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＜/p＞ ＜p＞Packt Publishing「ChatGPT for Cybersecurity Cookbook: Learn practical generative AI recipes to supercharge your cybersecurity skills」の翻訳書。
＜/p＞ ＜p＞[対象読者]＜br /＞ ・サイバーセキュリティ分野での生成AIの活用に興味のある方＜br /＞ ・ChatGPTとOpenAI APIをセキュリティ実践で取り入れたい専門家、ITエンジニア＜br /＞ ・レッドチーム、ブルーチーム等のセキュリティ専門家＜br /＞ ・Pythonプログラミングとコマンドラインツールの使用経験のある方＜/p＞ ＜p＞[目次]＜br /＞ 第1章　はじめに：ChatGPT、OpenAI API、プロンプトエンジニアリング＜br /＞ 第2章　脆弱性評価＜br /＞ 第3章　コード分析と安全な開発＜br /＞ 第4章　ガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC)＜br /＞ 第5章　セキュリティ認識とトレーニング＜br /＞ 第6章　レッドチームとペネトレーションテスト＜br /＞ 第7章　脅威の監視と検出＜br /＞ 第8章　インシデント対応＜br /＞ 第9章　ローカルモデルとその他のフレームワークの使用＜br /＞ 第10章　最新のOpenAI の機能＜/p＞ ＜p＞第1章 はじめに：ChatGPT、OpenAI API、プロンプトエンジニアリング＜br /＞ 第2章 脆弱性評価＜br /＞ 第3章 コード分析と安全な開発＜br /＞ 第4章 ガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC)＜br /＞ 第5章 セキュリティ認識とトレーニング＜br /＞ 第6章 レッドチームとペネトレーションテスト＜br /＞ 第7章 脅威の監視と検出＜br /＞ 第8章 インシデント対応＜br /＞ 第9章 ローカルモデルとその他のフレームワークの使用＜br /＞ 第10章 最新のOpenAI の機能＜/p＞ ＜p＞Clint Bodungen : 25年以上の経験を持つサイバーセキュリティ専門家。
米国空軍の退役軍人、シマンテック、カスペルスキー・ラボ勤務経験あり。
エンジニアトレーニングのため、世界初のサイバーセキュリティ・オンライン・マルチプレイヤーゲーム、ThreatGEN(R) Red vs. Blue store.steampowered.com/app/994670/ThreatGEN_Red_vs_Blue/　を提供するThreatGENの共同設立者の一人。
ゲームと生成AIでサイバーセキュリティ界に革命を起こすことを目指す。
『Hacking Expeded: Industrial Control Systems』の著者。
＜/p＞ ＜p＞[翻訳]　Smoky：ゲーム開発会社や医療系AI の受託開発会社等、数社の代表を兼任。
サイバーセキュリティと機械学習の研究がライフワークで、生涯現役を標榜中。
愛煙家で超偏食。
2020 年度から大学院で機械学習の医療分野への応用を研究中。
主な訳書に『暗号技術 実践活用ガイド』『サイバー術 プロに学ぶサイバーセキュリティ』『サイバーセキュリティの教科書』（マイナビ出版）がある。
＜/p＞ ＜p＞[監訳]　IPUSIRON：1979年福島県相馬市生まれ。
相馬市在住。
2001年に『ハッカーの教科書』（データハウス）を上梓。
情報・物理的・人的といった総合的な観点からセキュリティを研究しつつ、執筆を中心に活動中。
主な書著に『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』『暗号技術のすべて』（翔泳社）、『ホワイトハッカーの教科書』（C&R研究所）、共著に『「技術書」の読書術』（翔泳社）と『Wizard Bible 事件から考えるサイバーセキュリティ』（PEAKS）、翻訳に『Python でいかにして暗号を破るか 古典暗号解読プログラムを自作する本』（ソシム）と『暗号解読 実践ガイド』（マイナビ出版）、監訳に『暗号技術 実践活用ガイド』『サイバーセキュリティの教科書』（マイナビ出版）がある。
＜/p＞ ＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
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br/>特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。
分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。
＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■この書籍に関連する記事があります！＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜a href="gihyo.jp/book/pickup/2019/0076"＞データ分析コンペとは＜/a＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞Kaggleをはじめたい方、データ分析者、データサイエンティスト＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞第1章 分析コンペとは?＜/strong＞＜br /＞ 　　1.1 分析コンペって何？＜br /＞ 　　1.2 分析コンペのプラットフォーム＜br /＞ 　　1.3 分析コンペに参加してから終わるまで＜br /＞ 　　1.4 分析コンペに参加する意義＜br /＞ 　　1.5 上位を目指すためのポイント＜br /＞ 　　Column 計算リソース＜br /＞ ＜strong＞第2章 タスクと評価指標＜/strong＞＜br /＞ 　　2.1 分析コンペにおけるタスクの種類＜br /＞ 　　2.2 分析コンペのデータセット＜br /＞ 　　2.3 評価指標＜br /＞ 　　2.4 評価指標と目的関数＜br /＞ 　　2.5 評価指標の最適化＜br /＞ 　　Column out-of-foldとは？＜br /＞ 　　2.6 評価指標の最適化の例＜br /＞ 　　2.7 リーク（data leakage） 107＜br /＞ ＜strong＞第3章 特徴量の作成＜/strong＞＜br /＞ 　　3.1 本章の構成＜br /＞ 　　3.2 モデルと特徴量＜br /＞ 　　3.3 欠損値の扱い＜br /＞ 　　3.4 数値変数の変換＜br /＞ 　　Column データ全体の数値を利用して変換を行うときに、学習データのみを使うか、テストデータも使うか＜br /＞ 　　3.5 カテゴリ変数の変換＜br /＞ 　　3.6 日付・時刻を表す変数の変換＜br /＞ 　　3.7 変数の組み合わせ＜br /＞ 　　3.8 他のテーブルの結合＜br /＞ 　　3.9 集約して統計量をとる＜br /＞ 　　3.10 時系列データの扱い＜br /＞ 　　3.11 次元削減・教師なし学習による特徴量＜br /＞ 　　3.12 その他のテクニック＜br /＞ 　　3.13 分析コンペにおける特徴量の作成の例＜br /＞ ＜strong＞第4章 モデルの作成＜/strong＞＜br /＞ 　　4.1 モデルとは何か？＜br /＞ 　　4.2 分析コンペで使われるモデル＜br /＞ 　　4.3 GBDT（勾配ブースティング木）＜br /＞ 　　Column xgboostのアルゴリズムの解説＜br /＞ 　　4.4 ニューラルネット＜br /＞ 　　4.5 線形モデル＜br /＞ 　　4.6 その他のモデル＜br /＞ 　　4.7 モデルのその他のポイントとテクニック＜br /＞ 　　Column 分析コンペ用のクラスやフォルダの構成＜br /＞ ＜strong＞第5章 モデルの評価＜/strong＞＜br /＞ 　　5.1 モデルの評価とは？＜br /＞ 　　5.2 バリデーションの手法＜br /＞ 　　5.3 時系列データのバリデーション手法＜br /＞ 　　5.4 バリデーションのポイントとテクニック＜br /＞ ＜strong＞第6章 モデルのチューニング＜/strong＞＜br /＞ 　　6.1 パラメータチューニング＜br /＞ 　　Column xgboostの具体的なパラメータチューニングの方法＜br /＞ 　　Column 多層パーセプトロンの具体的なパラメータチューニングの方法＜br /＞ 　　6.2 特徴選択および特徴量の重要度＜br /＞ 　　6.3 クラスの分布が偏っている場合＜br /＞ 　　Column ベイズ最適化およびTPEのアルゴリズム＜br /＞ ＜strong＞第7章 アンサンブル＜/strong＞＜br /＞ 　　7.1 アンサンブルとは？＜br /＞ 　　7.2 シンプルなアンサンブル手法＜br /＞ 　　7.3 スタッキング＜br /＞ 　　7.4 どんなモデルをアンサンブルすると良いか？＜br /＞ 　　7.5 分析コンペにおけるアンサンブルの例＜br /＞ 付録＜br /＞ 　　A.1 分析コンペの参考資料＜br /＞ 　　A.2 参考文献＜br /＞ 　　A.3 本書で参照した分析コンペ＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞門脇大輔＜/strong＞（かどわきだいすけ）：4章、6章、7章および1章、2章、3章、5章の一部を執筆。
＜br /＞ 京都大学総合人間学部卒業後、生命保険会社でアクチュアリーとして10年ほど商品開発・リスク管理などに従事した後、Kaggleに出会ったことをきっかけにキャリアを放り出してKaggleや競技プログラミングで学んだ技術でお仕事をするようになった。
Kaggle Competitions Master（Walmart Recruiting II: Sales in Stormy Weather 優勝、Coupon Purchase Prediction 3位）、日本アクチュアリー会正会員。
＜br /＞ ＜strong＞阪田隆司＜/strong＞（さかたりゅうじ）：3章、5章を執筆。
＜br /＞ 2012年に京都大学大学院修了後、国内電機メーカーに入社。
以来、データサイエンティストおよび研究員として従事。
仕事柄、データサイエンス・機械学習に興味を持ち、2014年よりKaggleを始め、2019年にKaggle Competitions Grandmasterとなる。
＜br /＞ ＜strong＞保坂桂佑＜/strong＞（ほさかけいすけ）：1章、および6章の一部を執筆。
＜br /＞ 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻で天体シミュレーションの研究で修士号を取得。
データ分析のコンサルティング企業で10年近く企業のデータ分析支援に携わった。
その後大手Webサービス企業でデータ活用の推進に携わり、現在はデータサイエンティストや機械学習エンジニアの育成、マネジメントに従事。
プライベートでは子育てに専念中。
Kaggle Competitions Expert。
＜br /＞ ＜strong＞平松雄司＜/strong＞（ひらまつゆうじ）：2章、および7章の一部を執筆。
＜br /＞ 東京大学理学部物理学科卒業、同大学大学院理学研究科物理学専攻修了後、国内電機大手に就職した後、金融システム会社にてデリバティブクオンツ、国内大手損保グループにてリスクアクチュアリー業務に携わった。
現在は、アクサ生命保険株式会社にてシニアデータサイエンティストとして社内のデータ分析の促進に従事。
また、東京大学へ研究員としても出向中で、医療データの分析・研究を行っている。
日本アクチュアリー会準会員。
Kaggleを本格的に始めたのは2016年頃からであり、2018年にKaggle CompetitionsMasterとなっている。
くまのぬいぐるみが好きでたまらない。
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】＜br /＞ ■Amazon VPCによるインフラ基盤の構築方法＜br /＞ ■Amazon EC2による踏み台サーバー・Webサーバーの作り方＜br /＞ ■Amazon RDSによるDBサーバーの作り方＜br /＞ ■負荷分散のためのロードバランサーの構築＜br /＞ ■独自ドメインやSSL証明書の取得＜br /＞ ■メールサーバーやキャッシュサーバーの構築＜br /＞ ■サービスの監視を組み込む方法＜br /＞ ■月々のAWS利用料金の管理＜br /＞ （※2022年末時点のUIに対応。
前版ではわかりづらかった利用料金関連などの解説を加筆）＜/p＞ ＜p＞【主な解説項目】＜br /＞ ■構築：＜br /＞ 　VPC、EC2、RDS、S3、Certification Manager、Route 53、SES、ElastiCache＜br /＞ ■運用：＜br /＞ 　IAM、CloudWatch、請求＜/p＞ ＜p＞【目次】＜br /＞ ・第1章：AWS をはじめよう＜br /＞ ・第2章：AWS アカウントを作ろう＜br /＞ ・第3章：安全に作業するための準備＜br /＞ ・第4章：仮想ネットワークを作ろう＜br /＞ ・第5章：踏み台サーバーを用意しよう＜br /＞ ・第6章：Web サーバーを用意しよう＜br /＞ ・第7章：ロードバランサーを用意しよう＜br /＞ ・第8章：データベースサーバーを用意しよう＜br /＞ ・第9章：画像の保存場所を用意しよう＜br /＞ ・第10章：独自ドメイン名とDNSを用意しよう＜br /＞ ・第11章：メールサーバーを用意しよう＜br /＞ ・第12章：キャッシュサーバーを用意しよう＜br /＞ ・第13章：サンプルアプリを動かしてみよう＜br /＞ ・第14章：サービスを監視しよう＜br /＞ ・第15章：月々の料金を確認してみよう＜/p＞ ＜p＞※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。
記載内容は印刷出版当時のものです。
＜br /＞ ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
＜br /＞ ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。
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様に生じる限界の顕在化とそれらを解決する新たなテクノロジーの開発とが絶え間なく続いていく、そんなネットワークの世界が見えてくる1冊です。
＜br /＞ ※本書の4章/5章は、『TCP技術入門』（安永 遼真／中山 悠／丸田 一輝著、技術評論社、2019）の一部を元に大幅な加筆修正を行い収録しています。
＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・今＆これからのTCP/IPプロトコルスタックに関心のあるエンジニアの方々＜br /＞ ・無線＆通信量の増大を背景とするいまどきの通信技術を知りたい学生の方々＜br /＞ ・モダンなネットワークの基本をおさらいしておきたいエンジニアの方々＜br /＞ ・「目に見えない」ネットワークについて知りたい方々＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞第0章 コンピューターネットワーク&通信の基本＜/strong＞＜br /＞ 　　0.1 コンピューターネットワーク&通信の今＜br /＞ 　　0.2 ［シンプル図解］基本のしくみ＜br /＞ 　　0.3 ［研究開発のための］ネットワークの理論と現実＜br /＞ 　　0.4 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第1章 コンピューターネットワークとプロトコルスタック＜/strong＞＜br /＞ 　　1.1 基本用語の整理＜br /＞ 　　1.2 ［さまざまなプロトコルスタック］OSI参照モデル＜br /＞ 　　1.3 ［さまざまなプロトコルスタック］TCP/IPモデル＜br /＞ 　　1.4 プロトコルスタックとパケット転送の流れ＜br /＞ 　　1.5 ［研究開発に活きる］ネットワーク評価の観点＜br /＞ 　　1.6 ［研究開発に活きる］ネットワーク評価の方法＜br /＞ 　　1.7 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第2章 プロトコルの変遷×ネットワークの基本ツール＜/strong＞＜br /＞ 　　2.1 インターネットアプリケーションの進化＜br /＞ 　　2.2 通信環境の変化と主要プロトコルの進化＜br /＞ 　　2.3 ネットワークの基本ツール＜br /＞ ＜strong＞第3章 ネットワークインターフェース層＆MAC層＜/strong＞＜br /＞ 　　3.1 メディア/mediumとは何か＜br /＞ 　　3.2 Ethernet＜br /＞ 　　3.3 無線LAN＜br /＞ 　　3.4 IEEE 802.11物理層＜br /＞ 　　3.5 IEEE 802.11 MAC層＜br /＞ 　　3.6 本章のまとめ＜br /＞ 　　4.1 MACプロトコルまでを考慮したネットワーク性能の評価＜br /＞ 　　4.2 MATLABを用いたMAC層ネットワークシミュレーション＜br /＞ 　　4.3 システム性能評価＜br /＞ 　　4.4 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第5章 トランスポート層＜/strong＞＜br /＞ 　　5.1 トランスポート層の役割と主要プロトコル＜br /＞ 　　5.2 UDPのしくみ＜br /＞ 　　5.3 TCPのしくみ＜br /＞ 　　5.4 TCPの課題とQUICの登場＜br /＞ 　　5.5 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第6章 ［比較&評価で見えてくる］TCP/IP＜/strong＞＜br /＞ 　　6.1 TCPのしくみと輻輳制御＜br /＞ 　　6.2 輻輳制御アルゴリズムの観察＜br /＞ 　　6.3 ネットワーク高速化とアルゴリズムの進化＜br /＞ 　　6.4 バッファ遅延増大への対応＜br /＞ 　　6.4 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第7章 近年の上位層プロトコル＜/strong＞＜br /＞ 　　7.1 上位層のプロトコルスタックと主要プロトコルの再確認＜br /＞ 　　7.2 ［QUICのしくみ］パケットとストリーム＜br /＞ 　　7.3 ［QUICのしくみ］ハンドシェイクと輻輳制御＜br /＞ 　　7.4 WebTransport/MQTT/CoAP＜br /＞ 　　7.5 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第8章 ［比較&評価で見えてくる］HTTP/3＜/strong＞＜br /＞ 　　8.1 Go言語によるQUICの実装＜br /＞ 　　8.2 QUICパケットの可視化＜br /＞ 　　8.3 WebTransportによる通信＜br /＞ 　　8.4 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第9章 ［大規模/高速化］通信環境とプロトコルの技術動向＜/strong＞＜br /＞ 　　9.1 ［再入門］これからの考察に役立つ3つの観点＜br /＞ 　　9.2 通信環境の変化＜br /＞ 　　9.3 これから研究開発に関わる人に向けて＜br /＞ 　　9.4 本書のまとめ＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞中山 悠＜/strong＞：2006年東京大学農学部卒業、2008年東京大学大学院新領域創成科学研究科自然環境学専攻修了、同年日本電信電（株）入社。
2018年東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了。
博士（情報理工学）。
2019年より東京農工大学大学院工学府・准教授。
特定非営利活動法人neko 9 Laboratories 理事長。
2022年より（株）Flyby代表取締役、2024年より（株）UMINECO代表取締役も兼務し、大学発技術の社会実装に取り組む。
＜br /＞ ＜strong＞丸田 一輝＜/strong＞：2006年九州大学工学部卒業、2008年九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻修了、同年日本電信電話（株）入社。
2016年九州大学大学院システム情報科学府情報知能工学専攻博士後期課程修了。
博士（工学）。
千葉大学・助教、東京工業大学・特任准教授を経て、2022年4月より東京理科大学工学部電気工学科・准教授。
無線ネットワークにおける干渉低減技術の研究に従事。
2017年度電子情報通信学会論文賞、RCS研究会最優秀貢献賞等。
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で、本質的な理解につながる内容です。
＜/p＞ ＜p＞とくに次のような方にはおすすめの一冊です。
＜br /＞ ・データ分析の実務者＜br /＞ ・UI・UXデザイナーやエンジニア＜br /＞ ・プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー＜br /＞ ・マーケティングや事業戦略の担当者＜br /＞ ・企業の広報・コミュニケーションの担当者＜/p＞ ＜p＞【読者特典】手軽に使えるデータ可視化・データ処理ツール47選付き！＜/p＞ ＜p＞【目次概要】＜br /＞ 〈基礎編〉＜br /＞ 第1章　なぜデータを可視化するのか＜br /＞ 第2章　データ可視化とは何か＜br /＞ 第3章　どんな分野で用いられているか＜br /＞ 第4章　チャートの文法とは何か＜br /＞ 第5章　可視化表現の三層モデルとは何か＜br /＞ 第6章　色はどのように選ぶか＜br /＞ 第7章　コミュニケーションとしての可視化＜br /＞ 〈実務編〉＜br /＞ 第8章　ワークフローを理解する＜br /＞ 第9章　ゴールを設定する＜br /＞ 第10章　タスクを抽象化する＜br /＞ 第11章　データの実務知識をおさえる＜br /＞ 第12章　データを収集し処理する＜br /＞ 第13章　チャートの選び方を知る＜br /＞ 第14章　数値（How Many）を可視化する＜br /＞ 第15章　言葉（What）を可視化する＜br /＞ 第16章　時間（When）を可視化する＜br /＞ 第17章　場所（Where）を可視化する＜br /＞ 第18章　関係（To Whom）を可視化する＜br /＞ 第19章　インタラクティブに操作する＜br /＞ 第20章　レイアウトする＜br /＞ 第21章　制作ガイドラインとしての価値観と原理原則＜/p＞ ＜p＞※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。
記載内容は印刷出版当時のものです。
＜br /＞ ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
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弱性分析とリスクマッピング ほか）/第3章 脅威の監視・分析やトレーニングの重要性（サイバーリスク管理における取締役の役割/サイバーハイジーンと取締役に求められるリーダーシップ ほか）/第4章 サイバーインシデント発生時の対応・復旧（改正個人情報保護法への対応/インシデント対応）/第5章 再発防止策（被害を前提とした対応の重要性/改善・再発防止策を講じる）

通信を支えるイーサネットと関連プロトコル5種を学ぶ【Part3】 TCP/IP通信の中核プロトコル5種を学ぶ【Part4】 Webアクセスを支えるプロトコル3種を学ぶ【Part5】 メールや通話ソフト、暗号化を支えるプロトコル5種を学ぶ＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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ってインターネットの内部へ—アクセス回線とプロバイダを探検/第5章 サーバー側のLANには何がある/第6章 Webサーバーに到着し、応答データがWebブラウザに戻る—わずか数秒の「長い旅」の終わり

う仕組みなんだろう」と疑問に感じるところから順に、多くの図を取り混ぜながらこれらのしくみを紐解いていきます。
実際に動作させながらネットワークの概要が学べます。
＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞ネットワーク初心者の方。
TCP/IPの基本を知りたい人。
＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞CHAPTER 0 本書を読む前に＜/strong＞＜br /＞ 　　0-1 ネットワークの世界へようこそ＜br /＞ 　　0-2 TCP/IPとは何だろう＜br /＞ 　　0-3 本書で学ぶこと＜br /＞ 　　0-4 本書を読み進めるための準備＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 1 体験！ インターネット＜/strong＞＜br /＞ 　　1-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　1-2 インターネット通信、最初の一歩＜br /＞ 　　1-3 pingコマンドの詳しい使い方＜br /＞ 　　1-4 pingコマンドの失敗＜br /＞ 　　1-5 実際に試してみよう＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 2 IPアドレスって何だろう＜/strong＞＜br /＞ 　　2-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　2-2 コンピューターのIPアドレスを知ろう＜br /＞ 　　2-3 IPアドレスの割り当てと自動取得＜br /＞ 　　2-4 IPアドレスの仕組みを知ろう＜br /＞ 　　2-5 IPにはバージョンがある＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 3 ルーティングはTCP/IP通信の要＜/strong＞＜br /＞ 　　3-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　3-2 ルーティングの基礎知識＜br /＞ 　　3-3 ルーティングを体験しよう＜br /＞ 　　3-4 経路を設定・管理する方法を学ぼう＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 4 パケットでデータを分割＜/strong＞＜br /＞ 　　4-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　4-2 パケットの役割を学ぼう＜br /＞ 　　4-3 パケットとカプセル化＜br /＞ 　　4-4 パケットの大きさと生存期間＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 5 大切な2つの技術 ──TCPとUDP＜/strong＞＜br /＞ 　　5-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　5-2 データ保証型のTCP＜br /＞ 　　5-3 UDPは一方通行＜br /＞ 　　5-4 TCPとUDPの使い分け＜br /＞ 　　5-5 ポート・ポート番号＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 6 データを送る経路を調べる＜/strong＞＜br /＞ 　　6-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　6-2 ICMPとping＜br /＞ 　　6-3 ICMPで経路を調査＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 7 プロトコルという約束事＜/strong＞＜br /＞ 　　7-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　7-2 サーバーとクライアント＜br /＞ 　　7-3 telnet＜br /＞ 　　7-4 DNS＜br /＞ 　　7-5 HTTP＜br /＞ 　　7-6 URLに見るプロトコル＜br /＞ 　　7-7 実験してみよう＜br /＞ 　　7-8 インターネットは普遍に存在する＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 8 役割を分割するレイヤー＜/strong＞＜br /＞ 　　8-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　8-2 レイヤーとは＜br /＞ 　　8-3 TCP/IPモデル＜br /＞ 　　8-4 OSI基本参照モデル＜br /＞ 　　8-5 各レイヤーの役割を知る＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 9 ネットワークインターフェイス層の役割＜/strong＞＜br /＞ 　　9-1 本章で学ぶこと＜br /＞ 　　9-2 データリンク層＜br /＞ 　　9-3 物理層＜br /＞ 　　9-4 スイッチ＜br /＞ 　　要点整理＜br /＞ 　　練習問題＜br /＞ ＜strong＞CHAPTER 10 総復習＜/strong＞＜br /＞ 　　10-1 データの流れを追ってみよう＜br /＞ 　　10-2 最後に＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞柴田晃＜/strong＞：ネットワーク系の業務に従事。
文系出身の自分がわからなかったところを、初心者にわかりやすく伝える執筆を心がけたWebの入門記事などが好評。
＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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用イメージなども交えながら丁寧に解説。
基本の知識がしっかり身につきます。
● ITシステムに馴染みのない人でもつまずかないよう、サーバーやネットワークなどの基礎知識もやさしく解説します。
● コンテナ、サーバーレスコンピューティング、機械学習などの新しいサービスもしっかり紹介。
いまどきのシステム開発の基礎知識も身につきます。
● 定番のサービスだけでなく、知っておきたい便利なサービスも多数掲載。
本書では60以上のサービスを紹介しています。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
目次1 Amazon Web Servicesの基礎知識/2 Amazon Web Servicesの始め方/3 コンピューティングサービス/4 ストレージサービス/5 ネットワークとコンテンツ配信サービス/6 データベースサービス/7 セキュリティ、アイデンティティサービス/8 知っておきたいその他のサービス