本書はベイズ最適化の教科書ですが、特に種々の概念の理論的（数学的）な背景や導出の説明を重点的に行うように構成しました。一方、実践的な利用方法も同時に学べるように、ブラックボックス最適化ソフトウェアであるＯｐｔｕｎａを用いた実装方法も詳細に説明しています。改訂版では、この両軸をより強化することで、理論と実践を共に深められるような内容になっています。
もくじ情報：第１章　機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化；第２章　ブラックボックス関数のベイズモデリング；第３章　ベイズ最適化のアルゴリズム；第４章　Ｏｐｔｕｎａによるベイズ最適化の実装方法；第５章　ベイズ最適化の理論；第６章　制約付きベイズ最適化；第７章　多目的ベイズ最適化；第８章　高次元空間でのベイズ最適化；第９章　並列ベイズ最適化；付録

今村　秀明(イマムラ　ヒデアキ)
２０１８年東京大学理学部情報科学科卒。２０２０年東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士号。２０２０年４月から株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓリサーチャー。学生時代はベイズ最適化の理論などを研究。現在は同ＡｕｔｏＭＬチームにてブラックボックス最適化ソフトウェアＯｐｔｕｎａの開発および汎用原子レベルシミュレータＭａｔｌａｎｔｉｓを利用したブラックボックス最適化の応用研究開発に従事