【新しいロボットキットLEGO Education SPIKEに対応した、ロボットプログラミング初心者のための1冊！】

　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。

【情報分野に関わる全ての人が知るべき倫理が分かる一冊！】

　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。

【高校「情報Ⅰ」を学んできた学生のための「コンピュータ概論」の教科書】

　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。

【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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【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。

【2024年度「ソフトウェア工学の基礎」研究会（FOSE）ワークショップ発表論文集】

　本書はFOSE主催ワークショップの予稿集（2024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。

【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。

※一部図版をカラーで口絵に掲載（26ページ）

【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。

【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。

【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！

※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。

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