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初歩から学ぶ半導体工学 (KS理工学専門書)
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最高の打ち手が見つかるマーケティングの実践ガイド 3つのマップで戦略に沿った施策を実行する
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初歩から学ぶ半導体工学 (KS理工学専門書):
>図版を豊富に用い、順を追ったていねいな解説により、全体を通して学生1人でも読み進められるようなつくりを心がけました。半導体のややこしい原理も理解できるはずです。
より難しい本にチャレンジする前の1冊目としてぜひお薦めします。
[目次]
第1章 量子力学の基礎
第2章 水素原子から物質へ
第3章 バンド理論
第4章 半導体のバンド構造
第5章 不純物半導体
第6章 格子振動
第7章 キャリアの輸送現象
第8章 光学的性質
第9章 pn接合
第10章 MOS構造
第11章 MOS電界効果トランジスタ
第12章 集積回路
第13章 界面の量子化
最高の打ち手が見つかるマーケティングの実践ガイド 3つのマップで戦略に沿った施策を実行する:
>[本書の特徴]
・話題沸騰中のnote記事「5年間やってわかった、BtoBマーケターがやるべき仕事の全体感」をもとに書籍化!
・「プロセスマップ」で今すぐすべきことがわかる
・「キーポイントマップ」で最適な指標が見つかる
・「アクションマップ」で効果的な施策と実行計画を設計し振り返りもできる
本書で提唱する3つのマップを使って全体像を把握し、戦略的に施策を企画しましょう。
まずは「プロセスマップ」でBtoB商材を売るためのマーケティングの手順と自社でできていないことを把握し、「キーポイントマップ」と「アクションマップ」を使って課題を可視化し、目標から行動計画を立てます。
本書では、マーケティングが利益に貢献できるよう、LTV最大化をマップのゴールに置き、マーケティングプランの策定から、施策の企画・実行、効果測定まで解説しています。
さらに、これらのマップを共通言語として活用すれば、関係部署との円滑なコミュニケーションも可能です。
[目次]
序章 3つのマップでつかむマーケティングの全体像
第1部 組織の立ち上げ期/立て直し期
第1章 自社の状況と顧客を知る~(1)現状を把握する~
第2章 マーケティング組織の活動計画を練る~(2)組織をつくる~
第3章 マーケティングプランの策定と宣言~(3)プランを立てる~
第2部 組織の初動期
第4章 コンテンツ戦略を立てる~(4)コンテンツをつくる~
第5章 リードへのアプローチ~(5)商談機会を得る~
第6章 実行力を高めるマネジメント~(6)実行と改善のサイクルを回す~
第3部 組織の成長期
第7章 ボトルネックを特定するための全体俯瞰~(7)実行すべきアクションを見つける~
第8章 リーダーシップとコミュニケーション~(8)さらに成果をあげるために~
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説明が丁寧でわかりやすい。
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word2vec, GPT, BERTなど盛りだくさんの内容。
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仕事が爆速化する! Claude Perplexity Glasp NotebookLM 使いこなし術
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よくわかる力学の基礎 (KS物理専門書)
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仕事が爆速化する! Claude Perplexity Glasp NotebookLM 使いこなし術:
>「ChatGPT」よりも各段に文章力のある「Claude」、検索という概念に革命を起こしている「Perplexity」、そしてYouTube動画やPDF、テキスト、Webページなどから情報を得るための生成AIのほか、図版や画像生成など機能特化型AIで仕事を爆速化させるテクを解説する一冊です。
本書では、ChatGPTの代替サービスともなり得る文章生成AI「Claude」のほか、Web情報のリサーチに最適な「Perplexity」や、YouTube動画の情報を活かすChrome拡張機能「Glasp」、複数のPDF資料を一括して要約・内容検索できる「NotebookLM」など、業務にかかる時間を大幅に短縮するためのツールの使い方を紹介する。
目次
1 ChatGPTだけじゃない!続々と登場する生成AI
2 まずは文章生成AIを使いこなそう
3 Webの情報を生成AIでまとめるには
4 YouTube動画を情報源としてフル活用する
5 PDFの内容を手早く理解したい
6 難しい解説をわかりやすくする図解を用意する
7 ビジネス文書に使える画像を生成AIで作る
8 プレゼン資料を超速で用意するには
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CS学位なしから独学でAmazonのソフトウェアエンジニアになった方が、勉強・就活対策に使った教材を大量にまとめてくれている。網羅的かつ体系的なのでコンピューターサイエンス学習者の地図として使えそう。
・「この勉強法は効率が悪かった」という失敗談
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英語版
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予測にいかす統計モデリングの基本 改訂第2版 ベイズ統計入門から応用まで (KS理工学専門書)
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絵でわかるサイバーセキュリティ (KS絵でわかるシリーズ)
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絵でわかるマクロ経済学 (KS絵でわかるシリーズ)
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絵でわかるミクロ経済学 (KS絵でわかるシリーズ)
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予測にいかす統計モデリングの基本 改訂第2版 ベイズ統計入門から応用まで (KS理工学専門書):
【目次】
〈基礎編〉
第1章 予測とは何かを考える
1.1 居酒屋の売上高の予測
1.1.1 個別化された計算サービス
1.1.2 時系列データ
1.2 期待感を数式で表す
1.2.1 最適化関数による表現
1.2.2 最適化関数とエネルギーの関係
1.2.3 最適化の解法
1.3 パターンの表現
第2章 確率による記述:基礎体力をつける
2.1 確率の基礎
2.1.1 同時確率と周辺確率
2.1.2 条件つき確率
2.1.3 ベイズの定理
2.2 最適化問題から統計モデルへ
2.2.1 同時確率の分解と予測確率
2.2.2 最大事後確率解
第3章 統計モデル:予測機能を構造化する
3.1 状態空間モデル
3.1.1 状態ベクトル
3.1.2 線形ガウス状態空間モデル
3.1.3 カオスモデルから一般形へ
3.1.4 潜在変数の時間軸拡張
3.2 鎖状構造グラフィカルモデル
3.2.1 2つのマルコフ性
3.2.2 グラフィカルモデル
3.2.3 グラフィカルモデルのいろいろ
3.3 多次元ノイズの分布モデル
第4章 計算アルゴリズム1:予測計算理論を学ぶ
4.1 事後周辺分布
4.1.1 分布の簡易表記と3つの基本操作
4.1.2 3つの分布
4.2 非線形フィルタリング
4.2.1 1期先予測
4.2.2 フィルタリング
4.3 平滑化アルゴリズム
4.3.1 有向分離性
4.3.2 固定区間平滑化アルゴリズム
4.4 状態ベクトルの推定と予測誤差
〈展開編〉
第5章 計算アルゴリズム2:モデルを進化させる
5.1 状態ベクトルの拡大
5.1.1 固定ラグ平滑化の概要
5.1.2 状態ベクトル拡大による固定ラグ平滑化の実現
5.1.3 固定点平滑化
5.2 学習によるモデルの改良
5.2.1 パラメータと尤度関数
5.2.2 拡大状態ベクトルによる推定法
第6章 粒子フィルタ:予測計算を実装する
6.1 分布の近似
6.1.1 モンテカルロ近似
6.1.2 デルタ関数の性質
6.1.3 分布の表現
6.2 アルゴリズム
6.2.1 予測
6.2.2 フィルタリングと予測確率
6.2.3 リサンプリング
6.3 粒子フィルタの図説
第7章 乱数生成:不確実性をつくる
7.1 リサンプリングの実装
7.1.1 一様乱数
7.1.2 経験分布関数
7.2 システムノイズの生成法
7.2.1 一般的生成法
7.2.2 ガウス乱数の生成法
7.3 賢いリサンプリング
7.4 粒子フィルタの実装例
〈実践編〉
第8章 時系列解析の基本:傾向をつかむ
8.1 定常と非定常:非定常の特徴を目で確認する
8.1.1 生データの確認
8.1.2 時系列の記述特徴量1:標本自己相関関数
8.1.3 時系列の記述特徴量2:パワースペクトル
8.2 定常化:原データにいろいろな操作を加える
8.2.1 差分オペレータ
8.2.2 季節差分オペレータ
8.2.3 変数変換
8.2.4 ARMAオペレータ
8.2.5 単位根と特性方程式
8.3 非定常成分の抽出:シンプルな状態空間モデルを非定常データに適用する
8.3.1 トレンドモデルの適用
8.3.2 推定の結果の検証
第9章 経験知の総結集:売上予測の精度を上げる
9.1 観測モデル:データを徹底的に要素に分解する
9.2 勘と経験をとり込む
9.2.1 曜日効果(曜日パターン)
9.2.2 状態空間モデルで表現
9.3 外生変数の影響を柔軟に表現する
9.3.1 雨効果の影響:パラメータの導入
9.3.2 イベント効果:パラメータの時変化
9.4 状態空間モデルにまとめる
9.5 結果
9.5.1 要因への分解
9.5.2 予測誤差分布
第10章 データ同化:シミュレーションの予測性能を向上させる
10.1 シミュレーション計算
10.1.1 基礎方程式とシステムモデル
10.1.2 データ同化の目的:気象・海洋学の観点から
10.2 データ同化の状態空間モデルへの埋め込み
10.2.1 状態ベクトルの構成
10.2.2 状態空間モデルで表現
10.3 逐次データ同化
10.3.1 計算手続き
10.3.2 初期条件の推定
第11章 確率ロボティクス:お掃除ロボをつくる
11.1 自己位置推定問題
11.1.1 粒子フィルタとロボット制御
11.1.2 センサーと課題
11.2 一般状態空間モデル表現
11.2.1 システムモデル:モーションモデル
11.2.2 観測モデル:認知モデル
11.3 実際の適用
絵でわかるサイバーセキュリティ (KS絵でわかるシリーズ):
【目次】
第1章 セキュリティの入門――門の前くらい ~ セキュリティとリスク
1-1 セキュリティ
1-2 リスクとその3つの要素
1-3 リスクマネジメント
1-4 セキュリティの歴史
1-5 IoT時代のセキュリティ
第2章 つながると、便利であぶない ~ ネットワークの基礎
2-1 ネットワーク
2-2 プロトコル
2-3 IPアドレス
第3章 入鉄砲と出女 ~ サイバーセキュリティの基礎
3-1 識別、認証、認可
3-2 暗号
3-3 ハッシュ
3-4 PKI
第4 章 ハッカーの手練手管 ~ サイバー攻撃の方法
4-1 侵入の経路や手口
4-2 脆弱性につけ込む攻撃
4-3 負荷をかける攻撃
4-4 標的型攻撃
4-5 その他の攻撃
第5章 脆弱性とは、家にあいた大穴だ ~ セキュリティ対策の方法
5-1 攻撃を検出する
5-2 不正アクセスの検知
5-3 ネットワークからの攻撃に耐える
5-4 公共の場所を安全に使う
5-5 システムとデータを守る
第6章 えっ!? ITにも法律? ~ サイバーセキュリティの法規と制度
6-1 セキュリティ関連の法律
6-2 知的財産権
第7章 セキュリティ対策実施の両輪 ~ ポリシーとマネジメントシステム
7-1 情報セキュリティポリシー
7-2 情報セキュリティマネジメントシステム
第8章 油断大敵、火がぼうぼう ~ セキュリティ事故が起こったら
8-1 セキュリティ事故対応のフェーズ
8-2 インシデント遭遇時の初動対応とセキュリティ教育の必要性
8-3 インシデント発生時に業務を止めないためには
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仮説検定とP値、信頼区間でよくある誤解について
わかりやすく解説されている講義。
京都大学大学院医学研究科 聴講コース
臨床研究者のための生物統計学
「仮説検定とP値の誤解」
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ゼロからわかる量子コンピュータ (講談社現代新書)
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ネイティブが教える 日本人研究者のための論文英語表現術 文法・語法・言い回し (KS科学一般書)
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ゼロからわかる量子コンピュータ (講談社現代新書):
>いま世界各国では、既存のスーパーコンピュータを
遥かに凌ぐとされる「量子コンピュータ」の
大規模な開発プロジェクトが進み始めている。
本書はそれを無条件に肯定したり、あるいは
逆に頭ごなしに否定するといった内容ではない。
量子コンピュータの基本的な原理から産業的側面、
さらには社会・政治的インパクトに至るまで、
多面的な事実を積み上げ考察を加えることにより、
その際どい実現可能性を検証していくのが
本当の狙いである。
第1章 巨額の投資対象に変貌した「科学の楽園」
――量子コンピュータとは何か
「経済安全保障」の最優先課題
これから高まる“量子人材”の必要性
2023年が実用化へのターニングポイント
グーグルvs.IBMの激しい応酬
別路線を歩むマイクロソフトの意図
猛追するアマゾンの焦り ほか
第2章 現実離れした「量子コンピュータ」のしくみ
ーー謎の超高速計算機はどう動いているのか
量子力学の基本法則
全知全能の神ですらわからない「真の不確実性」
量子ビットの作り方
量子コンピュータ開発の技術的難題
量子コンピュータ=汎用性が高いとは言えない理由
巡回セールスマン問題、NP困難問題は解けるのか? ほか
第3章 量子コンピュータは世界をどう変えるのか
【自動車】渋滞を解消しサプライチェーンの最適化
【金融】投資ビジネスの競争優位性を高める
【化学】最適な組み合わせを見つけバッテリー開発に活かす
【製薬】創薬にかかる膨大な時間とコストを圧縮
【物流】配達ルートや輸送手段の効率化
【メタバース】巨大な仮想経済圏を難なく支える超並列コンピューティング
暗号破りコンテストの結果と次世代暗号導入を急ぐ理由
暗号をめぐる中国と米国の駆け引き ほか
ネイティブが教える 日本人研究者のための論文英語表現術 文法・語法・言い回し (KS科学一般書):
>研究室にあれば必ず役立つ!
世界中のノンネイティブ研究者から支持されるマスターピース
“English for Academic Research: Grammar, Usage and Style (English for Academic Research), Springer, 2015”
が待望の邦訳!
ButかHoweverか? cannotかmay notか?
冠詞の使い分けから時制、仮定法、接続詞の使い方、語順のポイントに至るまで、
ネイティブらしい自然な言い回しのコツを225項目掲載。
アクセプトされる、ワンランク上の論文に!
(目次)
第1章 名詞:複数形、可算名詞、不可算名詞
第2章 名詞:所有格
第3章 不定冠詞:a, an
第4章 定冠詞:the
第5章 無冠詞
第6章 数量詞:any, some, much, many, each, every
第7章 関係代名詞:that, which, who, whose
第8章 時制:現在、過去、未来
第9章 コンディショナル(条件文)
第10章 能動態と受動態
第11章 命令形、不定詞、動詞-ing形
第12章 助動詞:can, may, could, should, must
第13章 接続詞:also, although, but
第14章 副詞と前置詞:already, yet, at, in, of
第15章 センテンスの長さ、一貫性、明瞭さ、曖昧さ
第16章 語順:名詞と動詞
第17章 語順:副詞
第18章 語順:形容詞と過去分詞
第19章 比較級と最上級
第20章 単位の書き方
第21章 数字の書き方
第22章 頭字語
第23章 略語とラテン語
第24章 頭文字を大文字にするとき
第25章 句読点の使い方
第26章 関連文献に言及する
第27章 図表や他のセクションに言及する
第28章 英米のスペルの違いと間違えやすい単語
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数理最適化の講義動画(全13回)。
機械学習の基礎になっている最適化手法も学べる。
ocw.u-tokyo.ac.jp/course_114…
・最適化の概要
・連続最適化:無制約最適化
・連続最適化:制約付き最適化
・凸計画
・ネットワーク計画
・組合せ最適化
・組合せ最適化の近似解法
・整数計画
































