機械学習&ディープラーニング入門(Python編)

機械学習&ディープラーニング入門(Python編)

デジタルアドバンテージ 一色 政彦

ディープラーニングのプログラムを作成するには、Python言語を使うのが一般的。しかしPython言語の仕様や文法、プログラミングをまったくの知識ゼロから学ぶのは大変。本連載では、実際に開発で使用するコード例から本当に必要な基本文法を厳選し、それらを図解で分かりやすく説明していく。


  • 記事数 全18回 (推定学習時間 9時間)
  • チェックリスト 必須条件:
    • 知識ゼロから誰でもスタートできます。
  • ターゲット読者 こんな方にお勧め:
    • プログラミングやPython言語について初めて学ぶ方
  • ゴール 学習内容:
    • 機械学習/ディープラーニングに最低限必要なプログラミング/Python言語の基礎知識が学べる

はじめに ― 本連載の読み方

 AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラミングやPython言語についてまったく初めての人に向けて、その基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載記事です。

 Lesson 1Lesson 12で「Python言語文法(基礎編)」として、「Python言語のバージョン」「モジュール」「APIリファレンスやコメント」「変数とデータ型(基本編/コレクション編)/各種オブジェクト編)」「関数」「制御フロー文」「クラス」に関して説明します。

 Lesson 13Lesson 17で「Python言語文法(応用編)」として、「Python バージョン2環境への対応」「Python 標準ライブラリ」「if 条件式」「and/or/not 論理演算子」「ラムダ式」「リスト内包表記」「例外」を説明します。

 Lesson 18では、それまでの回の全Lessonのポイントを、箇条書きで短く書い出しています。記事内容の理解を再確認できますので、ぜひご活用ください。

目次

はじめに ― 本連載の読み方
索引・INDEX

Lesson 1. ディープラーニングを始めるための、Python基礎文法入門

Lesson 2. モジュール

Lesson 3. コメント、APIリファレンスの使い方

Lesson 4. 変数、オブジェクト

Lesson 5. データ型(ブール/数値/文字列)

Lesson 6. データ型(リスト/タプル/辞書/各種オブジェクト)

Lesson 7. 関数

Lesson 8. 関数の定義

Lesson 9. 条件分岐

Lesson 10. ループ処理

Lesson 11. クラス

Lesson 12. クラスの定義

Lesson 13. 旧バージョン2環境への対応、標準ライブラリ

Lesson 14. if 条件式、and/or/not 論理演算子

Lesson 15. ラムダ式

Lesson 16. リスト内包表記

Lesson 17. 例外

Lesson 18. 「Python言語基礎文法」と「いくつかの応用文法」のまとめ

 

索引・INDEX

キーワードを手掛かりに連載記事内を検索するための (いわゆる )です。
上部メニューの[Keywords]コーナー(= )とは別物です。

 

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