資源循環は現代社会において極めて重要な課題です。産業活動が活発な日本においては，産業廃棄物の有効利用と最終処分が大きな課題となっています。本書では，産業廃棄物をリサイクル材料として有効利用し，土木工事などの大量の資材を必要とする分野に注目してその可能性を探ります。
　本書は，高校生や大学生，これから社会人として実務に携わられる若い方々，異動等で新しい業務に関わる方々にも理解しやすい内容となるよう努めています。この書籍が皆さまの学びや実務の一助となり，近年の動向である持続可能な社会の実現に貢献すること，また時代の変化に応じて廃棄物の適正処理がその時々の社会に適合していけるよう願っています。

【シミュレーションと実験結果の不一致やバラつきを解析し、優れた製品を開発する！】

　モノ作りの現場では、
A氏「Bさんの設計した新製品の件でご相談です。実は出荷検査で5%もの不適合が発生しています。」
B氏「何度もシミュレーションで確認したので信じられない。検査方法に問題があるのでは？」
A氏「検査に使用している測定器は定期的に校正しているので問題ないのですが？」
B氏「・・・」
このような意見の対立が起こることがあります。こういった問題に対する解決アプローチが本書のテーマである「不確かさの定量化」です。
本書では，不確かさのモデル化に必要な「機械学習」，「ガウス過程回帰」や「実験計画法」について数学的な背景を紹介した後，不確かさの定量化を支援する商用ソリューションSmartUQを紹介します。
読者各位が抱える問題の解決とモノ作りプロセスの効率化や健全化に本書が少しでも貢献できれば幸いです。

【数理・データサイエンス・AI認定制度における応用基礎レベルをフォローした教科書！】

　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。
[問]　例の類題や概念の説明を補うための問題。
[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G検定などの検定を意識した4択問題もあり。
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書籍！