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データサイエンスの考え方 社会に役立つAI×データ活用のために

出版社名 オーム社
出版年月 2021年11月
ISBNコード 978-4-274-22797-4
4-274-22797-9
税込価格 2,750円
頁数・縦 309P 21cm

商品内容

要旨

数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラムに対応!AI(人工知能)技術やデータを活用するための数理のエッセンスをわかりやすく解説。

目次

データサイエンスの考え方
アルゴリズムとデータ構造
システム最適化
統計的データ解析の考え方
教師なし学習
教師あり学習
確率モデル・確率推論
強化学習
情報センシング
画像解析・深層学習〔ほか〕

出版社・メーカーコメント

「数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム」準拠テキストデータサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。

著者紹介

小澤 誠一 (オザワ セイイチ)  
1987年神戸大学工学部計測工学科卒業。1989年神戸大学大学院工学研究科計測工学専攻修士課程修了。1998年神戸大学博士(工学)。2011年神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻教授。2017年神戸大学数理・データサイエンスセンター副センター長
齋藤 政彦 (サイトウ マサヒコ)  
1980年京都大学理学部数学系卒業。1985年京都大学大学院理学研究科博士後期課程修了、理学博士。1996年神戸大学大学院理学研究科数学専攻教授。2017年神戸大学数理・データサイエンスセンターセンター長(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)