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概要
カスタマイズされたコーディングカリキュラム
興味のあるプログラミング言語またはトピックを選択すると、資格のある講師があなたを指導して習得をお手伝いします。
柔軟なコーディングレッスン
簡単な紹介をご希望でも、詳細な探求をご希望でも、ご都合に合わせてレッスンをスケジュールしてください。選択はあなた次第です。
個別指導
学習体験はあなたのペースと好みの難易度に合わせてカスタマイズされ、気を散らしたり競争したりすることなく着実に進歩することが保証されます。
Pythonについて
Python は急速に人気を博し、世界で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つになりました。そのシンプルさと読みやすさにより、機械学習、データ サイエンス、人工知能に限らず、多くの業界で頼りになる言語となっています。この言語は汎用性が高く、Web 開発、自動化、科学計算、さらにはサイバー セキュリティにも適しています。
世界共通言語
Google、Facebook、Netflix などの大手テクノロジー企業はいずれも、Web サービスからデータ分析、機械学習モデルまで、幅広いアプリケーションに Python を活用しています。たとえば、Google は、有名な Google 検索エンジンを含むさまざまな重要なシステムに Python を採用しています。Python の組み込みデータ構造は、動的な型付けとバインディングと組み合わされており、ほぼすべてのプラットフォームで迅速なアプリケーション開発とスクリプト作成を行うのに最適です。
初心者に優しいがパワフル
Python が他と一線を画しているのは、初心者にとって入門のハードルが低いことです。構文が簡単なので、初心者でも面倒な言語ルールに悩まされることなく、基礎を理解できます。しかし、その機能は基本的なものではありません。Python は、Web サーバーへの接続、正規表現によるテキストの検索、ファイルの読み取りと変更など、多くの一般的なプログラミング タスクをサポートする広範な標準ライブラリを提供します。
拡張ライブラリとフレームワーク
Python のエコシステムは堅牢で、その機能をさらに拡張するさまざまなライブラリとフレームワークで構成されています。NumPy や pandas などのライブラリはデータ操作で人気があり、Matplotlib や Seaborn はデータの視覚化によく使用されます。機械学習では、TensorFlow や scikit-learn などのライブラリにより、Python は最先端のモデルを構築するための事実上の言語となっています。
コミュニティとコラボレーション
Python の最大の強みの 1 つは、大規模で活発なコミュニティです。このコミュニティは、ライブラリとフレームワークの選択肢を常に拡大することに貢献しています。また、Python コミュニティは、パブリック リポジトリやオープン ソースへの貢献を奨励する文化に見られるように、コラボレーションと共有を重視しています。
要約すると、Python は単なる開発者向けツールではありません。テクノロジーの未来を形作る役割を果たす世界的な現象です。その汎用性とアクセシビリティにより、コンピューター サイエンスの分野に参入したり、技術スキルを向上させたいと考えている人にとって、Python は非常に貴重な資産となります。
説明
このコースでは、データを解釈し、不正確な点を特定し、データの正確性と関連性を高めるためにデータを変更する方法を学生に教えることに重点を置いています。
参加者は、アルゴリズムが最も正確なデータを収集できるようにするために、クラスタリング、回帰、分類などの手法をいつ適用するかを学びます。
また、YouTube や Netflix などのプラットフォームと同様に、過去のデータに基づいて人々が興味を持つ可能性のある他のアイテムを推奨する、予測モデリングを活用するスキルも習得します。
このセミナーでわかること
- 機械学習の原理を理解します。
- Python を使用してクラスタリング、回帰、または分類手法に習熟します。
- ニューラルネットワークの開発を開始します。
- 複雑なデータを読み取って理解するスキルを習得します。
要件
- 中世13-18
- Pythonの基本的な知識
- 複雑な概念を理解する能力または意欲がある
- 未来のテクノロジーに興味がある
リソース: Python を使用した AI に関する学生のよくある質問
Python は、そのシンプルさと読みやすさ、そして TensorFlow、scikit-learn、PyTorch などのライブラリの広範なエコシステムにより、AI 開発に最適です。柔軟性により、迅速なプロトタイピングと効率的な本番環境への展開の両方が可能になります。
scikit-learn などのライブラリは、教師あり学習タスクと教師なし学習タスク用に構築済みのアルゴリズムを提供します。一方、TensorFlow と PyTorch は、AI のディープラーニング タスクに不可欠なニューラル ネットワークを作成するための構成要素を提供します。
はい、Python には NLTK や spaCy など、NLP タスク専用に設計されたライブラリがいくつかあります。これらのライブラリは、感情分析、テキスト分類、言語翻訳などのタスクに役立ちます。
Python の AI ライブラリは、多くの場合、C や C++ などの低レベル言語をベースに構築されており、計算効率が向上します。これは、AI で一般的な要件である大規模なデータセットで複雑なモデルをトレーニングするために不可欠です。
Python 自体は最速の言語ではないかもしれませんが、C/C++ との統合と GPU の利用機能により、リアルタイム AI アプリケーションに適した選択肢となります。ただし、選択はプロジェクトの特定の要件によっても異なります。
Python には、NumPy、pandas、Matplotlib、Seaborn など、データの分析と視覚化を簡単にするライブラリが豊富にあります。これは、AI における特徴エンジニアリング、モデル評価、データ分布の理解に重要です。
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