ここでは，Python3を学びます(以後Pythonと書く場合はPython3のことを示しています)．
Pythonの内部的な実装はあまり扱わず，Pythonによるコーディング，そしてPyDataと呼ばれるデータ分析技術を中心の話題とします．
この講座を全てクリアすれば，Pythonの初心者以上のことができるようになると思います．
また，大学1年生で習うような線形代数や単純な最適化手法も復習することができます．
そして，それらがどのようにこれからの勉強や研究とつながるのかを垣間見ることができます．
自分で手を動かしながら取り組めるように，全ての資料をjupyter notebook形式で公開します．
さらに演習問題を用意しています．
これらの資料を用いて，自分の手を動かしながらでPythonを学びましょう．
作者による演習問題の答えが必要な場合は問い合わせください．
この講座を通じて，Pythonだけでなく，プログラミングと機械学習の面白さを伝えることができれば嬉しいです．
楽しくPythonを学びましょう！
- Chapter 1: PythonとJupyterの基礎知識
- Chapter 2: 制御とデータ構造
- Chapter 3: 数学系モジュール (math, numpy, scipy)
- Chapter 4: Pythonによる可視化 (matplotlib, pandas)と最適化
- Chapter 5: Pythonによる機械学習 (scikit-learn)
- Chapter 6: Pythonによる機械学習 (Pytorch)
- Chapter 7: Pythonによる機械学習 (PyMC3)
- Chapter 8: 深層学習による画像分類 (Pytorch)
- Chapter 9: 深層学習による転移学習 (Pytorch)
- Chapter 10: 深層生成モデル-VAE (Pytorch)
- Pythonで基本的なコードが書けるようになる
- Pythonのデータ構造を理解し，使えるようになる
- Pythonによるデータ分析技術の基礎を理解する