おうちで学べる Pythonのきほん

Chapter 1　プログラミングを学ぼう～プログラミングがPythonのスタート地点～
1-1　プログラミングを体験してみよう
1-1-1　プログラミングは必須スキル
1-1-2　プログラミングの考え方を習得しよう
1-2　オブジェクト指向プログラミングの考え方を学ぼう
1-2-1　オブジェクト指向プログラミングとは何だろうか？
1-2-2　オブジェクト指向プログラミングの特徴であるクラスを学ぼう
1-2-3　オブジェクト指向プログラミングの特徴であるポリモーフィズムを学ぼう
1-2-4　オブジェクト指向プログラミングの特徴である継承を学ぼう

Chapter 2　プログラミング言語Pythonの特徴を学ぼう～Pythonもプログラミング言語のひとつ～
2-1　Pythonの成り立ちを学ぼう
2-1-1　プログラミング言語の歴史を学ぼう
2-1-2　オープンソースのプログラミング言語としてPythonが誕生
2-2　Pythonと他のプログラミング言語との違いを学ぼう
2-2-1　様々な思想に基づきプログラミング言語は開発されてきた
2-2-2　変数設定時に型の宣言が必要なプログラミング言語と不要なプログラミング言語
2-2-3　プログラミング言語ごとに強みがある
2-3　便利に使えるライブラリを見てみよう
2-3-1　Pythonでは様々なライブラリが開発されている

Chapter 3　人工知能の基本となる機械学習を学ぼう～機械学習の種類は豊富にある～
3-1　機械学習について知ろう
3-1-1　人工知能に関わる言葉
3-1-2　学習に関する言葉
3-1-3　人工知能は機械学習だけではない
3-2　機械学習のアルゴリズムの違いを知ろう
3-2-1　機械学習は教師あり学習と教師なし学習に分けられる
3-2-2　分類問題を解くための教師あり学習について学ぼう
3-2-3　数値データを予測する教師あり学習について学ぼう
3-2-4　新たな知見を得ることができる教師なし学習について学ぼう

Chapter 4　ディープラーニングについて学ぼう～深い層のニューラルネットワークが人工知能をつくる～
4-1　画像を扱うことが得意な畳み込みニューラルネットワークについて学ぼう
4-1-1　畳み込みニューラルネットワークの概要
4-1-2　モデル構成と各層の概要
4-1-3　ディープラーニングの学習
4-2　時系列データを扱うことが得意なリカレントニューラルネットワークについて学ぼう
4-2-1　時系列データを扱うニューラルネットワーク
4-2-2　時系列リカレントニューラルネットワークの応用とその拡張
4-3　文章解析精度を飛躍させたアテンションについて学ぼう
4-3-1　アテンションの概要
4-3-2　自然言語処理の革命児「Transformer」
4-4　画像や文章を生成しよう
4-4-1　生成系AIの種類
4-4-2　画像生成系AI「GAN」
4-4-3　テキスト生成系AI「ChatGPT」

Chapter 5　実践的な人工知能の構築手法を学ぼう～データは必ずしも完全ではない～
5-1　テキストデータの扱い方を学ぼう
5-1-1　テキスト解析に必要な処理
5-1-2　テキストを数字で扱うためのWord2vec
5-2　人工知能に関するその他の言葉
5-2-1　カテゴリ変数の扱い方
5-2-2　欠損値の処理をしてみよう
5-2-3　正規化・標準化の処理をしてみよう
5-2-4　過学習に陥らないよう訓練データとテストデータに分けて利用する
5-2-5　転移学習とファインチューニングを学ぼう
5-2-6　データ拡張を学ぼう

Chapter 6　人工知能を作るために扱うデータを学ぼう～どんなデータがあるのか？～
6-1　人工知能には様々なデータが用いられている
6-1-1　画像データを用いたサービス
6-1-2　テキストデータを用いたサービス
6-1-3　音声データを用いたサービス
6-1-4　IoTデータを用いたサービス

Chapter 7　Pythonを使って人工知能をつくろう～プロジェクトマネジメントを学ぶ
7-1　プロジェクトマネジメントを体系的に学ぼう
7-1-1　プロジェクトマネジメントとは何か？
7-1-2　ウォーターフォール型のシステム開発工程を押さえよう
7-1-3　アジャイル型に近い人工知能の開発工程

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