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
戦略的AI活用による要求工学知識体系の実践ガイド
本書ではDXを実現するための要求獲得や価値創出を、AIを用いて効率化・高品質化するための技術や手法を解説しています。ソリューション開発におけるAI活用に焦点を当て、問題発見や価値創出のためのモデリング技術を、AIを用いて効率化・高品質化する方法や実施例を詳しく紹介 。深層学習や大規模言語モデルによる要求の自動分類、生成AIを活用した要求仕様書の自動生成など、具体的な手法を多数掲載しています。
技術者、開発者、経営者、情報学系の学生を含めた幅広い読者を対象としており、各章は独立して読むことができるため、興味のあるテーマから読み進められます 。AIの利活用で直面するであろう課題をモデルケースとして扱い、実践的なノウハウを共有しつつ、AI導入によって変革が予想されるソフトウェア工学と要求工学の未来像についても展望しています。AIの戦略的活用を前提とした実践ガイドになる一冊。
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
ソフトウェア工学の基礎 32
本書はFOSE主催ワークショップの予稿集(2025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。
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NEW
感性情報処理
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。
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情報処理論
本書では,まずコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアの歴史的な発展経緯について取り上げます。次に,コンピュータサイエンスの基礎ということで,プログラム理論,符号理論,オートマトン,ノイマン型アーキテクチャに関する基礎的な内容について取り上げます。さらに,実際のコンピュータ(パソコン)に着目して,各装置や動作機構などについて取り上げます。その上で,これからのコンピュータ(パソコン)はどうなるのかについて考察します。 -
Python×データサイエンス
本書では、Pythonの基本から始め、データ解析に不可欠なデータの前処理を体系的に学びつつ、実践的なデータサイエンスのスキルを段階的に習得できるように構成しました。本書の目的は、読者がPythonの基礎、データの前処理、実践的なデータ解析を学ぶことで、データサイエンスの基礎を身につけ、任意のテーマに沿ったデータ解析を独力で遂行できるようになることです。 -
実践ロボットプログラミング 第3版
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
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。
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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
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。
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Excel/Googleスプレッドシートで学ぶデータサイエンスの基礎
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。