この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの実装を通じて理解を深めます。また、ハイパーパラメータの設定やBatch Normalization、Dropout、Adamなどの最新技術、さらには自動運転や画像生成などの応用例についても触れています。著者は斎藤康毅氏で、コンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事しています。

本書は、イーサリアムの創設者ヴィタリック・ブテリンによる「Proof of Stake: The Making of Ethereum and the Philosophy of Blockchains」の邦訳で、彼の暗号資産に関する構想や哲学をまとめたものです。イーサリアムの目的や機能、社会への影響についての考察が含まれ、特に「ワールドコンピュータ」の実現を目指す彼のビジョンが示されています。巻末にはイーサリアムのホワイトペーパーや用語集も収録されており、ブロックチェーンやWeb3に関心のある人々にとって必読の内容となっています。

この書籍は、人工知能プログラミングに必要な数学を基礎から優しく学べる参考書です。著者は「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者で、数学に苦手意識がある人でも理解できる内容になっています。基本的な数学から微分、線形代数、確率・統計を学び、実践編では住宅価格の推定や自然言語処理、手書き数字認識などの具体的な例を通じて理解を深めます。対象読者は、AIアルゴリズムを学びたいが数学に不安がある人々です。

暗号通貨の熱狂を生んだ人々の理想と欲望と嘘――早熟の天才ヴィタリック・ブテリンと共同創業者、起業家たちの群像劇。 誕生、内部抗争、ハッキング、バブル。暗号通貨の熱狂を生んだ人々の理想と欲望と嘘――早熟の天才ヴィタリック・ブテリンと共同創業者、起業家たちの群像劇。 誕生、内部抗争、危機―― 早熟の天才ヴィタリック・ブテリンと 共同創業者、起業家たちの群像劇 「時給四ドルほどでブログ記事を執筆していた彼【ヴィタリック】が生み出す技術は、やがて五年と経たないうちに一三五〇億ドル以上の価値を持つことになる――」 億万長者となった若きギークたちと新たな金融システムの行方 暗号通貨はその短い歴史の中で急激な高騰と暴落を繰り返しながらも、やがて時価総額は２兆ドルを超えるに至った。ヴィタリック・ブテリンと彼の創造物――イーサリアムがなければ、暗号通貨の成長は不可能に近かっただろう。本書は、イーサリアムの誕生から、内部抗争、ハッキング事件、ICOバブルまで、暗号通貨革命の舞台裏を描いたノンフィクションである。 イーサリアムの共同設立者として名を連ねた8名全員を含んだ数多くの関係者への200回を超えるインタビューのほか、SNS投稿やEメール、オンライン資料、チャットログに至るまで膨大な量の資料をもとに、生々しく描き出す。 はじめに 人名リスト 第１章　早熟な才能　一九九四年から二〇一四年一月二〇日まで　 第２章　私欲か、利他主義か？　二〇一四年一月二〇日から二〇一四年六月三日まで 第３章　イーサリアム発進　二〇一四年六月三日から二〇一五年七月三〇日まで 第４章　あらたな取締役会　二〇一五年二月から二〇一五年一一月下旬まで　 第５章　TheDAO創設　二〇一五年一二月から二〇一六年六月一七日まで　 第６章　盗まれた大金　二〇一六年六月一七日から二〇一六年六月二一日まで　 第７章　ハードフォークか、ソフトフォークか？　二〇一六年六月二一日から二〇一六年七月二四日まで 第８章　最大の危機の結末　二〇一六年七月二四日から二〇一六年一〇月二六日まで 第９章　恐怖、不確実性、疑念　二〇一六年九月一三日から二〇一六年秋まで　 第10章　マイイーサウォレット　二〇一六年秋から二〇一七年七月一九日まで　 第11章　「ミンは去るべし」　二〇一七年七月一九日から二〇一七年一一月四日まで　 第12章　バブル、仮想猫、追放　二〇一七年一一月四日から二〇一八年一月二〇日　 エピローグ ペーパーバック版あとがき 年表 用語集

本書は、AI・データ分析プロジェクトの成功には技術知識だけでなく「ビジネス力」が重要であることを強調しています。データサイエンティストのキャリアや業界の概要から始まり、プロジェクトの立ち上げ、実行、評価、収益化までのノウハウを網羅。具体的には、課題設定、案件獲得、データ分析手法の検討、レポーティングなどのプロセスを解説し、実務に役立つ情報を提供しています。著者は業界の専門家で、実践的な知識を基にした内容となっています。

本書は、データサイエンスの基本概念から実際のビジネス活用事例までを豊富な図やイラストを用いて解説し、初心者でも理解しやすい内容になっています。データサイエンスの重要性が増す中、数学的な専門用語を避けながら、機械学習や先端テクノロジーとの関連も紹介。ビジネスパーソンや学生にとって、データサイエンスを学ぶための入門書として最適です。

『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

本書は、数学が苦手な方でも機械学習を楽しく学べる入門書です。プログラマのアヤノと友達のミオの会話を通じて、機械学習の基本や実践方法を説明します。内容は、機械学習の重要性、回帰や分類の手法、モデルの評価、Pythonでの実装まで幅広くカバーし、数式も分かりやすく解説しています。特に、数式が苦手な方に配慮した内容になっています。著者はLINE Fukuokaのデータエンジニアで、実務経験を基にした知識を提供しています。

論理学は見慣れない記号や式だらけで難しそう、というイメージを一新。いざというときに論理的になることができる能力を、インフォーマル・ロジック（非形式論理学）を通して身につける。 論証の教室　目次 はじめに 論理は重要なのか 執筆の経緯と本書の特色 本書の構成 第I部　論証の基本 第1章　論証とは何か 第2章　論証を評価する 第3章　代表的な論証形式 第II部 仮説と検証 第4章　アブダクションあるいは最良の説明への推論 第5章　仮説検証型論証 第III部 演繹と定義 第6章　論理語─演繹論理の基本的語彙 第7章　定義と論理 補論I　定義概念について 第IV部 帰納 第8章　帰納的一般化とその周辺 補論II　権威に訴える論証と対人論証 第V部 因果と相関 第9章　ミルの方法─原因を推論する 第10章　記述統計学と論証─観測されたデータについて何事かを主張する 1 あとがき 参考文献

この書籍は、イーサリアムやNFT、DAOの開発に関する実践的なガイドで、ソースコードを用いてWeb3の理解を深める内容です。目次には、Web3の社会的影響、アーキテクチャ、イーサリアムやNFT、DAOの開発入門、マーケットプレイスの構築、ブロックチェーンネットワークの構築とテストが含まれています。

本書は、Pythonのデータ処理ライブラリ「pandas」の実践的な使用法を約100のレシピ形式で紹介するもので、データ分析や科学計算に役立つ内容が含まれています。各レシピは手順や解説が整然とまとめられており、データ構造の基本から可視化技術まで幅広くカバーしています。著者はデータサイエンティストのTheo Petrouで、教育やデータ分析に関する豊富な経験を持っています。読者はデータサイエンスに興味のあるすべての人を対象としています。

本書は、クリティカル・リーズニング（論理的思考）を身につけるためのガイドで、新聞記事やロースクールの問題を用いて論理力を向上させる内容です。ビジネスコミュニケーションや法科大学院の試験準備にも役立ちます。章ごとに推論の分析、評価、含意の理解、言語使用のスキル、推論スキルの向上について学ぶことができます。著者は、言語哲学や論理学の専門家です。

この本は、初心者向けに「ボルツマン機械学習」を中心に機械学習を解説し、最終的には深層学習の実装まで導く内容です。イラストを用いてわかりやすく説明し、機械学習の専門用語や概念を解きほぐしています。章立ては、基礎から応用にかけて構成されており、著者は東北大学の准教授である大関真之氏です。

本書は、ブロックチェーンの基本的な仕組みや関連技術、システム設計を解説した入門書であり、ビットコインやイーサリアムについても触れています。ブロックチェーンアプリケーションの開発やイーサリアムDAppの構築方法を学ぶことができ、技術的理解を深めるための役立つ一冊です。著者にはブロックチェーン専門家やコンサルタントが揃っており、実務経験に基づいた内容が提供されています。

この書籍は、数学の知識がなくても理解できる機械学習の入門書で、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いた実践的な解説が特徴です。著者はscikit-learnの開発に関わる専門家で、実践から理論へと学ぶスタイルを採用しています。特に「特徴量エンジニアリング」や「モデルの評価と改善」に焦点を当てており、従来の解説書にはない内容を提供しています。目次には教師あり学習、教師なし学習、データ処理などが含まれています。著者は機械学習の専門家で、産業界や学術界での経験があります。

本書は、ブロックチェーン開発を始めるエンジニア向けに、スマートコントラクト開発を解説しています。Solidity言語とTruffle Suiteを用いて、資金調達アプリの構築を通じてスマートコントラクトの作成、テスト、フロントエンドの開発を学びます。また、Web3やスマートコントラクトのセキュリティについても触れています。著者はブロックチェーンやプログラミング教育に豊富な経験を持つ専門家たちです。

本書はブロックチェーン技術とスマートコントラクト、特にEthereumスマートコントラクトのセキュリティに焦点を当てています。5章構成で、1章は執筆背景、2章はブロックチェーンの基礎知識、3章はEthereumスマートコントラクトの概要、4章はその脆弱性と対策、5章はセキュリティ技術への応用を紹介。対象はスマートコントラクトのセキュリティを学びたい読者で、実践的なコード例も含まれています。

この書籍は、データ分析の基礎から応用までを学べる内容で、データ可視化や統計手法、仮説検定、重回帰分析など、一生使えるスキルを身につけることができます。著者はデータサイエンティストとしての豊富な経験を持ち、実務に役立つ知識を提供しています。目次にはデータ分析の全体像や具体的な手法が紹介されています。

本書は、ディープラーニングを一から学びたい人向けに、数学的表現を避けて実践的なコードを用いて基本概念を解説します。著者はKerasの開発者で、TensorFlowをバックエンドに使用。内容は、ディープラーニングの基礎から始まり、コンピュータビジョンや自然言語処理の応用例まで幅広くカバー。最終的には、ディープラーニングの適用可能性や限界を理解できるようになります。

本書は、ディープラーニングに必要な数学の知識をわかりやすく解説した入門書です。豊富な図解と具体例を用いて、基本からしっかり学べる内容になっています。ディープラーニングに興味がある人にとって必携の一冊です。著者は涌井良幸と涌井貞美で、両者とも教育やライティングの経験があります。

『Data Visualization: A Practical Introduction』の日本語訳が刊行され、全世界のRユーザーに支持されている。この本は、データ可視化の基本を初心者でも理解できるように解説しており、ggplotやtidyverseの知識がなくても実践的に学べる内容となっている。データの見せ方や可視化の手順に加え、実践的なスキルを提供。著者はデューク大学の教授であり、さまざまな専門家が推薦している。目次にはデータの整形や地図描画など、多岐にわたるテーマが含まれている。

さまざまな分野で用いられている論理学．本書は哲学系・数学系・情報系・言語系のいずれかに偏ることなく，その共通部分となる初歩の部分が身につくことを目指したテキストである．予備知識はいっさい仮定せず，一からていねいに解説する．具体例や演習問題も豊富． I　一階論理の統語論と意味論 第１章　予備知識 第２章　論理学とは何か 第３章　一階命題論理：統語論と意味論 第４章　二進法とデジタル回路 第５章　一階述語論理：統語論と意味論 第６章　タブロー II　一階論理の証明論 第７章　ヒルベルト流証明論 第８章　自然演繹 第９章　シーケント計算序論 第10章　ゲンツェン流シーケント計算 第11章　カット除去定理 第12章　タブロー式シーケント計算 第13章　健全性と完全性

本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。

本書は、TensorFlowとScikit-Learnを使用して機械学習を学ぶための実践的なガイドです。初心者向けに、線形回帰から深層学習までの手法を順を追って解説し、サポートベクターマシンやデシジョンツリーなどのアルゴリズムも紹介しています。各章には練習問題があり、GitHubにサンプルコードが公開されているため、実際に試しながら学べる構成になっています。著者は機械学習の専門家であり、実務に役立つスキルを体系的にまとめています。

本書は、AIとディープラーニングの実装が進む現代において、企業がどのようにこれらの技術をビジネスに活かしているかを解説します。著者は国内初のディープラーニング専門ベンチャーABEJAのCEO兼CTOであり、AI導入の具体的な方法や成功要件、最新事例を文系ビジネスマンにも理解できるように説明しています。目次には、AI導入の躊躇理由、ディープラーニングの原理、導入プロセス、企業の変化などが含まれています。

本書は、数理モデルの多様な手法を解説し、データ分析における選択と理解を促進する入門書です。機械学習や統計モデルなど、自然科学と人文社会科学の手法を網羅し、初学者がデータ分析の全体像を把握できるように設計されています。特に、モデリング手法の選択や誤解しやすい点について丁寧に説明し、大学一年生でも理解できるレベルでありながら、より進んだ読者にも楽しめる内容となっています。著者は東京大学の特任講師で、幅広い分野での数理的解析に取り組んでいます。

本書は、機械学習や深層学習の予備知識がない読者を対象に、理論を明快に解説する入門書です。内容は、機械学習と深層学習の基本、ニューラルネットの仕組み、勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、深層強化学習など多岐にわたります。著者は、理論的な基礎を重視し、学びやすい形式で解説しています。

予備知識を仮定せず，数学基礎論の基本的結果とその技法やアイディアを広くていねいに解説した本格的教科書，待望の増補版．不完全性定理の意義，算術的完全性定理，ロビンソンによるモデル完全性の初歩事項や演習問題なども追加し，より充実した内容に． はじめに 数学基礎論の問題構制 本書の構成 I部　入門篇 第1章　１階論理入門 第2章　計算理論入門 第3章　不完全性定理 II部　基礎篇 第4章 「基礎篇」の準備 第5章　モデル理論 第6章　計算理論 第7章　集合論 第8章　証明論 付録A　補遺 付録B　演習略解 付録C　文献案内 Mathematical Logic Expanded Revised Edition Toshiyasu ARAI

本書は、ビジネスにおけるデータ活用の重要性を背景に、因果分析の手法である「因果推論」と「因果探索」を学ぶための実践的なガイドです。因果推論は施策の効果を推定する手法であり、因果探索はデータから因果関係を明らかにする方法です。読者はPythonや機械学習ライブラリを用いて実際にプログラムを実装しながら、これらの手法を習得できます。内容は因果推論の基本から機械学習の応用、さらに因果探索の実装まで多岐にわたります。

本書は、欠測データの解析における多重代入法の実用的な手法を解説しています。従来の書籍では理論中心でしたが、本書では具体的な応用事例や手順を示し、社会科学の分析手法（t検定、重回帰分析、ロジスティック回帰分析など）における欠測データ処理を詳述しています。Rコードと実データを用いて、読者が実際に手順を再現しながら学ぶことができるようになっています。著者は、統計科学や不完全データ処理法の専門家です。

この書籍は、深層学習に関するベストセラーの第2版で、リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の新章が追加され、最新のツール情報も反映されています。全体で50ページ以上増量され、物体検出やセグメンテーションの活用も強化されています。著者は山下隆義氏で、深層学習のセミナー講師としても活動しています。

本書はデータ視覚化の重要性と技術を解説しており、単なるグラフ作成にとどまらず、データの意味を明確にし、オーディエンスに興味を持たせることを目的としています。筆者は日本人女性唯一のTableau ZEN MASTERであり、実践的なノウハウや事例を通じて、データ視覚化の基礎からプロフェッショナルなテクニックまでを紹介しています。主要な章では、視覚化の基本概念、プロっぽく見せるコツ、適切なチャートの選択、実際のダッシュボード作成事例、組織内でのデータ視覚化の浸透方法について詳しく説明しています。

本書は、数学が苦手な社会人や学生向けに、ディープラーニングの基本をExcelを使って学ぶ超入門書です。難しい数学を排除し、図示しやすいパターン認識を題材にすることで、簡単な操作と初歩的な数学知識だけでディープラーニングの動作原理を理解できる内容になっています。著者は涌井良幸と涌井貞美で、教育やライティングの経験を持つ専門家です。

本書は、人工知能（AI）の基本概念やその可能性について、イラストと文章でわかりやすく解説しています。AIができることとできないことを理解するためのリファレンスとしても利用でき、シンギュラリティやディープラーニングなどのキーワードを含む多様なテーマが扱われています。著者はAIの研究者とクリエイターで、歴史や社会との関連、学習や進化、倫理的問題など、幅広い視点からAIを考察しています。

本書は、ディープラーニングとニューラルネットワークをゼロから学べるように、理論と実装を丁寧に解説しています。使用するライブラリはPythonのTensorFlowとKerasで、画像認識や時系列データ分析に関するモデルを学びます。内容は、数学の基礎、Python環境のセットアップ、ニューラルネットワークの基本からディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークの理論と実装まで幅広くカバーしています。著者は医療分野でのAI活用を目指す専門家です。

A type system is a syntactic method for automatically checking the absence of certain erroneous behaviors by classifying program phrases according to the kinds of values they compute. The study of type systems--and of programming languages from a type-theoretic perspective -- -has important applications in software engineering, language design, high-performance compilers, and security.This text provides a comprehensive introduction both to type systems in computer science and to the basic theory of programming languages. The approach is pragmatic and operational; each new concept is motivated by programming examples and the more theoretical sections are driven by the needs of implementations. Each chapter is accompanied by numerous exercises and solutions, as well as a running implementation, available via the Web. Dependencies between chapters are explicitly identified, allowing readers to choose a variety of paths through the material.The core topics include the untyped lambda-calculus, simple type systems, type reconstruction, universal and existential polymorphism, subtyping, bounded quantification, recursive types, kinds, and type operators. Extended case studies develop a variety of approaches to modeling the features of object-oriented languages.

この書籍は、機械学習とディープラーニングの基本をイラストでわかりやすく解説しており、プログラミングの知識がなくても理解できる内容になっています。目次には、機械学習の原理、ディープラーニングの仕組み、AIアプリケーションの開発、ビジネスにおけるAI技術の活用などが含まれています。著者は谷田部卓で、長年のITコンサルティング経験を持つ専門家です。

本書は、人工知能（AI）についての正しい理解を促し、ビジネス課題を機械学習や深層学習を用いて解決する方法を解説しています。AI技術をフレームワークとして活用し、実際のビジネスに役立てるための“AI的思考力”を高めることを目指しています。難しい数式やプログラミングは使わず、AIの活用方法や評価基準について具体的に説明しています。特に、AIの適用可能性を判断する力を養うことが重要とされています。著者は医療分野でのAI活用を目指す専門家です。

この本は、人工知能がプログラマや既存の科学を超えて進化し、人間の知性からも独立しつつある様子をわかりやすく語っています。内容は、将棋や囲碁における機械学習や強化学習の進展、倫理的な観点からの議論を含んでおり、著者は将棋プログラム「ポナンザ」の開発者である山本一成氏です。

本書は、ディープラーニングと人工知能（AI）、機械学習の違いを解説し、AIがビジネスに与える影響を探ります。グーグルのエンジニアへの取材を基に、AIの実用例や将来のビジネスの変化を具体的に紹介。ディープラーニングの仕組みや活用事例、業務効率化の取り組み、将来の展望についても触れています。AIが日常生活や経済活動を改善する可能性を示す内容です。

ゲーデルを筆頭に，多くの傑出した数学者や哲学者が誕生した20世紀．それぞれがしのぎを削り，優れた技法を開発し内容を深めることによって，論理学は「ロジック」へと発展していく——日本を代表するロジシャンが，自らの体験をふまえ，その生きた姿を語る． ゲーデルと20世紀の論理学【全４巻】 序　ブールからゲーデルへ——20世紀ロジックの形成（田中一之） I　ゲーデルと日本——明治以降のロジック研究史（田中尚夫・鈴木登志雄） １　高木貞治と数学基礎論——明治・大正期の先駆者たち ２　昭和初期の日本に届いたゲーデルの波紋 ３　赤い本とそれ以後のゲーデル——大戦末期から1960年代まで ４　数理論理学のさまざまな発展——1970年代以降 II　ゲーデルと哲学——不完全性・分析性・機械論（飯田隆） １　不完全性と分析性 ２　人間と機械 付論　ゲーデルと第二次大戦前後の日本の哲学 III　ロジシャンの随想 １　プリンストンにて——私の基本予想とゲーデル（竹内外史） ２　20世紀後半の記憶——数学のなかの構成と計算（八杉満利子）

完全性定理——ゲーデルが学位論文で証明したこの重要定理を今日の形で述べるためには，モデル理論（意味論）の整備が必要であった．本書では，その数学的構造と言語の哲学的分析という二つの面から，それぞれのエキスパートがていねいに解説する． ゲーデルと20世紀の論理学【全４巻】 序　ゲーデルの完全性定理とその背景（田中一之） I　述語論理入門（田中一之） 第１章　ケーニヒの補題　 第２章　命題論理 第３章　述語論理 第４章　述語論理の諸性質と一般化 付録　スコーレムの標準形とエルブランの定理 II　モデル理論とコンパクト性（坪井明人） 第１章　基本事項 第２章　コンパクト性 第３章　量化記号の消去 第４章　eq構造 第５章　範疇性 III　論理的意味論の源流、モデル論の誕生、そしてその展開——論理と言語の間で（野本和幸） 第１章　現代論理学の二つの源流 第２章　モデル論の誕生 第３章　内包的意味論の展開 第４章　指示と信念

不完全な公理系のなかで，数学はどこまで展開可能なのか？　そして，個々の数学理論に必要とされる公理とは？　本書では，２つの不完全性定理に現代的な証明を与え，それ以降の算術の形式体系について得られた現代ロジックについてくわしく解説する． 序　不完全性定理とその背景（田中一之） I　第一不完全性定理と第二不完全性定理（鹿島　亮） 第１章　計算論 第２章　ペアノ算術 第３章　第一不完全性定理 第４章　第二不完全性定理 第５章　証明可能性述語の詳細 II　逆数学と２階算術（山崎　武） 第１章　２階算術と部分体系 第２章　数学の展開と逆数学 第３章　逆数学周辺 III　ダイアレクティカ解釈（白旗　優） 第１章　ダイアレクティカ解釈の背景　 第２章　ダイアレクティカ解釈の概要 第３章　ダイアレクティカ解釈の展開

本書は、Googleのオープンソースソフトウェアライブラリ「TensorFlow」とその高レベルAPI「Keras」を利用した深層学習モデルの入門書です。基本編では、TensorFlowとKerasの基礎や開発環境の構築、ニューラルネットワークの実装を学び、応用編では画像処理に関する具体的なモデル（ノイズ除去、自動着色、超解像、画風変換、画像生成）を解説します。対象は深層学習に興味のあるエンジニアです。

Nonmonotonic logics were created as an abstraction of some types of common sense reasoning, analogous to the way classical logic serves to formalize ideal reasoning about mathematical objects. These logics are nonmonotonic in the sense that enlarging the set of axioms does not necessarily imply an enlargement of the set of formulas deducible from these axioms. Such situations arise naturally, for example, in the use of information of different degrees of reliability. This book emphasizes basic concepts by outlining connections between different formalisms of nonmonotonic logic, and gives a coherent presentation of recent research results and reasoning techniques. It provides a self-contained state-of-the-art survey of the area addressing researchers in AI lo Preferential structures and related logics.- Defaults as generalized quantifiers.- Logic and analysis.- Theory revision and probability.- Structured reasoning.

ゲーデルにとって，集合論の対象とする宇宙は絶対唯一の存在であった．彼の提唱した「ゲーデルのプログラム」とは？　そして集合論はどのように展開していったのか？　本巻では，彼の数理哲学を解説し，それを底流とした現代集合論の研究動向を紹介する．シリーズ完結． 序　ゲーデルの集合論とその背景（田中一之） I　構成的集合と公理的集合論入門（渕野　昌）　 第1章　公理的集合論　　 第2章　公理的集合論の展開 第3章　集合論のモデル 第4章　構成的集合と強制法 II　集合論の発展——ゲーデルのプログラムの視点から（松原　洋） 第1章　カントルの連続体問題とは何か 第2章　実数の集合の性質 第3章　巨大基数 第4章　ゲーデルのプログラムの実践 III　ゲーデルのプラトニズムと数学的直観（戸田山和久） 第1章　ゲーデルはいつからプラトニストなのか 第2章　経験科学と数学のアナロジー 第3章　不完全性定理とプラトニズム 第4章　概念実在論と数学的直観

この書籍は、情報科学における数理論理学の基本的な考え方を理解するための入門書です。内容は、命題論理、述語論理、エルブランの定理、様相論理、直観主義論理、自然演繹の体系と多岐にわたり、各章で重要な理論や定理が解説されています。著者は長年の講義やセミナーの経験を基に、数理論理学の基礎をしっかりと学べるように構成されています。

数理論理学の基礎 様相論理入門 証明可能性論理 強制法と様相論理 真理と様相

現代論理学という知の風景へ誘う，文科のための入門書．初心者の素朴な疑問と驚きに満ちた，不思議の国への旅だち．豊富な問題・論題を設け，説き明かすことよりも，読者への問いかけを意図した． 序論　論理と言語 第１章　命題論理 第２章　述語論理 第３章　パラドクス・形式主義・メタ論理 第４章　直観主義論理 第５章　不完全性定理

論理学って、こんなに面白かったのか！　出来あいの論理学を天下り式に解説するのでなく、論理学の目的をはっきりさせた上で、それを作り上げていくプロセスを読者と共有することによって、考え方の「なぜ」が納得できるようにした傑作テキスト。初歩の論理学が一人でマスターできる。 はじめに 第I部　論理学をはじめる 第1章　What is THIS Thing called Logic ? 1.1　論理とは何か？そして論理学は何をするのか 1.2　論理の正しさをどこに求めたらよいか 第2章　論理学の人工言語をつくる 2.1　自然言語から人工言語へ 2.2　人工言語L 第3章　人工言語に意味を与える ――命題論理のセマンティクス 3.1　結合子の意味と真理表 3.2　論理式の真理値分析 3.3　トートロジー 3.4　「何だ、けっきょく同じことじゃない」を捉える――論理的同値性 3.5　真理表を理論的に反省する 3.6　矛盾とは何か 3.7　論証の正しさとは何か 3.8　論理的帰結という関係 3.9　真理関数という考え方 3.10　日本語の「ならば」と論理学の「→」 3.11　コンパクト性定理 3.12　メタ言語と対象言語をめぐって 第4章　機械もすなる論理学 4.1　意味論的タブローの方法 4.2　タブローの信頼性 第I部のまとめ 第II部　論理学をひろげる 第5章　論理学の対象言語を拡張する 5.1　なぜ言語の拡張が必要なのか 5.2　述語論理での命題の記号化 5.3　述語論理のための言語をつくる 5.4　タブローの方法を拡張する 第6章　おおっと述語論理のセマンティクスがまだだった 6.1　述語論理のセマンティクスをつくらなければ 6.2　セマンティクスとモデル 6.3　存在措定と会話の含意 6.4　伝統的論理学をちょっとだけ 第7章　さらに論理言語を拡張する 7.1　MPLの限界 7.2　PPLのセマンティクス 7.3　PPLにタブローを使ってみる 7.4　論理学者を責めないで――決定問題と計算の理論 第8章　さらにさらに論理言語を拡張する 8.1　同一性を含む述語論理IPL 8.2　個数の表現と同一性記号 第II部のまとめ 第III部　論理をもう1つの目で見る 第9章　自然演繹法を使いこなそう 9.1　自然演繹法をつくる 9.2　他の結合子のための推論規則 9.3　矛盾記号を導入した方がよいかも 9.4　述語論理への拡張 9.5　同一性記号を含む自然演繹 第10章　シンタクスの視点から論理学のゴールに迫る 10.1　公理系という発想 10.2　シンタクスとセマンティクス 10.3　命題論理の公理系の完全性証明 第III部のまとめ 第IV部　論理学はここから先が面白い！　進んだ話題のロードマップ 第11章　めくるめく非古典論理の世界にようこそ！ 11.1　古典論理は神の論理である――2値原理と排中律のいかがわしさ 11.2　多値論理 11.3　直観主義論理 11.4　古典論理の拡張としての様相論理 第12章　古典論理にもまだ学ぶことがたくさん残っている 12.1　完全武装した述語論理の言語FOL 12.2　AFOLの完全性とそこから得られるいくつかの結果 12.3　第1階の理論 12.4　モデル同士の同型性 12.5　第2階の論理 第IV部のまとめ 付録 A.　A little bit of mathematics B.　練習問題解答 C.　ブックガイド

本書は、コンピュータサイエンスにおける重要な論理体系である様相論理K、CTL、様相ミュー計算、PDLについて、その数学的基礎を明確かつ厳密に解説しています。また、プログラム検証に関連するホーア論理についても詳述し、証明体系の完全性や計算可能性、ゲーム意味論の妥当性に関する証明も含まれています。全体を通じて、論理の基礎を徹底的に学ぶことができる内容となっています。著者は東京工業大学の准教授、鹿島亮氏です。

本書は、プログラミング言語Python 3.6の入門書で、538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを通じて基礎から機械学習まで学べる内容です。3つのパートに分かれており、Part 1ではPythonの環境設定、Part 2では基本的な構文やデータ構造、Part 3では科学計算や機械学習の応用を解説しています。初心者から実践者まで、確実なスキルアップを目指すことができます。著者はコンピュータ専門誌への寄稿や教材開発を行っている大重美幸氏です。

本書は、プログラミング初心者向けにリニューアルされた「いちばんやさしいPythonの本」で、最新のPython 3に完全対応しています。イラストやサンプルが豊富で、オブジェクト指向やWebアプリ開発、データ処理の基本も学べます。新たに2章が追加され、プログラミングの楽しさと効率化の重要性を伝え、読者がスキルを身につける手助けをします。著者は東京大学の辻真吾氏で、Pythonの普及活動にも力を入れています。

この書籍は、線形代数の基本をわかりやすく解説した超入門書です。行列の掛け算などの疑問を解消し、具体的なイメージを持たせる内容です。肩のこらない説明、ミステリー仕立ての会話、簡単な練習問題を通じて、算数から大学レベルの数学へのスムーズな移行をサポートします。各章では行列式、内積・外積、線形変換、逆行列、固有値などのテーマを扱っています。著者は小島寛之氏で、東京大学出身の数学者です。

本書は、人工知能（AI）を自社システムに導入したい人向けに、AIシステムの企画、開発、運用・保守のプロセスを解説しています。AIへの期待が高まる中、専門のプロジェクトマネージャーが不足しており、体系的な理解が求められています。内容は、AIの実用化、開発プロセスの違い、企画の立て方、トライアルの実施、開発の進め方、運用・保守の方法に分かれており、実例やノウハウも豊富に含まれています。著者はNECのシニアデータアナリストで、実務経験が豊富です。

20世紀後半，数学，計算機科学，論理学などの分野で採用されてきている圏論．関数概念を基本として現象をとらえようというこの方法を，関数型高階論理とトポスを題材にして丁寧に解説する．論理学の観点を中心に，圏論の考え方を紹介するテキスト． 序 第1章 関数型高階論理 第2章 トポス 第3章 トポスの基本定理 第4章 プルバック関手ｆ *の右-随伴関手Πf 第5章 リミット、空間性トポス、限量記号 結び 付録１　A∧( ) ┤A⊃( )のイメージ的理解 付録２　各章の課題 主な記号一覧／索引

この増補改訂版の書籍は、ウィトゲンシュタインの『論理哲学論考』からクワインに至るまでの論理実証主義の規約主義の成立と解体を探求し、現代言語哲学の理解に必要な古典理論を評価しています。内容は初版を基にしつつ、文献を更新し、新たな論考も加えています。目次には、必然性の歴史や分析的真理と言語的必然性に関する章が含まれています。著者は慶應義塾大学名誉教授の飯田隆です。

意味と様相. 下

著者松尾豊は、日本の人工知能研究の第一人者として、最新技術「ディープラーニング」の進展とその影響を探求し、知能や人間の本質について問い直します。本書では、人工知能の歴史やブームを振り返りながら、技術の進化が人類にもたらす可能性と危機について論じています。

本書は、ディープラーニングの実用化に向けた最新の動向と事例を紹介するもので、国内35社の具体例を通じてその活用方法や課題を解説しています。東京大学の松尾豊氏による技術的発展のロードマップを基に、業務効率化や新規事業創出に役立つ情報を提供。各章では、単純作業の自動化から異常検知、ロボットや自動運転技術、さらには創作業務への応用まで幅広くカバーしています。また、ビジネス活用に関するQ&Aも含まれ、企業の導入に役立つ内容となっています。

ロボット・人工知能の進展がもたらしうる社会の変化に対し、法学からの知見を提示する。 ロボット・人工知能の進展がもたらす社会の変化に期待が高まる一方で，その悪影響も懸念されている。本書は，現在生起しつつある問題から近未来に起きうる問題までを視野に入れ，法学からの知見を提示するものである。 第１章　ロボット・AIと法をめぐる動き（宍戸常寿） 第２章　ロボット・AIと法政策の国際動向（工藤郁子） 第３章　ロボット・AIと自己決定する個人（大屋雄裕） 第４章　ロボット・AIは人間の尊厳を奪うか？（山本龍彦） 第５章　ロボット・AIの行政規制（横田明美） 第６章　AIと契約（木村真生子）―ロボット・AIと競争法―（市川芳治） 第７章　自動運転車と民事責任（後藤元） 第８章　ロボットによる手術と法的責任（弥永真生） 第９章　ロボット・AIと刑事責任（深町晋也） 第10章　AIと刑事司法（笹倉宏紀） 第11章　ロボット・AIと知的財産権（福井健策） 第12章　ロボット兵器と国際法（岩本誠吾）