ChatGPTをはじめとする生成AIをカスタマイズし独自活用するための1冊
本書は、ChatGPT、GPT-4/GPT-3.5の利用方法にとどまらず、「OpenAI API」を使うことでカスタマイズしたAIを独自のシステムに組み込むための方法をステップ・バイ・ステップで解説した1冊です。
また、大規模言語モデル(LLM)では学習されていないデータを参照して、質問応答(チャット)を作成するためのライブラリ「LlamaIndex」、複雑なタスクを実行するアプリケーションを作成するためのライブラリ「LangChain」についても詳細を解説しています。
加えて、現時点では限定公開中の「ChatGPTプラグイン」についても取り上げました。
本書を活用することで、いま大きな話題となっている強力なAIの機能を自社のサービスやアプリケーションの一部として提供することが可能になります。
1章 GPT-4/ChatGPT/LangChainの概要
1-1 GPT-4とChatGPTとLangChain
1-2 人工知能と機械学習と深層学習
1-3 自然言語処理の深層学習モデル
2章 ChatGPT/OpenAI Playground/DALL-Eの利用法
2-1 ChatGPTの使い方
2-2 OpenAI Playgroundの使い方
2-3 DALL-Eの使い方
2-4 GitHub Copilotの使い方
3章 Python開発環境の準備
3-1 Pythonの概要
3-2 Google Colabの概要
3-3 Pythonの文法
4章 OpenAI API
4-1 テキスト生成
4-2 画像生成
4-3 埋め込み
4-4 ファインチューニング
4-5 モデレーション
4-6 音声のテキスト変換
4-7 トークナイザー
5章 LlamaIndex
5-1 LlamaIndexのはじめ方
5-2 LlamaIndexの機能詳細
5-3 LlamaHub
5-4 ベクトルデータベース
6章 LangChain
6-1 LangChainのはじめ方
6-2 LLM
6-3 プロンプトテンプレート
6-4 チェーン
6-5 エージェント
6-6 ツール
6-7 メモリ
7章 ChatGPTプラグイン
7-1 ChatGPTプラグインの使い方
7-3 ChatGPTプラグインの作り方
7-4 ChatGPT Retrieval Plugin
IT産業の先進的人材のための必修リテラシーである「AI実装検定」。
検定試験のシラバスの内容を全般にわたって、わかりやすく解説!
演習問題は過去問から厳選し、実践力を高められる構成となっています。
受検者の必携書です! ! !
●●● 本書の特長 ●●●
1 IT業界の先進的人材のための必修リテラシー「AI実装検定」の受験参考書
2 AIEO(AI実装検定実行委員会)による責任監修の公式テキスト!
3 新シラバスの内容全般にわたって体系的に習得できる、わかりやすい解説!
4 A級試験で出題された過去問から厳選の演習問題 & 詳解を豊富に掲載!
5 AIの表層的な知識だけでなく、AI実装業務に活かせる知識まで深く学べるテキスト!!
■■■ 対象読者 ■■■
・AI関連業務の実務担当者としてAI実装に携わる方
・AI実装検定の受験者
・「G検定」のさらに上位資格にチャレンジしようと思っている方
・「E資格」受験のための学習をしている方
・AIに関する知識をさらに深めたい方
・AI関連の大学/大学院生の皆さん
第1章 AI
第2章 数学
第3章 プログラミング
Robot Operation System(ROS)の次世代バージョンであるROS2はロボットアプリケーション開発のためのミドルウェアです。ROS2は、ROS1で得られた経験をもとにほぼ再実装されたため、ROS1と直接的には互換性がありません。ROS1は通信内容が暗号化されておらず認証機能もありませんので、セキュリティ面で見ると商用ロボットの開発には不向きでした。ROS2ではセキュリティ、メンテナンス性、ライセンス、商業サポートなどのさまざまな観点から見直され、開発当初から製品への組み込みを目標にして再設計されています。
本書は今後のロボットアプリケーション開発のデファクトスタンダードになるROS2の入門書です。基本操作から、ROS1の資産を活用するための接続方法、パッケージの開発方法までを網羅します。本書のサンプルコードはC++ですが、それ以外のプログラミング言語を用いたクライアントライブラリについても解説します。ROS1ではUbuntuのみで利用できましたが、ROS2からはWindows、macOSで利用できるようになり、さらに利用者が増えると見込まれています。主なOSの開発環境のセットアップについても解説します。これからロボット開発をはじめたいと考える方だけでなく、ROS1ユーザにとっても有用な1冊です。
[内容紹介]
【第1特集】可読性、保守性にすぐれた
Pythonコードの書き方 2025
どんな場面でも使えるワンランク上の実装テクニック
数あるプログラミング言語の中でも、Pythonはとくに人気の高い言語の1つです。バックエンド開発はもちろん、自然言語処理・機械学習、業務の自動化・効率化などでも活用されています。幅広い分野で多くの人に利用される言語ゆえ、バージョン管理やサポート体制も万全です。リリースサイクルは約1年で、約5年のサポート期間があります。つまり互換性の確認や新機能のキャッチアップを定期的に行う必要があるとも言えます。
本特集では、どんな場面でも使えるPythonの実装テクニックを、新機能とともに解説します。Pythonのメリットである「高い可読性・保守性」を最大限に享受できる最新の書き方を身につけましょう!
【第2特集】今のRDBMSはここまでできる!
PostgreSQL 17の4大機能を徹底解説
アーキテクチャ、レプリケーション、SQL文、ユーティリティ
2024年9月26日に、PostgreSQL 17がリリースされました。Stack Overflowが2024年5〜6月に行った約6万5,000人のITエンジニアを対象としたアンケート調査では、使われているデータベースのランキングでPostgreSQLが1位になっています。理由はさまざま考えられますが、毎年のバージョンアップで着実に機能が追加され、エンタープライズ領域のニーズにも十分応えられるということも多くの支持を受けている理由の1つでしょう。本特集では、そんなPostgreSQLの特徴的な機能を紹介しつつ、新バージョンの17で追加された機能についても解説します。現代のRDBMSがどのような進化を遂げているのかを概観します。
[目次]
■特集
【第1特集】Pythonコードの書き方 2025
第1章 基本文法/石本 敦夫
第2章 データ構造/辻 真吾
第3章 例外処理とロギング/船場 瑞紀
第4章 型ヒント/平原 大暉
第5章 コーディング規約/石本 敦夫
【第2特集】PostgreSQL 17の4大機能を徹底解説
第1章 PostgreSQL概要/篠田 典良
第2章 アーキテクチャ、管理機能/寺内 大輝
第3章 レプリケーション/黒田 隼人
第4章 SQL文/篠田 典良
第5章 ユーティリティ/小林 栄治
■連載
ITエンジニア必須の最新用語解説/杉山 貴章
万能IT技術研究所/平林 純
FE/AP試験問題に挑戦/石田 宏実
ドメイン解体新書/谷口 元紀
ハピネスチームビルディング/小島 優介
実践データベースリファクタリング/曽根 壮大
実践LLMアプリケーション開発/西見 公宏
RAGアプリケーション評価・改善の極意/佐藤 陽
ソフトウェアテスト探検隊/国分 佑樹
Cloudflare Workersへの招待/福岡 秀一郎
ぼくらの「開発者体験」改善クエスト/安藤 裕紀
AWS活用ジャーニー/杉金 晋
インターネットの姿をとらえる/土屋 太二
魅惑の自作シェルの世界/上田 隆一
基礎からわかるDetection Engineering/石川 朝久
一歩踏み出すための技術広報戦略の立て方/玉田 大輔
あなたのスキルは社会に役立つ〜エンジニアだからできる社会貢献〜/陣内 一樹
「Unity ML-Agents」は、2017年秋にv0.1として登場以降、順調にバージョンアップを重ね、2020年5月についに正式版となりました。今後は、Unityの中核機能の1つになると予想されています。
本書は、2018年7月に刊行した前書(v0.4に対応)を、正式版に合わせて全面的に改訂したものです。
Unity ML-Agentsは、多くのAIプログラミングで必須となる「Python」のコーディングを必要とせず、Unity ML-Agentsの仕組みに沿って、通常のゲーム開発同様にC#によるコーディングで完結できることが大きな特徴です。
本書では、これからゲームAIについて学びたい方から読んでいただけるように、機械学習の基礎から学習環境の構築、付属サンプルによるさまざまな学習方法の解説などを、ステップ・バイ・ステップで実践的に習得できるように構成しています。
また、実際の開発現場でゲームAIを活用するためのサンプルとして、Unityが無償で公開しているゲームを使って、「テストの自動化」「ゲームバランスの調整」「より自然な振る舞いを行うNPC」「人間の代わりとなる対戦相手」をAIとして実装したサンプル事例も紹介しています。
本書は、基礎から実践まで網羅しており、これからゲームAIにチャレンジしたい方にお勧めしたい1冊です。
本書はディープラーニング、ニューラルネットワークについての予備知識がなくても学習を進められるようゼロから丁寧に、理論とその実装について解説します。
実装にはPythonのディープラーニング向けのライブラリ、TensorFlow (1.0) およびKeras (2.0) を用います。
「ディープラーニングについて何となくわかってはいるけれど、もう少し理解を深めたい」「画像認識だけでなく、時系列データを分析するためのモデルについても学びたい」という方にとって、学びの役に立つのではないかと思います。
単純パーセプトロンにはじまり、多層パーセプトロン、ディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど多くの手法について学びます。扱うデータの種類ごとに考えるべき課題も異なり、それに合わせてネットワークも様々な形に変化させ学習を進めます。
ディープラーニングは1つひとつのテクニックの積み重ねであり、その根底にあるのは「人間の脳をどう数式やアルゴリズムで表現できるか」です。本書で学んできた土台となる理論さえきちんと理解していれば、今後どのようなディープラーニングの手法が出てこようとも、すぐに理解し使いこなせるようになるでしょう。そして、自身で新たなモデルを考え出すこともできるはずです。
[本書の構成]
1章では、ニューラルネットワークの理論を学習するうえで必要となる数学の知識について簡単におさらいし、続く2章では、実装に向けてのPython開発環境のセットアップ、およびPythonライブラリの簡単な使い方を扱います。
3章からは、いよいよニューラルネットワークの学習に入っていきます。3章ではその基本形について学び、4章ではディープニューラルネットワーク、いわゆるディープラーニングについて学びます。通常のニューラルネットワークと何が違うのか、どのようなテクニックが用いられているのかを実装を交えて理解します。
5、6章では、時系列データを扱うためのモデルであるリカレントニューラルネットワークについて詳しく学んでいきます。5章では、リカレントニューラルネットワークの基本形を簡単なデータ例を用いて理論・実装について学び、6章ではその応用例について扱います。
Pythonプログラミングにおけるデザイン、コーディング、ディストリビューションのベストプラクティス。
ソフト開発とプログラミングのための情報誌Python×Excel活用術
穴埋めでPythonのスキルアップ
プログラムを作れるようになりたい、そしてより良いプログラム作成ができるようになりたいと願うPythonプログラマにベストマッチなのが「穴埋め問題集」の本書です。簡単な穴埋めもありますが、ひねった問題や難問もあり、初心者の基本学習から熟練者の力試しまで、楽しいクイズ形式で進められます。解答には詳細な解説があるので、基礎固めからハイレベルな仕組みまでしっかりと習得できます。問題数は99問。
Pythonで書かれたプログラムを実行する方法
本書の凡例など/Pythonのインストール
Chapter 1 基本文法 -リテラル、変数、文字列、式ー
1.1 リテラル
1.2 変数と式
1.3 数値の型とデータ処理
1.4 文字の型と書式化文字列
1.5 標準出力への出力
1.6 別ライブラリの読み込み
Chapter 2 実行制御 -繰り返し、条件分岐、関数、ラムダー
2.1 条件分岐
2.2 繰り返し
2.3 繰り返しとリスト
2.4 関数の定義と呼び出し
2.5 関数のデコレータ
2.6 ラムダ式
Chapter 3 データ構造 -リスト、タプル、辞書、集合、クラスー
3.1 タプル
3.2 リスト
3.3 辞書
3.4 集合
3.5 クラス
Chapter 4 例外処理とエラー対応
4.1 例外は常に発生している
4.2 例外の発生を受けて処理を行う
4.2 tryブロックの様々な処理
4.3 例外を発生させる
Chapter 5 正規表現
5.1 パターンマッチングと特殊文字
5.2 文字クラス
5.3 パターンの繰り返し
5.4 パターンを並列して記述する
5.5 正規表現をプログラムで利用する
5.6 グループを使った正規表現とその取り出し
5.7 フラグ
Chapter 6 入力と出力 -ファイル、システムー
6.1 ファイルを開くopen 関数
6.2 ファイルの読み書き
6.3 ファイル情報の取得
6.4 ディレクトリ情報の取得
6.5 コマンドラインツールの作成
6.6 システム情報の取得とプログラムの終了
6.7 シグナルの利用
Chapter 7 並行処理
7.1 スレッドの利用
7.2 単一のスレッドからの実行だけにロック
7.3 Global Interpreter Lock(GIL)による制限
7.4 本当に並列処理を行うmultiprocessingライブラリ
7.5 プロセス間でのデータ共有
Chapter 8 データサイエンスと機械学習
8.1 scikit-learn、NumPy、pandas の利用
付録/索引/筆者紹介
ーーーーーーーーーーーーーー
●Pythonミニ知識
インデックスの数え方と「最初」や「最後」の指定
識別子とキーワード
Unicodeの識別子
2, 8, 16進数の表現
高階関数の結果をリストで得る
selfについて
型名や関数名でも変数名に使えてしまう
+演算子のオーバーロード
ソートの安定性
変更できない集合
関数のデコレータとラムダ式
イテレータについて
長い行の改行
日本の電話番号
日本語を正規表現で扱う
複数行を続けて記述する場合
Contrast is beautiful
否定後読みアサーション
CSVの読み書き
argparseモジュールとhelpコマンド
ロックのためのオブジェクト
ーーーーーーーーーーーーーー
●プログラミングミニ知識
Key-Valueペア
オブジェクトをバイト列にする異なる方法
ーーーーーーーーーーーーーー
●数学ミニ知識
極小曲面
機械学習の用語
プログラミング言語Python(パイソン)の作者Guido氏が書き下ろしたPython入門者のための手引き書。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトを解説する。さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介することで、読者がこの言語の雰囲気とスタイルをつかめるように配慮している。本書第2版ではPython3に対応。また、Python2の構文にも対応できるよう、2.xシリーズとの違いや注意点についての付録も追加掲載している。本書を読めば、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整う。入門者必読の書。
Pythonは、移植性に優れ、強力かつ使いやすい言語としてアプリケーション開発で広く使用されているオブジェクト指向型のスクリプト言語です。本書は、Pythonの文やタイプ、組み込み関数、よく使われるライブラリモジュールやその他主要なPython言語の機能をコンパクトに見やすくまとめた便利なリファレンスです。
Pythonでスクレイピングや機械学習をやってみたい!そんなアナタのための一冊。サンプルコードを動かしながら、仕組みと使い方が理解できます。Python3対応。
家庭用ゲーム機などのゲームプログラミングのプロが、PythonとPygameを用いたゲーム作成手法を一から解説。
AIもゲームも!話題の“プログラミング”を体験しよう
最も人気のあるプログラミング言語の一つである「Python」を活用して、人工知能やゲーム、数学、
統計学、ブロックチェーン、スクレイピングなど、いろいろな分野のプログラムを作成する方法を紹介します。
Pythonを活用する上で最も重要なのは、いろいろなライブラリの存在を把握して、使いこなすことです。
本ムックでは特にこの点にフォーカスし、各種ライブラリの活用術を詳しく解説します。