【撮像デバイス、表示デバイスなどのハードウェアにも軸足を置いた基礎的な教科書！】

　本書では、印象派絵画から画像の表現を概説することからはじまり、新しいトピックのひとつであるテレビジョンのデジタル通信技術等を切り口として、画像・メディア工学の基本から応用までを解説しています。

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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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理系の大学1～3年生を対象とする数理統計学の教科書である。統計学を概説し、記述統計の基本的な手法、データの変動を表現する確率変数の概念とその性質、推測統計の考え方などを解説する。最後に、回帰分析の考え方とその理論的背景について述べる。

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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。

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【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。

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【ドーピングにより生じるシリコン内の現象を深く理解できる】

　本書は、半導体、特にシリコン中に不純物をドーピングすることによってシリコン中で何が起きているかをしっかり理解しようということを基本的な目的として執筆されています。シリコンナノエレクトロニクスおよびシリコンパワー半導体技術の両方に対して，ドーピングに伴って起こるさまざまな現象の物理的理解，その物理的理解に関する議論，さらにその理解に基づいて課題をどのように克服するかという取り組みなどから構成され、ドーピングの奥深さと面白さを味わっていただくことができます。

【多種多様な問題を解くことで広い意味での数理科学とコンピュータを学べる】

　コンピュータを使って、ユークリッドの互除法やニュートン法など数学の理解を深められる数値計算の入門書。本書では機械学習の分野で広く普及しているフリーソフトPythonを用いて様々な数学の問題を解くことにより、コンピュータが苦手な読者でも計算機に親しみながら簡単なプログラムを独力で作成できるようになれます。

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【ChatGPTを使ってマテリアルズインフォマティクスを実践しよう！】

　本書ではPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの手法として、物質科学に関するデータ（特に無機物質）を主に扱い、データ解析学の基礎から非等長説明変数を用いるアルゴリズムまでをまとめています。
　物質科学の世界では物質ごとに収集できる変数の数が異なる（非等長説明変数）場合が多く、実践でも苦労することを考慮して対応策を詳述。改訂にあたっては「ChatGPT」を使ったPythonコード作成の補助、データ解析の構築方法などを各章に取り入れることで、Pythonを扱ったことがない初学者にとっても挑戦しやすい内容になっています。

【熱力学を基礎としたエネルギー変換のメカニズムを理解できる！】

　本書は、エネルギーシステムの解析として熱力学を基礎としながらもシステム工学的な考え方を導入した講義に使用してきた資料を書籍としてまとめ直したものです。一般的に熱力学の教科書に登場する機器に限定せず、様々な機器およびそれを構成する機器要素におけるエネルギー変換のメカニズムを理解できるように、できる限り統一的な視点で記述するように心がけています。
　熱力学を学び、それを難解な科目であると感じている方が、本書を通じて熱力学をシステム工学的な考え方に基づいて少しでも整理することができ、再び熱力学を学ぼうとする意欲を起こすことができれば幸いです。

【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。