世界を牽引するグローバルIT企業トップのインタビュー、スピーチを掲載。
Facebook、Twitter、Google、Wikipedia、Amazonなど、トップ企業の創業者たちの生の声で、その経営哲学を「聞いて」「読む」CD付き書籍です。英文スクリプト、日本語訳、語注を掲載するとともに、各話者の英語の特徴、アメリカのIT業界の事情なども解説します。
認知神経心理学的研究の手法を使ってコミュニケーション障害を分析し、解釈することは、失語症を抱える人々と関わるという全体的なアプローチにおける一面にしかすぎません。
しかし、この方法論を臨床に取り入れることで、失語症をもつ人が直面している困難さの本質を理解したうえでセラピーを決定し、その効果を予測し、検証可能なかたちで評価と介入の知見を積み重ねていくことができるようになります。
「なぜこのセラピーをやるのですか?」という問いに対して、どのように実生活のコミュニケーションが改善し得るのかを含めて、納得のいく説明をするためのツールとして活用することもできます。
第1部「理論と原則」では、認知神経心理学的アプローチを概説し、言語プロセスの障害をどのように評価し解釈するかについて説明しています。
第2部「機能障害と評価」では、言語処理プロセスのさまざまな段階での障害によって起こる機能低下について述べ、さらに根底に流れる障害を同定する評価ツールの使い方をわかりやすく示しています。
第3部「セラピー」では、セラピーに関する文献をレビューし、失語症のリハビリテーションを計画し効果を検討する中で認知神経心理学的理論を生かす際に臨床家が直面するテーマや課題について述べています。
失語症セラピーの新しい視点を手に入れることのできる、理論的かつ実践的な書です。
『少年マガジン』の人気マンガが、テレビに登場し深夜放送でありながら高視聴率をマーク。番組内で流れているロック・テイストあふれる楽曲をまとめたサントラ盤も聴き応え十分だ。
レジェンド・ゲームクリエイターの鈴木裕による新感覚レール・シューティング!
「スペースハリアー」「アフターバーナー」「アウトラン」「シェンムー」などの数々の名作を生みだしたことで知られる、ゲーム界の巨匠・鈴木裕と自身が立ち上げたゲーム開発スタジオ「YS NET」が送り出す珠玉のファンタジック・シューティング「Air Twister」が家庭用ゲーム機向けに登場!
多種多様、雄大でファンタジックな12のステージ。数々の強敵と10体のボスが襲いかかる!シンプルで爽快なゲームプレイで敵を次々に倒して進もう!
・30年以上に渡って音楽界で活躍し、クイーンの大ヒット曲をはじめ音楽的ロックとオペラの遺産を守り続けてきたことでも知られるオランダ出身の作曲家ヴァレンシアによる音楽にも大注目!
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Air Twister ©2022 YS NET Inc. All Rights Reserved. Published by United Games Entertainment GmbH.
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全国で話題を呼んだ「におい展」をはじめ
数々の人気イベントを成功させたプロデューサーが明かす
初心者にも分かる、“バズる"イベントのつくりかた
どんなにイベントの形が変わろうとも、
押さえておくべき「イベントづくりの基本」は存在します。
さらに、リアルとバーチャルが交錯する現在のイベント興行においては、
それぞれのメリット・デメリットをしっかりと押さえ、
良さを活かしあった“ハイブリッド型イベント"によって、
よりいっそうイベントの成功確率を高めることができます。
(「はじめに」より抜粋)
新型コロナウイルスの影響で、人々のリアルな場での接触が避けられるようになり、
さまざまなイベントが中止や延期に追い込まれました。
この状況の打開策として台頭してきたのが、オンラインでのイベントです。
しかし、オンラインイベントがこれまでのリアルなイベントに
すべて取って代わる存在となり得るかといえば、そうではありません。
リアルだからこそ得られる臨場感や、触感、質感などを感じる体験は、
まだまだオンラインで補うことは叶いません。
アフターコロナの世界では、リアルとオンラインを融合したハイブリッド型イベントが
求められているといえるのです。
本著では、数々の“バズる"イベントを手掛けてきた著者が、
オンラインイベント開催のコツなど、押さえておきたいいくつかのポイントを紹介します。
また、どんな形態のイベントにも当てはまる「イベントづくりの基本」も
余すところなく解説しています。
リアルとオンラインの「いいとこどり」をした、
新時代のイベントのあり方について知ることができる一冊です。
これからの音楽業界を動かすキーパーソンの金言が満載!総計18万文字に及ぶ、ここでしか聞けない超濃密インタビュー。バンプ・オブ・チキン、サカナクション、HY、YUIらを育てた筋金入りのプロデューサーやディレクター、独創的な地域密着型FM局K-mixプロデューサー、東北・アラバキロックフェス、名古屋・栄ミナミ音楽祭、CDショップ大賞など、インディーズへも門戸を開いた音楽愛あふれるイベント仕掛人etc.が多数登場。
ログや情報をサクッと分析!BI環境Elastic Stack。バージョン6系対応改訂版!
前代未聞の国擬人化コメディ『ヘタリア』劇場用長編。のっぺらしたピクト星人が襲来、地球が危機に立たされる。戦おうと言うアメリカに対し、フランスとイギリスはケンカばかり。日本は決断できず、イタリアは……。
『人狼村からの脱出』『ふたご島からの脱出』『十人の憂鬱な容疑者』と続けてきたSCRAPによる"リアル脱出ゲーム"の書籍版「脱出ゲームブック」シリーズは、物語性が高く難解な謎を収録し、全国で大きな反響を呼びました。その姉妹編として、「大人の謎解き絵本」を発売します。『ウォーリーをさがせ!』や『ミッケ!』のような"探索"をベースに、さまざまな謎を解き明かしていく本書は、「脱出ゲームブック」よりも手軽に、SCRAP独自の物語世界を堪能することができるでしょう。ただし、謎の難易度は高めなのでご注意を。気を抜かずに絵本の隅々まで探索し、物語のエンディングに辿り着いてください。
授業で話すときには、教師も生徒も基本的に英語だけ。
予習の必要がなく、辞書はなるべく引かず、全文和訳はなし、英文法解説もなし。
教科書を使わないときも多く、教師はできるだけ教えない……。
なのに、教えた生徒は
「ALTと英語で雑談」
「GTECのスピーキングテスト満点」
「大学進学後、クラスメイトにネイティブ講師との通訳を頼まれる」。
さらには、2013年度に国公立大学進学率で都立高1位になるなど、入試でも結果を残しています。
著者の活動は全国紙でも紹介され、その結果、全国から授業見学希望が殺到。
ウォールストリートジャーナルの記者や、有名予備校講師、文部科学省からも授業の視察がありました。
本書では、著者が教室で実践してきた「使える英語」の学び方を、一般の読者に向け、勉強法の形でまとめたものです。
普通の高校生が普通に英語を話せるようになる勉強法とは、どのようなものなのか?
「知識はあるのに話せない」という大人の学習者におすすめです。
プロローグ 「非常識」と批判された両国高校の英語授業に見学が殺到する理由
第1章 いま、英語教育の現場で起こっていること
第2章 なぜ両国の生徒は英語で話せるようになったのか?
第3章 今日からできる! テキスト不要の英語勉強法
第4章 使える! リアル素材と活用法
「Node-RED」は、IBMが2013年に開発した、オープンソースの「IoTアプリ/Webアプリ」向けの開発環境。「PC上」のデータも、「センサ」で取得したデータも、「Web上」のデータも、「クラウド上」のデータも、データを加工してやり取りするのに必要なのは、「ノード」と呼ばれる「ブロック」をつなぐだけ。本書では、この「Node-RED」の基本的な操作からはじめ、実例による活用方法まで、具体的に学べるように解説しています。
漢方薬や中医学に興味を持ち独学している人は多いです。また、身につけた知識を仕事に活かしたいけれど、その方法がわからないという人も少なくありません。本書は、漢方薬局や中医学スクールを運営し、漢方店舗に特化したコンサルティングも行う著者が、専門知識やスキルの習得、漢方相談の仕事、漢方専門家のSNS活用、副業・転職・独立・開業などについて、自らの経験もまじえながら解説します。こんな方におすすめ。漢方相談の仕事をしたい薬剤師や登録販売者、漢方・中医学の知識を仕事に活かしたい人、漢方薬局や漢方専門店で働く人や経営者。
人気のPythonフレームワーク「Keras」を用いてディープラーニングを学べる実践書。
ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。そのほか、ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。
画像処理、自然言語処理、3Dデータ処理などの豊富な事例を通して、単にフレームワークを動かすだけの段階から、目的に合わせて自由自在にカスタマイズできる段階へステップアップしよう。
第1章 速習ディープラーニング
1.1 ニューラルネットワークの種類
1.2 ディープラーニングの学習手順
第2章 Kerasによるディープラーニング
2.1 Kerasとは?
2.2 Kerasのモデル
2.3 層のカスタマイズ
第3章 実践編1:フレームワークを動かしてみる
3.1 手書き文字画像の分類
3.2 カラー画像の分類
3.3 Twitterデータの感情解析
第4章 実践編2:一歩進んだディープラーニングの技法
4.1 訓練済みニューラルネットワークを用いる:植物画像の分類
4.2 ファインチューニング:CIFAR10画像の分類
4.3 データオーグメンテーション:CIFAR100画像の分類
4.4 マルチラベル問題:ロイターニュース記事のトピック分類
第5章 実践編3:さらに進んだフレームワークの使い方
5.1 3D形状データの分類と検索
5.2 多出力のニューラルネットワークを用いる:映画の興行収入の分類・回帰
5.3 機械学習とディープラーニングを組合わせる:植物画像の分類
5.4 時系列データの予測