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みやさかしんや@Python/AI/DX

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Python/AI/ITの役立つスキルや知識を毎日発信▶「作りたいものがない人のためのPython入門 (講談社)📚️」の著者▶簡潔にまとめた資料で分かりやすく解説▶フォロー頂くと基礎～実戦的なスキルまで詳しくなれます▶現役エンジニア▶Pythonをサブスクでリーズナブルに学べるPyサブスクールを運営

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東大が機械学習の講義動画を公開🤗文系の生徒も出席しているようで教師あり学習とは何か？から丁寧に解説されていて初心者にも優しい内容🤗✨ Ⅰ．教師あり学習 １．最小二乗法 ２．過学習と正則化 ３．交差検証 ４．正則化付き経験リスク最小化 ５．カーネル法 Ⅱ．教師なし学習 １．ハードクラスタリング問題 ２．ソフトクラスタリング問題 ３．次元削減問題 Ⅲ．ベイズ推論 １．各問題の確率論的定式化 ２．推定理論 Ⅳ．凸最適化 １．凸関数 ２．双対問題 ３．最適化法 など 講義動画へのリンクはリプ欄にて🤗✨

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京都大学のPythonの講義資料🤗文系の学生も対象にしているためとても分かりやすい🌟基礎から学べる上、プログラミングの学び方まで記載があるのは初心者にとってかなり嬉しい✨アナログ時計アプリも面白そう🤗✨ ・コンピュータとプログラミング ・Pythonの実行環境と使い方 ・変数と演算、代入 ・リスト ・制御構造 ・京都の交差点を作る ・関数を使った処理のカプセル化 ・Turtleで遊ぶ ・Tkinterで作るGUIアプリケーション ・クラス ・ファイル入出力 ・三目並べて学ぶプログラム開発 ・Pythonの学術利用 ・IDLE Python便利帳 など テキストへのリンクはリプ欄から🤗

京都大学のPythonの講義資料🤗文系の学生も対象にしているためとても分かりやすい🌟基礎から学べる上、プログラミングの学び方まで記載があるのは初心者にとってかなり嬉しい✨アナログ時計アプリも面白そう🤗✨ ・コンピュータとプログラミング ・Pythonの実行環境と使い方 ・変数と演算、代入 ・リスト ・制御構造 ・京都の交差点を作る ・関数を使った処理のカプセル化 ・Turtleで遊ぶ ・Tkinterで作るGUIアプリケーション ・クラス ・ファイル入出力 ・三目並べて学ぶプログラム開発 ・Pythonの学術利用 ・IDLE Python便利帳 など テキストへのリンクはリプ欄から🤗

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もう一度高校に通いたくなるレベル！！✨ 「高校の情報IIの教員用教材」がデータサイエンスやプログラミング、問題解決まで学べてすごい😊✨📚️文部科学省が公開🏫😊✨ ■情報とデータサイエンス ・データと関係データベース ・大量のデータの収集と整理・整形 ・重回帰分析とモデルの決定 ・主成分分析による次元削減 ・分類による予測 ・クラスタリングによる分類 ・ニューラルネットワークとその仕組み ・テキストマイニングと画像認識 ■情報システムとプログラミング ・情報システム全体の情報の流れ ・情報システムの情報セキュリティ ・情報システムの表し方 ・情報システムの分割と設計 ・分割したシステムの制作とテスト ・分割したシステムの結合とテスト ・情報システムの評価・改善 など 教材へのリンクはこちら🤗✨

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5,287,060 просмотров • 2 лет назад

MicrosoftがGitやGitHubの勉強が出来るサイトを無料で公開🤗🌟 基礎知識を学習できて演習や知識チェックの簡単なテストも付いているのでとても有難い🤗 ■Git入門 バージョン コントロール システム (VCS) の概要 Git の重要な用語。 Git と GitHub の違い Git を構成する方法 Git の基本的なコマンド バージョン コントロールとは 分散型バージョン コントロール Git の用語 Git のコマンド ライン Git と GitHub 演習 - Git を試す Git を構成する Git リポジトリを設定する Git からのヘルプの表示 Git の基本的なコマンド 知識チェック など ■GitHub の基礎 - 管理の基本と製品の機能。 GitHub とは GitHub Enterprise プラットフォームの概要 リポジトリを作成する方法 リポジトリへのファイルの追加 リポジトリを検索する方法 gist と Wiki の概要 リポジトリの概要 GitHub フローのコンポーネント ブランチ コミット pull request GitHub フロー GitHub プラットフォームの管理 知識チェック など 教材へのリンクはリプ欄からどうぞ！🤗
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130,886 просмотров • 1 год назад

SONYが無料で公開しているディープラーニングの入門コース(全14回)がとても分かりやすい✨Deep Learningに取り組むべき理由やDeep Learningとは？から説明があり初心者でも学習しやすい🤗各回10分前後の講義なので無理なく学習できて嬉しい🤗 ・今Deep Learningに取り組むべき理由 ・Deep Learningとは？ ・Deep Learningでできること ・ニューラルネットワーク設計の基礎 ・層数、ニューロン数を決める指針 ・ニューラルネットワークの多層化テクニック ・ニューラルネットワーク学習の仕組み ・Recurrent Neural Networksとは？ ・Generative Adversarial Networks (GAN)とは？ ・数式なしで理解するLSTM (Long short-term memory) ・Transfer Learning（転移学習） ・量子化によるニューラルネットワークのコンパクト化 ・Attention（注意） ・マルチタスク学習 動画へのリンクはリプ欄にて🤗✨
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72,750 просмотров • 1 год назад

PythonならGAFAが作ったAIモデルも簡単に使える🤗✨
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32,087 просмотров • 1 год назад

Pythonなら物体検出も簡単😊✨
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17,645 просмотров • 1 год назад

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