TOP新刊既刊I/OサポートQ&A通販お問い合わせ
 既刊 > 2017年 > 10月 書名検索: 詳細検索...
■既刊案内 2017年10月
 2024年 |  2023年 |  2022年 |  2021年 |  2020年 
 1月 |  2月 |  3月 |  4月 |  5月 |  6月 |  7月 |  8月 |  9月 |  10月 |  11月 
←前月 →次月

はじめてのKotlinプログラミング 在庫あり
清水 美樹 著
2017年10月16日発売   定価 \2,530(本体 \2,300)
 「Kotlin」は、オープンソースのJVM(Java Virtual Machine)言語。 
 JVM上で動き、Javaとの高い互換性があります。 
 
 この言語は、Androidアプリの開発環境「Android Studio」を提供しているJetBrains社が開発。 
 2017年5月には、Androidの公式開発言語として採用されました。 
 そのため、「Android Studio」との親和性が高く、不整合が起こりにくいという強みがあります。 
 
 本書では、「Kotlin」をはじめて学ぶ人を対象に、基本的な文法や、「Android Studio」を使ったアプリの開発方法などを詳しく解説しています。

Canva デザインブック 在庫あり
タナカヒロシ 著
2017年10月18日発売   定価 \2,090(本体 \1,900)
「Canva」(キャンバ)は、クラウド型のWebグラフィック・ツール。 
基本料金は無料で、ほとんどすべての機能が利用できます。 
特別な環境などは必要とせず、Webブラウザやスマートフォンの無料アプリから気軽に利用できるのが特徴。 
また、無料で使える豊富な素材も大きなポイントです。 
 
「Twitter」や「Facebook」などのSNS用の画像から、「ポストカード」や 
「A4チラシ」のような印刷物まで、さまざまなグラフィックデザインに対応。 
これを「クラウド」で管理して、ユーザー間でデザインを共有できます。 
 
本書は、「Canva」の操作の一連の流れを解説したものです。 

I/O 2017年11月号 在庫僅少
2017年10月18日発売   定価 \998(本体 \907)
【特集】組み込みプロセッサ大研究 
 
「Raspberry Pi Zero W」や「micro:bit」の登場で、小型マイコンボード・Linuxボードによるプロトタイプ作りも盛んになりつつあります。 
この「プロセッサ」は、パソコンなどに使われる普通のCPUとは違い、特化された仕様となっており、「組み込みプロセッサ」と呼ばれています。 
 
「組み込みプロセッサ」は、製品に特化されているため、製品の数だけ種類があると言っても過言ではないのですが、実はそのアーキテクチャのほとんどをARMのアーキテクチャが占めています。 
また、最近は、さらに柔軟に対応するために、プログラムできるプロセッサ、「FPGA」というのも人気を集めています。 
 
今月号では、そんな「組み込みプロセッサ」の役割と種類、そしてそれが使われている「製品」について紹介します。

MR入門
――「現実世界」と「人工的な世界」が 相互に影響する!
在庫あり
佐野 彰 著
2017年10月20日発売   定価 \2,090(本体 \1,900)
 「MR」は、「現実世界」と「人工的な世界」を組み合わせ、それが相互に影響し合う技術です。 
 似たような名前の技術に「VR」や「AR」があります。 
 「VR」が「人工的に作られた世界」なのに対し、「AR」は「現実世界に何かを付け足す(拡張する)技術」となります。 
 
 「MR」は、それら「VR」と「AR」の良いとこ取りをした技術と言えます。有名なところでは、マイクロソフトの「HoloLens」があります。 
 
 本書は、「AR」「VR」「MR」関連の用語から、実際に使われている「実例」まで、幅広く扱っており、「AR」「VR」「MR」の全体像が理解できます。 

「ディープ・ラーニング」 ガイドブック 在庫あり
I/O編集部編
2017年10月21日発売   定価 \2,090(本体 \1,900)
 各分野で「人工知能」(AI)が話題になり、その方法として、「ディープ・ラーニング」が注目されています。 
 数学的には難しい「ディープ・ラーニング」ですが、そのためのツールが続々と登場しています。 
 
 「ディープ・ラーニング」を使う方法としては、プログラミングの不要な「GUI型」、学習済みモデルを使う「API型」、柔軟に自作のモデルに組み込むことができる「ライブラリ型」などがあります。 
 
 このうち、「ライブラリ型」については、Google製の「TensorFlow」や日本企業であるPreferred Networks製の「Chainer」、ソニー製の「Neural Network Libraries」など、2015年の後半からさまざまな「フレームワーク」(ライブラリ)の提供が始まっています。 
 
 本書では、「ディープ・ラーニング」に関する基礎知識に加え、環境構築の方法、さらに「TensorFlow」「Chainer」「Keras」など代表的なライブラリの活用方法など解説しています。 

←前月 →次月