本書は機械学習や深層学習の基礎となるアルゴリズムを「Pythonを用いて実装し理解する」ことに重きを置いています。改訂版ではPyTorchを採用し、生成AIの核心となるアルゴリズムを新たに追加しました。数式の意味から実践的なプログラム作成まで、理論と実装をバランスよく習得したい方に最適の一冊です。

本書は、プログラミング経験のない大学1年生を主な対象とした、アルゴリズムとデータ構造の教科書です。現代社会で必須の「問題を解くための手順を考える力」を養うことを目的とし、効率的な手順の設計力を身につけることができます。
全14章の構成は基礎的なフローチャートから始まり、探索・整列アルゴリズム、計算量の評価、スタックやキューなどのデータ構造までを段階的に解説。
各章では日常の具体例から理論を導入し、Pythonによる実装、演習問題へと進むサイクルを繰り返すため、初心者でも抽象的な概念を無理なく理解できる設計となっています。
2進数や画像データの仕組みといったコンピュータの基礎知識もバランスよく習得可能で、独学者はもちろん大学の講義用テキストとしても最適な構成となっています。

本書は、名古屋国際工科専門職大学と沖縄工業高等専門学校での講義資料に基づき、デザインとエンジニアリングの融合を説く一冊です。従来、デザイン思考とシステム開発は個別の領域とされてきましたが、現代の製品・サービス提供には両者の統合が欠かせません。
本書は「入門」を「自ら問いを立て、未踏の領域を切り拓く能動的な行為」と再定義し、読者が新たな仮説を立案・検証することを期待しています。扱う話題は社会システム、価値創造、要求工学、ソフトウェア・アーキテクチャなど多岐にわたります。
特徴として、筆者独自の知識創造法や「Promptテンプレート」といった生成AI活用法、アーキテクチャ設計手法などが具体的に紹介されています。課題発見と解決手法を学び、発展し続ける社会技術システムのデザインに挑むための基礎を提供するガイドです。

本書は、プログラミングを通じて問題の本質を捉え、解決策を具体化する能力を養うためのPython入門書です。
生成AIやローコードツールの普及によりシステム開発が身近になる中、「人間が主役であり、結果への責任を持つ」という姿勢を重視しながら、論理的思考の重要性を説いています。
内容は全13章で構成され、前半の第1章から第6章では変数やループ、関数といった基礎を固めます。後半の第7章以降は、乱数を用いたゲーム制作、データ分析、Webアプリ開発、さらには機械学習や画像認識までを網羅したステップアップ方式となっており、段階的に高度なスキルを習得できます。
図解や「Key Point」などの補足も充実しており、初心者でも安心して踏み出せる一冊です。

本書は、単なるコードの書き方ではなく、実用的なアプリケーションを構築するために不可欠な「コンピュータと情報処理の深い知識」を網羅的に解説しています。昨今注目されるノーコード開発やAIによる自動生成においても、独自の機能を実装しAIに的確な指示（プロンプト）を出すためには、アプリが動く仕組みの理解が欠かせません。
本書では、アプリの基本構造や開発環境の構築から始まり、UI（ユーザーインターフェース）の設計、データの永続化（データベース）、大規模なソフトウェアを管理するための設計手法、ライブラリの活用まで、順を追って学びます。さらに、現場で必須となるデバッグ、テスト、アジャイル等の開発プロセス、そしてチーム開発におけるコード共有やOSS（オープンソース）の概念についても丁寧にフォローします。
大学での研究や社会課題の解決、新規ビジネスの立ち上げなど、多様な目的を持つ学習者が自信を持って「次のステップ」へ踏み出すための架け橋となる一冊です。

多くの大学・高専で教科書採用されている『MicrosoftOfficeを使った情報リテラシーの基礎』の2024対応版。

　好評の2021年版を踏襲し、レポート作成、発表、情報分析手順、情報倫理を解説。新たに生成AIの扱いも加えています。

　Officeソフトの使い方だけでなく、学習への活用法を網羅しており、大学・高専生に最適な情報リテラシーの教科書です。

本書ではLEGO Education SPIKE プライムを用いたロボットプログラミングの方法を解説しています。初心者でも「基礎編」「応用編」の順に学習を進めていくことで、ロボットプログラミングを段階的にマスターできるよう構成。GUIプログラムとPython言語の開発環境が用意されているため、本書でも2種類のプログラムを併記しました。第4版は実践的なPythonプログラムの使い方であるリストやクラス定義などを新たに追加し、実際のロボットプログラムが理解できる内容になっています。

長年「オペレーションズ・リサーチ（OR）」の入門的講義を担当してきた著者が、文系・理系を問わず、数理が苦手な初学者でも楽しめるよう工夫を凝らした内容をベースに書籍化。現実の事例と結びつけ、その先どんな発展があり、どんな知識・技術が必要となるかが伝わることを目指して構成しています。
本書では手作業やゲーム形式の演習に加え、Excel、R、Python、QGIS、MIPソルバーなどを活用した実践的な演習内容を豊富に反映させています。数式を丁寧に読み込み、手を動かしながら学ぶことで、問題解決の「本質」が理解できる意欲的な教科書です。

　感性情報処理では、人々のものやコト、サービスに関する感性情報を収集し、それらを解析して、どのような要素や特徴が人々のどのような感じ方につながるのかを解明したり、人々の感性情報を用いて、その人好みのものやコト、サービスを提案するシステムを開発したりします。本書では、感性情報処理について、特に前者に焦点を当て、ざっくばらんに理解することを目的としています。主眼点は、感性情報を得る対象はどのようなものか、感性情報はどのように計測されるか、取得した感性情報はどのように解析･利用されるかの3点です。