- Dockerを理解しよう（全3章）「自分の環境では動くのに」から始めて、コンテナ・ランタイム・イメージ・docker run・ボリューム、Dockerfile とビルドとレイヤーキャッシュ、レジストリとイメージ名の読み方、CI がイメージを取ってくる理由、そして docker compose まで。Docker の言葉が全部つながるまでを3部で追う本。Dockerを理解しよう全3章
- 図でつながる 認証と暗号の基礎（全11章）ログインの「誰か」と「何をしてよいか」から始めて、ハッシュ、共通鍵と公開鍵、鍵共有、電子署名、証明書へ。そこで揃えた道具が、JWT・OAuth・OIDC・CIMD の中でどう組み合わさっているかまで、全11章を散文と動く図でたどります。前の章の部品が次の章で使われるので、順に読むと「なぜこう作るのか」がつながって見えてきます。図でつながる 認証と暗号の基礎全11章
- GPUとLLM：グラフィックボードはなぜAIを動かせるのか（全5章）グラフィックボードの中身から、LLMを動かすのに何が要るのか、なぜGPUが得意なのか、フロンティアモデルがどんな工夫をしているのかまでを、図が動く5章でたどります。たとえ話で済ませずに、行列積の計算量（2mnk）、1トークン≈2N FLOP、KVキャッシュの大きさの式、算術強度とルーフライン、量子化の x≈s×q、all-reduce の通信量、投機的デコーディングの期待値といった、CSとしての数式にも軽く触れます。数値の例には NVIDIA H100 SXM と Llama 3 70B などを使っています。 第1章 GPUの中身：数千のコアとメモリの階層 第2章 LLMは何を計算しているのか：ほとんどが行列積 第3章 なぜGPUが得意なのか：算術強度とルーフライン 第4章 1枚に載らないモデルを動かす：量子化と並列化 第5章 フロンティアモデルの工夫：メモリと待ち時間を削るGPUとLLM：グラフィックボードはなぜAIを動かせるのか全5章
- テスト駆動開発とは（全5章）ユニットテスト、統合テスト、Docker、CI/CDの基礎から、テスト駆動開発（TDD）でAIに開発を回させ、レビューまで自動化する「完全AI自動化開発」まで。駆け出しエンジニアでも順番に読めば全体がつながる、図が動く5章構成の本です。テスト駆動開発とは全5章