- 発売日:2023/11/14
- 出版社:サイエンス社
- ISBN:9784781915852
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Pythonによる 数理・データサイエンス・AI
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商品説明
大学や高専,企業のエンジニア研修などで幅広く活用できる,数理・データサイエンス・AIの基礎から応用までを網羅した教科書.本書を読破することで,データサイエンスや機械学習に関する文献の多くを理解し,活用できるようになる.時代に流されない「真の力」を身につけるための一冊.
大学・高専の講義・演習や社内研修・リスキリング講座の教科書として最適!
【本書の特長】
●数学的な基礎からPython実装までを徹底的に解説.Pythonライブラリの活用に加え,ゼロからの実装で理解を深められる.
●各章が約15ページで構成され,全15回の授業で無理なく進められる設計.受講者用の課題も用意.教員の授業準備の手間を軽減し,効果的な教育を支援.教科書として採用された方向けのサポート情報あり.
●ウォーミングアップや丁寧な解説により,着実にステップアップできる.プログラムの一部を自分で補う形式を採用し,履修者が考えながら学習できるよう配慮.
【こんな方におすすめ】
●大学・高専等において,数理・データサイエンス・AI教育の授業を担当される教員の方.
●社内研修やリスキリング講座等において,理論と実践の両方を解説した教材をお探しの研修講師の方.
●AI・データサイエンス分野で,理論とその実装に興味がある方.
大学・高専の講義・演習や社内研修・リスキリング講座の教科書として最適!
【本書の特長】
●数学的な基礎からPython実装までを徹底的に解説.Pythonライブラリの活用に加え,ゼロからの実装で理解を深められる.
●各章が約15ページで構成され,全15回の授業で無理なく進められる設計.受講者用の課題も用意.教員の授業準備の手間を軽減し,効果的な教育を支援.教科書として採用された方向けのサポート情報あり.
●ウォーミングアップや丁寧な解説により,着実にステップアップできる.プログラムの一部を自分で補う形式を採用し,履修者が考えながら学習できるよう配慮.
【こんな方におすすめ】
●大学・高専等において,数理・データサイエンス・AI教育の授業を担当される教員の方.
●社内研修やリスキリング講座等において,理論と実践の両方を解説した教材をお探しの研修講師の方.
●AI・データサイエンス分野で,理論とその実装に興味がある方.
目次
線形単回帰分析/多項式回帰/重回帰分析/ロジスティック回帰による2値分類/ソフトマックス回帰による多値分類/決定木/ナイーブベイズ分類/k近傍法とk-means法/主成分分析/サポートベクトルマシン(SVM)/カーネルSVM/深層学習入門/畳み込みニューラルネットワーク(CNN)/再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
Pythonによる 数理・データサイエンス・AI
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