近代科学社

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  Prologへの入門

  今日、人工知能や非数値プログラミングに適した強力な言語として注目を浴びているProlog言語への入門書である。
  Prologは数学的な論理にその源を有しているため、論理を通じて紹介されることが多い。しかし数学的な面を強調した紹介は、Prologを実用的なプログラミング･ツールとして教えるには適していない。
  そこで本書は、数学的な面にとらわれず、Prologの基本的なメカニズムを用いて興味ある問題を解く技法に的を絞っている。エジンバラ構文則に基づき、各種処理系の互換性に配慮する。

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  渕一博　その人とコンピュータサイエンス

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  チューリング

  コンピュータ理論の古典に学ぶ！
  本シリーズは、「コンピュータ理論の起源」を当時の原典に探る試みとして、現在もコンピュータ理論の古典と呼ばれる、チューリングとフォン・ノイマンの論文を紹介する。
  第1巻である本書には、チューリングのコンピュータに関わる重要な論文4編の完訳と、それぞれの論文に対し、内容を的確に理解するための時代背景を含めた詳細な解説が収められている。
  コンピュータ理論に興味のある読者はもちろん、コンピュータに携わる読者には必携の書である。

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  万能コンピュータ

  コンピュータ前史
  　ライプニッツからチューリングに至る数理論理学の系譜は、コンピュータの理論的バックボーンを形成しAIの登場までも予見している。代数の記号表現を通じて人間の思考の範囲すべてを包括するような記号体系の構築に献身したロジシャンたちの苦闘を、時代背景を取り込みながら解説する。さらに本書を構成する7人のロジシャンたちを、豊富なエピソードをもとにその人となりを描写する。
  　また、本文に取り込むと冗長になりすぎる数学的解説は、原註に取り込むことで半独立的な構成としている。

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  人工知能とは

  人工知能の定義はまだない！
  　　今話題の深層学習（ディープラーニング）で注目されている機械学習など、人工知能分野で最先端の研究を行う研究者13人が、人工知能学会誌に連載したものを大幅に加筆修正した。研究者として自ら「人工知能とは何か」の再定義を行い、それをふまえて、各研究について一般読者に伝わるようにシッカリと解説を行っている。人工知能に興味のある読者はもちろん、知能、認知、脳科学、人間、哲学などに関心のある読者は必読必携である。
  　13人の紙面上でのキャッチボールが示唆に富んでおり、読んでいてとにかく面白い！！

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  シンギュラリティ

  奈良先端科学技術大学院大学―情報科学の限界突破への取組み！
  シンギュラリティは数学用語「特異点」と訳されているが，近年、科学技術一般用語として「技術的特異点」としても用いられている．本書は，これを「現在の技術による限界点」ととらえ，奈良先端科学技術大学院大学の情報科学分野の50名超の研究者が総力をあげて，様々な研究分野における「限界点」を示し，その点に近づき突破するための研究チャレンジをまとめたものである．

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  AI事典 初版復刻版

  ※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
  
  「AI黎明期」の伝説の事典、待望の復刻!!
  本復刻版は、1988年にUPU社から刊行された初版『AI事典』（ISBN13:978-4946432064 ISBN10:494643206X）を底本とする電子書籍である。初版編集委員会より初版復刊の要請を受け、近代科学社の創立60周年記念事業の一つとして発行する。2003年に共立出版から刊行された『AI事典　第2版』、さらに2019年に近代科学社から刊行された『AI事典　第3版』とあわせた3点の『AI事典』を通観することで、AIの誕生から現在に至る研究の推移や各時代における興味・関心の高いテーマをうかがい知ることができる。
  
  

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  裏側から視るAI

  AIと人間社会の現実と未来を研究する！
  本書は著者が所属する理研・革新知能総合研究センター　社会における人工知能研究グループの成果をもとに、AI の負の側面の紹介とAI設計・運用における倫理指針を示す構成となっている。第1章ではシンギュラリティ―AIが人間を超える可能性、第2章ではAIに奪われる仕事の範囲、第3章ではAIの発展の歴史、第4章では現状の「弱いAI」がもたらす数々の問題、第5章ではAI倫理を主軸とした社会制度の対応策について解説している。
  AI技術に関する記述は基礎に留めつつ、人間社会におけるAIの影響という観点から書かれているため、社会学や社会工学の読者にも大変関心の高い内容である。

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  AI事典第3版

  AIの「今」を気鋭の執筆陣が解説！
  　編著者に現在、人工知能研究を牽引する代表的な研究者にご就任いただき、研究の最前線で活躍されている100余名の気鋭の研究者が執筆。
  　「各執筆者の主観を軸に執筆する。読者が興味を持って面白く読める内容とする。」ことをコンセプトとし、AIにおける論争、汎用人工知能など、新しいテーマも積極的に取り上げている。
  　今やAIは、様々な研究の根幹をなしており、係わる分野も多岐にわたる。AI研究者はもちろん、工学、理学、医学、薬学、農学、社会、哲学等すべての分野の方々にとって必携の書である。

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  情報処理技術遺産とパイオニアたち

  コンピュータ発展史に語り継がれる人物と技術的遺産を集約
  本書は、情報処理学会60周年記念事業の一環として企画された。第一部『情報処理技術遺産』と第二部『オーラルヒストリー』の二部構成となっている。
  第一部では、コンピュータ技術の発展の歴史を示す具体的事物・資料であることを認定する『情報処理技術遺産』において、2008年～2019年間に認定された各遺産の情報108件、分散コンピュータ博物館10件を収載している。
  第二部では、日本の情報処理技術に多大な影響を与えたパイオニアたち23名を紹介する連載記事「古機巡礼/二進伝心：オーラルヒストリー」を再編している。
  本書は、我が国のコンピュータ関連の歴史を紐解く上でも重要なレガシーとして位置づけられる。情報処理分野に携わる方々にとって手元に置いておくべき、高価値な一冊。

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  浅田稔のAI研究道

  日本ロボット学会会長が、未来の研究者へ捧ぐ!
  ビッグデータやIoTなども巻き込んで発展し続ける人工知能研究は今後、社会にどう受け入れられていくか？ その鍵について著者は、社会システムを構成する人工物に「心的機能」が備わることと説き、それを「ココロの創成課題」と呼ぶ。
  本書は、その課題の実現を目指して研究を行ってきた著者の人工知能研究の足跡（動画像処理・強化学習・身体性・情動・共感）をたどりながら、ロボカップ研究（認知発達ロボティクス）から導き出された認知の問題意識などの重要性と成果、そして課題を解説する。
  各分野のキーパーソンとの対話やその知見なども紹介。

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  Applied AI

  【人工知能の進化の歴史を辿りながら、応用領域への挑戦を論じた一冊！】
  

  　本書は「応用人工知能」という視点で、広がるAI応用の全体像は何なのかをまとめています。AIの変遷とこれからを解説することで、AI応用を志す人たちが知るべき道筋を示した一冊です。

  ※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。
  
  

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  新人工知能の基礎知識

  1988年初版発行以来27刷を重ねた本を時代に合わせてアップデート！述語理論を詳説！
  　本書は、人工知能という分野で行われている議論や研究を理解するために必要な基礎知識の提供を目的として、単に「こういうことがある」という知識ではなく、「なぜこのように考えるのか？」という疑問に答えられる真の理解と実力を身につけられるように構成し、解説する。新たに演習問題とその解答も掲載。

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  マインドインタラクション

  AIが「ココロ」をもつ未来がやってくる！
  第3次AIブームが起こり、AIの本格的なビジネス利用が始まった。
  では、今後の社会でAIはどう使われていくだろうか？ 290
  本書では、マインドをもつよう設計されたAIが、人間とマインドを通い合わせるマインドインタラクション時代の到来を予測している。
  ユーザの意図をくみ取って先に行動してくれる「忖度するAI」、会話の邪魔をしないよう配慮する「空気を読むロボット」…そんな人とAIが共生する社会展望を、人工知能学会前会長と日本認知科学会の気鋭の研究者が、自身の研究成果を交えてわかりやすく解説した。
  脚注では様々な用語や筆者らの見解を丁寧に説明し、専門知識不要でも読める1冊に仕上がっている。

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  はっきりわかるデータサイエンスと機械学習

  「なぜ」を導くデータサイエンスでAIの透明化を実現する！
  AIの要である機械学習は、結果を導き出す過程がブラックボックス化する問題があり、AI実用化の障害となっている。その解決策として、丹念なデータ分析によりデータの背景にある現象を統計モデルで表現する、本来の意味での「データサイエンス」の活用が期待されている。メカニズムが理解可能なモデルをAIの頭脳に使うことで、AIの透明化――すなわち説明可能なXAIも実現できる！
  本書ではデータサイエンスの考えに基づく統計モデリングの解説に加え、機械学習の代表的な手法を Rを用いて体験していく。本書を読み込めば、探索的データ解析と機械学習、それぞれの本質を学ぶことができる。

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  機械学習

  【"機械学習の本場”中国の標準教科書にしてベストセラー！】
  
  　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。

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  Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム

  「機械学習」をPythonでプログラミングし、アルゴリズムの動きを理解しよう！
  
  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。

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  一般教養としての人工知能入門

  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。

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  AIプロデューサー

  【社会で活躍するAI人材になるための必読書！】
  
  　AIの社会実装が始まった一方、AI技術を正しく理解していないことで様々な混乱が起こる懸念があります。
  　本書は放送大学テレビ番組(BS 231ch)『AIプロデューサー～人とAIの連携～』の教材として、様々なAI技術の適用可能性と限界を正しく認識し、産業の様々な現場で有用なAIシステムを提言できる人材ーーAIプロデューサーの育成について解説しています。
  
  ※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

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  図解 深層学習

  【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！】
  
  　本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク（深層学習）の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。
  
  著者のスペシャルインタビューはこちら

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  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

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  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！
  

  
  著者のスペシャルインタビューはこちら

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  進化技術ハンドブック　第Ⅰ巻 基礎編

  （社）電気学会の「進化技術応用調査専門委員会」が行った（2005～2009）進化技術に関する基礎理論の体系化，および，その情報・通信システム分野と生産・物流システムへの応用技術に関する動向を調査・分析した成果を基に編纂したハンドブック．
  　遺伝的アルゴリズム・遺伝的プログラミング・進化戦略・ネットワークプログラミング・多目的最適化・メタヒューリスティクスなど，進化型計算を中心とした「進化技術」はここ数年で飛躍的な発展を遂げている．また，その社会的な認知度が高まるにつれ，実社会での現実問題への適用の良好な実証結果も集積されてきている．
  　本ハンドブックは，その基礎理論から応用までの全てを明確に体系化する初の書である．また，読者の便宜を考慮し，本書『基礎編』を第I巻とし，『情報・通信システム』を第II巻，『生産・物流システム』を第III巻として，3分冊としてまとめている．

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  進化技術ハンドブック　第Ⅱ巻 応用編

  遺伝的アルゴリズム・遺伝的プログラミング・進化戦略・ネットワークプログラミング・多目的最適化・メタヒューリスティクスなど，進化型計算を中心とした「進化技術」はここ数年で飛躍的な発展を遂げている．また，その社会的な認知度が高まるにつれ，実社会での現実問題への適用の良好な実証結果も集積されてきている．
  　本ハンドブックは，その基礎理論から応用までの全てを明確に体系化する初の書である．
  　本書は，第II巻として『応用編：情報・通信システム』をまとめている．

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  進化技術ハンドブック　第Ⅲ巻 応用編

  「進化技術」に関する初の体系的ハンドブック
  　遺伝的アルゴリズム・遺伝的プログラミング・進化戦略・ネットワークプログラミング・多目的最適化・メタヒューリスティクスなど，進化型計算を中心とした「進化技術」はここ数年で飛躍的な発展を遂げている．また，その社会的な認知度が高まるにつれ，実社会での現実問題への適用の良好な実証結果も集積されてきている．本ハンドブックは，その基礎理論から応用までの全てを明確に体系化する初の書であり，システムに関わる技術者必携の書である．
  　本書は，第Ⅲ巻として、もっとも注目度の高い『生産･物流システム』をまとめている．索引は全3巻分の「和英・英和辞典」として構成されている．

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  ロボット制御学ハンドブック

  ロボット技術の研究・開発・利用技術者必携!!
  日本では従来からロボットの研究開発が盛んであったが、その進歩は、ともすれば部品や材料・機械設計・コンピュータソフトによるものと捉えられ、ロボットに必須の「制御技術」が見逃されがちである。
  そこで、ロボットを思いどおりに動かすために必要な制御技術を知り、ロボットを使えるようにするために、ロボットの制御に特化した領域を「ロボット制御学」と名づけ、実際に、研究・開発に従事している約210名の著者が、なぜロボットに制御が必要なのか？ から始まり、モデリング→設計→実装まで一連の流れを理解し、実践できるようになることを目的にまとめ上げた。その範囲は，一般的なロボットの範疇を超え，農作業支援、建築・土木作業支援、健康・介護・リハビリ支援、医療支援、災害対応支援、宇宙開発支援にまでおよぶ。
  まさに、ロボット技術を実用化しようとしている研究・開発・利用技術者には、必携のハンドブックである。

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  深層学習

  電気羊の夢を見させるための第一歩！
  　深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。
  　本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

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  超実践 アンサンブル機械学習

  ポスト深層学習!!
  
  本書は、ポスト深層学習の最右翼として注目されている「アンサンブル機械学習」を具体的にプログラムを動かしながら、実践的に学ぶ事ができる。
  「アンサンブル機械学習」とは簡単に言えば、従来のいくつかの機械学習法の“良いとこ取り”である。その主な手法であるランダムフォーレスト、ブースティング、バギングなどについて、統計手法との絡みを含めて詳説する。おそらく、アンサンブル機械学習についての本邦初の解説書であろう。
  深層学習、機械学習、人工知能に関わる読者には、まさに必携必読の書である。

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  発見・創発できる人工知能OTTER

  ライバルはディープラーニング!!
  　OTTERは，数学における定理やパズルの解法の証明を支援するソフトウェアで，述語論理を用いて解を導き出す．医療・金融システムの安全性構築，ウイルス検知などにも適用され，欧米では近年，高い評価を受けている．最大の特徴は，ユーザが与えた不完全な論理（情報）であっても，自動的に正しい推論を行うことができる点にある．
  　統計的論理を用いる機械学習等に手詰まり感のある中、OTTERには推論を通して新しい解を導き出す“創発的機能”があり，注目のAI技術である．
  　本書は，OTTERが得意な論理パズルを具体的な解法プログラムとともに紹介しながら，自動推論・定理証明の方法を解説する．人工知能の研究者・技術者，必読必携の書である．

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  実践 マテリアルズインフォマティクス

  材料設計に新たな地平を！
  化学分野の材料開発はこれまで経験と勘に裏打ちされた実験的手法が中心的な役割を果たしてきたが、新物質の発見から実用化までに長い時間とコストを要している。そこで近年では蓄積された多くのデータ・情報を駆使して所望の構造・材料候補を導き出すデータ駆動型科学――マテリアルズインフォマティクスの活用が始まっている。本書ではマテリアルズインフォマティクスを実践するための機械学習法、実験計画法、記述子計算を詳述。プログラムに必要なPythonとGoogle CoLabについても導入から解説している。これからデータ解析に取り組もうと考えている化学分野の方々にとって指南書となる一冊。
  なお、本文中のプログラムソースは、著者のWebサイト等でダウロードできる。

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  世界標準MIT教科書 　データアナリティクスのための機械学習入門

  【ビジネスパーソン必見! データ分析に不可欠なAIスキルを最短で習得できる！】
  
  　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。

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  Orange Data Miningではじめるマテリアルズインフォマティクス

  非プログラマのための機械学習ソフト Orange！
  物質科学・化学工学の研究開発に変革をもたらす技術として「マテリアルズインフォマティクス」が期待され、各分野でその取り組みが急速に進んでいる。
  しかし機械学習を用いたデータマイニングである性質上、まずはプログラミング技術を習得しなければいけない実情がある。
  本書ではGUIベースのフリーソフト「Orange Date Mining」を使用し、プログラミングを学んでいない人でも機械学習を実践する手法を紹介している。
  著者によるサンプルスクリプトとデータファイルも準備しているため、手を動かし理解しながら読み進めることができる。
  また各章の練習問題を解けば技術がより身につく構成となっている。マテリアルズインフォマティクスをこれから始める方に最適の一冊。

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  人工知能と法律

  【人工知能が法律に影響を与えるようになった未来の姿を解説！】
  
  　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。

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  Rではじめるケモ・マテリアルズ・インフォマティクス

  【化学×デジタル人材になるための、標準かつ必須教科書！】
  
  　本書は新化学技術推進協会で開催されている「化学×デジタル人材育成講座」の講義資料を基に、ものづくりの現場において役立つRプログラミングを習得することを目指して構成されている。
  　準備編、統計・検定編、機械学習編、より高度な機械学習編の4部構成で順に学びながら、100本以上のプログラム演習を通してケモ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎を理解する。初学者のために陥りがちなトラブル対策や使用する関数を一覧で掲載するなど、痒いところに手が届く充実の一冊。

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  事例でわかる マテリアルズインフォマティクス

  【様々な事例からマテリアルズインフォマティクスの可能性を学ぶ！！】
  
  　深層学習によるマテリアルズインフォマティクスの実用的専門書第2弾。本書では厳選した事例を対象に、深層学習を有機化学・無機化学分野のデータに適用する場合のポイントについてを解説している。
  　序章では『詳解 マテリアルズインフォマティクス』でも掲載したデータセットについて詳述し、第1章から有機化合物に対する予測モデル構築、第2章で無機材料に対する予測モデル構築、第3章で生成モデルを活用した材料・医薬品の設計について具体的なケーススタディとして紹介する。具体的なテクニックを読み解くことで、材料開発における深層学習の活用を更に飛躍させることができる。

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  ロボット情報学ハンドブック

  情報系の専門家がロボットのことを知るため、ロボットの専門家が情報のことを知るために、ロボットと情報にまたがる領域を「ロボット情報学」と位置づけ、両領域の研究者に役立つよう基礎から応用までをくまなく網羅したハンドブックである。

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  Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス

  【マテリアルDXを実践するために最適な入門書！】
  
  　本書はPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1．scikit-learnの使い方を学ぶ、2．プログラミングによるデータ解析手法を知る、3．帰納法の考え方に慣れる、という三つの目的から構成されています。
  　データ解析学で用いるアルゴリズムは各データを記述する変数の数が等しい（等長説明変数）と仮定しているため、マテリアルズインフォマティクスの世界では苦戦する場面が少なくありません。そこで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）場合のデータ解析の仕方を紹介しており、基礎から実践までをじっくりと理解できる内容となっています。
  
  ※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

自然言語処理

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  形態素解析の理論と実装

  あの工藤 拓が具体的に解説 !!
  本書は，汎用形態素解析システムMeCabを開発した著者が、言語において意味を成す最小の要素である「形態素」の解析方法について，技術者向けにその理論や実装方法を網羅的，体系的に解説する．実装や高速化なども扱う点がユニークであるが、辞書やコーパスなどの言語資源の構築・利用といった形態素解析では外せないテーマもきちんと解説している．
  本書を読めば，解析ツールを「ブラックボックス」として使っている人も中身を理解したうえで拡張・改良できる道筋ができ，ひいては独自の辞書の作成を目指せるようになる．C++11を使った具体的な実装方法も掲載．AI・自然言語処理関係の技術者，研究者には必携の書である．

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  クチコミ分析システムの作り方

  クチコミの解析と可視化 !!
  クチコミとは本来「人の口から口へと個別的に伝えられるコミュニケーション」であり、マスコミとは対極に位置する。それが、ブログや掲示板などのサービスを使うことによって、瞬時にどこまでも伝達可能な新しい情報媒体に進化した。クチコミにはマスコミからでは得られない様々な価値の情報が含まれるが、その多くは未整理で、そのままでは活用が難しいとされる。
  本書は、それらのデータを横断的かつ自動的に集約するシステムの構築に必要な技術やテクニックを紹介する。また、そもそもそれらの情報を活用することの意義や、実際の情報集約にあたって役に立つ機能、具体的な分析作業などについても解説する。

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  情報抽出・固有表現抽出のための基礎知識

  AI等を駆使し、価値ある自然言語テキストを適切に抽出・活用する方法を詳しく解説
  本シリーズ第4巻に位置付けられる書。社会の中で日々蓄積されていく電子データの多くは自然言語で書かれたテキストであり、情報社会の伝達手段や知識源として使われている。
  これらの情報をデータベースとして整理・構造化し、活用するには、拡散した情報を適切に抽出し関係づける必要がある。このプロセスを（半）自動化する技術が「情報抽出」である。
  その際、各分野固有の自然言語表現をいかに的確にとらえて関係づけるかが重要となる。
  本書では、固有表現抽出技術と，固有表現間の関係を抽出する関係抽出技術に焦点を当て、機械学習などを駆使して「情報抽出器」を作るための解説を行う。

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  テキスト処理の要素技術

  高性能のテキスト処理を行うヒントが満載！
  実践・自然言語処理シリーズの第3巻。本書は自然言語処理におけるテキスト処理の様々な要素技術を、実用的な手法に厳選してまとめている。前処理、類似度、重要度、検索、要約、フィルタリング処理といった基礎的な処理方法が網羅され、自然言語処理の各種ツールの使い方も丁寧に解説している。教科書だけでは不十分な、実践に足る情報をこの一冊を通して得ることができる。

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  対話システムの作り方

  【マツコロイドはなぜ人と話せるのか？】
  
  　Amazon社のAlexaやマツコロイドなど、人との対話を通して仕事をこなすコンピュータ内蔵システムやロボットが活躍している。
  　私たちが日常使う言語（自然言語）を、AIを用いてコンピュータに組み込むための技術「自然言語処理」を集めた本シリーズの第5巻『対話システムの作り方』では、様々な実例を通して対話システムを体系的に紹介していく。マツコロイドの制作にも関わった著者が、対話というものの本質から目的に沿った対話システムの作り方まで、幅広く解説する。対話システムの導入書！

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  Python・Colab・NLP入門

  本書は自然言語処理のPythonプログラミングに必要な要点を簡潔かつわかりやすく解説しています。環境構築の手間がかからないGoogle Colaboratoryで手軽にプログラミングを試し、自然言語処理の習得へステップアップしていける入門書にふさわしい一冊です。
  
  ※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

数学

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  カオスニューロ計算

  最先端研究者必携シリーズ !!
  ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。
  思考や記憶など，脳の活動を担うニューロンの状態変化を情報処理システムと捉える新しい計算方式「カオスニューラルネットワーク・モデル」を解説。この計算方式では「アルゴリズムによる計算」ではなく，ダイナミクス―多数素子による超並列処理―により計算を行う。従来のコンピュータが“苦手”としている最適化問題などを解かせることで，その有用性や可能性を論じる。先進的な計算機科学に興味を持つ学生，研究者が対象。

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  論理数学

  腑に落ちなかったことがシッカリ学べる。
  本シリーズは，大学教育において扱われる数学の中から特に重要で興味深いと思われるテーマを抽出し，その基礎概念ならびに応用の点について様々な観点から掘り下げた解説を行う。A5判でありながら側注をもうけ、立体的に理解できる。
  情報科学・工学がなくては、現代生活は成り立たなくなっている。この情報科学・工学の論理的基盤が、論理数学である。その守備範囲は大変広く、回路設計からソフトウエア設計、人工知能などほとんどの分野を網羅している。
  本書は、多くの例題を本文とともに解くことによりその論理数学の基礎をしっかり学ぶことが出来るよう工夫してある。学生はもとより、技術者が学びなおすのにも最適の書である。

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  世界標準MIT教科書　 ストラング：線形代数とデータサイエンス

  データサイエンティストが知っているべき，情報時代に必須の線形代数教科書！
  本書は，『ストラング：線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が，データサイエンスの基礎を成す数学（線形代数，確率・統計，最適化）を解説した専門書．
  データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり，その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる．深層学習の解説書は多数あるが，その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない．
  本書は，線形代数の発展的教科書として，またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である．

知能研究

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  知のデザイン

  身体で考える !!
  今日、情報を得ようとすれば、本当に瞬時に入手できるようになった。
  しかし、それは他者の理解を表わす「情報」であり、鵜呑みにしても、決して自分の「知」にはならない。
  「体得する」、「腑におちる」という言葉があるように、「情報」を理解し、自らの知に昇華させるには、自らの身体を通して自分ごととして考えることが必須である。本書は、どのようにすれば自分ごとで考えるという「学び」が可能になるのか―今の時代に、あえて少しハードボイルドな学び論を、明快な語り口で説く。
  人文・社会科学の分野において、教育や学ぶということに興味をもつ読者はもちろんのこと、客観的事実の解明・応用としての自然科学・工学分野においても、研究の問いの立て方や進め方、そして論文の組み立て方について悩む学部生や院生、そして研究者に必読の書である。

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  知能はどこから生まれるのか？

  「知能の源泉」は本当に脳にあるの？
  AIが注目を集め、人間を超える人工物の開発が目指されている今日この頃。しかし実は、自然界には脳がなくても賢くふるまう生き物がたくさんいる。いったい、どういうことなのだろうか！？
  著者は専門である制御工学の研究を通じ、「知能の源は、環境との相互作用にあるのでは？」という仮説に至った。そして、「現象学」という哲学思想を取り入れて論拠を固め、さらに、生き物っぽく動く「ムカデロボット」を作り、その実証を試みる。本書は、その軌跡の記録である。
  わかりやすく親しみやすい文体は、思わず次の頁をめくらせる。また、ところどころにQRコードを配し、手軽に動画を見られるよう工夫した。
  人工知能、知能、制御に関心のある読者はもちろん、現象学に関心のある読者にも、お勧めの1冊である。

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  一人称研究のすすめ

  研究と学びの新たなる地平！
  「知」を研究対象とする著者ら人工知能研究者は今までの客観性を第一義とし、多数の中から普遍性を求める研究手法のみでは「知」を攻略することはほぼ難しいと考えるにいたった。
  「知」は個人の中に内在するため、その文脈の中で語られてこそ本質を理解することができる。すなわち、「一人称」が研究のスタートとなる。これを積み上げることで「知」の攻略につなげられると考える。
  本書は、この一人称研究の考え方と、実際の研究事例を丁寧な語り口で解き明かす。人工知能に興味のある読者はもちろん、新たな研究姿勢を模索する理工学、人文系の読者も興味を持って読むことができる。

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  知能の物語

  ｢この本には知能の夢が壮大に描かれています｣　羽生善治　名人
  本書は、これまでの人工知能の発展や変遷の物語を縦糸に、人工知能研究自身が知能に関する物語の生成を目指しているという著者の考えを横糸に紡いでいる。
  著者の人工知能に関する深い見識と考察は、読者が「知能」という捉えどころのないものを、「人工知能」という視座からアプローチする一助となる。文体は平易で、人工知能に興味のある読者や、知能・認知科学に関心のある読者には必携の書である。

データサイエンス

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  データサイエンティスト・ハンドブック

  目指す・育てる・活用する人　必携!!
  「データサイエンティストほど素敵な仕事はない」（ビジネス誌Harvard Business Reviewの2012年10月号）と言われるほど、この職種は世界的に注目されている。しかし、実際にこの職種に就こう、育てよう、また組織としてこの職種を活用していこうと考えたときに、どのよう進めていけばよいのか、新しいがゆえに指標となるものが少ない。
  　本書は、著者らの統計数理研究所・IBMコンサルタント部門で培った知見をもとに、この仕事を目指す人、育成する人に必要な情報、組織としていかに活用するかを、分かりやすい事例と整理された内容で理解しやすいよう解説する。
  　まさにデータサイエンティストに係わるすべての読者必携である！

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  データ分析とデータサイエンス

  本物のデータサイエンティストになるための、データサイエンスの元祖による待望の書 ── バイブル登場！！
  　「ビッグデータ」「統計」「データサイエンス」などが大きく取りざたされ、2012年度から高等学校の一年次必修科目でも単元「データ分析」が導入された。
  　2部構成をとる本書の第I部では、高校の「データ分析」の内容と連携し、データ分析の際に最低限心得ておくべき事柄をわかりやすくまとめている。第II部は、第I部の知識を基に、データサイエンスの入門と、さまざまな分野での事例を通したデータサイエンスの実践を詳説している。また、本文をより深く理解できるよう、随所に「演習問題」「傍注」などを多数配置した。

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  データ市場

  データを流通させる !!
  ビッグデータ時代の必然的な概念として，「データ市場」が注目されている．これは，皆が安心できる条件で必要に応じてデータを共有し，また状況に応じて結合したり分析したりして使うことで新たなビジネスを生み出すという，いわばデータの取引市場である．
  本書は，データ市場構築の手法をIMDJ (Innovators Marketplace on Data Jackets)を中心に幾つか挙げて，その具体的な活用方法を産業界の視点から提案する．IMDJは，すでに経済産業省，国土交通省のワークショップでもビジネスモデル構築技術として採用されている．ビックデータに関係する読者には，まさに必携の書である．

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  データサイエンスの作法

  データ活用を失敗しないための基礎を学ぶ！
  データサイエンスの社会的需要が高まる中、データサイエンティストにはデータを的確に把握する能力が求められる。
  そのためには、データ全体をさまざまな角度から丹念に調べ理解することから始めなければいけない。
  本書ではデータの形式や属性、型などの骨子を解説し、データを扱う上で抑えるべき基本についても著者が開発した視覚表示ソフトウェア「TRAD」(無償)を通して自然に身に着くよう組み立てられている。
  20年以上に渡り「サイエンスとしてのデータサイエンス」を追い求めてきた著者が贈る、データの時代に迷わないための必読書。

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  よくわかるデータリテラシー

  データを正しく読み解き、提示する能力を創る！
  データサイエンスの重要性が叫ばれるなか，その教育への期待が産官学で高まっている．高校ではすでに統計学が必修となり，大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった．本書では，データサイエンスの要であるデータリテラシー（データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力）の総合的解説を試みており，初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々，データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々，どちらの要望にも応える充実の教科書となっている．

プログラミング

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  世界標準MIT教科書　Python言語によるプログラミングイントロダクション第２版

  最新にして最強!! 人気講義の教科書、第２版！
  　大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第２版．
  　今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに５章追加されている．特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている．
  　Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！
  　Python　Ver3.5に対応！

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  Rubyで数独

  AIプログラミング指南書
  「ロボットは東大に入れるか」，「気まぐれ人工知能プロジェクト作家ですのよ」の両プロジェクトに参画している著者の，AIプログラミング指南書である．Rubyの入門が終わった読者に，数独を題材にきわめて具体的にAIプログラムの手法を伝授する．AIシステムに興味のある読者，AIプログラムを作ってみたい読者には恰好の良書である．

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  世界標準MIT教科書　Python言語によるプログラミングイントロダクション 第3版

  【MITで大人気の講義テキスト！大幅な内容追加を受けて第3版が登場！！】
  
  　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。