目次
第１章 ＡＩと統計学の関わり
第２章 ＡＩを実践的に扱うために
第３章 確率の基本
第４章 ベイズ推定と最尤推定
第５章 微分・積分の基本
第６章 線形代数の基本
第７章 重回帰分析とは
第８章 最適化問題の基礎
第９章 ここまでの話が、なぜＡＩに繋がるのか？
著者等紹介
荒川俊也［アラカワトシヤ］
愛知工科大学工学部機械システム工学科教授。２００１年早稲田大学理工学部機械工学科卒業。２００３年東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻博士前期課程修了。２００３年～２０１３年富士重工業株式会社（現：株式会社ＳＵＢＡＲＵ）スバル技術研究所。２０１２年総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程修了、博士（学術）。２０１３年愛知工科大学工学部機械システム工学科准教授。２０１６年愛知工科大学工学部機械システム工学科教授。２０１７年政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員。２０１８年愛知工科大学高度交通システム研究所所長。専門：人間工学、ヒューマンインタフェース、統計科学。所属学会：自動車技術会、計測自動制御学会、日本知能情報ファジィ学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会、産業応用工学会、日本情報教育学会、応用科学学会。自動車技術会ヒューマンファクター部門委員会委員、自動車技術会エレクトロニクス部門委員会委員、日本知能情報ファジィ学会東海支部運営委員（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）
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感想・レビュー
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lovesaemi
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文系っ子は結構楽しめるかも。内容は別途WEBでしらべながら読むことが必要かも。2020/04/12
