　　●発散技法：ブレインストーミング 　　●収束技法：KJ法 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第８章　仲間と力を合わせる 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞　 　　●仲間と力を合わせる学習とは 　　●協同学習が大切な理由 　　●協同学習をうまく進めるには　　　 　　●グループ活動のグランドルールをつくろう 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第９章　時間を管理する 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞　 　　●目標達成のための時間を配分する 　　●タイムマネジメントをうまく行うためのヒント 　　●学校学習の時間モデル 　　●「時間モデル」活用のヒント 　　●できばえを上げる方法を学ぶ　 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第10章　失敗に強くなる 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞　 　　●失敗に強くなるとは　 　　●失敗に対処する４段階 　　●援助要請は悪いことではない 　　●失敗しない力 　　●メンタルヘルス 　　●コーピングスキル 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 第３部　学び方を工夫する 　第11章　学習意欲を高める　 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞　 　　●学習意欲をARCSの４つの側面で捉える 　　●ARCSモデルを学びに活用する　　 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●学習意欲についての工夫例 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第12章　理解を促す 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●９教授事象とは？ 　　●９教授事象は記憶のモデルと関係している 　　●９教授事象を適用した授業例 　　●９教授事象の使い方の留意点 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●学びの工夫例　　 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第13章　出入口を明確にする 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●学びの出入口 　　●出口：学習目標を明確にしよう 　　●入口：学習者の状況を把握しておこう 　　●出入口を確認する３つのテスト 　　●学びの構造をイメージする 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●学びの工夫例　　 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第14章　課題に合った学び方をする 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●学び方を考える流れ 　　●学習目標を５つの観点で分類する 　　●分類のしかた 　　●学びの作戦をイメージする 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●学びの工夫例　　 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第15章　実践に役立つ学びにする 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●現実味のある学びにする 　　●ID第一原理 　　●社会の中で学ぶ 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●学びの工夫例　　 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 第４部　これからの学びを考える 　第16章　これからの学びを想像する 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●こんな時代がやってくる 　　●これから学ぶ必要があること 　　●それらをどうやって学べばよいのか 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第17章　学習スタイルを拡張する 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●コルブの経験学習モデル 　　●コルブの経験学習モデルと学習スタイル 　　●学習スタイルを広げることが学び方を学ぶこと 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第18章　自己調整学習者になる 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●学習を意識して自分で調整する 　　●自己調整学習の3つの要素 　　●自己調整学習の3つの段階 　　●一人から複数への調整学習 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　第19章　アクションプランをつくる 　　＜学習目標＞ 　　＜最初に考えてみよう！＞ 　　●変化と成長を目指して 　　●学びにも始まりと終わりはある 　　●キャリアをデザインする 　　●不確実性を受け入れて，柔軟な対応をする 　　●アクションプランを立てよう　 　　＜もう一度考えてみよう！＞ 　　●事例 　　■練習／■フィードバック 　文　献　索　引

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし