【解決】コンピューター書籍レビューで人気、高評価の楽天Amazonおすすめ商品ランキングトップ10 – 2025年03月最新版

＜p＞日本発、世界初となる驚異の量子コンピューターの実現が、秒読み段階に入った。光を使った独自の方式により、量子コンピューター開発のトップを走る著者が、その仕組みと理論を徹底解説。スーパーコンピューターをはるかに凌ぐ高速計算と低消費電力を両立させる量子コンピューターの実現へ向けて、現在、さまざまな方式が模索されている。世界中で競争が激化する中、圧倒的な勢いを見せるのが、光を使った量子コンピューターの研究だ。革新的な光量子コンピューターが完成する日は、もう間近に迫っている。　○竹内 薫氏、推薦！「量子コンピューター開発の真打ち！ その全貌がここに」＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

＜p＞これ一冊でコンピューター・IT技術がわかる＜/p＞ ＜p＞※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜/p＞ ＜p＞【2016年CPU大賞・書籍部門受賞！】＜br /＞ 【シリーズ累計200万部の世界的ベストセラー！】＜br /＞ 【日本国内でも19刷り、46000部突破！】＜/p＞ ＜p＞コンピューターの動作原理から、ハードウェア、ソフトウェア、通信、Webサービス、印刷まで、コンピューター・IT技術のしくみがすべてわかる究極のイラストガイド＜/p＞ ＜p＞今や、コンピューター・IT技術はビジネスから日常生活まで、私たちの活動のあらゆる領域に浸透しています。＜br /＞ 本書では、ハードウェア内部のしくみ、プログラムが働くしくみ、グラフィックスやゲームやネットワークのしくみ等々を、過去から現在までさまざまな分野にわたって網羅して、美しい精細なイラストと丁寧な解説で徹底図解しています。＜/p＞ ＜p＞●イラストによって初心者の方が技術をイメージで理解することができます。＜br /＞ ●技術のしくみについてはもちろん、歴史的な過程も紹介されています。＜br /＞ ●ITプロフェッショナルが大切にしている、深い知識まで含まれています。＜/p＞ ＜p＞※カバー画像が異なる場合があります。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

情報・通信・コンピュータ(その他)販売会社/発売会社：工学社/工学社発売年月日：2005/02/15JAN：9784777511037

＜p＞現実の構造を認識し未来を予測する脳の能力と、AIの「知能」の違いとは？ 天才ジェフ・ホーキンスの原点。書き下ろし序文収録＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

＜p＞＜strong＞※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。＜/p＞ ＜p＞WolframAlpha，Python，R，Mathematicaをフル活用して，大学教養レベルの統計，微分積分，線形代数の全体像を把握する．学び直しにも最適な一冊．＜br /＞ コンピュータ（WolframAlpha，Python，R，Mathematica）を活用して，数学の学びの質を高めましょう．＜/p＞ ＜p＞本書の具体的な目標は，線形回帰分析を理解することです．そのために必要な微分積分と線形代数も学びます．微分積分は多変数の微分積分まで，線形代数は特異値分解までです．これで，大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます．＜/p＞ ＜p＞すべてが線形回帰分析につながるので，何の役に立つのかと疑うことはありません．面倒な計算はコンピュータにまかせるので，計算に迷い込んでしまうこともありません．＜/p＞ ＜p＞線形回帰分析はデータサイエンス（人工知能・機械学習）の出発点です．本書を読んで，データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう．＜/p＞ ＜p＞大学教養レベルの数学の全体像の把握，学び直しにも最適な一冊です．＜/p＞ ＜p＞コードは全てウェブで公開されます．＜/p＞ ＜p＞第I部　入門＜br /＞ 第1章　実行環境＜br /＞ 第2章　数と変数＜br /＞ 第3章　データ構造＜br /＞ 第4章　可視化と方程式＜br /＞ 第5章　論理式＜br /＞ 第II部　統計＜br /＞ 第6章　1次元のデータ＜br /＞ 第7章　2次元のデータ＜br /＞ 第8章　確率変数と確率分布＜br /＞ 第9章　多次元の確率分布＜br /＞ 第10章 推測統計＜br /＞ 第11章　線形回帰分析＜br /＞ 第III部　微分積分＜br /＞ 第12章 関数の極限と連続性＜br /＞ 第13章 微分＜br /＞ 第14章 積分＜br /＞ 第15章 多変数関数の微分積分＜br /＞ 第IV部　線形代数＜br /＞ 第16章 ベクトル＜br /＞ 第17章 行列＜br /＞ 第18章 ベクトル空間＜br /＞ 第19章 固有値と固有ベクトル＜br /＞ 第20章 特異値分解と擬似逆行列＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

＜p＞コンピュータアーキテクチャの定番教科書、待望の新版！＜/p＞ ＜p＞コンピュータ科学を学ぶ際、心臓部であるマイクロプロセッサの＜br /＞ 構造（アーキテクチャ）を理解することは避けては通れない道ですが、＜br /＞ マイクロプロセッサを自ら作成することにより、その理解をより一層＜br /＞ 進めることができます。＜/p＞ ＜p＞そんな、マイクロプロセッサを作りながら学ぶ『ディジタル回路設計と＜br /＞ コンピュータアーキテクチャ』が、System Verilogに対応して＜br /＞ バージョンアップしました。＜/p＞ ＜p＞本書は初版同様、特にコンピュータ科学を学ぶ学生のために、＜br /＞ 　・数の体系、半導体のしくみや論理ゲートといった基本的内容＜br /＞ 　・ブール代数を実現したり、ラッチ／フリップフロップといった回路設計＜br /＞ 　・System Verilog／VHDLといったHDL（ハードウエア記述言語）を使った実装＜br /＞ 　・さまざまな応用的演算回路＜br /＞ 　・パイプライン処理やメモリ、I/Oシステム＜br /＞ など、マイクロアーキテクチャを作り、理解するための内容を網羅しています。＜/p＞ ＜p＞古典的でありながら今も無数の製品に使われ続けるMIPSアーキテクチャを＜br /＞ 中心に、最新の先進的アーキテクチャにいたる解説と、より理解を深めるための＜br /＞ 演習や口頭試問、そして豊富なHDL記述例によって、コンピュータアーキテクチャの＜br /＞ 基礎をじっくり学べる一冊です。＜/p＞ ＜p＞※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。＜br /＞ ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。＜br /＞ ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。＜br /＞ ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

＜p＞【最新動向サーベイ】「イマドキノDNNの枝刈り」高性能で軽量なDNN（deep neural network）を作成するために、既存の大規模モデルの性能を維持しつつ、DNNのモデルサイズを圧縮する試みがある。そのアプローチの一つが、DNNの重みに対する枝刈りである。本稿では枝刈りに焦点を当て、モデルサイズを圧縮するための枝刈り技術の代表的な手法を紹介するとともに、より低い計算量で枝刈りを行うイマドキノ試みについても紹介。／「イマドキノマルチモーダルLLM」マルチモーダルLLM（MM-LLM）の包括的なサーベイを、最近の進歩に焦点を当てて紹介。モデルアーキテクチャを5つの構成要素に分類し、一般的な設計定式化と訓練パイプラインの概要を示したのち、様々な最先端のMM-LLMをそれぞれ特有の定式化により分けて解説する。＜/p＞ ＜p＞【論文フカヨミ】「フカヨミマルチカメラBEV認識」3次元のシーン理解を行うための認識技術の一例として、マルチカメラによるBEV（bird’s eye view; 鳥瞰視点）認識技術を解説。自動運転分野におけるBEV 認識の定義について筆者なりの解釈を述べ、マルチカメラBEV認識を理解に欠かせないコア技術として、画像をBEVに変換する視点変換のアプローチについて、いくつかの潮流に分けて説明。次にマルチカメラBEV認識の代表的な手法BEVDetとBEVFormerの2つを解説し、最新の技術動向をもとに今後の展望について議論する。／「フカヨミ計画指向End-to-End自動運転」自動運転システムにおけるDNNベースのアプローチで特に注目を集めているのがビジョンベースのEnd-to-End自動運転フレームワークである。UniAD は、End-to-Endフレームワークを発展させ、経路計画を念頭において設計を行う計画指向哲学を提案した研究である。本稿では、計画指向なEnd-to-End自律走行モデルについての研究動向と、UniADモデルの詳細について解説する。＜/p＞ ＜p＞【チュートリアル】「ニュウモン一人称ビジョン」『コンピュータビジョン Winter2023』掲載の「イマドキノ一人称ビジョン」に続く「一人称ビジョン」記事第2弾。本稿では、『Winter 2023』で扱いきれなかった個々の手法の詳細に重点を置いて解説。一人称視点映像を用いたタスクに取り組むためのテクニックや具体的なデータセット・モデルに焦点を当てた、より実践的な入門ガイドを提供する。＜/p＞ ＜p＞そのほか、マルチタスクをスピーディにこなすためのツールと仕事術を紹介する「CV人材のための作業効率アップ研究所（後編）」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」、漫画「Happy AI」を掲載。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

＜p＞プロ棋士と互角以上の戦いを繰り広げるまでに進化した将棋プログラム。不可能を可能にしてきた開発者たちの発想と苦悩、そして迎え撃つプロ棋士の矜持と戦略。天才たちの素顔と、互いのプライドを賭けた戦いの軌跡。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

＜p＞【最新動向サーベイ】＜br /＞ ・イマドキノNeural Fields：なぜNeural Fields はこのような盛り上がりを見せているのか？　従来の信号表現に比べてNeural Fields は何が面白いのか？　などの問いについて、技術的な視点からわかりやすく解説。＜/p＞ ＜p＞【論文フカヨミ】＜br /＞ ・フカヨミ非グリッド特徴を用いた画像認識：CNNの内部ではシーンの表現に一様なグリッド状の特徴マップが用いられているが、実世界のシーンを特徴ベクトルの集合で表現する際は、グリッド状の均一な配置ではなく、情報の濃淡に応じた不均一な配置になるのが自然に思われる。このような発想に基づき、グリッドによらない特徴表現によってシーンを認識する手法を紹介。＜/p＞ ＜p＞・フカヨミ一般化ドメイン適応：教師なしドメイン適応（UDA）の研究動向として近年数多く提案されている派生問題について述べたうえで、多様化するUDAの派生問題を統一的に扱う枠組みとして提案された一般化ドメイン適応（GDA）について、GDA提案者自らが丁寧に解説。＜/p＞ ＜p＞・フカヨミバックボーンモデル：Vision Transformerもさまざまなタスクを解くためのバックボーンモデルとして活用されつつある。本稿ではVision Transformerを物体検出タスクなどのバックボーンモデルとして活用する手法をフカヨミ。＜/p＞ ＜p＞【チュートリアル】＜br /＞ ・ニュウモン微分可能レンダリング：微分可能レンダリングとはどのような発想に基づくものなのか、「微分可能」であることにどのような価値があるのかを説明し、具体的な応用を幅広く例示したうえで、微分可能レンダリングそのものの技術的課題と解決法、および微分可能レンダリング機能を提供するライブラリを紹介。＜/p＞ ＜p＞その他、4コマ漫画「えーあい＊けんきゅうしつ」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

＜p＞本書はC言語の実験プログラムを通して，コンピュータとプログラムのしくみを解説します。C言語のプログラムの作り方ではなく，実験プログラムを実行させた結果をもとに，コンピュータの内部でどのようなことが行われているか，プログラムがどんなしくみで処理をしているかを紐解いていきます。C言語をマスターしている人はもちろん，そうでない人でも「なるほど！」と納得できる内容です。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。