株式会社 講談社サイエンティフィク

カラー化し、最新情報を追加した改訂版。

写真やイラストがカラーになったことで、より理解しやすく、読みやすくなりました。

病気の成り立ちから、病理診断、そして治療まで、概略を学ぶことができます。

基本事項の習得に役立つまとめ付き。実力も身につく「病理学の入門書」。

さらに詳しく

Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』の翻訳者であり、同分野の第一人者が書き下ろす至極の入門書！　まさにバイブル！　理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。Jupyter Notebookですぐに実践できる！

さらに詳しく

日本国内の事例に基づいて河川の調査・分析方法を体系的に解説する、待望の専門書。第一線の研究者が最新知見を結集し、基礎から丁寧に解説します。カラー写真や図版も多数。

さらに詳しく

添付文書や実験プロトコール、論文など、薬剤師や研究者が実際に出会う英文を題材にしてトレーニング！　半期の授業でも無理なく消化できるよう、分量にも配慮しました。薬学部高学年向けの英語教科書。

さらに詳しく

ビジネスにマジで役立つミクロ経済学を！世の中にミクロ経済学の教科書は掃いて捨てるほどあります。それらと比べて本書のウリがどこにあるかについて説明しましょう。 ★ビジネスにマジで役立つ題材だけにしぼっている！あなたが経済学部卒の社会人か経済学部の学生であるなら、次の質問に答えてみてください。「学部で勉強したミクロ経済学が仕事で役立ったことがありますか？」、「学部で学んでいるミクロ経済学が将来、仕事に活かせる予感がしますか？」。どちらの答えもきっと、NO!でしょう。悲しいことに、 ...

さらに詳しく

「Pythonで強化学習が実装できる!」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直した。
・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。
・コードが公開されているから、すぐ実践できる。
・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。

さらに詳しく

もし博士号（PhD）をとりたいのなら、もし研究が好きなら、もう、ためらっている場合ではない！　なぜアメリカでPhDをとるべきなのか、進学したらお金はどの程度かかるのか、事前にどんな準備が必要か、PhDコースの生活、英語習得術、留学のその先、etc...。あなたの知りたい"すべて"が、ここにある。マサチューセッツ工科大学でPhDを取得し、イェール大学で教鞭をとる一流研究者が、一流のワザを伝授する。伝説のWebサイト「理系留学のススメ」、待望の書籍化！

さらに詳しく

ふざけすぎている教科書が爆たん！　ボケが止まらないネコ教授と、生意気な生徒クロが楽しくナビゲートする画期的な書。集合、論理、写像、関係、帰納法、順列、グラフ、無限集合の基本を網羅した。練習問題付き。

さらに詳しく

ブロックチェーンを用いたスマートコントラクト構築に必須の言語であるSolidityの入門書。SE、エンジニア、アプリ開発者必携!

さらに詳しく

マテック博士の25年にわたる樹木研究の集大成！博士が工学で学んだ生体力学の考え方を樹木の形状研究にとり入れ、全世界で通用する樹木調査法を確立した。本書では、この調査方法をはじめ、樹木の力学的知識を、博士直筆のイラストと写真で紹介。また付録には、樹木に関する貴重なキノコ類の写真を多数掲載。樹木医（補）、森林・緑地関係者、必携の書。

さらに詳しく

データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。まずはこの本で、しっかり基礎固め！

さらに詳しく

現実社会のデータを多く扱いながら、データサイエンスの概念と確率の基礎をしっかりていねいに解説。データリテラシーを涵養するためのまたとない入門書！　データサイエンスを知るならまずこの本！

さらに詳しく

「最適化」を使うことを目指して、さまざまな最適化モデルを解説。理論は必要最低限にとどめ、具体的な例とＰｙｔｈｏｎコードを多く掲載。東京大学のＵＴｏｋｙｏＯＣＷの講義映像「数理手法Ⅲ」とも連携！

さらに詳しく

固体結晶中における電子の集団が，そのスピンと軌道を絡み合わせて織りなす，彩り豊かな物性現象を取り扱うための基礎事項をまとめた．物性物理、化学の研究者向け．

さらに詳しく

「読んでいて本当に心地がいい」と大好評の前著からの第２弾！「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった欲張り本！基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説。本邦初の成書。

さらに詳しく

研究者に人気のサイト「科研費.com」が大幅書き下ろしで書籍化！　文例を豊富に掲載し、作文やデザインのコツを論理的かつユーモラスに解説。短時間での申請書作成をお助けするテンプレート付き！

さらに詳しく

「統計モデリングの世界｣へのファーストブック。ゼロから学べる超入門！
・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる！
・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート！
・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく！
・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる！

さらに詳しく

機械学習と物理学はいかに繋がるのか？ 知られざる、その対応を解き明かす！　人工知能技術の中枢をなす深層学習（ディープラーニング）と、物理学との重層的な関連が一望できる入門書。物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の一冊。

さらに詳しく

体系的に整理し、わかりやすく解説した定本の改訂版。分野の進展にあわせて全面的に書き直し、さらにパワーアップ！イラストをカラー化し、さらに見やすく！モノ作りにかかわる全技術者必携の最強テキスト

さらに詳しく

強化学習で必要になる数理を、広くカバーした。一貫してていねいな解説なので、じっくり読める。ベルマン方程式の定式化、マルコフ決定過程・方策勾配法をより深く！　最後に、分布強化学習、深層強化学習を紹介した。参考文献・付録も充実！

さらに詳しく

第1回国家試験の解答・解説に加え、予想問題(約370問)や問題・出題傾向分析、解き方の鉄則など盛りだくさんの内容。第2回国試受験者必携。

さらに詳しく

平成31年度版ブループリントに記載のキーワード約500個をパーフェクト解説！新規追加となった約50個のキーワードもばっちりわかる。赤シートで効率Up！

さらに詳しく

本書は1993年刊行の『ビギナーのための微生物実験ラボガイド』（掘越弘毅，青野力三，中村聡，中島春紫 著）の改訂版です。旧版のコンセプトを継承し，微生物に関わる実験的事項を幅広く取り扱い，その原理から実践までをわかりやすく解説しています。本書では具体的な実験プロトコールよりも，なぜこの試薬を使うのか，なぜこの操作を行うのかなどといった実験の原理を具体的かつ詳細に解説しています。そのため，「原理はさておき，とにかく実験を行いたい」と考えている読者にとっては，「具体的なプロトコー ...

さらに詳しく

スラスラ書ける！ 自分で添削できる！優れた研究者になるために必須の論文執筆術を、51の「鉄則」にまとめて伝授。正しく、読みやすい科学論文が誰でも書ける！

さらに詳しく

近年需要が高まるリハビリテーション栄養について、カラーイラストを入れながら基礎から実践まで解説。1項目1見開きなので、気になるところから読んでも良し。栄養やリハビリ職に興味のある方に最適!

さらに詳しく

不朽の名著が、最新事情に対応してリニューアル。豊富な資料や独特の語り口はそのままに、近年知見が大きく変わっている分類や薬剤をはじめ、重要性が増している生物や、その他知見が更新している情報を最新事情に対応させました。さらに、外部寄生性節足動物の章も追加。獣医国家試験までに必要な範囲はこれ一冊でカバー！

さらに詳しく

管理栄養士・栄養士ともに基本となる重要な実習科目である調理学実習。おいしい料理の基本となる調理の基礎部分をより充実させ、調理の基礎がためを図る。豊富なイラストとともに楽しく学べるカラー改訂版！

さらに詳しく

初学者人気NO１！　カラー化し、最新の知見を盛り込んだ待望の改訂版。 キャラクターと共に免疫の複雑な仕組みがすらすら理解できます。 ボリュームアップし、より深く学べるようになりました。 医学生から一般まで、はじめて免疫学を学ぶ人のために。 予備知識は何もいりません。

さらに詳しく

アメリカ化学会の編纂によるスタイルガイド。化学論文執筆に重要な文法、書式、数、単位、文献記載、図表、化学物質・構造式の記載法などを詳しく解説。原書第3版。

さらに詳しく

「給食の運営」・「給食管理」と、「給食経営管理」をはっきりと分けて構成し直した全面改訂版。ムリ、ムダ、ムラを管理できるマネジメント能力をもつ管理栄養士を育てる。

さらに詳しく

生涯役立つ教科書の決定版！　第１部では、数式を使わずに誰もが知るべき幅広い教養を記した。第２部は本書の核であり、簡潔明瞭な記述を心掛けた。第３部では地震動の予測などについて解説。この１冊ですべてがわかる！

さらに詳しく

圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。教師なし学習、実応用など最近の話題まで紹介した。さあ、はじめよう！

さらに詳しく