マーティン・レディ

Martin Reddy

三宅 陽一郎

ホジソン ますみ

堅牢で美しいソフトウェア設計とは? 「拡張性がない」「効率が悪い」「安全でない」。仕様に沿って正しく動くプログラムにも、明確に存在する設計センスの良し悪し。長期の運用に堪える“良い”設計とは? 具体的事例と共に詳説される、数々の実践的手法。堅牢で美しい設計のための必読書! ■刊行に寄せて C++は今も大半のゲームエンジンやグラフィックスアプリケーションの記述に用いられているように、ハードウェアに近いローレベルの記述から大規模システムのハイレベルな振る舞いまで広い範囲で利用可能な極めて強力な言語。一方その自由度の高さ故に正しく使いこなすのがとても難しい言語でもある。C++で効率的に開発するためにはどんな工夫が必要なのか?本書はピクサーのCGアニメーション映画制作に使われる膨大なソフトウェア開発を支えた実践的なノウハウの数々を、APIのデザイン問題というユニークな切り口で一冊にまとめた実践的なガイドブック。アーキテクト、エンジニア、プロジェクトマネージャなど、C++に関わるあらゆる人にお薦めしたい一冊。 ------手島孝人 ■目次: 第1章はじめに 第2章優れたAPIの特徴 第3章パターン 第4章デザイン 第5章スタイル 第6章 C++の使用法 第7章パフォーマンス 第8章バージョン管理 第9章ドキュメント 第10章テスティング 第11章スクリプト記述 第12章拡張性 付録A ライブラリ (C)ソフトバンククリエイティブ株式会社/SOFTBANK Creative Corp.

内容詳細

C++のためのAPIデザイン

大槻 知史

「神の一手」の謎にせまる！ 【概要】 2017年5月にアルファ碁（AlphaGo）と柯潔（カ・ケツ）九段の最終決戦が行われ、 アルファ碁の3連勝となりました。アルファ碁は今回の対戦で さらに進化をとげました。 このようにAIの技術進化は日進月歩で進んでおり、国内でも 企業や研究開発が進んています。中でも注目されているのは、 機械学習・深層学習・強化学習です。 本書はネイチャー誌で提供されているアルファ碁に関する 難解な学術論文を著者のほうで読み解き、アルファ碁で 利用されている深層学習や強化学習、モンテカルロ木探索の 仕組みについて、実際の囲碁の画面も参照しながら、 わかりやすく解説した書籍です。 本書を読むことで、最新のAIに深層学習、強化学習、 モンテカルロ木探索がどのように利用されているかを 知ることができ、実際の研究開発の参考にすることができます。 【読者対象】 ・人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者 ・ゲームAI開発者 【著者】 大槻 知史（おおつき・ともし） 2001年東京大学工学部計数工学科卒業。2003年同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。 以降、機械学習・最適化などの研究開発に取り組む。 ゲームAIプログラマーとしては、2001年より、囲碁・将棋プログラムの開発に従事。 著者の開発した将棋プログラム「大槻将棋」は、2009年世界コンピュータ将棋選手権にて第2位。博士（情報理工学）。 【監修者】 三宅 陽一郎（みやけ・よういちろう） デジタルゲームの人工知能の開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、 東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。 ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。 国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。 共著『デジタルゲームの教科書』『デジタルゲームの技術』『絵でわかる人工知能』（SBCr） 、 著書『人工知能のための哲学塾』（BNN新社）、『人工知能の作り方』（技術評論社）、 『ゲーム、人工知能、環世界』（現代思想、青土社、2015/12）、最新の論文は 『デジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在』（人工知能学会誌 2015年、学会Webにて公開）。

最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み

マイケル・ディックハイザー

田中 幸

松浦 悦子

多くのゲーム開発者に支持された究極のC++本が遂に邦訳化。初級レベルから脱却し、C++の真髄を極めるための知識がここに。

ゲームプログラマのためのC++

プレイヤーの心をとらえる魅力的なゲーム、より「らしい」キャラクターはどう生まれるのか?ゲーム制作における人工知能の役割を最新テクノロジーをふまえて思索する。ゲーム業界を牽引するスクウェア・エニックスのAI技術者、渾身の書き下ろし!

人工知能の作り方 ――「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか

【本書の概要】
本書は学術論文(NatureやGoogleのサイト)などで提供されている難解なアルファ碁およびアルファ碁ゼロの仕組みについて、
著者がとりまとめ、実際の囲碁の画面を見ながら、
アルファ碁およびアルファ碁ゼロで利用されている深層学習や強化学習の仕組みについてわかりやすく解説した書籍です。特にデュアルネットワークはまったく新しい深層学習の手法で国内外の技術者の関心を集めています。
本書を読むことで、最新AIの深層学習、強化学習の仕組みを知ることができ、
自身の研究開発の参考にできます。また著者の開発したDeltaGoを元に実際に囲碁AIを体験できます。

【増補改訂のポイント】
Chapter1から5の部分は、よりわかりやすく内容を加筆修正しています。
またChapter6はアルファ碁ゼロに対応しています。
改訂にあたり、色数も2Cに変更。よりわかりやすいビジュアルになっています。

【対象読者】
人工知能関連の開発者、研究者

【著者プロフィール】
大槻知史(おおつき・ともし)
2001年東京大学工学部計数工学科卒業。2003年同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。
以降、機械学習・最適化などの研究開発に取り組む。ゲームAIプログラマとしては、2001年より、囲碁・将棋プログラムの開発に従事。
著者の開発した将棋プログラム「大槻将棋」は、2009年世界コンピュータ将棋選手権にて第2位。博士(情報理工学)。

【監修者プロフィール】
三宅陽一郎(みやけ・よういちろう)
デジタルゲームの人工知能の開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、
東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。
ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。
共著『デジタルゲームの教科書』『デジタルゲームの技術』『絵でわかる人工知能』(SBクリエイティブ)、
著書『人工知能のための哲学塾』(BNN新社)、『人工知能の作り方』(技術評論社)、
『ゲーム、人工知能、環世界』(現代思想、青土社、2015年12月)、
最新の論文は『デジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在』(人工知能学会誌 2015年、学会Webにて公開)。

内容紹介

2017年5月、アルファ碁と柯潔(カ・ケツ)九段の最終決戦が行われ、アルファ碁の3連勝となりました。アルファ碁の進化はこの後も続き、2017年10月にはアルファ碁ゼロに関する論文が発表、従来のアルファ碁に100連勝したことが報告されました。このように人工知能の技術は日進月歩で進んでいます。人工知能において最近注目されているのは、機械学習・深層学習・強化学習の分野です。本書は科学ジャーナル誌『Nature』に掲載されたアルファ碁およびアルファ碁ゼロに関する難解な学術論文を、著者が読み解き、アルファ碁に利用されている深層学習や強化学習、モンテカルロ木探索、およびアルファ碁ゼロに利用されているデュアルネットワークの仕組みについて、わかりやすく解説した書籍です。本書を読むことで、最新の人工知能の技術がアルファ碁およびアルファ碁ゼロにどのように利用されているかを知るとともに、人工知能の技術を研究開発に生かすためのヒントが得られます。

内容（「BOOK」データベースより）

大槻/知史
2001年東京大学工学部計数工学科卒業。2003年同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。以降、機械学習・最適化などの研究開発に取り組む。ゲームAIプログラマとしては、2001年より、囲碁・将棋プログラムの開発に従事。著者の開発した将棋プログラム「大槻将棋」は、2009年世界コンピュータ将棋選手権にて第2位。博士(情報理工学)

三宅/陽一郎
デジタルゲームの人工知能の開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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