内容説明
数理・データサイエンス・ＡＩは現在の世の中を大きく変えようとしている。低学年次学部生向けモデルカリキュラム「リテラシー」に引き続き、本書は、高学年次向けモデルカリキュラムである「応用基礎」を取り上げる。文字どおり「応用」の「基礎」であり、ＡＩ基礎を軸として、データサイエンスとデータエンジニアリングに両翼を広げた構成をとっている。解説にあたっては、具体的な事例を豊富に盛り込むと同時に、数式や論理の展開には丁寧な解説をつけた。本書は、ＡＩがもたらす未来に思いをはせ、データサイエンスとエンジニアリングの基礎を獲得し、専門分野へ活用せんとする学生・社会人のための好個な手引きである。
目次
１ 序論と準備（データサイエンスと社会；ＡＩ ほか）
２ 機械学習（回帰分析；ニューラルネットワーク）
３ データサイエンス（次元削減；クラスター分析 ほか）
４ データエンジニアリング（データの収集・蓄積・加工；ＩＴセキュリティ）
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
takao
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（参考図書） ・データサイエンスリテラシー 数理人材育成協会編 2021 大学初学年 ・やさしく学ぶ 統計データリテラシー 江口 2022 初学者向け、数学的基礎 本書と併読 公ー417E33 ・線形代数とその応用 ストラング 1978 理論と応用がバランスされた名著。 8F411.3ｽ 市立 大学 公 ・線形代数とデータサイエンス ストラング 2021 公411.3St8 2022/12/28
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