科学技術と共に歩む

実践 Pythonによるベイズ分析とトピックモデル - 先進的なデータ分析へのアプローチ -

• 藤野 巖 東海大教授 著

ベイズ分析，トピックモデルの基本事項を理論と実践の両方から解説する。無理なくステップアップできる構成を意識するとともに，文書データ，画像データ，軌跡データの解析についてプログラムを作成しながら学習できるよう配慮した。

演習で学ぶMATLABによるディープラーニング

• 𠮷冨 康成 京都府立大名誉教授 編著
• 浅田 太郎 京都府立大教授 著
• 田伏 正佳 京都府立大教授 著
• 横山 友也 東京都立産業技術大学院大助教 著

本著は，演習を通して実践的に学ぶ，MATLABによるディープラーニング入門書である。大学教養数学やプログラミングの経験があると理解しやすいが，その不足分を補う勉学意欲があれば，実践力が育まれるよう工夫して書いている。

データ科学のための基礎数理 - 情報数理・確率統計・パターン認識 -

• 後藤 正幸 早大教授 著

データサイエンスの土台を築くために欠かせない情報数理に焦点を当て，パターン認識や機械学習の本質を学ぶために必要な内容に絞って丁寧に解説。データサイエンスを学び始める際にはもちろん，基礎を再確認するためにも最適な１冊。

メディア学大系 18

メディアのためのアルゴリズム - 並べ替えから深層学習まで -

• 藤澤 公也 東京工科大講師 著
• 寺澤 卓也 東京工科大教授 著
• 羽田 久一 東京工科大教授 著

アルゴリズムの基本的な考え方から，さまざまな分野で使われる代表的なアルゴリズム（並べ替え，データ探索，経路探索，データの圧縮と展開，誤り検出・訂正，セキュリティ・暗号），人工知能や機械学習に関する内容まで丁寧に解説。

機械学習と回路 - 脳回路の実現に向けて -

• 田中 衞 上智大名誉教授 著
• 西尾 芳文 徳島大教授 著
• 丹治 裕一 香川大教授 著
• 関屋 大雄 千葉大教授 著
• 萬代 雅希 上智大教授 著

低資源・低消費電力で注目される，アナログ回路を用いた機械学習について，基礎的な回路理論から解説。同分野で長年研究を続けてきた著者らが，「回路は工学の言語である」の理念のもと，アナログ回路を用いた脳回路の実現を目指す。

計測・制御セレクションシリーズ 5

機械学習の可能性

• 計測自動制御学会 編
• 浮田 浩行 徳島大講師 編著
• 濱上 知樹 横浜国大教授 編著
• 藤吉 弘亘 中部大教授 著
• 大町 真一郎 東北大教授 著
• 戸田 智基 名大教授 著
• 岩崎 敦 電通大准教授 著
• 小林 泰介 国立情報学研究所助教 著
• 鈴木 亮太 埼玉大助教 著
• 木村 雄喜 （株）明電舎 著
• 橋本 大樹 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 玉垣 勇樹 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 水谷 麻紀子 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 永田 毅 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 木村 光成 （株）ECC 著
• 李 晃伸 名工大教授 著
• 川嶋 宏彰 兵庫県立大教授 著

機械学習の歴史や種類，基本的なアルゴリズムから，画像認識や文字認識，ゲーム理論，音声生成や制御，また応用例として医療や社会インフラ，外観検査，語学学習に至るまで網羅的に解説しており，開発環境についても言及している。

基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する -

• 奥 健太 龍谷大講師 著

「この商品を買った人はこんな商品も買っています」よくWeb上で見かけるこのような機能を支える「推薦システム」技術を，その基礎から評価方法に至るまで，学部の低年次に学ぶ数学知識で理解できるようわかりやすく解説した一冊。

AI時系列制御解析

• 蜷川 忠三 岐阜大特任教授 著

本書は，システム制御における時系列データを用いたAI手法の実用的応用について述べる。各章に基本的な理論を数式展開による示す節を設け，引き続きその理論を使った実践応用例の節を設けるという従来にない構成を採用した。

デザイン思考に基づく新しいソフトウェア開発手法EPISODE - データ分析，人工知能を活用した小規模アジャイル開発 -

• 西野 哲朗 電通大教授 著

スマホなどの小規模アプリの開発をターゲットとし，アジャイル開発の手法を取り入れながら開発者側がアイディア出しを行うデザイン思考によるソフトウェア開発手法を説明する。IBM Watson やチャットボットにもふれる。

シリーズ 情報科学における確率モデル 9

ベイズ学習とマルコフ決定過程

• 中井 達 千葉大名誉教授 著

本書は，直接に知ることのできない状態に関する情報を解析するための基本的な方法として用いられるベイズの定理に基づく学習と，それをもとにした部分観測可能なマルコフ決定過程の基本的な結果と応用についてまとめた。

計測・制御セレクションシリーズ 1

次世代医療AI - 生体信号を介した人とAIの融合 -

• 計測自動制御学会 編
• 藤原 幸一 名大准教授 編著
• 久保 孝富 奈良先端大准教授 編著
• 山川 俊貴 熊本大准教授 著
• 伊藤 健史 奈良先端大博士後期課程 著
• 中野 高志 藤田医科大准教授 著
• 吉本 潤一郎 奈良先端大准教授 著
• 松尾 剛行 桃尾・松尾・難波法律事務所パートナー弁護士 著
• 藤田 卓仙 慶大特任准教授 著
• 桐山 瑶子 MICIN　Regulatory Affairs Specialist 著

医用画像(CTやMRI)以外，特に生体信号を用いたAI技術に焦点を当て，新たな医療AI開発の時代に備えるために必要な事柄を丁寧に解説した。さらに，医療AIに関わる法律や倫理，薬事についても解説を試みた。

音響テクノロジーシリーズ 24

機械学習による音声認識

• 日本音響学会 編
• 久保 陽太郎 Google, Research Scientist 著

スマートスピーカなど音声認識を利用した情報家電が身近になってきている。ほぼ人間と同精度での認識が可能になった今，人間を超える認識精度への期待にこたえるために，最新の機械学習技術を学ぶテキストである。

マルチエージェントシリーズ A-6

マルチエージェントのための行動科学：実験経済学からのアプローチ

• 西野 成昭 東大准教授 著
• 花木 伸行 阪大教授 著

本書では実験経済学のアプローチを基に，マルチエージェントシミュレーションにおける意思決定主体の行動モデル構築を解説した。NetLogoを用いたプログラミングやz-Tree を用いて，誰でも経済実験ができるようにした。

作って学ぶニューラルネットワーク - 機械学習の基礎から追加学習まで -

• 山内 康一郎 中部大教授 著

Pythonによるプログラミングを行いつつ人工知能、機械学習の仕組みを学ぶ。新しい技術である「追加学習」のやさしい解説を通して、現在の機械学習が抱える問題点・限界を示し、読者により深い理解をもたらすことを目指す。

マルチエージェントシリーズ B-6

マルチエージェントによる金融市場のシミュレーション

• 高安 美佐子 東工大教授 著
• 和泉 潔 東大教授 著
• 山田 健太 琉球大准教授 著
• 水田 孝信 スパークス・アセット・マネジメント（株） 著

ディーラーモデルの基本的な性質や、為替市場から観測される統計的性質との関係をシミュレーションや理論解析によって解説。応用編として、PUCKモデルや政府による為替介入に関する研究結果、株式市場の制度設計についても紹介。

キャラクタアニメーションの数理とシステム - 3次元ゲームにおける身体運動生成と人工知能 -

• 向井 智彦 都立大准教授 著
• 川地 克明 （株）スクウェア・エニックス 著
• 三宅 陽一郎 （株）スクウェア・エニックス 著

本書では，動的なキャラクタアニメーションを担うソフトウェアシステムに必要な技術要素とその構成方法について初めて学ぶ読者を対象に，インタラクティブな3次元CGの映像における，キャラクタの動きを生成する技術を解説した。

フリーソフトTETDMで学ぶ実践データ分析 - データサイエンティスト育成テキスト -

• 砂山 渡 滋賀県立大教授 著

テキストデータから様々な情報を抽出・提示することによって意思決定をサポートするフリーソフトTETDMを用いて，データ分析の考え方から手順，そしてテキストマイニングの具体的な解析手法までを初学者でもわかるように解説。

シリーズ 情報科学における確率モデル 5

エントロピーの幾何学

• 田中 勝 福岡大教授 著

測度論的確率論，十分統計量の説明に加え，本書では，測度空間に特別な平行移動を導入することでアファイン空間を構成し，そのうえで幾何学を展開することにより，指数型分布族と非指数型分布族を同時に取り扱える枠組みを提供した。

シリーズ 情報科学における確率モデル 4

マルコフ決定過程 - 理論とアルゴリズム -

• 中出 康一 名工大教授 著

本書では，現在の状況を表す状態を観測しながら，ある利益（費用）規範の下で最適な決定を行う確率過程であるマルコフ決定過程の基本理論や実際に問題を定式化して解き，最適決定政策を求める際必要となる計算手法に焦点をあて解説した。

シリーズ 情報科学における確率モデル 3

捜索理論における確率モデル

• 宝崎 隆祐 防衛大教授 著
• 飯田 耕司 元防衛大教授 著

本書は，オペレーションズ・リサーチの一つの研究分野である捜索理論について，初学者でも学べるように確率論や最適化理論，ゲーム理論などの捜索理論を理解するために必要な基礎理論から解説した。