みずほ銀行システム統合、苦闘の19年史 史上最大のITプロジェクト「3度目の正直」

みずほ銀行システム統合、苦闘の19年史 史上最大のITプロジェクト「3度目の正直」 日経コンピュータ(著), 山端 宏実(著), 岡部 一詩(著), 中田 敦(著), 大和田 尚孝(著), 谷島 宣之(著) 4296105353 日経BP

システム障害というよりは、ガバナンスが壊れているからシステムがちゃんとつくれないんだよね。。これでもうだいじょうぶなのだろうか。信じていいのか。次はどこがやらかすのか。

大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界

大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界 (岩波科学ライブラリー) 岡野原 大輔(著) 4000297198 岩波書店

PFNの岡野原さんによる解説。多彩な内容をコンパクトに収めている。さすがである。これを2週間とかで書いたというのだから恐れ入る。。

ChatGPTの頭の中

ChatGPTの頭の中 (ハヤカワ新書 009) スティーヴン・ウルフラム(著), Stephen Wolfram(著), 稲葉 通将(その他), 高橋 聡(翻訳) 4153400092 早川書房

ウルフラムアルファを作った人による解説。ChatGPTに関しては大量に本が出ているが、1冊読むならこれでいいと思う。

驚異の量子コンピュータ

驚異の量子コンピュータ: 宇宙最強マシンへの挑戦 (岩波科学ライブラリー) 藤井啓祐 ISBN 4000296892 岩波書店

期待していいんだかいけないんだかわからない量子コンピュータについてお勉強。 短期的にはまったくつかいものにならず、長期的にも技術的に作れる保証はない、 とはいえできてしまったときのインパクトは絶大なので、投資しないというすじは ない、といったところか。うーん。

ディープラーニングを支える技術

ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム[技術基礎] (Tech × Books plus) 岡野原 大輔(著) 4297125609 技術評論社

PFN岡野原さんのディープラーニング解説書。B5で280ページというサイズからは考えられないほど 情報が詰まっている。どうなっているのか、だけでなく、どうしてそうなっているのかが 書かれているので、とてもわかり易く、すばらしい。比較的新しいモデルも位置づけとともに紹介されている。

生成モデルや転移学習、強化学習周りはあまりカバーされていない。このあたりをカバーした続編を是非。

Amazon Web Services ネットワーク入門

Amazon Web Services ネットワーク入門 (impress top gear) 大澤 文孝(著) 4844381679 インプレス

内容的には初歩の初歩だが、まとまって書かれているのはありがたい。

イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版

イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版 谷口 忠大 ISBN4065218845 講談社

- 2014年発行の1版を大幅改定したもの。1版が本編220ページ程度であるのに対して300ページにもなっている。主な相違点は13章に追加されたニューラルネットワーク、独立した章を与えられた7章のベイズの生成 - 人工知能というとディープラーニングによるクラス分類ばかりがもてはやされるが、人工知能技術を社会に適用していくにはより幅広い考慮が求められる。本書は大学学部での授業を前提として書かれた入門書なので、各章の記述はそれほど深く書かれているわけではない。 - ディープラーニングブーム以前の研究の蓄積をサマリとして学ぶための良書である。

トコトンやさしいドローンの本

トコトンやさしいドローンの本 (一社)日本UAS産業振興協議会 (編集) ISBN4526076201 日刊工業新聞社

見開き2ページで一つのトピックをあつかう形式の本。この形式はなかなかいいのかもしれない。このくらいの情報量しか人間は扱えないというか。ドローンの可能性は絶大だが犯罪にも多用されるようになるんだろうなあ。。

作って学ぶニューラルネットワーク: 機械学習の基礎から追加学習まで

作って学ぶニューラルネットワーク: 機械学習の基礎から追加学習まで 山内 康一郎 ISBN4339029114 コロナ社

100ページでこの内容はいくらなんでも無理。ソースコードの文字が小さすぎて読めない。 githubにコードが置いてあるのだから、全部掲載しないという選択肢もあったのではないかなあ。。 しかし、コロナ社の出版企画ってどうなってるんだろう。揉んだ形跡がない。

ゼロから学ぶPythonプログラミング

ゼロから学ぶPythonプログラミング 渡辺 宙志 ISBN4065218837 講談社

「ゼロから学ぶPythonプログラミング」を講談社様よりご恵贈いただきました。手元にあった、「1から始めるJuliaプログラミング」と。 やはり、0オリジンのPythonは「ゼロから」。1オリジンのJuliaは「1から」。

この2冊かなり好対照でおもしろい。 「ゼロPython」のほうは、フルカラー、チャート式の参考書を読むような、噛んで含めるような近代的なつくり。読者の興味を引くようなサンプルコードをたくさん示している。対象読者は、プログラミング自体が初めての人。

「1Julia」のほうは、ある意味古典的な言語入門書で、ハードコア。興味がある人には十分な情報を与えるが、興味がなければついてこなくていい、みたいな。 対象読者は、すでに2,3個言語を知っているような中級者。

「ゼロPython」、なんでフルカラー240ページで2400円で作れるんだろう?ふしぎ。 Colab前提というのも画期的かも。処理系のインストールは説明するのも大変だし、MacとWindows両方書かなければならなかったりして言語入門書でいつも問題になる部分なのだけどクラウド前提なら全部端折れる。時代。

「ゼロPython」言語入門書としてみるとかなり食い足りないところも。オブジェクト指向は説明されているけど、クラスメソッドについては書かれていなかったり。他にも結構重要な言語コンストラクトが省略されてる。でも、ページ数と対象読者を考えれば妥当なのだろう。

「ゼロPython」サンプルプロジェクトが非常に多彩で面白い。いきなりMecab で形態素解析してみたり、最後はGANまで行ってみたり。どうせ写経になっちゃうので、若干やりすぎな気も。でも、入門者にここまでできることを示すのには有効なのかな。

どうでもいいけど、著者のお名前が、特撮音楽作曲しそう。

1から始めるJuliaプログラミング

1から始めるJuliaプログラミング 進藤裕之 佐藤健太 ISBN433902905X コロナ社

Julia の入門書。コロナ社の昔ながらの言語入門書。200ページもない。 よく言えばコンパクトに纏まっている。しかしいくらなんでも近代的な言語をこのページ数で紹介するのは 企画として無理があるんじゃないだろうか。なにができるのかだけ伝えるので、あとは自分で調べてね、 という感じか。それも有りなのかもしれないが。

あなたの知らないN-BASICの真実: PC-8001から98DO+まで Kindle版

あなたの知らないN-BASICの真実: PC-8001から98DO+まで Kindle版

いや、この本すごい。よくこんなに調べたなあ。。わたしがPC-8001を触ってたのは85年ぐらいまで だけど、そのあともずっとサポートされていたというのがそもそも驚き。

著者は外部の人で、いろいろ解析して書いているのだけど、まだ中の人も存命なのではないだろうか。 中の人の話も効きたいものだ。

ハッカーと画家 コンピュータ時代の創造者たち

ハッカーと画家 コンピュータ時代の創造者たち ポール グレアム ISBN4274065979 オーム社

On Lisp のPaul Grahumによるエッセイ集。2004年に原著が発行されているが、 Web上のものをまとめたものなので、2000年頃から書かれているものなのだろうか。 ハッカー文化称揚、動的言語大好き、Webアプリバンザイという感じなのだけど、 なんというか2020年からみるとすごく当たり前の事になっているような。。

2000年代初頭だと、Ajaxがでてきたころなので今とは全く視座が違い、 逆に新鮮だった。あの頃と今とでそれほど違っているような気はしていなかった のだけど、思えば遠くに来ていた、というか。

最後のほうで、Pythonではアキュムレータが簡単には書けないというネタが でてくるが、確かめてみたら今も書けない。。3.8で入ったセイウチ演算子でもだめ。 確かにこの辺はPython弱いんだよな。。Juliaならもちろん書けるのだけど。

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プログラマの数学 第2版

プログラマの数学 第2版 結城 浩 ISBN4797395451 SBクリエイティブ

「数学ガールの」結城浩による、プログラミングに役立つ数学の本。 よくまとまっていて面白い。高校生に読ませたい。

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純粋関数型データ構造

純粋関数型データ構造 Chris Okasaki ISBN4048930567 KADOKAWA

原書は1998年刊。なんと20年近く前の本の翻訳が今頃出るとは。。 角川ドワンゴおそるべし。

計算量をみつもる際に、各オペレーションの最悪値を積み上げるのではなく、 償却という概念を導入して、（メモ化を前提に）オペレーションの履歴全体に 対する計算量を用いる、というお話。 途中からおいて行かれていろいろわからなかった。 サンプルはStandard MLで書かれているが、巻末にHaskell版のコードが付録として付いている。

一部の人の間では名著として知られていた本らしいが、こんな本読む人は英語でも 苦にしないんじゃないか、という気が。。。売れるんだろうか。

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Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Andreas C. Muller, Sarah Guido ISBN4873117984 オライリージャパン

Pythonの機械学習ライブラリ scikit-learn を使って、さまざまな機械学習アルゴリズムの使い方を学ぶ。 特徴的なのは、アルゴリズムの詳細には立ち入らず、使い方に重点を置いていること。 とはいっても、ライブラリの使い方だけ説明しているということではなく、 どういうケースにどのアルゴリズムが適しているかを、実例を交えて詳細に論じている。

モデルの複雑さと過剰適合の関係など、機械学習において基本的な概念もわかりやすく 説明している。 特徴量の作り方や、パラメータ調整の実際に関しても詳しく述べられている。 特に、特殊な扱いが必要なテキスト処理の基礎も示されている。日本語に適用するには、形態素解析 など一手間かかるが、これ一冊でゆるい卒論ぐらいまではカバーできそう。 scikit-learnも国内ではまだあまり流行っている感じではないが、すごく良くできているので、 今後普及するのではないだろうか。

縁あって、翻訳させていただいた。Pythonで機械学習という本はたくさんあるけど、 その中でもなかなかの良書かと。よろしければぜひ。

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FPGAの原理と構成

FPGAの原理と構成 天野英晴 編 ISBN4274218643 オーム社

おそらく、RECONFあたりの人々を集めて書いたと思われる、FPGAの教科書。 単なるFPGAの使い方ではなく、FPGAの短所と長所、使い所が平易に詳しく語られている。 さすがである。

こういう共著本だと、好き勝手に書いたものを整理しただけ、というケースもままあるのだけが、 この本は、ちゃんと章立てを設計してからそれぞれの著者に割り当てた感じで破綻なくまとまっている。

FPGA技術者にとっては、読んですぐに役に立つわけではないが、 読んでおくべき本なのではないか。

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なぜ、システム開発は必ずモメるのか? 49のトラブルから学ぶプロジェクト管理術

なぜ、システム開発は必ずモメるのか? 49のトラブルから学ぶプロジェクト管理術 細川 義洋 ISBN4534051158 日本実業出版社

Kindle unlimited で。ITパスポートの勉強を兼ねて。なかなか参考になった。

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シンギュラリティは近い

シンギュラリティは近い [エッセンス版]―人類が生命を超越するとき レイ・カーツワイル ISBN414081697X NHK出版

「シンギュラリティ」という言葉を流行させた本。 正確には「ポストヒューマン誕生」という2005年に原著が書かれたものがあり、 そこから再編集した日本オリジナルの「エッセンス」版ということらしい。

「シンギュラリティ」の定義は人によって違うのでよくわからなかったのだが、本書ではあまり明確な定義をしていないように思える。 テクノロジーが急速に発展することで、社会、人間のありようが変わってしまう、そのような点とのことだが、 具体的にはなんなんだ。テクノロジーが新たなテクノロジーを生み出すことで指数関数的に 発達が促されるとかいう感じらしいが。。

なかみは、SF読みにとってはお馴染みの未来図の一つなので、特に違和感はない。 が、あまりにも楽観的すぎるように思える。ナノマシンに期待しすぎなのではないかという気がする。 そもそも、原著から10年たって既にかなりの予想がはずれているし。 この本の予想があたるなら、シンギュラリティを拝める時期まで運が良ければ生きていられるだろう。 ぜひ見てみたいものだが、さて。

シンギュラリティは近い [エッセンス版]―人類が生命を超越するとき

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Pythonからはじめる数学入門

Pythonからはじめる数学入門 Amit Saha ISBN4873117682 オライリージャパン

おもに、SymPyパッケージを用いて数学に親しもうという本。 代数を勉強している中学生、高校生あたりにおすすめ。

わたしもPC-8001で方程式のグラフを描いてみたりしたものだなあ、などと 思いだしたり。SymPy + matplotlib だと強力すぎてプログラミングの 勉強には全然ならないような気がするけど、数学の勉強にはこちらのほうが良いのだろう。

この本の範囲では大したことをしてないけど、SymPyは実は相当に強力で 微分積分もできるし、連立方程式も扱えたりするらしい。 GUIが弱いけど、機能としてはMathematica並だ。 本格的にいじってみると仕事に使えるかも。。

Pythonからはじめる数学入門

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Amit Saha
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