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 【送料無料】マウス禁止! たった1秒のパソコン仕事術  
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商品情報商品の説明パソコン業務が多い一般的なビジネスパーソンに向けた仕事のスピードアップ術。 1月にWindows 7のサポートが終了し、PCが変わる人も多いはず。 今こそPC操作を見直してみませんか マウスを使わない手法は多くの識者が提言していますが、 著者はその元祖ともいえるスペシャリストで著書累計は140万部を超えています。 超便利なショートカット一覧付き。 本を開きっぱなしにできる特別仕様のため、常に手元に開いて置いておける便利な一冊です。主な仕様

 【送料無料】わかばちゃんと学ぶ Googleアナリティクス〈アクセス解析・Webマーケティング入門〉  
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商品情報商品の説明本書は、マンガと実践で学ぶGoogleアナリティクスの入門書です。 Googleアナリティクスを使ったアクセス解析の基本や理解が難しい概念はもちろん、マーケティングについてもマンガと実践でわかりやすく解説しています。 ユニバーサルアナリティクス&タグマネージャに対応しています。 ・個性的なキャラクターたちが登場するマンガ ・感覚的にわかる図解 ・丁寧な実践パート 上記3つの特長で、Googleアナリティクスを無理なく学べます。 ■こんな人におすすめ ・企画担当 ITに疎い私だけど、「Googleアナリティクスを使って効果測定しなさい」って言われちゃった。わけがわからず困っている。 ・中小企業のITエンジニア 入社2年目に入ったら、「施策の良しあしまで把握してPDCAを回しなさい」って言われちゃった。プログラミングはわかるけど、アクセス解析は専門外。 ・フリーランスのWebデザイナー 顧客のサイトの効果測定・運用までやる仕事が入った。アクセス解析って今まで感覚でやってきたものだし、正直自信がない。プロとして恥ずかしくないアクセス解析の知識・技術を身に付けたい。 ■コンテンツ ●CHAPTER 1 アクセス解析って何 ●CHAPTER 2 Googleアナリティクス・Googleタグマネージャを導入しよう ●CHAPTER 3 基本的な単位・見方を知ろう ●CHAPTER 4 ユーザーの動向を知りたい ●CHAPTER 5 集客を強化したい ●CHAPTER 6 コンバージョン率を上げたい ●CHAPTER 7 日々の解析をもっとラクにしたい主な仕様

 【送料無料】できる 仕事がはかどるPython&Excel自動処理 全部入り。 (できる全部入り。)  
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商品情報商品の説明Excelのルーチンを Pythonで自動化しよう! 「PythonによるExcel操作の自動化」を集大成 ブックやシート、セルや行列を操作する 「表の見た目を整える」 「グラフを作成する」 「ブックの体裁を一度に整える」 「複数のシートから集計シートを作成する」 などなど、身近な業務を想定した用例を豊富に用意! Pythonライブラリとの連携方法も詳しく解説します どのサンプルも短くて簡単に書けるものが多数のため、 アレンジもしやすく、初心者にもやさしい内容です。 「コピペや手作業がめんどくさい……」 と日常業務で思ったことがあるのなら、 Pythonによる自動化に挑戦してみてください!主な仕様

 【送料無料】「ゆる副業」のはじめかた 輸入・ネット販売 時間も手間もセンスもいらないから誰でもできる!  
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商品情報商品の説明たった1日30分で月10万円の副業デビュー! 【ゆる副業って何】 ●面倒な梱包・発送は自分でやりません ●綿密なスケジュールは必要ありません ●元手0円でもはじめることができます ●利益計算はExcelツールにやらせます ●商品の仕入れにセンスはいりません ●リサーチ時間はツールを使って短縮します 【こんな方にオススメ! 】 「毎月の家計の足しにしたいなぁ」 「副業解禁でせっかくだから何かやってみようかな」 「お金は稼ぎたいけど、自由な時間も大事! 」 自宅で手軽に副業をはじめたいという方に向けた、 個人輸入・ネット販売の本です。 「副業をはじめたいけど、 アルバイトのように1日何時間も割けない! 」 という方にぴったりです。 本書では会社員を続けながら、 将来的には1日たった30分の作業時間でも 稼げるようになる方法を教えています。 本業もプライベートも充実させつつ、 面倒なことはできるだけ避けてゆるく稼ぎましょう。 仕入・販売の基礎知識から、 センスがなくてもデータを見て売れ筋商品を探せる方法、 さらに稼げるオリジナル商品の販売方法なども教えます。 本書では、手法の再現性が高く、日本の王道の仕入れ先である アメリカ輸入・中国輸入を扱っています。 購入者限定で仕入れ商品の利益を 自動計算してくれるExcelシートをプレゼント! [章立て] 第1章 「ゆる副業」をはじめよう 第2章 輸入・ネット販売が副業にぴったりな理由 第3章 アメリカ輸入で稼ぐきほん 第4章 アメリカから商品をもっとうまく輸入する 第5章 中国輸入で稼ぐきほん 第6章 中国からの商品をオリジナル化してもっと稼ぐ 第7章 がんばらないで稼ぐための8のルール主な仕様

 【送料無料】基礎からわかる データサイエンス (ニュートン新書)  
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商品情報商品の説明ネットサーフィン中に現れる広告，オンラインショッピングでのお薦め機能や，迷惑メールのフィルタリング,　ライフイベントに合致したDMに，未病を支える健康診断・・・・・・。私たちの生活に密着した種々のサービスは「データサイエンス」に支えられています。 データサイエンスとは，ひとことで言えば，社会にあふれている膨大なデータから，役に立つ情報を引き出すスキルです。本書は，いまやあらゆる業界で必須のスキルとなっているデータサイエンスについて，基本的な理論から発展の歴史、コンピュータの機械学習との関連，ビジネスへの導入例，データ収集におけるプライバシー保護の問題に至るまで，その全体像をわかりやすくコンパクトにまとめて解説。文系でも理系でも理解できる，入門書として最適の1冊です。 ※本書は2020年発行の『データサイエンス』をニュートン新書として発行したものです。 もくじ： 序文 第1章　データサイエンスとは？ 第2章　データとは何か？　そしてデータセットとは何か？ 第3章　データサイエンスのエコシステム 第4章　機械学習ー入門編 第5章　標準的なデータサイエンスのタスク 第6章　プライバシーと倫理 第7章　今後の動向と成功の原則主な仕様

 【送料無料】ベイズ深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)  
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商品情報商品の説明「読んでいて本当に心地がいい」と大好評の前著『ベイズ推論による機械学習入門』からの第2弾! 「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった 「欲張り」本! 基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説した。本邦初の成書! 本書のサポートページ: github.com/sammy-suyama/BayesianDeepLearningBook 【主な内容】 第1章 はじめに 1.1 ベイズ統計とニューラルネットワークの変遷 1.2 ベイズ深層学習 第2章 ニューラルネットワークの基礎 2.1 線形回帰モデル 2.2 ニューラルネットワーク 2.3 効率的な学習法 2.4 ニューラルネットワークの拡張モデル 第3章 ベイズ推論の基礎 3.1 確率推論 3.2 指数型分布族 3.3 ベイズ線形回帰 3.4 最尤推定,MAP推定との関係 第4章 近似ベイズ推論 4.1 サンプリングに基づく推論手法 4.2 最適化に基づく推論手法 第5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 5.1 ベイズニューラルネットワークモデルの近似推論法 5.2 近似ベイズ推論の効率化 5.3 ベイズ推論と確率的正則化 5.4 不確実性の推定を使った応用 第6章 深層生成モデル 6.1 変分自己符号化器 6.2 変分モデル 6.3 生成ネットワークの構造学習 6.4 その他の深層生成モデル 第7章 深層学習とガウス過程 7.1 ガウス過程の基礎 7.2 ガウス過程による分類 7.3 ガウス過程のスパース近似 7.4 深層学習のガウス過程解釈 7.5 ガウス過程による生成モデル主な仕様

 【送料無料】図解即戦力 ブロックチェーンのしくみと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書  
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商品情報商品の説明ブロックチェーンの基礎技術と最新状況がわかる! 本書は、ブロックチェーンの基本やしくみ、開発手法やツールなどを一通り学ぶことのできる図解入門書です。ブロックチェーンの基礎技術としては、最も普及しているビットコインブロックチェーンや、スマートコントラクトのプラットフォームとして注目されるイーサリアムなどを題材に解説を行い、現在のブロックチェーンの技術的課題や最新動向もしっかりフォローします。エンジニア1年生、フィンテック業界への転職・就職を目指す人、ブロックチェーンを導入したい企業の担当者に向け、豊富なイラストや具体的な資料を用いてわかりやすく解説します。主な仕様

 【送料無料】ゲームセンターあらしと学ぶ プログラミング入門 まんが版こんにちはPython  
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商品情報商品の説明伝説のゲームマンガでプログラミングが楽しく身につく! だれでも、はじめてでも、ゲームが作れる! 『ゲームセンターあらし』『こんにちはマイコン』のすがやみつる先生が、 プログラミング入門マンガを描き下ろし! いよいよ小学校でのプログラミング教育が必修化されます。ただし、授業で習うとなると、とたんにプログラミングがつまらなくなりそう。プログラミングだけでなく、IT全般をきらいになっちゃうかも??。そんな懸念を吹きとばすのが、すがやみつる先生の書き下ろし入門マンガ、令和版の『こんにちはマイコン』ともいえる本書です。プログラミングの必要性はもとより、プログラムをつくって動かす楽しさ、面白さをバッチリ伝えます。もちろん、プログラミング未経験の大人が読んでも役立ちます。 子どもから大人まで、「プログラミングを楽しみたいすべての人」にお届けします。 目次 登場人物紹介 プログラミングって何だ 　第1部プログラムを書いて動かそう! 　第1章プログラムって何だ 　第2章Pythonのインストール 　第3章プログラムを書いてみよう! 　第4章IDLEでプログラミング 　第5章変数を使おう! 　第2部ゲームを作りながらプログラムを学ぼう! 　第6章フィズバズゲームを作ってみよう! 　第7章じゃんけんゲームを作ってみよう!(テキストベースのゲーム) 　第8章マウスを使ったスカッシュゲームを作ってみよう(Tkinterを使ったGUIゲーム) 　あとがき主な仕様

 【送料無料】機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門  
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商品情報商品の説明機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書! 深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。 【甘利俊一先生推薦】 「世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい」 【主な内容】 1 はじめに 2 機械学習と深層学習 3 ニューラルネット 4 勾配降下法による学習 5 深層学習の正則化 6 誤差逆伝播法 7 自己符号化器 8 畳み込みニューラルネット 9 再帰型ニューラルネット 10 ボルツマンマシン 11 深層強化学習 【機械学習スタートアップシリーズ】 本シリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして2015年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指す、注目の新シリーズです。 「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく!」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。 まず、以下の2点を同時に刊行いたします(^o^)/ 『これならわかる深層学習入門』瀧 雅人・著 『ベイズ推論による機械学習入門』須山 敦志・著/杉山 将・監修主な仕様

 【送料無料】完全独習 ベイズ統計学入門  
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商品情報商品の説明検索エンジンの予測変換機能やネットショップのリコメンド機能など、ビジネスに多用されている注目の学問「ベイズ統計学」入門の決定版。「確率」どころか「ルート」などの中学数学を忘れても理解できるよう徹底的にやさしく解説。IT業界の人や統計学に興味がある人はもちろん、すべてのビジネスパーソン必見の一冊。主な仕様

 【送料無料】図解まるわかり AIのしくみ  
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商品情報商品の説明AIの技術から歴史、 活用方法まですべて図解 確かな知識がつく「使える教科書」 【本書のポイント】 ・解説とイラストがセットで理解しやすい! ・AIの基礎から最新のトレンドまでカバー! ・機械学習やディープラーニングもすべて図解! ・キーワードから知りたい項目を調べやすい! ・初心者からエンジニアまで知っておきたい知識を収録! 【こんな方におすすめ】 ・AIについて基礎から勉強したい人 ・複雑なしくみからAIの歴史まで広く理解したい人 ・AIシステムを発注・管理している人 ・今後の可能性や危険性について最新動向を知りたい人 【内容紹介】 現代においてAI(人工知能)は世の中に広く知れ渡っていますが、 技術の発展とともにますます活用される範囲は広がり、 私達の生活にとって欠かせないものになっていくでしょう。 しかし、AIの全体像をつかむには 複雑で難しい技術を知る必要があり、 初めて学ぶときには難易度の高さを 感じる人も多いのではないでしょうか。 そこで、本書では見開きで 1つのテーマを取り上げ、 図解を交えて解説しています。 最初から順に読んで 体系的な知識を得るのはもちろん、 気になるテーマやキーワードに 注目しながら読むなど、 状況に合わせて活用してください。 【目次】 第1章 AIを取り囲む全体図 第2章 AIの基本的なしくみ 第3章 AIにおけるデータの取扱い 第4章 機械学習のしくみ 第5章 ディープラーニングに関わる技術 第6章 様々なAIと実用化 第7章 他分野と交わり進化するAI 第8章 AIにまつわる様々な議論 第9章 未来のAI主な仕様

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■商品詳細 ■ブランド AerosolesAerosoles ■商品名 Perle Perle ■商品状態 新品・並行輸入品 ■色 Red - レザー - 丸いつま先のシルエットのスリッポンスタイル。 - ヴァンプの弓のディテール。 - レザー - 輸入品。 ■備考 Perle six-10043084

 【送料無料】深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)  
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商品情報商品の説明◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実! ◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。 ◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実! ■おもな内容 第1章 自然言語処理のアプローチ 第2章 ニューラルネットの基礎 第3章 言語処理における深層学習の基礎 第4章 言語処理特有の深層学習の発展 第5章 応用 第6章 汎化性能を向上させる技術 第7章 実装 第8章 おわりに ■機械学習プロフェッショナルシリーズ 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。 ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。 これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。 第7期として、以下の3点を刊行! 統計的因果探索 清水 昌平・著 画像認識 原田 達也・著 深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著 ■シリーズ編者 杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授主な仕様

 【送料無料】フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで  
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商品情報商品の説明・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。 ◆電子版が発行されました/詳細は,森北出版webサイトにて 【目次】 第1部 パターン認識の基礎 第1章 パターン認識って何 1.1 パターン認識とは 1.2 パターン認識システムの構成 1.3 前処理部 1.4 特徴抽出部 1.5 識別部と識別辞書 1.5.1 基本的な識別手法 1.5.2 識別辞書の中身 演習問題 第2章 データをきちんと取り込もう 2.1 アナログ信号のディジタル化 2.1.1 アナログ信号は波である 2.1.2 標本化と量子化 2.2 人の知覚に近づける 2.2.1 音声の知覚 2.2.2 画像の知覚 2.3 特徴抽出をしやすくする処理 2.3.1 音声の場合 2.3.2 画像の場合 演習問題 第3章 パターンの特徴を調べよう 3.1 変動に強い特徴とは 3.1.1 音声の場合 3.1.2 画像の場合 3.2 特徴のスケールを揃える 3.3 特徴は多いほどよいか 3.3.1 偶然に見つかってしまってはまずい 3.3.2 特徴を減らそう 演習問題 第4章 パターンを識別しよう 4.1 NN 法の定式化と問題設定 4.1.1 「もっとも近い」の定義 4.1.2 プロトタイプと識別面の関係 4.1.3 プロトタイプの位置の決め方 4.2 パーセプトロンの学習規則 4.2.1 識別関数の設定 4.2.2 識別関数とパーセプトロン 4.2.3 2 クラスの識別関数の学習 4.2.4 パーセプトロンの学習アルゴリズム 4.3 区分的線形識別関数とk-NN 法 4.3.1 平面で区切れない場合 4.3.2 区分的線形識別関数の実現 4.3.3 区分的線形識別関数の識別能力と学習 4.3.4 学習をあきらめるのも一手?k-NN 法 演習問題 第5章 誤差をできるだけ小さくしよう 5.1 誤差評価に基づく学習とは 5.2 解析的な解法 5.3 最急降下法 5.3.1 最急降下法による最適化 5.3.2 Widrow−Hoff の学習規則 5.3.3 確率的最急降下法 5.4 パーセプトロンの学習規則との比較 5.4.1 パーセプトロンの学習規則を導く 5.4.2 着目するデータの違い 演習問題 第6章 限界は破れるか(1) ?サポートベクトルマシン 6.1 識別面は見つかったけれど 6.2 サポートベクトルマシンの学習アルゴリズム 6.2.1 サポートベクトル 6.2.2 マージンを最大にする 6.3 線形分離可能にしてしまう 6.3.1 高次元空間への写像 6.3.2 カーネル法 6.3.3 具体的なカーネル関数 演習問題 第7章 限界は破れるか(2) ?ニューラルネットワーク 7.1 ニューラルネットワークの構成 7.2 誤差逆伝播法による学習 7.2.1 誤差逆伝播法の名前の由来 7.2.2 結合重みの調整アルゴリズム 7.2.3 調整量を求める 7.2.4 過学習に気をつけよう 7.3 ディープニューラルネットワーク 7.3.1 勾配消失問題とは 7.3.2 多階層学習における工夫 7.3.3 特化した構造をもつニューラルネットワーク 演習問題 第8章 未知データを推定しよう?統計的方法 8.1 間違う確率を最小にしたい 8.1.1 誤り確率最小の判定法 8.1.2 事後確率の求め方 8.1.3 事後確率の間接的な求め方 8.1.4 厄介者p(x) を消そう 8.1.5 事前確率P(ωi) を求める 8.1.6 最後の難敵「クラス分布p(x|ωi)」 8.2 データの広がりを推定する 8.2.1 未知データの統計的性質を予測する 8.2.2 最尤推定 8.2.3 統計的な識別 8.3 実践的な統計的識別 8.3.1 単純ベイズ法 8.3.2 ベイズ推定 8.3.3 複雑な確率密度関数の推定 演習問題 第9章 本当にすごいシステムができたの 9.1 未知データに対する認識率の評価 9.1.1 分割学習法 9.1.2 交差確認法 9.2 システムを調整する方法 9.2.1 前処理の確認 9.2.2 特徴空間の評価 9.2.3 識別部の調整 演習問題 第2部 実践編 第10章 声をモデル化してみよう?音響モデルの作り方・使い方・鍛え方 10.1 連続音声の認識 10.2 音響モデルの作り方 10.3 音響モデルの使い方 10.3.1 HMM における確率計算 10.3.2 トレリスによる効率のよい計算 10.3.3 ビタビアルゴリズムによる近似計算 10.4 音響モデルの鍛え方 10.4.1 状態遷移系列がわかっている場合 10.4.2 状態遷移系列の確率がわかっている場合 10.4.3 Baum−Welch アルゴリズム 10.5 実際の音響モデル 10.5.1 離散値から連続値へ 10.5.2 ディープニューラルネットワークによる高精度化 10.5.3 調音結合をモデル化する 演習問題 第11章 HTK を使って単語を認識してみよう 11.1 HTK の構成 11.2 音声の録音とラベル付け 11.3 特徴抽出 11.4 初期モデルの作成 11.5 初期値の設定 11.6 HMM の学習 11.7 単語認識 11.8 認識率の評価 演習問題 第12章 文法規則を書いてみよう 12.1 音声認識における文法 12.2 タスクから文法を設計する 12.3 文法規則における制限 12.3.1 文脈自由文法 12.3.2 正規文法 12.4 Julius での文法記述 12.5 標準化された文法記述 演習問題 第13章 統計的言語モデルを作ろう 13.1 文の出現確率主な仕様

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商品情報商品の説明駆け出しエンジニアが押さえたいIT用語を厳選! ★「1ページにつき1用語」を基本にイラスト付きで解説 一言での解説とイラストがあるから、IT用語を短時間で学びたい人にオススメ。 ★「用語に関連する話」でさらにIT知識が身につく 紹介している用語に関連する事項を説明。さらに理解を深めよう。 ★専門書の副読本や資格対策本として最適 「フィンテック」の項目であれば「ブロックチェーン」や「ダイナミックプライシング」など、 一緒に覚えておくべき関連性の高い用語の解説ページを記載。芋づる式に覚えられる。 ゼロトラスト、VPoE、ギグエコノミー、ERP、SFA、 正規表現、デプロイ、テスト駆動開発(TDD)、マテリアルデザイン、OAuth、決定木…… たくさんのIT用語をわかったふりをして聞き流していませんか 本書は、ゼロトラストなどのトレンド用語から、 システム開発用語、Web用語の他、 「落ちる」「キックする」などの業界用語についても紹介しています。 入社1年目の方、文系でIT業界に就職した方や、 他業種から転職した方など、 ITの専門知識のない方でも理解できるように やさしく解説しています。 わからない用語があったら、 まずは一言での解説とイラストを見て、 概要だけさらっとつかむことをオススメします。 巻末には、知りたい用語をさっと引ける索引付き! 目次 第1章 IT業界の動向がわかるトレンド用語 第2章 エンジニア1年目から知っておきたい基本用語 第3章 システム開発や実行環境の構築で使われるIT用語 第4章 Web 制作・運用で使われるIT用語 第5章 攻撃から守るセキュリティ・ネットワーク用語 第6章 人工知能に使われる技術用語 第7章 使いだしたら一人前! ITギョーカイ用語主な仕様