日経ソフトウエア 2019年9月号 (発売日2019年07月24日)

Name: 日経ソフトウエア 2019年9月号
Brand: 出版社名：日経BP
Price: 1731 JPY
Availability: Discontinued

日経BP

■特集１　驚異の機能　人口知能ＡＰＩ　〔前編〕

●驚愕の機能　人工知能ＡＰＩ　前編　Ｗｅｂ　ＡＰＩとは何か？（006p）
●Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｖｉｓｉｏｎレシートを読み込んで合計金額をテキス...

目次を見る

日経ソフトウエア 2019年9月号 (発売日2019年07月24日)

日経BP

目次を見る

ご注文はこちら

レビュー500円割引とは

初購入500円割引

Fujisan.co.jpでご購入が初めての方は、5000円以上のご注文で500円割引となります。ご注文確認画面のギフト券入力欄に自動的に適用されます。

レビュー投稿500円割引 or 10%割引

好きな雑誌のレビューを投稿すると、5000円以上のご注文にご利用可能な500円割引ギフト券と、5000円以下の定期購読にご利用可な10%割引ギフト券が、投稿後メールですぐに届きます。

月額払いの商品ではご利用いただけません。
どちらかひとつのギフト券が今すぐご利用可能です♪

日経ソフトウエアのレビューを投稿する

2019年07月24日発売号単品

紙
1,731円

売り切れ
デジタル
1,630円

定期購読でご注文

レビュー

500円

割引可

1,650円 / 冊

送料無料

2026年05月22日発売号から購読開始号が選べます。

毎号お届けします

■特集１　驚異の機能　人口知能ＡＰＩ　〔前編〕

●驚愕の機能　人工知能ＡＰＩ　前編　Ｗｅｂ　ＡＰＩとは何か？（006p）
●Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｖｉｓｉｏｎレシートを読み込んで合計金額をテキストで表示する（010p）

■特集２　ＰｙｔｈｏｎでＡＩと対戦できるリバーシを作ろう

●ＰｙｔｈｏｎでＡＩと対戦できるリバーシを作ろう　データ構造とＵＩ編（024p）

■特集３　未来を予測するコード

●未来を予測するコード　ビジネスで活用できる時系列データ解析の基礎（038p）

■特集４「Ｔｅｌｌｏ　ＥＤＵ」でドローンプログラミングを体験しよう

● 「Ｔｅｌｌｏ　ＥＤＵ」でドローンプログラミングを体験しよう学習用ドローンの定番！（056p）

■特集５「ディープラーニング」の“本質”を理解する

● 「ディープラーニング」の“本質”を理解する「損失関数」「勾配降下法」が“本質”だ！（084p）

■特集６　Ａｎｄｒｏｉｄ“で”プログラミングしよう

●Ａｎｄｒｏｉｄ“で”プログラミングしようＰｙｔｈｏｎアプリ「Ｐｙｄｒｏｉｄ　３」と　Ｌｉｎｕｘ環境アプリ「Ｔｅｒｍｕｘ」を使ってみよう（102p）

■Ｃ言語「ポインタ」超入門

●ポインタが大活躍する連結リスト（077p）

■ラズベリーパイでゲームを作ろう

●測距センサーで非接触のコントローラーを作る（094p）

■Ｐｙｔｈｏｎライブラリ徹底攻略

●ファイルやディレクトリを操作するライブラリ（112p）

■データサイエンティストの世界大会　Ｋａｇｇｌｅに参戦しよう！

●過去のコンペティションで練習しよう（122p）

■ビジネスパーソンのＥｘｃｅｌ　ＶＢＡ　再入門

●複数のシートを操作しよう（132p）

■コードのもやもやをスッキリさせます！

●ＣとＣ＋＋は一緒に使っていいの？（140p）

■目指せ！Ｐｙｔｈｏｎ脱初心者　プロの書き方教えます

●リストや辞書以外のデータ構造も使おう（146p）

■今号のプレゼント

●（152p）

■Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒｓ　Ｔａｌｋ

●読者の声／ライターの声／編集部から（153p）

■特別付録

●ＣＤ-ＲＯＭ　ファイナル☆プログラミング第３話

●Ｐｙｔｈｏｎが５日でわかる本　基本編

※電子版には冊子付録のコンテンツも収録しておりますが、紙版につくCD-ROM付録の収録はございません。ご了承ください。
※電子化にあたり、著作権・使用権のない記事、写真、図表は掲載しておりません。

特集1　驚愕の機能　人工知能API　前編
特集1　Google　Cloud　Vision
特集2　PythonでAIと対戦できるリバーシを作ろう
特集3　未来を予測するコード
特集4　「Tello　EDU」でドローンプログラミングを体験しよう
C言語「ポインタ」超入門　ポインタが大活躍する連結リスト
特集5　「ディープラーニング」の“本質”を理解する
ラズベリーパイでゲームを作ろう　測距センサーで非接触のコントローラーを作る
特集6　Android“で”プログラミングしよう

Pythonライブラリ徹底攻略　ファイルやディレクトリを操作するライブラリ
データサイエンティストの世界大会　Kaggleに参戦しよう！　過去のコンペティションで練習しよう
ビジネスパーソンのExcel　VBA　再入門　複数のシートを操作しよう
コードのもやもやをスッキリさせます！　CとC＋＋は一緒に使っていいの？
目指せ！Python脱初心者　プロの書き方教えます　リストや辞書以外のデータ構造も使おう
今号のプレゼント
Developers　Talk　読者の声／ライターの声／編集部から
次号予告

【特別付録】Pythonが5日でわかる本
　　基本編　1日目　Pythonの概要と環境構築
　　基本編　2日目　変数と演算
　　基本編　3日目　制御文とデータ構造
　　基本編　4日目　関数
　　基本編　5日目　クラスとオブジェクト

◼︎ 目次配信サービス

日経ソフトウエア最新号の情報がメルマガで届く♪ メールアドレスを入力して登録（解除）ボタンを押してください。

※登録は無料です ※登録・解除は、各雑誌の商品ページからお願いします。／~＼Fujisan.co.jpで既に定期購読をなさっているお客様は、マイページからも登録・解除及び宛先メールアドレスの変更手続きが可能です。

以下のプライバシーポリシーに同意の上、登録して下さい。

商品情報・内容

出版社：日経BP
発行間隔：隔月刊
発売日：奇数月24日

■ ソフト開発とプログラミングのための実用情報誌

プログラミングはごく限られた専門技術者が行うだけのものではなく、一般企業のビジネスマンも手掛ける時代になってきています。言語、ツール、プラットフォームなどがどんなに変わっても通用するプログラミング・スキルを身に付けたいと考えているあなたに、基礎知識や応用テクニック、製品選定の指針など実用的な情報をお届けしています。（定価は号により変更することがあります）

日経ソフトウエア 2019年9月号(2019-07-24発売) の特集を少しご紹介

驚愕の機能　人工知能AP　I前編

P.6～P.22

Web APIとは何か？　本稿では、今回と次回にわたって、人工知能APIを使った3つの作例を紹介していきます。　が、その前に、人工知能APIで使われているWebAPIとは何か、について簡単に解説します。様々なインターネットサービスで使われるWeb API　ここ20年ほど、パソコンやスマートフォンで利用できるインターネットのアプリケーションは非常に多岐に渡り、発展してきました。Googleでの検索、Amazon、Yahooでの買い物や、iTunesのような配信サービス、Twitter、FacebookといったSNSなど、毎日の生活に欠かせないものになっています。　これらのサービスは元々、人間が直接利用するものであるため、パソコンやスマートフォンのブラウザを使って、ページ単位で利用することが一般的でした。

PythonでAIと対戦できるリバーシを作ろう

データ構造とUI編

P.24～P.37

　近年、囲碁や将棋のAI（人工知能）がトップレベルのプロ棋士に勝利したことが話題になっていますから、「自分でもそのようなAIのプログラムを作ってみたい」という方は増えているでしょう。しかし、囲碁や将棋のAIプログラムの作成はかなりハードルが高く、相当な労力も必要です。　一方、囲碁や将棋よりはルールが簡単と言えるリバーシであれば、そこまで難しくはありません。“ちょっとしたプログラム”でも、そこそこ強いAIになります。　そこで本稿では、そこそこ強いAIと対戦できるリバーシプログラムをPythonで作ります（図1）。今回は「データ構造とUI（ユーザーインタフェース）編」と称して、リバーシのデータ構造とルール、およびUIの実装を解説します。次回の「AI編」ではAIの実装を解説します。　プログラムはPythonの標準ライブラリだけで作成します。UIは標準ライブラリにある「Tkinter」を使用して実装することにします。

未来を予測するコード

ビジネスで活用できる時系列データ解析の基礎

P.38～P.54

パート1時系列データで「未来を予測する」　本稿のテーマは時系列データ解析です。時系列データとは、時間とともに変化するデータを指します。例えば、ある店舗の月次の売上データの推移や、ある地域の降水量の変化などを記録したデータは時系列データです。　時系列のデータを解析しようとするとき、その究極の目的は未来予測にあります。そこで本稿では、未来予測に重きを置いて、誰もが時系列データ解析をビジネスの現場で活用できるよう、わかりやすく噛み砕いて解説を行っていきます。1.1米FacebookのProphetを使おう　本稿で使用するデータは、AirPassengersというデータです。1949年1月～1960年12月のあいだに飛行機に搭乗した人数を月次別でまとめたデータです。本稿では、仮に我々が1 9 5 8年に生きていたとして、1958年までに得られたデータを用いて、1959年と1 9 6 0年の2年分の未来（搭乗者数）がどうなるかを予測します。

おすすめの購読プラン