近代科学社

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。

【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。

【グローバルで競争優位性を高めていくための視野を広げる！】

　日本を代表する産業である製造業。その製造業にもいま、カーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーといったサステナブルな取組みや、新型コロナウイルスの蔓延、米中の分断やロシアのウクライナ侵略といった地政学リスクに対応するためのレジリエンスなサプライチェーンの実現、世界的な潮流となってきているESGへの対応などが求められています。
　本書では、日本の製造業に携わる皆さんの視野が広がり、日本の製造業のDXの取組みが進んでいくように、製造業における日本のDXの現状を踏まえ、欧州連合(EU)/ドイツを中心とした世界の最新事例を紹介します。

【世界標準の線形代数を教養として身につけよう！】

　MITの名物教授ストラング博士が線形代数の本質をズバッと解説する“教科書シリーズ”の最新刊。線形代数が教養として身に付くように、既刊書『線形代数イントロダクション』の内容をコンパクトにまとめ、データサイエンスへの応用も掲載。
　従来の書籍とは異なり、ベクトル空間の概念をいち早く学ぶことで線形代数の全体像が見通しやすくなり、飛躍なく諸概念の理解を深めていける。豊富な例題と練習問題は理解度の把握に役立つ。学生から研究者まで、必携の一冊。

すべての理工系学生必読の書！
前書から十年の間に筆者が経験した、東京大学での技術リーダーシップ講義、統計数理研究所での知見、注目企業プリファードネットワークスの企業文化、政府関係の委員会や学会で得た情報を加えて内容をさらに充実。
前書の日本IBM時代のレター解説だけでなく、筆者が講義で使用したケース事例、ブログや学会誌に寄稿したエッセイも紹介。
研究の方法、論文の作法、キャリア、マネジメント、知財問題など、研究職を希望する学部生や修士・博士課程の学生にとって興味を引く情報が揃い、現役の企業研究者・技術者にとっても読みごたえのある一冊である。

【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第2巻！】

　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。
　第2巻ではPart4～6までの「高度な設計と解析の手法」「高度なデータ構造」「グラフアルゴリズム」を収載。