「お先に失礼します」は英語でなんと言う? クイズ形式で英語と日本語の発想法の違いを学んで、日本人が「言えそうで言えない」英語表現を自然に身につけよう。 日本人に特有の「言えそうで言えない」英語表現があるようだが、なぜだろうか? ビジネスを中心に日常的な場面やSNSで使われそうな会話の中で、より適切な英語表現はどれになるかを、クイズ形式で解いていく。文法的な誤りや単語の使い方、さらに文化的背景や物事の捉え方の違いを解説で読みながら、日本語と英語の発想の違いに気付くことで、よりシンプルで伝わる英語表現を身につけていきたい。
多くの人にとってパソコンよりもスマートフォンに触れている時間のほうが長くなった現在では、スマートフォンアプリを開発・提供する企業において、他社との競争はいっそう激しくなっています。本書はアプリビジネスの第一線で活躍する株式会社ブシロードの森下明氏を著者に迎え、そのような環境下においても、自社アプリの収益化を実現していくための一連の手法や具体的な施策を「アプリマーケティング」として解説しています。アプリビジネスが未経験の人でも、「アプリが売れる」ための全体像が一冊で分かる最適な入門書です。
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!
・アーケードやターボなど、様々なモードでアドベンチャーマップのチャレンジゲームをアンロック!何度でもプレイを楽しもう。
・驚き要素満載のファンタスティックなミニゲームも多数!
Air Twister ©2022 YS NET Inc. All Rights Reserved. Published by United Games Entertainment GmbH.
巻き上がる風を再現した魂EFFECTがホワイトカラーで登場!
汎用性の高い「白い風」が魂EFFECTに登場
人気のシリーズに、激しく渦を描きながら巻き上がる風をイメージした「魂EFFECT WIND」がラインナップ!
大小様々なパーツを組み合わせることで、多様なシーンを彩ることが可能。
各パーツに開いている穴を利用することで、魂STAGE(別売り)を用いて浮かせることができる。
※本商品にフィギュアと台座一式は付属しません。
■セット内容
パーツA、パーツB、パーツC、パーツD、パーツE、パーツF
©BANDAI SPIRITS
・ホビー系商品についての諸注意
メーカー都合により発売の大幅な延期が発生する可能性がございます。
予約商品についてはメーカーから順次入荷次第の発送となります。メーカー公表の発売日とは異なる場合がございますのでご了承ください。【対象年齢】:2010【商品サイズ (cm)】(高さ):15
フリーの環境を使い,実践しながらひと通りの手法を学べる入門書です.ネット上にあふれる膨大なテキストデータを効率よく収集・分析する方法や,アンケート結果をデータに置き換えて分析する方法を紹介します.
初心者はもちろん,さまざまな手法を知りたいという読者にもおすすめです.
〈おすすめポイント〉
・基本的な手法のほか,ウェブスクレイピングやトピックモデルといった,最近注目の技術も紹介.
・ネットワークグラフ,ワードクラウドなどの可視化機能をふんだんに利用.データの特徴をつかむのに役立つ.
・実践には統合環境RStudioを導入.RStudioでは,マウスによる直感的な操作ができ,コードの補完機能などもあるので,簡単・快適に作業をすることが可能.
テキストマイニングの定番書を,Rのバージョンアップや新機能に対応して大幅にリニューアルしたものです.さらに使いやすく,充実した内容となっています.
第1章 テキストマイニングとは何か
第2章 テキストマイニングの準備
第3章 R/RStudio速習
第4章 文字処理と正規表現
第5章 RMeCabによるテキスト解析
第6章 口コミのテキストマイニングーウェブスクレイピング
第7章 アンケート自由記述文の分析ー対応分析
第8章 青空文庫データの解析ーワードクラウドとネットワークグラフ
第9章 テキストの分類ークラスター分析,トピックモデル
第10章 書き手の判別ー漱石と鴎外の文体比較
第11章 Twitterタイムラインの分析ーAPIの利用
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
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
日々、空気のように周りを囲んでいる情報群。その中から私達は何をどのように選べばいいのか。情報の海で溺れず上手にわたりきるために大切なことを教える1冊。
今やテキストマイニングは,文章を単語に切り分けて,単語の出現頻度を数えるだけにはとどまりません.
商品やイベントに対するSNS上の意見をポジティブ・ネガティブに分ければ,何が評価されて,どこを改善すべきかが一目瞭然.
政治家の演説のトピックが,時代とともにどう移り変わってきたかを解析すると,社会の変化を見て取ることもできます.
小説の話題展開の流れや,登場人物とキーワードの結びつきも,自動で分析可能です.
文書解析で本当にやりたかったこれらのことは,Rで手軽に実現できます.
テキストマイニング定番書の著者による,次の一歩のためのやさしい手引きです.
[もっと基本的なことから学びたい方は,同著者による「Rによるテキストマイニング入門[第2版](森北出版)」もご覧ください]
〈本書で扱う主な内容〉
●センチメント分析
日本語極性辞書を用いて,単語の極性からテキスト全体がポジティブかネガティブか判断.
●単語分散表現
単語の頻度だけでなく,出現位置に注目し,単語どうしの意味の関連性を数値化.
●機械学習,ディープラーニング
機械学習を用いて,より高度な解析も実現.Pythonを前提とした訓練済みモデルやディープラーニングのフレームワークも,RStudioから簡単に利用可能.
第1章 Rによる日本語テキスト解析の基礎
第2章 センチメント分析
第3章 構造的トピックモデル
第4章 Twitter投稿テキストの評価
第5章 機械学習による予測
第6章 単語分散表現
第7章 RからPythonライブラリを実行
炎上はネットだけの問題ではない。誰が燃やし、なぜ飛び火するのか?
バイトテロや企業CM、タレントや経営者スキャンダル……、炎上体質の現代社会はそこかしこに火種を探しています。ネットの炎上が企業の株価にまで影響を与えた事例は数多く、炎上を単なるネット民の諍いとして放置すると、その火はリアルの世界にまで飛び火します。
本書では、過去に実際に起きた炎上事例を参考に、炎上参加者の心理的傾向や炎上の拡散から収束までのプロセス、炎上が起こる社会的背景といった、炎上の構造を解析。燃やさないために企業ができること、それでも燃えてしまった場合の対応策を提案するネット時代の広報必携書です。
第1章 炎上とはなにか
・炎上の定義と特徴
・炎上のパターン
・炎上の典型的なプロセス
・炎上の2つの側面ーー「祭り」と「制裁」
・本書で考えたいこと
◎コラム1:炎上とソーシャルメディア
第2章 炎上の歴史と社会の変化
・間メディア社会における炎上
・炎上の変遷
・炎上の発生/拡大に関わるメディアの特徴
・炎上の認知経路は炎上への態度に影響するのか
・炎上は、ネットだけで起きているわけではない
◎コラム2:J-CASTニュースから見た炎上
第3章 Twitterでは炎上についてなにが投稿されているのか
・炎上ではなにが起こっているのか
・事例1--PCデポ炎上(2016年)
・事例2--ラーメン二郎仙台店炎上(2017年)
・攻撃的な投稿/批判的な投稿はリツイートされやすいのか?
・炎上の時にTwitterで起きていること
◎コラム3:PCデポに関する2ちゃんねるのスレッド
第4章 炎上に参加する人々
・どのような人が炎上に参加しているのか?
・炎上について投稿した人としていない人の違い
・批判的な投稿をした人と批判以外の投稿をした人の違い
・炎上の対象を批判した動機
・炎上参加者はたくさんの「普通」の人たち
◎コラム4:誹謗中傷する人はどんな人か
第5章 炎上は企業の評判にどう影響するのか
・レピュテーションの低下から予想されることとは?
・2020年調査の概要と主な結果
・個別事例への反応
・炎上と企業への評価
◎コラム5:Z世代と炎上
第6章 危機管理広報から見た炎上
・炎上社会における企業広報の役割
・危機管理広報とはなにか
・ネットユーザーとの関係構築
・どう対応するかーー3つの軸から
・どう備えるか
・企業の炎上対応に必要なこと
◎コラム6:炎上〇×クイズ
Jetson Nanoは、NVIDIA社が発売しているシングルボードコンピューターです。同社は、エッジAI向けにJetsonシリーズというシングルボードコンピューターを発売していますが、Jetson Nanoはその中の最も小さなモデルとなります。Jetson Nanoの最も大きな特徴は、何といっても128個のCUDAコアからなる機械学習用アクセラレータを搭載している点です。
このように、Jetson Nanoには、CUDAアクセラレータを搭載したエッジAI向けコンピューターという特徴と、小型の組み込みボードという2つの特徴があります。
本書では、その両面を生かすため、Jetson Nano上での機械学習プログラムの開発と、組み込み用途での開発の両方をテーマにしています。
そして、AI開発は主にソフトウェアの作成が、組み込み用途での開発は主にハードウェアの作成がテーマとなります。
そのため、本書で紹介する内容は、ソフトウェアの作成をメインにした章と、ハードウェアの作成をメインにした章とがあります。
たとえば、CHAPTER 02で紹介するTwitterボットはソフトウェアの作成をテーマにしています。しかし、その次のCHAPTER 03では、自動ドアの作成というハードウェアの作成がテーマになり、AI部分はCHAPTER 02で作成したAIをそのまま利用します。
CHAPTER 01 JetsonNanoをセットアップする
CHAPTER 02 ペット見守りTwitterボットの作成
CHAPTER 03 ペット用自動ドアの作成
CHAPTER 04 AI車載カメラを作成する
CHAPTER 05 顔認識を行うペットロボットの作成
CHAPTER 06 ペットロボットの改良
CHAPTER 07 画像を自動生成するデジタルフォトフレーム
CHAPTER 08 自分で作曲してくれるスマートスピーカー
<収録内容>
1.山手線ツィッター狂想曲〜小フーガト短調〜
2.Replay&Destroy
3.オンナノホンネ
4.季節と雨と涙と
5.3D
6.女に浮気がバレる26の法則