1 機械学習と統計概論 1.1 教師付き学習 1.2 実験計画とサンプルサイズの考え方 1.3 ガウス過程回帰 2 ベイズ最適化 2.1 問題設定 2.2 基本的な手法 2.3 応用例 3 能動学習 3.1 問題設定 3.2 基本的な手法 3.3 最適停止問題 3.4 応用例(相図作成の効率化,スペクトル計測の効率化)