MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのプログラム手法を習得することができます。
　プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。

民事裁判におけるIT化法案（「民事訴訟法等の一部を改正する法律」）が成立したことをきっかけに、IT技術および人工知能技術の導入が急速に発展してきている。
　本書ではまず第Ⅰ部で「人工知能と法」分野の歴史、次に法律における推論についての基礎的な知識を説明する。第Ⅱ部では法律への具体的な人工知能の技術の詳細について紹介を行っている。現在の法学に対する人工知能の到達点と、今後の日本の社会像が見えてくる充実の一冊。

原著は中国の数多くの大学や高専で使われている機械学習の標準教科書にして、2016年の刊行以来2020年11月までの発行数が54万部を超えるベストセラー書籍。
　本書は大まかに基礎，具体的手法、先進的理論からなり、少ない数学的知識で読めて各章が短いという教科書的配慮がなされている。「スイカを切らずにその良し悪しを機械学習でどう判断するか？」が本書の骨子になっており、書影に描かれたスイカは本書のトレードマークとなっている。
　中国はいかにして機械学習の分野をリードするに至ったか、そのエッセンスを紐解く一冊。

　多くの大学・高専で教科書として採用されている『MicrosoftOfficeを使った情報リテラシーの基礎』シリーズの2021対応版である。
　本書は、大変好評な2019版のコンセプトを踏襲し、レポートの書き方、発表の仕方、情報分析手順、情報倫理を具体的に解説する。また、地域と共に行うプロジェクトを想定し、プロジェクト学習のイメージを初学年次から体験できるように工夫している。加えて、コロナ禍で普及したオンライン授業についても解説した。
　単にOfficeソフトの使い方を学ぶだけでなく、いかにしたら学習に役立てられるかを考え抜いた教科書であり、大学、高専の学生に最適の書である。

※教科書に採用いただいた先生には、授業を進めて行く上で活用できる著者作成の図版、インストラクションガイド等の資料がございます。詳しくは「教科書献本申込」リンク先のフォームより、「教科書に関するご質問・相談」にてお問い合わせください。

【Pythonプログラミングの“入門の入り口”になる教科書！】

　本書はプログラミング経験がない方やPC操作に不慣れな方でも無理なく読み進められる、Pythonプログラミングを始めるための“入門の更にその入口”となる教科書。
　プログラムを実際に動かしながら学んでいく構成のため、基礎がしっかりと身に付くだけでなく、米国で成功した著者直伝の実践的知識まで習得できる。応用力アップにつながる例題も豊富に掲載。本書掲載のプログラムはすべてウェブから入手できるので、講義や独習にも役立つ。
　Python入門者に、最初に手に取ってほしい一冊。

※本書の講義資料は、ページ下の外部リンクより入手できます。

本書は機械学習を実際のビジネスシーンに適用してデータ分析を行うための実践書である。機械学習そのものの解説というよりは、データ分析に不可欠な機械学習の手法を駆使してビジネスを予測的に改善する方法を解説していく。
　具体的な適用事例を用いて説明がなされるため、読者は目的やケースに合った手法（アルゴリズム）や実際の適用方法などを効率的に身に付けることができる。原著はMITで使われている教科書であり、講義の目的に応じて章を選択可能。ビジネスで使えるデータ分析手法を最短で習得したい読者に役立つ一冊である。

　「ひとが生きるリアリティ」に迫るためにはどういうやりかたで研究するのがよいのか？　一人称研究はこの問いと格闘してきた者たちが人工知能や認知科学の分野から提唱した手法である。

　本書は三部構成となっており、第1部は理論、第2部は実践研究事例、第3部はまとめとしている。第1部と第2部を行ったり来たりしながら読み進めることで、一人称研究をどう遂行すればよいのか、分析をどう行えばよいのか、得られた知見をどう評価すればよいのかが理解しやすくなっている。始まったばかりの研究方法「一人称研究」の理解と実践に最適な一冊。

機械学習のプログラムは様々なライブラリ・モジュールを使うことで簡単に試すことができる。その反面、単にモジュールを使用するだけでは機械学習の中のアルゴリズムがブラックボックス化してしまい、計算結果の意味を正しく捉えることも難しくなってくる。
　本書ではまず「機械学習」のアルゴリズムを解説し、機械学習の動きをPythonで実際にプログラミングすることで、アルゴリズムの流れが理解できるよう構成している。まずは黎明期からの機械学習アルゴリズムを理解し、それを実装することが目標となる。
　さらにPython用の機械学習モジュールの使用法も解説し、これらを使用したプログラムの作成も行う。機械学習を使いこなすためのイントロダクションとなる1冊。

本書はアルゴリズムの基礎的な内容をJavaScriptを用いて解説したものです。従来の教科書で扱われていた内容を大幅に削減し，初等的なアルゴリズムに限定して実例を入れて詳しく解説しました。また，それらのアルゴリズムを用いて解ける問題のプログラム例をできる限り含めています。それは，著者がこのような基礎的なアルゴリズムの理解とプログラミングは不可分であると考えているからです。
本書を通じて多くの人たちがアルゴリズムの本質を理解して，そのスキルを色々な場面で，よりスマートで洗練されたシステムづくりのために発揮してもらえれば，本書の目的は十分に達成されたとものと考えます。

人工知能（AI）の第3次ブームが来ていると言われて久しいが、ディープラーニングを中心とした機械学習による本格的な社会実装が始まっているのが大きな特徴でもある。
2021年度より文・理の区別なく大学初学年からAIに関する教育が実施されることが文科省で決まり、AI技術は本格的な過渡期に突入しようとしている。
そこで本書では、文系学生を含めた様々な分野の読者に必須の教科書とするべく、AIの基礎から応用までを体系的に、ほぼ数式なしで解説した。
AIと社会とのつながりやAIの限界などについても、これまでの研究の歴史を踏まえて紹介している。