「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「データサイエンスの考え方 社会に役立つAI×データ活用のために」を2021年11月22日に発行します
「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」準拠テキストとして、「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」を発行いたしました。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しています。
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。ぜひご一読ください。
- 書籍名
- 「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」
- 著者名
- 小澤誠一・齋藤政彦 共編
- 目次
- 第1章 データサイエンスの考え方
- 第2章 アルゴリズムとデータ構造
- 第3章 システム最適化
- 第4章 統計的データ解析の考え方
- 第5章 教師なし学習
- 第6章 教師あり学習
- 第7章 確率モデル・確率推論
- 第8章 強化学習
- 第9章 情報センシング
- 第10章 画像解析・深層学習
- 第11章 時系列データ解析・音声解析
- 第12章 テキスト解析
- 第13章 情報セキュリティ
- 第14章 プライバシー保護技術
- 第15章 意思決定論
出版社関連リンク
- 出版社
- オーム社
- (ISBN-10) 4274227979
- (ISBN-13) 978-4274227974
