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
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。
発売日、価格など予告なく変更する場合がございます。 -
近刊
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。 -
近刊
ε-δ論法と数学の基礎
【大学数学の登竜門「ε-δ論法」を、直感的理解に繋げて解説した意欲作!】
ε-δ論法は解析学を本格的に学び、活用しようとするなら必須になるが、高校までの数学との接続が難しいため習得に時間がかかることが多い。そこで本書では、極限の直観的理解との接続を図るために「なぜε-δ論法は難しく感じられるのか」を考え、「少し見方を変えればε-δ論法は直観的理解の近くにある」ということの説明から始める。ε-δ論法をうまく使いこなすことは勿論、ε-δ論法とそれが数学にもたらした影響について多角的に解説することで、理解を深めることに役立てている。 -
近刊
CAE活用のための不確かさの定量化
【シミュレーションと実験結果の不一致やバラつきを解析し、優れた製品を開発する!】
モノ作りの現場では、
A氏「Bさんの設計した新製品の件でご相談です。実は出荷検査で5%もの不適合が発生しています。」
B氏「何度もシミュレーションで確認したので信じられない。検査方法に問題があるのでは?」
A氏「検査に使用している測定器は定期的に校正しているので問題ないのですが?」
B氏「・・・」
このような意見の対立が起こることがあります。こういった問題に対する解決アプローチが本書のテーマである「不確かさの定量化」です。
本書では,不確かさのモデル化に必要な「機械学習」,「ガウス過程回帰」や「実験計画法」について数学的な背景を紹介した後,不確かさの定量化を支援する商用ソリューションSmartUQを紹介します。
読者各位が抱える問題の解決とモノ作りプロセスの効率化や健全化に本書が少しでも貢献できれば幸いです。 -
NEW
数理・データサイエンス・AIのための数学基礎
【AI・データサイエンスで必須の基礎数学をやさしく学べる!】
本書は「数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム」の「1-6. 数学基礎」に準拠し、データやAIを活用するための数学・統計学の土台となる基礎知識を学ぶことをねらいとしています。15回分の授業で使うことを想定し、各章が授業1回相当になるよう構成。文章途中の空欄を埋めながら読み進めることで自ら考える力が付き、Excel演習でも手を動かしながら学ぶことで感覚的に数学を理解することができます。中学や高校では数学が苦手だった、という方のための一冊です。 -
NEW
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。 -
NEW
スッキリわかる数理・データサイエンス・AI
【数理・データサイエンス・AI認定制度における応用基礎レベルをフォローした教科書!】
データサイエンス・AIの数学的な内容について詳細に説明し、紙と鉛筆だけで取り組める問題を数多く配置した教科書。各手法のアルゴリズムを学習と予測に分けて明示し、一般的な数学の教科書と同じように、概念の説明、例、問という構成で、章末には確認問題を掲載しています。
[問] 例の類題や概念の説明を補うための問題。
[確認問題] 章の内容を確認するための問題。データサイエンス検定やG検定などの検定を意識した4択問題もあり。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度における「応用基礎レベル」から「エキスパートレベル」にステップアップするための必読書籍! -
NEW
統計学再入門
【統計を使ったときに残る「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」の正体を解きほぐす!】
本書では統計学の解析法を使って結論を引き出した後についてくる、「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」が何に起因するのか、その要因を探っていく。「科学哲学」を使うことで、統計解析ソフトのブラックボックス化した中身について数式を極力使わずに詳述。統計学の背後にある思考の枠組みまで掘り下げ、より深く統計学を理解することを可能にしている。統計的な仮説検定まで学んできた読者の学び直し、そして統計を使い始めた初学者にとっても理解力の向上につながる充実の一冊。 -
ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎
「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」に対応した新しいテキストが登場!
ファーストステップシリーズは、コンピュータを初めて本格的に学ぶ大学生・高専生を対象にしたものです。シリーズの中で、本書は、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム(2024 年2月改訂)に準拠した内容のテキストです。特に、コンピュータに関する学習をこれから始める文系学部の学生の皆さんにとっても、分かりやすく学んでいただけるように配慮しました。 本書ではAI やデータサイエンスの知識や仕組みについて、事例や図解を使って具体的に説明しています。また、それらがどのように使われ、どんな有効性があるのか、反面、どんな問題があるのかについても示しました。AI・データサイエンスを1から学ぶためにこの上ない一冊です。
著者のスペシャルインタビューはこちら -
JavaScriptによるプログラミング講座
【JavaScriptのプログラミングを自学実習ベースで学べる!】
JavaScriptの基礎から応用までを、実習中心に自学自習で学んでいける教科書です。変数、入出力文、代入文、演算式、分岐、繰返し(反復)、配列、関数など、JavaScriptでプログラミングする際の基本的な内容について説明し、また、JavaScriptでプログラミングする際に必要となるアルゴリズムについて述べています。さらに、より実用的なプログラミングとして、HTML/CSS/JavaScriptを含めたWebサイトによる簡単なゲームプログラミングについて取り上げます。