| 編著者 | 松原 望 著 |
|---|---|
| 判型 | A5判 |
| ページ数 | 255 ページ |
| 製本 | 並製 |
| 発行日 | 2018年06月 |
| ISBN | 978-4-909022-96-7 C0014 |
| 定価 | 3,520円（10％税込） |
| 在庫 | あり |
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内容紹介
ニューラル・ネットワーク、ゲノム解析、自動運転技術。現代社会を彩る数々のAI、その元祖はベイズ統計学だった。時代に即して新しく、同時に270年の古い歴史をもち、「確率」「論理」「統計」の3要素をすべてバランスよく備えたベイズ統計学。ベイズ統計学に精通した著者が基礎から最新応用までわかりやすくまとめ、話題のシンギュラリティも独自の目線で切り込んだ最新作。初学者にもアップデートを試みる方にも最適な1冊である。
編著者プロフィール
松原 望 （まつばら・のぞむ）
東京大学名誉教授
Ph.D.（スタンフォード大学統計学研究科 1972）
1966年東京大学教養学部基礎科学科(数学コース)卒業。文部省統計数理研究所研究員、米国スタンフォード大学大学院統計学博士課程、筑波大学社会工学系助教授、東京大学教養学部/大学院総合文化研究科/新領域創成科学研究科教授、上智大学外国語学部教授、聖学院大学大学院政治政策学研究科教授を歴任。精力的に執筆活動を続けており、著書多数。
専攻分野：確率論、統計学、科学方法論
上記内容は本書刊行時のものです。
目次
まえがき
序 章 トーマス・ベイズ師のベイジアン・ルネッサンスとAI
第１章 ベイズ統計学事始め――AIの元祖を学ぼう
第２章 ベイズの定理・シンプル応用編――ベイズの定理の証拠力を見よ
第３章 ベイズ判別によるパターン認識――“いずれアヤメかカキツバタ”
第４章 ベイジアン・ネットワークの原理――「人間」にもっとも近いAIのすすめ
第５章 二項分布、ポアソン分布、正規分布のベイズ統計学――「事前分布」の急所を学ぶ
第６章 階層ベイズ・モデルとMCMC――多段階をひとつに束ねる
第７章 バイオインフォマティクスとベイズ統計学――遺伝暗号を解読する
第８章 動く対象とカルマン・フィルタ――自動運転技術のしくみにも
第９章 ニューラル・ネットワークの進化――シグモイド関数は「ベイズの定理」の別表現
第10章 The Singularity is Nearの‘予定された世界’―― 「シンギュラリティ」の戸口に立つ
第11章 確率とＡＩとシンギュラリティ――これからの重要ポイント
あとがき