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

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。

「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
データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！

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。

【著者一覧】
第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻
第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻
第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻
第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター
第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター
第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科
第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科

※お届け日が変更になりました
11月22日→11月24日

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〕

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