Overview

■「Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩」シリーズ全4巻ではデータサイエンスとAIの初歩を学ぶのに必要な数学、統計学などの初歩的基礎知識を体系的に学んでいきます。高校の新学習指導要領の「情報I」および「情報II」の内容も多く含んでいます。■高校生程度の数学の知識があれば理解できるように説明しているので、いきなりデータサイエンスやAIのコースは荷が重いという方にお勧めです。実際に中高生向けのプログラミング教室での10年の実績があります。■実際のプログラミング教室での授業から、最新の内容やテキストにはないが役立つ内容を補足事項として随時アップデートしています。■Anacondaをインストールして、Jupyter Notebookでプログラミングを行なっていきます。■学習内容Vol.1ではPythonの基礎、数と暗号、関数と微分Vol.2では確率と統計、ベイズ統計、データサイエンスとAIの初歩Vol.3では線形代数、主成分分析、自然言語処理Vol.4ではネットワークの基礎知識、ブロックチェーンについて学んでいきます。■4コースともPDF形式のテキスト（約100ページ）が付属しています。また、タイピングが大変だったり時間がないという方のためにある程度コードを記載したテンプレートプログラムをつけてあります。完成したサンプルプログラムもついています。■Vol.1の内容は以下の通りです。Pythonの基礎演算子構造化プログラミング誤差関数クラス標準ライブラリと外部ライブラリ2次元画像サブプロット数と暗号数の体系複素数充填ジュリア集合とマンデルブロ集合素数判定アルゴリズム因数分解素因数分解シーザー暗号とRSA暗号関数と微分関数のグラフ1次関数の応用3次元のグラフ陰関数のグラフ2次関数の応用極限微分

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