佐賀大学における数理・データサイエンス・AI教育の展開
佐賀大学

理工学部理工学科数理・情報部門

大学院理工学研究科データサイエンスコース

全学教育機構 数理・データサイエンス教育推進室
皆本 晃弥

2024年1月11日

1• 2016年度

これまでの取組概要• マイクロソフト・イノベーションセンター佐賀（現ＭＡＩＣ佐賀）開所• チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）• 2018年度• 教養基本科目「データサイエンスへの招待」• 大学院教養プログラム「データサイエンス特論」

地元企業・自治体などと協力• 2019年度• 理工学部改組、「データサイエンスⅠ，Ⅱ」開講• 理工学研究科データサイエンスコース設置• サブスペシャリティ「プログラミング・データサイエンス」• 2020年度• 全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室を設置• 2021年度• 佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）開始．2022年度認定．2023年度プラス選定．
• 理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース設置• 2022年度• 佐賀大学データサイエンス教育（リテラシーレベル）全学必修化• 佐賀大学データサイエンス教育（応用基礎レベル）開始。理工学部は必修。2023年度認定。
• 理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム開始。

• 2023年度• 理工学部理工学科にデータサイエンスコースを設置。
2• 大学・高専機能強化支援事業（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）選定

チャレンジ・インターンシップ(2016年度より実施）

＋••••
•

週刊ダイヤモンド 2017年3月4日号
佐賀新聞 2016年12月16日
毎日新聞 2016年12月16日
熊本日日新聞（くまにちコム）2017年2月3日
ＮＨＫ佐賀 2016年12月9日

3• 2016年度

これまでの取組概要• マイクロソフト・イノベーションセンター佐賀（現ＭＡＩＣ佐賀）開所• チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）• 2018年度• 教養基本科目「データサイエンスへの招待」• 大学院教養プログラム「データサイエンス特論」

地元企業・自治体などと協力• 2019年度• 理工学部改組、「データサイエンスⅠ，Ⅱ」開講• 理工学研究科データサイエンスコース設置• サブスペシャリティ「プログラミング・データサイエンス」• 2020年度• 全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室を設置• 2021年度• 佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）開始．2022年度認定．2023年度プラス選定．
• 理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース設置• 2022年度• 佐賀大学データサイエンス教育（リテラシーレベル）全学必修化• 佐賀大学データサイエンス教育（応用基礎レベル）開始。理工学部は必修。2023年度認定。
• 理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム開始。

• 2023年度• 理工学部理工学科にデータサイエンスコースを設置。
4• 大学・高専機能強化支援事業（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）選定

大学院教養プログラム• 平成30年度後期より「データサイエンス特論」（1単位：全8回）を開講• 企業・自治体がデータ分析事例を紹介• グループワークあり• ほぼすべての大学院生が履修（約250名）1研究科を除き必修• 3教室同時中継による遠隔授業• 理工学部5名、農学部3名、医学部2名、芸術地域デザイン学部1名、全学教育機構1名、アドミッション・センター1名の教員で実施• 協力企業・自治体例• 佐賀県• 福博印刷• FabLab SAGA
• フィロソフィア• SHKコーポレーション• オプティム
• 佐賀電算センター• アイセル• 木村情報技術

5データサイエンス特論（2023年度）のトピック1.

佐賀県（総務部統計分析課）

2.

福博印刷

3.

大学院生のためのChatGPT

4.

オプティム

5.

佐賀電算センター

6.

あいおいニッセイ同和損保

7.

木村情報技術• 行政課題におけるデータ活用• マーケティングにおけるデータ活用• 日本マイクロソフト社• 身の回りにある問題解決におけるデータ活用• 自然言語処理・チャットポット• 保険業界におけるデータ利活用• データから価値を導くサイエンス6• 2016年度

これまでの取組概要• マイクロソフト・イノベーションセンター佐賀（現ＭＡＩＣ佐賀）開所• チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）• 2018年度• 教養基本科目「データサイエンスへの招待」• 大学院教養プログラム「データサイエンス特論」

地元企業・自治体などと協力• 2019年度• 理工学部改組、「データサイエンスⅠ，Ⅱ」開講• 理工学研究科データサイエンスコース設置• サブスペシャリティ「プログラミング・データサイエンス」• 2020年度• 全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室を設置• 2021年度• 佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）開始．2022年度認定．2023年度プラス選定．
• 理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース設置• 2022年度• 佐賀大学データサイエンス教育（リテラシーレベル）全学必修化• 佐賀大学データサイエンス教育（応用基礎レベル）開始。理工学部は必修。2023年度認定。
• 理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム開始。

• 2023年度• 理工学部理工学科にデータサイエンスコースを設置。
7• 大学・高専機能強化支援事業（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）選定

佐賀大学におけるデータサイエンス教育への取り組み
全学教育機構
数理・データサイエンス教育推進室

教材開発

連携

数理・データサイエンス教育の企画、学部・研究科などへ提言及び支援、教材開発、質保証など
全学域から教員が参画

全学教育機構各学部・機構で教育を実施

農学部

医療系

理工学部

医学系

自然科学域
理
農
工学
学系
系

医学部

医学域

経済学部

経済学系

■教材開発

教 育 組 織芸術地域デザイン学部

芸術学系

教育学部

教員組織

教育学系

【連携例】

学部・機構へ教材提供
支援、提言など

教育研究院
人文・社会科学域

点検等

産業界（地元企業、進出IT企業、AIベンチャー等）、自治体（佐賀県、佐賀市等）、マイクロソフト・AIイノ
ベーションセンター佐賀など■インターンシップ（データサイエンス）

プログラム・コースの位置付け
・理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース
・理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム

リテラシ―
レベルからエキスパー
トレベルまでを育成

エキスパートレベル

・理工学研究科博士前期課程データサイエンスコース
・理工学部データサイエンスコース
・佐賀大学データサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）令和4年度より理工学部で必修化
・佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）令和4年度より全学必修化

応用基礎レベルリテラシーレベル• 2016年度

これまでの取組概要• マイクロソフト・イノベーションセンター佐賀（現ＭＡＩＣ佐賀）開所• チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）• 2018年度• 教養基本科目「データサイエンスへの招待」• 大学院教養プログラム「データサイエンス特論」

地元企業・自治体などと協力• 2019年度• 理工学部改組、「データサイエンスⅠ，Ⅱ」開講• 理工学研究科データサイエンスコース設置• サブスペシャリティ「プログラミング・データサイエンス」• 2020年度• 全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室を設置• 2021年度• 佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）開始．2022年度認定．2023年度プラス選定．
• 理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース設置• 2022年度• 佐賀大学データサイエンス教育（リテラシーレベル）全学必修化• 佐賀大学データサイエンス教育（応用基礎レベル）開始。理工学部は必修。2023年度認定。
• 理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム開始。

• 2023年度• 理工学部理工学科にデータサイエンスコースを設置。
9• 大学・高専機能強化支援事業（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）選定

佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）
プログラムの目的

履修率・特色数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事などの場で利活用できる基礎•••的素養を身に付け，これらを問題解決や他者との円滑なコミュニケーション等に正しく活用できる人材を育成する。

学習到達目標1. 社会におけるデータ・AI利活用．
1.1 データ・AIがもたらす社会の変化やAIを活用したビジネス/サービスを知り，数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する．
1.2 収集されているデータの種類やその活用事例を知る．
1.3 データ・AI活用領域の広がりを理解し、データ・AIの活用事例を知る．
1.4 データ・AIの活用を支える技術の概要およびAIの可能性と限界を知る．
1.5 データ・AIの活用とそれによる価値創造の現状を知る．
1.6 データ・AIの利活用における最新動向を知る．
2. データリテラシー
2.1 データを適切に読み解く力を身に付ける．
2.2 データを適切に説明する力を身に付ける．
2.3 データを扱うための基本的な能力を身に付ける．
3. データ・AI利活用における留意点
3.1 データ・AIを利活用する際の倫理と法を理解する．
3.2 データ駆動型社会における脅威（リスク）を理解する.
3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する．

令和４年度入学生より全学必修化
大学認定の修了証を発行
地元企業と連携した教育プログラムの修了要件
対象学部

教育科目の区分

授業科目

単位数

教育学部

教養教育科目

情報基礎概論２

芸術地域デザイン学部

教養教育科目

情報基礎概論２

大学入門科目Ⅰ
情報基礎概論
基本統計学
基本ミクロ経済学
基本経営学

２
２
２
２
２

基本法学

２

情報基礎概論２

理工リテラシーS1

１

理工リテラシーS2

１

データサイエンスⅠ

２

データサイエンスⅡ２

情報基礎概論２

教養教育科目
経済学部

医学部

理工学部

農学部

専門教育科目

教養教育科目専門教育科目

教養教育科目

本プログラムは、全学部において卒業要件の必修科目のみで構成

• 2016年度

これまでの取組概要• マイクロソフト・イノベーションセンター佐賀（現ＭＡＩＣ佐賀）開所• チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）• 2018年度• 教養基本科目「データサイエンスへの招待」• 大学院教養プログラム「データサイエンス特論」

地元企業・自治体などと協力• 2019年度• 理工学部改組、「データサイエンスⅠ，Ⅱ」開講• 理工学研究科データサイエンスコース設置• サブスペシャリティ「プログラミング・データサイエンス」• 2020年度• 全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室を設置• 2021年度• 佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）開始．2022年度認定．2023年度プラス選定．
• 理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース設置• 2022年度• 佐賀大学データサイエンス教育（リテラシーレベル）全学必修化• 佐賀大学データサイエンス教育（応用基礎レベル）開始。理工学部は必修。2023年度認定。
• 理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム開始。

• 2023年度• 理工学部理工学科にデータサイエンスコースを設置。
• 大学・高専機能強化支援事業（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支11援）選定

佐賀大学データサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）
プログラムの目的

履修率・特色••••数理・データサイエンス・AIに関する基礎能力を有するとともに、これを自らの専門分野や関連分野などへ応用して、課題解決や価値創造などに活かせる人材を育成する。

学習到達目標1. データサイエンス基礎
1.1 データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する。
1.2 分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる。
1.3 データ・AI利活用に必要な数学の基礎を理解する。
1.4 データ・AI利活用に必要なアルゴリズムの基礎を理解する。
2. データエンジニアリング基礎
2.1 データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する。
2.2 コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する。
2.3 データ・AI利活用に必要なプログラミングの基礎を理解する。
3. AI基礎
3.1 AIのこれまでの変遷、各段階における代表的な成果物や技術 背景を理解する。
3.2 AIが社会に受け入れられるために考慮すべき点を理解する。
3.3 自らの専門分野にAIを応用する際に求められるモラルや倫理について理解する。
3.4 機械学習、深層学習等の基本的な概念を理解する。
3.5 複数のAI技術が組み合わされたAIシステムの例を説明できる。
3.6 AI技術を活用し、課題解決に活かすことができる。

令和4年度入学生より開始
理工学部で必修化、履修率100％
大学認定の修了証を発行
産業界と連携した教育

理工学部のプログラム修了要件
授業科目

微分積分学Ⅰa
微分積分学Ⅰb
線形代数学Ⅰa線形代数学Ⅰb
微分積分学Ⅱa
微分積分学Ⅱb
線形代数学Ⅱa
線形代数学Ⅱb
データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡコンピュータプログラミング
サブフィールドPBL
理工リテラシーS3

••

開講時期

１年前期
１年前期
１年前期
１年前期
１年後期
1年後期
1年後期
1年後期
1年前期
1年後期
1年後期
2年通年
3年通年

単位数
２２２２２２
２２
２２２
３
１

修了要件

２単位
選択必修
２単位
選択必修
２単位
選択必修

２単位
選択必修
必修
必修
必修
必修
必修

プログラムは、卒業要件の必修科目のみで構成
編入学生に対しても本プログラムを必修化

令和5年度以降、他学部にも展開サブフィールドPBL AI実習13• 2016年度

これまでの取組概要• マイクロソフト・イノベーションセンター佐賀（現ＭＡＩＣ佐賀）開所• チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）• 2018年度• 教養基本科目「データサイエンスへの招待」• 大学院教養プログラム「データサイエンス特論」

地元企業・自治体などと協力• 2019年度• 理工学部改組、「データサイエンスⅠ，Ⅱ」開講• 理工学研究科データサイエンスコース設置• サブスペシャリティ「プログラミング・データサイエンス」• 2020年度• 全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室を設置• 2021年度• 佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）開始．2022年度認定．2023年度プラス選定．
• 理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース設置• 2022年度• 佐賀大学データサイエンス教育（リテラシーレベル）全学必修化• 佐賀大学データサイエンス教育（応用基礎レベル）開始。理工学部は必修。2023年度認定。
• 理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム開始。

• 2023年度• 理工学部理工学科にデータサイエンスコースを設置。
14• 大学・高専機能強化支援事業（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）選定

佐賀大学理工学部・理工学研究科が目指す人材育成レベル
コース・プログラム

育成レベル

理工学研究科データサイエンスコース 数理・データサイエンス・AIの数理モデルを深く（「データサイエンティスト」に相当）理解し、論文から最新技術を実装できる、ある既設
いは、新たなアルゴリズムを構築したり、自ら論文を発表できる。【開発】理工学部データサイエンスコース（「データアナリスト」に相当）新規設置

既存のデータサイエンスのソフトウェアを駆使して、色々なアルゴリズムを実装し、サービスや社内業務に組み入れることができる。【実装】佐賀大学DS教育プログラム（リテラそれぞれの専門分野や業務において、データサイエンスの活用法を企画できる。【活用】シー、応用基礎）既設（「AIを実務で活用できる人材」に相当）
大学院データサイエンスコース修了者
2020年度2名 2021年度2名
2022年度1名 2023年度3名（予定）修了者全員が査読付き国際会議で発表

ヤフー、全社8000人を先端IT人材に 再教育で転換
日本経済新聞2021年12月21日
出遅れたニッポンAI、3タイプの⼈材確保を急げ
2018年2月12日 日経XTECH
15

理工学部・データサイエンスコースの構想
データサイエンスコース（学部）ディプロマ・ポリシー

コース名

コース名を変更し「データサイエンス」を2023年4月設置計画予定
理工学部 理工学科 / 480名

知能情報システム工学 (40)

数理

理工学部 理工学科 / 480名

分野
数理

情報化学

分野

数理サイエンス (30)データサイエンス データサイエンス (25)

情報ネットワーク工学 (30)
生命化学 (35)
応用化学 (50)

物理学

物理学 (35)

機械工学

機械エネルギー工学 (45)
メカニカルデザイン (45)

電気電子工学

電気エネルギー工学 (42)

都市工学

都市基盤工学 (50)

電子デバイス工学 (43)

コース名

数理サイエンス (25)

3コースを4コースに変更

情報化学
物理学

変更なし

機械工学
電気電子工学

建築環境デザイン (35)
※学部学科の総定員は変更なし※「数学」「情報」以外のコースは変更なし※各コースの定員は仮

都市工学

知能情報システム工学 (38)
情報ネットワーク工学 (29)
生命化学 (35)
応用化学 (46)
物理学 (34)

機械エネルギー工学 (43)
メカニカルデザイン (43)

電気エネルギー工学 (40)電子デバイス工学 (41)
都市基盤工学 (48)

建築環境デザイン (33)

データサイエンスコース（大学院）のディプロマ・ポリシー
数学やコンピューターに関する知識と応用力を有し，多種多様なデータ及びその利活用に取り組む現場の状況を理解した上で，データから価値のある知見や法則を発見し，それを課題解決に活かす能力を備えた高度な人材を養成する。

数学・理論色が強い。
数学および情報の教員免許取得可能。
ビジネス的な素養は企業でも育成可。

【教育目的】
数理・データサイエンス・人工知能分野の専門的な素養を持ち，多様なデータから知見を得て課題を解決するデータサイエンティストとして理学や工学，ビジネスなどの社会の広い分野で活躍できる人材を養成する。
【学位授与の方針】
理工学科共通の方針の下に，以下の具体的学習成果の達成を学位授与の方針とする．
1. 基礎的な知識と技能
理工学科共通の学位授与の方針による．
2. 課題発見・解決能力
理工学科共通の学位授与の方針 2(2)(3)について，本コースでは下記の通りとする．
(2) 数理・データサイエンス・AIおよびこれに関連する分野において，知識や技能を応用し，課題解決に取り組むことができる．
(3) 数理・データサイエンス・AIおよびこれに関連する分野における課題解決のため，他者と協調・協働して取り組むことができる．
3. 個人と社会の持続的発展を支える力
理工学科共通の学位授与の方針による．

16•

2016年度•

2018年度•

2019年度•2020年度•2021年度•2022年度•2023年度

これまでの取組概要– マイクロソフト・イノベーションセンター佐賀（現ＭＡＩＣ佐賀）開所– チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）– 教養基本科目「データサイエンスへの招待」– 大学院教養プログラム「データサイエンス特論」

地元企業・自治体などと協力– 理工学部改組、「データサイエンスⅠ，Ⅱ」開講– 理工学研究科データサイエンスコース設置– サブスペシャリティ「プログラミング・データサイエンス」– 全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室を設置– 佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）開始．2022年度認定．2023年度
プラス選定．
– 理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース設置– 佐賀大学データサイエンス教育（リテラシーレベル）全学必修化– 佐賀大学データサイエンス教育（応用基礎レベル）開始。理工学部は必修。2023年度認定。
– 理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム開始。
– 理工学部理工学科にデータサイエンスコースを設置。
– 大学・高専機能強化支援事業（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）選定17

令和５年度選定

支援２（一般枠） 佐賀大学

＜基本情報＞
改組内容：研究科等の設置・増員＋学部等の設置・増員
改組内容
情報系組織名：＜学士＞理工学部理工学科（データサイエンスコース、知能情報システム工学コース、情報ネットワーク工学コース）＜修士＞理工学研究科理工学専攻（データサイエンスコース、知能情報工学コース）
情報系組織の入学定員：＜学士＞【R6増員】改組前92名 → 改組後122名＜修士＞【R10増員】改組前25名 → 改組後45名
所在地：佐賀県佐賀市
定員確保の見通し
学部
情報分野の教育充実
・現在理工学部の志願倍率は概ね3倍を推移し、定員増でも倍率2.3倍を維持できると予測・情報系コースは目安定員の2倍以上の希望者がいる
カリキュラム反映
・女子枠を設けることを検討
研究科
新規の教育研究分野
・理工学部からの大学院進学率は50%を超えており志願者が確保できる

高度情報専門人材育成懇談会

教育ニーズへの対応

佐賀大学

地元
産業界

自治体

地域における高度情報専門人材の育成に関する意見交換求められる人材
・様々な役割をこなせるオールラウ
ンダーなデータサイエンティスト
・データ取得から保存、提供の仕組みを構築・運用するエンジニア

・ビッグデータ解析・クラウド・異常検知・デバイスプログラミング、・フィジカルコンピューティング

教育リソース
教育資源や教育の場を提供

多様な教育体制

実践的な教育・地元企業からのゲスト講師・クロスアポイントメ
ント・女性、実務経
験者の優先採用

・地元企業・自治体と連携してインターンシップや共同研究プロ
ジェクトを実施

その他
教学マネジメントの取組• 入学から修了までの教育の質保証• カリキュラム：情報処理学会標準に準拠• 論文指導 ：複数教員によるルーブリック評価

デジタル分野で活躍できる人材育成
・社会課題に対してデータを活用し解決策を提案できる人材を養成（理工学研究科データサイエンスコース）
・ものづくりと情報通信分野の融合連携によりスマート社会の構築に取組める人材を養成（理工学研究科知能情報工学コース）

地元産業界、自治体へ人材供給
その他
初等中等教育との連携
・高大連携プログラム「科学へのとびら」の実施

女子学生の確保に向けた取組
・北部九州の女子生徒に対する理系選択への情報提供を行う「継続・育成型STEAMガールズ in SAGA・SASEBO」の実施

その他の取り組み• 2022年– 社会人向け佐賀大学リスキルプログラム開講• 2023年– 高校生向けにデータサイエンス教育を提供
19

教職員向けデータサイエンスFD研修• 平成29年度– 佐賀県によるデータ活用事例紹介– 福博印刷によるデータ分析事例紹介および演習• 平成30年度– 大阪大学、滋賀大学の事例紹介• 令和元年度– 「データ駆動型社会におけるデータサイエンス教育の重要性」（渡辺 美智子 慶応義塾大学大学院健康マネジメント研究科教授）• 令和5年度– 「今話題のChatGPTとは？～教職員のためのChatGPT入門～」– 「大学教員のためのChatGPT入門～ChatGPTを教育現場でどのように活用すべきか～」（日本マイクロソフト株式会社、データ＆クラウ
ドアーキテクト統括本部シニアソリューションアーキテクト 畠山大有）

20

全学的な基本的な方針• 全学的な数理・データサイエンス・ＡＩ教育の方
針は大学が策定– 2025年度問題への対応– 農学部、経済学部の応用基礎レベル認定• 教育については、引き続き地元企業自治体と連携して実施• 高度情報専門人材の育成を強化
21

数理・データサイエンス・ＡＩ教育の方針は？


ＥｘｃｅｌのようにＡＩが使える時代が到来


これらを使える人材が高度情報専門人材か？

ＡＩを使いこなす能力、企画力・課題解決力だけでいいか？
ＡＩプランナー育成だけでいいのか？
 新しい手法を開発する技術力はいらないか？
 ＰＤＣＡサイクルからイノベーション・価値創造が起こるのか？


御用聞きをするだけのＤＸ（もどき）になっていないか？
人月商売に未来はあるか？
22

出版情報
データ分析の数学・理論的な解説とPythonを用いた実装を織り交ぜ，読者の「数理・データサイエンス・AI」能力を底上げするテキスト．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・活用できるようになる．
数理・データサイエンス・AI関連授業で、何をどのように教えたらいいか悩んでいる教員の方への道標
皆本晃弥(佐賀大学教授) 著
定価：2,530円
発行日：2023年11月25日
発行：サイエンス社
ISBN：978-4-7819-1585-2
サイズ：並製B5
ページ数：240ページ

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二値分類／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）
23

ありがとうございました！

24