はじめに
YouTuberという言葉が一般的になり、
「自分も好きなことで、生きていきたい！」と考えた方が少なからずいらっしゃると思います。
「ただ実際に自分の顔を出すのはちょっと・・・。」
そんな事を考えている貴方にこの本をお贈り致します。
新しい外見を手に入れ、新たな世界に旅立ちましょう！
本の紹介
Unityを使って自分の分身を作り、魔神剣を撃つまでを解説しています。一冊読めばVTuberデビューは夢ではなくなります。
本書の購入をお勧めする人
- Vtuberになりたい人
- VRが好きな人
- 実況動画をしたい人
- VRChatで魔神剣を打ちたい人
読むとどんなアウトプットが出来るようになるか
VTuberデビュー
はじめに
技術書典に参加し、他の参加者の熱気にあてられ、よし、ひとつ技術書とやらを書いてみるか! そう決心をした人もいるでしょう。
はい、筆者のことです。
でもなぜ標準ソフトなの? Re:VIEWやGitBookなど、便利なツールを使ったら良いじゃないか? ......確かにそうなのです。便利なツールを巧みに駆使し、華麗でスマートなモノ作り
人生を謳歌すれば良いのです。使える人は。
ご挨拶が遅れました。はじめまして、ひめだい(銀髪)です。私はデザイナーです。プログラムの知識はまったくありません。当然、Re:VIEWやGitBookなんかも分かりません。ただ、私はデザイナーなので、普段から冊子の制作や印刷などに携わっています。使うソフトもAdobe製品だらけです。Adobe製品があればなんでも作れます。ありがとうAdobe。
しかし、Adobe製品は誰もが気軽に扱えるものではありません。
そこで、筆者は標準ソフトに目を付つけました。
デザイナーの意地でAdobe製品を使わず、標準ソフトだけで印刷物を作ることができれば、Re:VIEWやGitBookを使えないけど本を出したい人の背中を押すことができるのでは? そう考え、軽い気持ちで作り始めました。
本の紹介
Macの標準ソフトだけで同人を作る本です。この本もMacの標準ソフトだけで作っています。
今回の制作環境
macOS Sierra
iMac(Retina 5K, 27-inch, Late 2015)
読むとどんなアウトプットが出来るようになるか
- 同人誌作れます
- 簡単な冊子も作れます
- 技書博３サークル参加
はじめに
2019年GoogleよりEdge TPUが発売されました。
本書はまだまだ情報の少ないEdge TPUを実際にラズパイで使用して自分で作成したモデルを実行するまでを解説します。
本の紹介
ラズパイをお持ちの方、Edge TPUが気になっている方にお勧めです。難しいAIの数式は無しに構築することが可能です。
本書の購入をお勧めする人
- AIに興味がある人
- IoTはデバイス側でAIが必要であると感じている人
- ラズパイ買ったけど、買っただけの人
- リアルタイムな物体検出やってみたい人
読むとどんなアウトプットが出来るようになるか
- リアルタイム物体分類機
- AutoML Visionを使ったモデル作成
目次
前書き
ラズパイとは
EdgeTPU とは
本書で使用する機材
免責事項
第 1 章 ラズパイのセットアップ
1.1 OS の書き込み～PC からの接続
1.2 ネットワークへの接続と各種アップデート
1.3 この章のまとめ
第 2 章 EdgeTPU のセットアップ
2.1 EdgeTPU の接続
USB3.0 じゃない
2.2 ライブラリのインストール
2.3 サンプルの実行
2.4 この章のまとめ
第 3 章 mnist の学習と推論
3.1 Google Colaboratory
3.2 mnist の学習とモデルの変換
mnist の画像データを覗いてみる
3.3 ラズパイでの実行
3.4 この章のまとめ
第 4 章 リアルタイム物体検出
4.1 ラズパイへカメラの接続
4.2 VNC 接続設定
4.3 物体検出の実行
4.4 この章のまとめ
第 5 章 AutoML Vision での学習とモデルの実行
5.1 GCP の設定
5.2 学習データの用意
5.3 学習の実施
5.4 ラズパイでの実行
かかった費用
5.5 この章のまとめ
付録 A 動画を画像に変換する
後書き
著者紹介・注意事項
サークル紹介
注意事項
はじめに
機械学習エンジニアって院卒の人が多かったり、SEからの転職が難しいというイメージがあると思いますが、ワイは専門卒の新卒SEから一年で機械学習エンジニアになるんやで！！！
本の紹介
本書は専門卒の新卒SEが独学で機械学習の勉強を行い、約1年間の勉強の末に機械学習エンジニアになるまでに行った勉強内容と独学で勉強した際に実装した機械学習のモデルを解説する本となっております。
なので、本書では何を勉強すればいいのか？機械学習で用いられる数学の解説、機械学習の学習アルゴリズムの解説などが一冊に詰め込まれています！更に、プログラミングをしないで機械学習の実装も紹介しているのでエンジニアではないあなたも機械学習のモデルを構築することが出来ます！！
本書を手にすることでもしかしたらあなたも来年からは機械学習エンジニアになれるかもしれません！
本書を購入すべき人
- 機械学習に興味がある人
- 機械学習エンジニアを目指してる人
- 数学が好きな人
- プログラマーじゃないけど人工知能について知りたい人
- プログラミングしないで人工知能を構築したい人
本書の購入をオススメしない人
- 既に機械学習エンジニアのプロである人
読むとどんなアウトプットが出来るようになるか
- 機械学習エンジニアとしての自分
目次
はじめに
* 人工知能とは
* 機械学習の種類の例とその違いについて
1章：簡単な数学の紹介
* 行列・ベクトル
* 確率・統計
* 微分・積分
2章：pythonの環境構築と言語学習
* Pythonの学習環境の構築
* ライブラリの利用方法
* numpy
* pandas
* matplotlib
3章：0から学ぶディープラーニングを勉強してみた
* パーセプトロンとは
* パーセプトロンの実装
* ニューラルネットワークについて
4章：NCCを利用して学習モデルの構築
* NNCのインストール
* NNCを用いてニューラルネットワークを作成
* NNCで作成したニューラルネットワークを実行
* NNCで作成したモデルの解説
5章：Chainer
* Chainerの概要
* Chainerを用いて機械学習の実装を行う
終わりに
【既刊】【ダウンロードカードの頒布のみ】
「2019年1月Google Cloud FunctionsでGoがサポートされました。
本書はまだまだ情報の少ないGoでFunctionsをデプロイする方法を、世界最速で解説します。Go Functions!」
開発に必要なものはブラウザだけですので、簡単にお試しいただけます。
本書の購入をお勧めする人
- Goが好きな人
- FaaSに興味がある人
- GCPアカウント作ってみたけど何も動かしていない人
- 最近サーバサイドの技術にも興味が出てきた人
- 新しいことやってドヤ顔したい人
目次
第１章 はじめに
1.1. 本書に書いてある内容
1.2. 何故、GoでCloud Functionsか
1.3. Goって？
第２章 Google Cloud Platform
2.1. GCP基礎
2.2. GCPのプロジェクト
2.3. 開発環境準備（Cloud Shell）
第３章 Functionsの起動
3.1. HTTPリクエスト起動
3.2. Cloud Storageからの起動
3.3. Cloud Pub/Subからの起動
第４章 Functionsからの出力
4.1. Cloud Storageへ出力
4.2. BigQueryへ出力
4.3. Cloud Firestoreへ出力
第５章 サーバレスでアプリケーションを設計する
5.1. サーバレスで設計する
5.2. 高価なサービスの代用として
第６章 最後に
著者（しゅういちろ）のコメント
ようやくGoogleCloudFunctionsでGoがサポートされました。
「なんでLambdaでできてGCPで出来ないんだよ！」と叫ばなくてよくなりました。
AppEngineと似ているようで、ちょっと違うGoogleCloudFunctions体験してみませんか？
公式ドキュメントにあるような動かし方だけではなく、Pub/SubやBigQuery等の他サービスとの連携も記載しているので
読んだらアイデアを即実現することが可能になっちゃうかもしれません。
本書では手軽に動かせることをモットーに全てWEBブラウザだけでデプロイする方法を解説しています。
【既刊】【ダウンロードカードの頒布のみ】
人里離れて優雅にキャンプを楽しんでいた週末の夜。あ！明日の朝までに技術書を書いて印刷所に入稿をしなくちゃいけないことを思い出した！
でもこれから家に戻ってRe:VIEWやGitBookで書く時間は無い！しかも携帯もネットも繋がらない山奥…手元にはWindows10だけがインストールされているパソコンしかない！…そんな経験、みなさんもありますよね？
ご安心をこの本を読めばWindows10に標準でインストールされているソフトだけで入稿直前まで進めます。
山から駆け下り、印刷所に入稿できれば本は無事完成します。
目次
- はじめに
- この本の目的
- なぜ、Windows 10の標準ソフトなのか
- 制作の流れ
- 本の仕様を決める
- 執筆
- データの出力と校正
- 1ページごとにデータを切り出す
- 印刷用のデータに変換
- 印刷所に入稿
- 納品
- 頒布
- 結論
- おまけ
- スケジュールの組み立て方
- 価格の決め方
- PDFで頒布をする方法
- ワードパッド内に画像を入れるいくつかのテクニック
- きれいな画像が入った本を作る方法
- 自分も作ろうと思った人向けの情報
- A4サイズで作る場合
- 最後に
著者のコメント（ひめだい（銀髪））
著者はプログラムを知らないただのデザイナーです。デザイナーはAdobe製品を駆使し、チラシをレイアウトしたり本を編集したりします。Adobe製品を使わない人でも、Re:VIEWやGitBookを使えばだれでも気軽に本を執筆できるようになりました。
とても便利な世の中になりました。
でも、デザイナーは思うのです。そんな便利なソフトを使わないと本は作れないのだろうか？
決してプログラムが分からないからRe:VIEWを使うのが面倒臭かったり、GitBookなど新しいツールを覚えるのが億劫だったりする訳ではありません。断じてありません。キャンプで現地の物を使って工夫したり、無いものを作って自然と一体になって日々過ごすことをブッシュクラフトと言います。
Windows10だけで本を作りたい。これはパソコン版ブッシュクラフト的挑戦です。決して面倒だからではありません
【既刊】【ダウンロードカードの頒布のみ】
「スタバでmac開いて作業する人は“出来る人”ってイメージありませんか？
本書を購入することによって、radare2でバイナリ解析する“ヤバイ人”になれます」
DockerCon 2015にて言われた「Unusable security is not security !」の意味をバイナリ解析で伝えます。
本書の購入をお勧めする人
- CTFを初めてみたい方
- セキュリティに興味がある方
- ハッキングなどの攻撃手法に興味ある方
- 誰もやってなさそうなことをやりたい方
- 黒い画面が好きな方
- バイナリデータが大好きな方
- 「ワタシ バイナリカイセキ チョットデキル」って言いたい方
- よく分からないけどヤバイ人になりたい方
本書の購入をお勧めしない方
- 健全な人でありたい方
本書のアジェンダ
１.バイナリ解析について
２.バイナリ解析と法律
３.バイナリ解析を行うためのlinux仮想環境の構築方法(windowsとOS X対応)
４.解析ツールradare2のインストール方法
５.アセンブリ言語とレジスタの概要
６.radare2の簡単な機能紹介
７.radare2を用いたバイナリ解析実践編(CTF形式で2つのバイナリファイルを用意)
８.バイナリ解析を通じて、今後のシステム開発のあり方について
著者（かんばやし）のコメント
バイナリデータとは人間が読めないような機械語のデータです。
そのデータのファイルがバイナリファイルになります。
気になった人は、パソコンにある拡張子が.exeファイルや.dllファイルをメモ帳などの
テキストエディタで開いてみて下さい。何書かれてるのか全く分からないですよね？
本書ではそんな読めないバイナリファイルを、主にradare2というツールを使って解析し、
バイナリデータを書き換えて行きます。linuxの仮想環境構築方法も記載させて頂いています。
最初は分からない事が多く、難しい、地味すぎてつまらないと感じるかもしれませんが、解析を始めると
”黒い画面”と”クリスマスカラーの文字列”の美しさに心を惹かれて、気づけばバイナリデータに恋をします。
そんな、ちょっとほろ苦で甘酸っぱい世界に飛び込んでみませんか？？？
【既刊】【ダウンロードカードの頒布のみ】
ラスパイとGoogle Cloud Platformのサーバレス系サービスを利用してデジタル百用箱を作成します。百葉箱のようにデータを貯めるだけでなく、
WEBブラウザでリアルタイムなデータを表示できるところまで記述しております。
「Goで学ぶGoogle Cloud Functions」と合わせと読みますと百葉箱の実装がGCPの無料枠で全て収まるようになります。
眠っているラズパイをよみがえらせるチャンスです。
目次
第1章 はじめに
1.1. 今回書いてある内容
1.2. 使うもの
第2章 環境情報の取得
2.1. センサーとラズパイの接続
第3章 GCP の設定
3.1. Cloud IoT Core の設定
3.1.1. Cloud Pub/Sub とは
3.2. BigQuery の設定
3.3. Cloud Dataflow の設定
第4章 百葉箱への転生
4.1. 環境情報送信プログラム
4.2. Data Studio でレポート作成
4.2.1. データ接続
4.2.2. レポートの作成
第5章 あとがき
【既刊】【ダウンロードカードの頒布のみ】
本書の目標は、オセロが強いAIを作成してとりあえず私よりも強くなってもらおうと考えていま
す。完成したら10回勝負して勝ち越せるようなAIができたら良いなぁ。
それと、とにかく簡単に実装することを目標にしています。難しいことはスルーします。
Pythonで簡単なプログラムが書けて機械学習の概要をご存じの方であればどなたでもオセロAIが
作成できるようになります。
目次
まえがき
本書について
今回の目標
本書の構成
作業環境
ソフトウェア
前提知識
免責事項
第1章 基本的な強化学習アプリケーションの学習 4
1-1 強化学習とは
1-2 アプリケーションを見つける
1-3 プログラムを見てみる
1-4 まとめ
2-1 必要なものを考える
2-2 ゲーム本体(main.py)
第2章 オセロを用いた強化学習 AI の実装 7
2-3 学習モデル(dqn_agent.py)
2-4 トレーニング用プログラム(train.py)
2-4 テスト用プログラム(test.py)
2-5 まとめ
おまけ
勝負してみた
