Book List書籍一覧
近代科学社の取り扱ってる書籍一覧です
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近刊
人工知能研究の新潮流2025
人工知能(AI)の研究開発の潮流を捉え、AI技術の社会的価値を高め、日本の国際競争力を強化するための研究開発の戦略提言と、それらに関連の深い研究開発領域の動向をまとめている。これまでに「人工知能研究の新潮流~日本の勝ち筋~」(2021年)、「人工知能研究の新潮流2~基盤モデル・生成AIのインパクト~」(2023年)を作成しているが、2022年の基盤モデル・生成AIのブレーク以降、技術の発展と活用の拡大が急速に進んでおり、政策面でも国際的に活発な動きが生じていることから、改めて内容をアップデートしている。
※本書はJST CRDS 研究開発戦略センターで公開されている報告書の出版物となります -
実践ロボットプログラミング 第3版
【新しいロボットキットLEGO Education SPIKEに対応した、ロボットプログラミング初心者のための1冊!】
本書ではLEGO Education SPIKE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。ものづくりを行う上で役に立つ理論・ノウハウをまとめた教科書として最適な1冊です。 -
情報技術者倫理の基礎知識
【情報分野に関わる全ての人が知るべき倫理が分かる一冊!】
本書では、情報技術の利活用を通して重要になる情報ならびに情報技術に係る倫理についての様々な考え方を紹介します。本書により①倫理と情報技術についての用語を理解②情報技術開発で必要となる倫理面での課題と解決手法を理解③情報技術がもたらす社会的影響を理解④情報技術者が遵守すべき法令と制度を知っている、これらの能力を身につけられることを想定しています。発展を続ける情報技術社会の中で本書を役立てていただければ幸いです。 -
学びを深める コンピュータ概論
大学生・高専生・専門学校生を対象としたコンピュータ概論です。今日のコンピュータ利用の変化に対応できるように、コンピュータに関するハードウェアやソフトウェアの内容の更新に留まらず、情報社会、マルチメディア、ネットワーク、データベース、情報システム、アルゴリズム、AIとデータサイエンスといった広範囲の内容を盛り込みました。
著者のスペシャルインタビューはこちら -
システム数理の学び
【数理モデリングについての情報学的視点を取り込んだこれまでにない概論】
2000年以降は、ICTの目まぐるしい進歩があり、特にAIによる様々な分野への影響が広がり、社会現象としてこれまでにない様相が生まれつつあります。現象に内包される要因を正しく認識し、本質的な視点で問題解決を行うには、対象を正しくモデル化することが鍵となります。利用できる数理モデルを体系的に理解しておく必要があることから、本書では「システム数理」としてまずは導入となる内容をまとめました。
著者のスペシャルインタビューはこちら -
Excel/Googleスプレッドシートで学ぶデータサイエンスの基礎
【文系・理系を問わず、スプレッドシートを使って学べるデータサイエンスの教科書!】
本書は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公表している「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム~データ思考の涵養」の「基礎(2.データリテラシー)」で示されている「データを適切に読み解く力」「データを適切に説明する力」「データを扱うための力」を養うことを目的としています。主に大学1年生を対象に、初学者にも扱いやすいスプレッドシート(Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート)を用いてデータサイエンスの基礎を学習します。序盤では、スプレッドシートの使い方やオープンデータの利用方法を通して、データの扱い方を学習します。中盤では、高等学校までの情報教育との接続としてデータの可視化や基本統計量についてより理解を深めていき、終盤では、代表的な確率分布を取り上げ、統計学への理解を深める構成としています。 -
ソフトウェア工学の基礎 31
【2024年度「ソフトウェア工学の基礎」研究会(FOSE)ワークショップ発表論文集】
本書はFOSE主催ワークショップの予稿集(2024年度)。ソフトウェア工学研究の活性化に寄与する情報がまとめられています。 -
世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版総合版
【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳総合版!】
本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題(2 部グラフでのマッチング問題)、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
本書は原著の第1~35章、および付録A~Dまでの完訳総合版。巻末の索引も和(英)‐英(和)という構成で、「数理用語辞典」としての価値も発揮している。
※一部図版をカラーで口絵に掲載(26ページ) -
つながるコンピュータリテラシー
【これからの時代に必要な情報活用能力が身に付く!】
高等学校では、2022 年度から「情報I」が必履修科目になり、すべての高校生が情報の基礎を学習します。本書では、情報I を学んだ高校生がさらに学びを深めたり、大学や社会で情報活用を行える力を習得したりすることを目的としています。
情報を活用するための知識やスキルは、バラバラなままでは使うことができません。本書では、「つながる」をキーワードに、「高等学校からの情報学習の連続性」や「各章の内容が互いにつながった形で体系的に理解できる」などのつながりを重視することで、コンピュータを安全に効率よく活用する方法を学び、さまざまな学習に情報機器を活用していくためのスキルを身に付けることができるように構成されています。コンピュータの操作説明には、Windows11とmacOS14 (Sonoma)を使用し、文書作成等ではWindows版のMicrosoft Office 2021を使用しています。 -
最適化のための強化学習
【強化学習を使った最適化手法をゼロから理解する!】
本書では、強化学習における基本的な考え方や計算手法を紹介し、実際にPython を用いて実現する方法をまとめている。具体的にはマルコフ決定過程、価値関数、方策評価、方策反復、価値反復、モンテカルロ評価、SARSA、Q学習を扱う。ほとんどの内容は簡単な数学の知識があれば問題なく理解できるよう記述し、読者の学びやすさを優先して繰り返しの説明や既出の数式を再掲するなど工夫している。Pythonの基礎から強化学習の利用までを詳細に解説した充実の一冊。