内容紹介：最適化、確率・統計などの基本的な計算から、ハミルトニアンモンテカルロ法、階層ベイズ、状態空間モデルの原理までを丁寧に解説！
線形代数、微積分、最適化、確率・統計の基本的な計算から、ハミルトニアンモンテカルロ法、階層ベイズ、状態空間モデルの原理までをていねいに解説！
もくじ情報：第１章　Ｊｕｌｉａの基礎；第２章　数値計算の基礎；第３章　確率計算の基礎；第４章　確率分布の基礎；第５章　統計モデリングと推論；第６章　勾配を利用した近似推論手法；第７章　発展的な統計モデル

須山　敦志(スヤマ　アツシ)
１９８５年生まれ。２０１１年東京大学大学院情報理工学系研究科博士前期課程修了。修士（情報理工学）。現在、アクセンチュア株式会社ビジネスコンサルティング本部所属。講演会やＳＮＳ、ブログなどを通して人工知能やデータサイエンスの理論、実応用に関する情報を発信中（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）