オライリーのおすすめ書籍を紹介します。
プログラミングやIT系の勉強するときはKindleや電子書籍で勉強するのがおすすめです。
- 第Ⅰ部 モデルの構築
- 1章 TensorFlowの概要
- 2章 コンピュータビジョン入門
- 3章 基礎からの発展: 画像の特徴量検出
- 4章 TensorFlow Datasetsを使った公開データセットの利用
- 5章 自然言語処理入門
- 6章 埋め込みによる感情のプログラム化
- 7章 自然言語処理のための回帰型ニューラルネットワーク
- 8章 TensorFlowによるテキストの生成
- 9章 シーケンスと時系列データの理解
- 10章 シーケンスを予測するモデルの作成
- 11章 畳み込みと回帰によるシーケンスモデルの構築
- 第Ⅱ部 モデルの使用
- 12章 TensorFlow Liteの紹介
- 13章 AndroidアプリでTensorFlow Lite
- 14章 iOSアプリでTensorFlow Lite
- 15章 TensorFlow.jsの紹介
- 16章 TensorFlow.jsによるコンピュータビジョンのためのコーディング技法
- 17章 Pythonモデルの再利用とJavaScriptへの変換
- 18章 JavaScriptでの転移学習
- 19章 TensorFlow Servingへのデプロイ
- 20章 AI倫理、公平性、プライバシー
Head Firstデザインパターン 第2版[Amazon]
- 1章 デザインパターンへようこそ：デザインパターン入門
- 2章 オブジェクトを事情通に：Observerパターン
- 3章 オブジェクトの装飾：Decoratorパターン
- 4章 OOの利点を活用した構築：Factoryパターン
- 5章 唯一のオブジェクト：Singletonパターン
- 6章 呼び出しのカプセル化：Commandパターン
- 7章 適合可能にする：AdapterパターンとFacadeパターン
- 8章 アルゴリズムのカプセル化：Template Methodパターン
- 9章 適切に管理されたコレクション：IteratorパターンとCompositeパターン
- 10章 物事の状態：Stateパターン
- 11章 オブジェクトアクセスの制御：Proxyパターン
- 12章 パターンのパターン：Compoundパターン
- 13章 実世界でのパターン：パターンの有効利用
- 14章 付録：残りのパターン
- 第I幕 Netscape：マネージャー
- 1章 誰からでも学ぶことがあると考える
- 2章 会議ボケ
- 3章 難題
- 4章 様子を見る、場をつかむ、味見をする
- 5章 虫の知らせ
- 6章 プロフェッショナルとしての成長をはかる質問表
- 7章 パフォーマンスに関する質問
- 8章 ランズおすすめの時間節約術
- 9章 新任マネージャーのデス・スパイラル
- 第II幕 Apple：ディレクター
- 10章 青テープリスト
- 11章 我慢の限界まで任せる
- 12章 採用するには
- 13章 陰口・うわさ話・作り話
- 14章 素敵なほめ言葉
- 15章 手厳しいことを言う
- 16章 どんなものだって破綻する
- 17章 組織図テスト
- 18章 分散ミーティングの基礎知識
- 第III幕 Slack：エグゼクティブ
- 19章 ゼロから作りたい病
- 20章 兵士
- 21章 文化の流れ
- 22章 アンチフロー
- 23章 実力主義は後追いの指標
- 24章 うわさ話の由来
- 25章 コバヤシマルのマネジメント
- 26章 情報ネットワーク
- 27章 貴重な1時間
- 28章 メンターを探せ
- 29章 ランズ流仕事術
- 30章 揺るぎない優しさを
- 第I部 リバースエンジニアリング入門
- 1章 ディスアセンブル入門
- 2章 リバースエンジニアリングツール
- 3章 Ghidraとの邂逅
- 第II部 Ghidraの基本的な使い方
- 4章 Ghidra入門
- 5章 Ghidraによるデータ表示sウィンドウ
- 6章 Ghidraによるディスアセンブルの理解
- 7章 ディスアセンブル結果の操作
- 8章 データの型と構造
- 9章 相互参照
- 10章 グラフ
- 第III部 Ghidraを使いこなす方法
- 11章 コラボレーションSRE
- 12章 Ghidraのカスタマイズ
- 13章 Ghidraの機能拡張
- 14章 スクリプティングの基礎
- 15章 EclipseとGhidraDevプラグイン
- 16章 ヘッドレス・モード
- 第IV部 さらなる深みへ
- 17章 Ghidraローダ
- 18章 Ghidraプロセッサ
- 19章 Ghidraデコンパイラ
- 20章 コンパイラのバリエーション
- 第V部 実世界のアプリケーションへの応用
- 21章 難読化されたコードの解析
- 22章 バイナリのパッチ
- 23章 バイナリ差分とバージョントラッキング
- 付録A IDAユーザ向けのGhidra
- 付録B デバッガ
- 1章 推薦システム
- 2章 推薦システムのプロジェクト
- 3章 推薦システムのUI/UX
- 4章 推薦アルゴリズムの概要
- 5章 推薦アルゴリズムの詳細
- 6章 実システムへの組み込み
- 7章 推薦システムの評価
- 8章 発展的なトピック
- 付録A Netflix Prize
- 付録B ユーザー間型メモリベース法の詳細
- 第I部 舞台準備
- 1章 複雑なシステムとの出会い
- 2章 複雑なシステムの舵を取る
- 3章 原則の全体像
- 第II部 原則の実践
- 4章 Slackの惨劇シアター
- 5章 Google DiRT：災害からの復旧テスト
- 6章 Microsoftにおける実験の多様化と優先順位づけ
- 7章 LinkedIn メンバーに対して配慮すること
- 8章 Capital Oneにおけるカオスエンジニアリングの導入と進化
- 第III部 人間的な要素
- 9章先見性を生み出す
- 10章 人間的なカオス
- 11章 ループの中の人々
- 12章 実験の選択に関する課題（と、その解決策）
- 第IV部 ビジネス要因
- 13章カオスエンジニアリングの費用対効果
- 14章 オープンな心、オープンな科学、そしてオープンなカオス
- 15章 カオスの成熟モデル（CMM）
- 第V部 進化
- 16章継続的ベリフィケーション
- 17章 サイバーフィジカルで行こう
- 18章 HOPとカオスエンジニアリングの出会い
- 19章 データベースにおけるカオスエンジニアリング
- 20章 セキュリティカオスエンジニアリングの事例
- 21章 おわりに
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