■著者
●小縣 信也（おがた・しんや）
株式会社スキルアップNeXt講師。株式会社スキルアップNeXt取締役CTO。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。

●斉藤 翔汰（さいとう・しょうた）
株式会社スキルアップNeXt講師。株式会社スキルアップNeXt取締役CRO。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在は深層学習や機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。

●森田 大樹（もりた・だいき）
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京工業大学 情報理工学院 修了。修士（工学）。大学院時代は数理モデリングを用いた脳神経の研究に携わる。その後、データ基盤の開発・運用、Web サービスの受託開発やアプリケーションデータの解析業務を行う。

●田澤 賢（たざわ・さとし）
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。
東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻（現：メディカル情報生命専攻）修士課程卒業。

●小宮 寛季（こみや・ひろき）
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京電機大学大学院 未来科学研究科 情報メディア学専攻 修了。修士（情報メディア学）。修士課程では、ディープラーニングを用いた特徴抽出技術を応用し、効果音を元に類似効果音を検索するシステムを開発。スキルアップNeXtでは講師として、機械学習基礎講座およびディープラーニング基礎講座を担当。

●山田 弦太朗（やまだ・げんたろう）
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東海大学大学院 工学研究科 建築土木工学専攻 修了。修士（工学）。スキルアップNeXtでは講師としてAI・データ分析基礎、ノーコードAI、深層学習フレームワーク（PyTorch）等に関する講座を担当するほか、教材作成・執筆等の業務に従事。

●安藤 遼哉（あんどう・りょうや）
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京理科大学大学院 理工学研究科 数学専攻（現：創域理工学研究科 数理科学専攻） 博士前期課程 修了。修士（理学）。社会人ドクターとして、深層学習・量子コンピュータなどの先端技術に関する人材育成プログラムの開発や、純粋数学・機械学習に関する研究に従事。

■監修
●杉山　将（すぎやま・まさし）
2001年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。博士（工学）。2014年より東京大学大学院新領域創成科学研究科教授、2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を兼任。機械学習の理論・アルゴリズム・実世界応用に関する研究に従事。

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誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

• 11ページ 目次：第10章の章タイトル
  • [誤]
    AI理論・AIガバナンス
  • [正]
    AI倫理・AIガバナンス
  • 備考：

    【 第6刷で修正予定 】

• 29ページ 問15の設問文の6～7行目
  • [誤]
    （ア）は、3層の畳み込みニューラルネットワークを利用することで～
  • [正]
    （ア）は、5層の畳み込みニューラルネットワークを利用することで～
  • 備考：

     【 第6刷で修正予定 】

• 46ページ 問5の問題文
  • [誤]
    以下の記述を読み、空欄（ア）～（ウ）に入る～
  • [正]
    以下の記述を読み、空欄（ア）（イ）に入る～
  • 【 第5刷にて修正 】
• 50ページ 問14の選択肢C
  • [誤]
    ウォード法は、最も距離の近いデータやクラスタをまとめ、逐次的に新たなクラスタを形成する手法である
  • [正]
    ウォード法は、統合後のクラスタ内のデータのばらつきが最小になるようにクラスタを形成する手法である
  • 【 第2刷にて修正 】
• 69ページ 問12解説文の4行目
  • [誤]
    ウォード法のような階層なしクラスタリングでも、
  • [正]
    ウォード法のような階層ありクラスタリングでも、
  • 【 第2刷にて修正 】
• 70ページ 問14の解説の3～4行目
  • [誤]
    ウォード法は、距離の最も近いデータ点またはクラスタをまとめて1つのクラスタとし、この繰り返しによって逐次的にクラスタを構成する手法です(C)。
  • [正]
    ウォード法は、クラスタ内のデータ点同士がなるべく「近い」状態を保つように、類似したクラスタ同士を逐次的にまとめて新たなクラスタを形成する手法です。ウォード法では、統合後のクラスタ内のデータのばらつき（平方和）が最小になるようにクラスタが形成されます(C)。
  • 【 第2刷にて修正 】
• 72ページ 問17の解説文13行目
  • [誤]
    探索とは、未知の情報以外の情報を～
  • [正]
    探索とは、未知の情報を～
  • 【 第4刷にて修正 】
• 82ページ 解答34　FPRの式
  • [誤]
    FPR=FP/(FP+FN）
  • [正]
    FPR=FP/(FP+TN）
  • 【 第3刷にて修正 】
• 148ページ 問1の設問文
  • [誤]
    1989年に提案された～
  • [正]
    1998年に提案された～
  • 【 第4刷にて修正 】
• 168ページ 問1の解説文1行目
  • [誤]
    LeNetは、1989年にヤン・ルカン～
  • [正]
    LeNetは、1998年にヤン・ルカン～
  • 【 第5刷にて修正 】
• 187ページ 問30解説文の12行目
  • [誤]
    Dota2をプレイできるゲームAIで、2019年に当時の～
  • [正]
    Dota2をプレイできるゲームAIで、2018年に当時の～
  • 【 第2刷にて修正 】
• 206ページ 問5の選択肢C、D
  • [誤]
    C.
    （イ）エッジ
    （イ）Web GUI（Graphical User Interface）
    
    D.
    （イ）エッジ
    （イ）Web API（Application Programming Interface）
  • [正]
    C.
    （ア）エッジ
    （イ）Web GUI（Graphical User Interface）
    D.
    （ア）エッジ
    （イ）Web API（Application Programming Interface）
  • 【 第3刷にて修正 】
• 390ページ 問168の解説文3～4行目
  • [誤]
    探索とは、未知の情報以外の情報を～
  • [正]
    探索とは、未知の情報を～
  • 【 第5刷にて修正 】
• 404ページ 索引
  • [誤]
    プルーニング・・・・200
  • [正]
    プルーニング・・・・201
  • 【 第3刷にて修正 】

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