仕様：B5判・並製・モノクロ（電子書籍フルカラー）

ステップアップ
本文250頁

印刷版・電子版価格：2,700円（税抜）

情報技術の教室
ISBN：978-4-7649- 6052-7

C3004

数理・データサイエンス・AI
認定制度における発行：近代科学社Digital
応用基礎レベルをフォローした教科書！
発売：近代科学社

探究・トレーニング・創造

スッキリわかる著者：池田 瑞穂

数理・データサイエンス・AI
仕様：B5判・並製・モノクロ（電子書籍フルカラー）
本文250頁

内容紹介

本書は、情報技術に対してさまざまな観点から解説することで、文理印刷版・電子版価格：2,700円（税抜）
問 わ ず ス ム ー ズ に 理 解 で き る よ う 構 成 さ れ て い ま す。各 章 ご と に「NOTE」、「チェック問題」、「実習」、「ほのぼの「memo」、「チャ
ISBN：978-4-76496052-7
C3004IT 教室」、レンジ」などの課題や参考情報を多く設け、実用的な教科書としても利発行：近代科学社Digital用することができます。情報リテラシー入門を卒業し、専門知識へ一歩
発売：近代科学社
踏み込もうとしている人や少し躊躇している人の背中を押してくれる一冊です。

全国の書店・ネット書店にてお求めいただけます。お取り扱い店は以下のウェブページをご覧ください。
https://www.kindaikagaku.co.jp/
book̲list/detail/9784764960527/

著者紹介

著者：皆本晃弥みづほ）
池田瑞穂 （いけだ関西学院大学共通教育センター、理学部、生命環境学部、甲南大学理工
内容紹介 / 電子版一部カラー・仕様：B5 判・並製・印刷版モノクロ学部非常勤講師。
本文 234 頁
本書は、情報技術に対してさまざまな観点から解説することで、文理関西学院大学工学部研究員。
問印刷版・電子版価格：2,500
わ ず ス 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修ム ー ズ に 理 解 で き る よ 円（税抜）
う 構 成 さ れ て い ま す。各 章 ご と に2002年了。博士（工学）。
「NOTE」、「チェック問題」、「実習」、「ほのぼのIT 教室」、
「memo」、「チャISBN（カバー付き単行本）978-4-7649-0716-4
C3004
大手企業において、SI（システムインテグレーション）事業、パッケーレンジ」などの課題や参考情報を多く設け、実用的な教科書としても利ISBN（POD）978-4-7649-6089-3 C3004
ジ開発事業に関わり、プロジェクトマネージャとして従事。また、社会用することができます。情報リテラシー入門を卒業し、専門知識へ一歩人向け情報技術教育事業に従事。
発行 : 近代科学社 Digital
踏み込もうとしている人や少し躊躇している人の背中を押してくれる一企業でのIT関連職務を経て、関西学院大学共通教育センター、京都大学
発売：近代科学社
冊です。
大学院農学研究科生物資源経済学専攻、神戸大学数理・データサイエン

スセンターにて、教員・研究員として、理系・文系を問わず、情報科学を専門としない様々な専門領域の学生に対する情報技術教育や研究に従
著者紹介事。
池田 瑞穂 （いけだ みづほ）
主な研究分野は、データマイニング、データ分析、学習者の特徴分析、データサイエンス・AI の数学的な内容について詳細に説明し、紙と鉛筆
関西学院大学共通教育センター、理学部、生命環境学部、甲南大学理工教材コンテンツの評価などの教育工学および、データサイエンス。
だけで取り組める問題を数多く配置した教科書。各手法のアルゴリズムを学部非常勤講師。
関西学院大学工学部研究員。
学習と予測に分けて明示し、一般的な数学の教科書と同じように、概念の2002年
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修
説明、例、問という構成で、章末には確認問題を掲載しています。
了。博士（工学）。
[ 問 ] 例の類題や概念の説明を補うための問題。
大手企業において、SI（システムインテグレーション）事業、パッケー[確認問題 ] 章の内容を確認するための問題。データサイエンス検定やジ開発事業に関わり、プロジェクトマネージャとして従事。また、社会G 検定などの検定を意識した 4 択問題もあり。
人向け情報技術教育事業に従事。
数理・データサイエンス・AI
教育プログラム認定制度における「応用基企業でのIT関連職務を経て、関西学院大学共通教育センター、京都大学
礎レベル」から「エキスパートレベル」にステップアップするための必読
大学院農学研究科生物資源経済学専攻、神戸大学数理・データサイエン
スセンターにて、教員・研究員として、理系・文系を問わず、情報科学書籍！
を専門としない様々な専門領域の学生に対する情報技術教育や研究に従
著者紹介事。
主な研究分野は、データマイニング、データ分析、学習者の特徴分析、皆本 晃弥（みなもと てるや）
教材コンテンツの評価などの教育工学および、データサイエンス。

内容紹介

1997 年 九州大学大学院数理学研究科数理学専攻単位取得退学。
1997 年 九州大学大学院システム情報科学研究科情報理学専攻助手。
2000 年 博士（数理学）。
2000 年 佐賀大学理工学部知能情報システム学科 講師、同 准教授などを歴任。
現在、佐賀大学教育研究院自然科学域理工学系 教授。
2020 年から佐賀大学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室長。

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近代科学社Digitalは、株式会社近代科学社が推進
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する21世紀型の理工系出版レーベルです。デジタル

パワーを積極活用することで、オンデマンド型のスピーディで持続可能な出版モデルを提案します。
お問い合わせ先
全国の書店・ネット書店にてお求めい株式会社近代科学社
ただけます．お取り扱い店は以下の〒101-0051 東京都千代田区神田神保町 1-105
ウェブページをご覧ください．
神保町三井ビルディング

https://www.kindaikagaku.co.jp/
電子メール : contact@kindaikagaku.co.jp
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株式会社近代科学社〒101-0051 東京都千代田区神田神保町 1-105
神保町三井ビルディング
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目
第1章

次機械学習と人工知能の概要および単回帰分析

第8章

k 近傍法と k-means 法

1.1 機械学習の概要

8.1 パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデル

1.2 人工知能の概要

8.2 k 近傍法

1.3 回帰分析の概要

8.3 k-means 法

1.4 線形単回帰分析
1.5 相関

第9章

1.6 決定係数9.1 2 次形式と正定値行列

主成分分析

9.2 共分散行列

第2章

多項式回帰

9.3 主成分分析と分散

2.1 多項式回帰9.4 主成分分析の導出

2.2 訓練データとテストデータ

9.5 寄与率2.3 モデルの性能評価

9.6 主成分分析の例

2.4 過学習と正則化
2.5 バイアス・バリアンス分解

第 10 章サポートベクトルマシン (SVM)

10.1 サポートベクトルマシンの概要

第3章

重回帰分析

10.2 ハードマージン SVM の定式化

3.1 重回帰分析

10.3 ハードマージン SVM に対する双対問題

3.2 重相関係数と決定係数
3.3 自由度調整済み決定係数10.4 勾配降下法を用いたα̂ の推定
10.5 決定境界のパラメータ ŵ, b̂ の計算

3.4 多重共線性10.6 ソフトマージン SVM

3.5 偏回帰係数の区間推定10.7 ソフトマージン SVM に対する双対問題
10.8 ソフトマージン SVM に対する双対問題の解法

第4章

ロジスティック回帰による二値分類

4.1 ロジスティック回帰

第 11 章

4.2 ロジスティック回帰の原理

11.1 カーネル SVM の概要

4.3 オッズと結果の解釈

11.2 カーネル SVM の原理

4.4 ニュートン法

11.3 カーネル SVM の実装

4.5 連立非線形方程式に対するニュートン法

11.4 カーネル主成分分析

4.6 ロジスティック回帰の実装

11.5 白色化第5章

第 12 章ソフトマックス回帰による多値分類

カーネル法

深層学習入門

5.1 One-VS-Rest

12.1 人工ニューラルネットワーク

5.2 One-VS-One

12.2 活性化関数

5.3 ソフトマックス回帰

12.3 バックプロパゲーション

5.4 ソフトマックス関数に関する注意

12.4 学習と確率的勾配降下法

5.5 ソフトマックス回帰の行列表現

12.5 勾配の計算

5.6 勾配降下法によるソフトマックス回帰

12.6 出力層におけるδk の計算

5.7 重みの初期値

12.7 順伝播と逆伝播の計算の行列表示
12.8 勾配消失問題について

第6章

決定木

6.1 決定木とは第 13 章6.2 決定木の手順と特徴

13.1 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の概要

畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

6.3 情報利得と不純度

13.2 畳み込み層

6.4 ランダムフォレスト

13.3 プーリング層

6.5 ブースティング

13.4 全結合層13.5 データ拡張

第7章

ナイーブベイズ分類

7.1 ベイズの定理

13.6 ニューラルネットワークの学習におけるテクニック
13.7 CNN の学習と予測

7.2 ナイーブベイズ分類
7.3 文書分類第 14 章7.4 TF-IDF

14.1 RNN の構造

再帰型ニューラルネットワーク (RNN)

7.5 ゼロ頻度問題

14.2 RNN 層の順伝播

7.6 ガウシアンナイーブベイズ分類

14.3 出力層の順伝播と損失関数

7.7 クラス分類の性能評価

14.4 RNN 層の逆伝播

7.8 ROC 曲線と AUC

14.5 出力層の逆伝播

7.9 多クラス分類の性能評価

14.6 重みの初期値
14.7 RNN の問題点

問と確認問題の略解