[2022年]オライリーおすすめ書籍1(参考書)

オライリーのおすすめ書籍を紹介します。
プログラミングやIT系の勉強するときはKindleや電子書籍で勉強するのがおすすめです。
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[動かして学ぶAI・機械学習の基礎[Amazon]](https://amzn.to/3aFGgQf)
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- 第Ⅰ部　モデルの構築
  - 1章　TensorFlowの概要
  - 2章　コンピュータビジョン入門
  - 3章　基礎からの発展: 画像の特徴量検出
  - 4章　TensorFlow Datasetsを使った公開データセットの利用
  - 5章　自然言語処理入門
  - 6章　埋め込みによる感情のプログラム化
  - 7章　自然言語処理のための回帰型ニューラルネットワーク
  - 8章　TensorFlowによるテキストの生成
  - 9章　シーケンスと時系列データの理解
  - 10章　シーケンスを予測するモデルの作成
  - 11章　畳み込みと回帰によるシーケンスモデルの構築
- 第Ⅱ部　モデルの使用
  - 12章　TensorFlow Liteの紹介
  - 13章　AndroidアプリでTensorFlow Lite
  - 14章　iOSアプリでTensorFlow Lite
  - 15章　TensorFlow.jsの紹介
  - 16章　TensorFlow.jsによるコンピュータビジョンのためのコーディング技法
  - 17章　Pythonモデルの再利用とJavaScriptへの変換
  - 18章　JavaScriptでの転移学習
  - 19章　TensorFlow Servingへのデプロイ
  - 20章　AI倫理、公平性、プライバシー
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[Head Firstデザインパターン 第2版[Amazon]](https://amzn.to/3xk6y21)
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-  1章　デザインパターンへようこそ：デザインパターン入門
-  2章　オブジェクトを事情通に：Observerパターン
-  3章　オブジェクトの装飾：Decoratorパターン
-  4章　OOの利点を活用した構築：Factoryパターン
-  5章　唯一のオブジェクト：Singletonパターン
-  6章　呼び出しのカプセル化：Commandパターン
-  7章　適合可能にする：AdapterパターンとFacadeパターン
-  8章　アルゴリズムのカプセル化：Template Methodパターン
-  9章　適切に管理されたコレクション：IteratorパターンとCompositeパターン
-  10章　物事の状態：Stateパターン
-  11章　オブジェクトアクセスの制御：Proxyパターン
-  12章　パターンのパターン：Compoundパターン
-  13章　実世界でのパターン：パターンの有効利用
-  14章　付録：残りのパターン
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[リーダーの作法[Amazon]](https://amzn.to/3NFIAoU)
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- 第I幕　Netscape：マネージャー
  - 1章　誰からでも学ぶことがあると考える
  - 2章　会議ボケ
  - 3章　難題
  - 4章　様子を見る、場をつかむ、味見をする
  - 5章　虫の知らせ
  - 6章　プロフェッショナルとしての成長をはかる質問表
  - 7章　パフォーマンスに関する質問
  - 8章　ランズおすすめの時間節約術
  - 9章　新任マネージャーのデス・スパイラル
- 第II幕　Apple：ディレクター
  - 10章　青テープリスト
  - 11章　我慢の限界まで任せる
  - 12章　採用するには
  - 13章　陰口・うわさ話・作り話
  - 14章　素敵なほめ言葉
  - 15章　手厳しいことを言う
  - 16章　どんなものだって破綻する
  - 17章　組織図テスト
  - 18章　分散ミーティングの基礎知識
- 第III幕　Slack：エグゼクティブ
  - 19章　ゼロから作りたい病
  - 20章　兵士
  - 21章　文化の流れ
  - 22章　アンチフロー
  - 23章　実力主義は後追いの指標
  - 24章　うわさ話の由来
  - 25章　コバヤシマルのマネジメント
  - 26章　情報ネットワーク
  - 27章　貴重な1時間
  - 28章　メンターを探せ
  - 29章　ランズ流仕事術
  - 30章　揺るぎない優しさを
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[マスタリングGhidra[Amazon]](https://amzn.to/3xdjkiW)
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- 第I部　リバースエンジニアリング入門
  - 1章　ディスアセンブル入門
  - 2章　リバースエンジニアリングツール
  - 3章　Ghidraとの邂逅
- 第II部　Ghidraの基本的な使い方
  - 4章　Ghidra入門
  - 5章　Ghidraによるデータ表示sウィンドウ
  - 6章　Ghidraによるディスアセンブルの理解
  - 7章　ディスアセンブル結果の操作
  - 8章　データの型と構造
  - 9章　相互参照
  - 10章　グラフ
- 第III部　Ghidraを使いこなす方法
  - 11章　コラボレーションSRE
  - 12章　Ghidraのカスタマイズ
  - 13章　Ghidraの機能拡張
  - 14章　スクリプティングの基礎
  - 15章　EclipseとGhidraDevプラグイン
  - 16章　ヘッドレス・モード
- 第IV部　さらなる深みへ
  - 17章　Ghidraローダ
  - 18章　Ghidraプロセッサ
  - 19章　Ghidraデコンパイラ
  - 20章　コンパイラのバリエーション
- 第V部　実世界のアプリケーションへの応用
  - 21章　難読化されたコードの解析
  - 22章　バイナリのパッチ
  - 23章　バイナリ差分とバージョントラッキング
- 付録A　IDAユーザ向けのGhidra
- 付録B　デバッガ
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[推薦システム実践入門[Amazon]](https://amzn.to/3zy8oiR)
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- 1章　推薦システム
- 2章　推薦システムのプロジェクト
- 3章　推薦システムのUI/UX
- 4章　推薦アルゴリズムの概要
- 5章　推薦アルゴリズムの詳細
- 6章　実システムへの組み込み
- 7章　推薦システムの評価
- 8章　発展的なトピック
- 付録A　Netflix Prize
- 付録B　ユーザー間型メモリベース法の詳細
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[カオスエンジニアリング[Amazon]](https://amzn.to/3xfM2zL)
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- 第I部　舞台準備
  - 1章　複雑なシステムとの出会い
  - 2章　複雑なシステムの舵を取る
  - 3章　原則の全体像
- 第II部　原則の実践
  - 4章　Slackの惨劇シアター
  - 5章　Google DiRT：災害からの復旧テスト
  - 6章　Microsoftにおける実験の多様化と優先順位づけ
  - 7章　LinkedIn　メンバーに対して配慮すること
  - 8章　Capital Oneにおけるカオスエンジニアリングの導入と進化
- 第III部　人間的な要素
  - 9章先見性を生み出す
  - 10章　人間的なカオス
  - 11章　ループの中の人々
  - 12章　実験の選択に関する課題（と、その解決策）
- 第IV部　ビジネス要因
  - 13章カオスエンジニアリングの費用対効果
  - 14章　オープンな心、オープンな科学、そしてオープンなカオス
  - 15章　カオスの成熟モデル（CMM）
- 第V部　進化
  - 16章継続的ベリフィケーション
  - 17章　サイバーフィジカルで行こう
  - 18章　HOPとカオスエンジニアリングの出会い
  - 19章　データベースにおけるカオスエンジニアリング
  - 20章　セキュリティカオスエンジニアリングの事例
  - 21章　おわりに
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[初めてのTensorFlow.js[Amazon]](https://amzn.to/3MD6r7v)
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