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Pythonの検索結果1 - 40 件 / 5724件

Pythonに関するエントリは5724件あります。 学習プログラミング勉強 などが関連タグです。 人気エントリには 『京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai』などがあります。
  • 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai

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      京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
    • じゅじゅ on Twitter: "ネット上にある、完全無料で勉強になる有益なコンテンツまとめました。 (お金/資産形成、Excel、仕事術、資料作成、英語、ファイナンス、統計・データ分析、プログラミング、ITなど) GWでなにか勉強したいな~、と思っていた方はぜ… https://t.co/wHbkKFUnFM"

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      • ハーバード大のプログラミング講座を日本語化 無料で学べる「CS50.jp」公開

        米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス(CC BY-NC-SA 4.0)で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ

          ハーバード大のプログラミング講座を日本語化 無料で学べる「CS50.jp」公開
        • 東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital

          東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

            東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
          • 米ハーバード大学のプログラミング授業「CS50x」日本語訳が無料公開

            米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ

              米ハーバード大学のプログラミング授業「CS50x」日本語訳が無料公開
            • ハーバード大のコンピュータサイエンス講座「CS50」の日本語化が完了し、無償公開

                ハーバード大のコンピュータサイエンス講座「CS50」の日本語化が完了し、無償公開
              • VOICEVOX | 無料のテキスト読み上げ・歌声合成ソフトウェア

                オープンソース VOICEVOX は OSS(オープンソース・ソフトウェア)版 VOICEVOX をもとに構築されています。 製品版と OSS 版の違いやモジュール構成は VOICEVOX の全体構成 をご参照ください。 ソフトウェア部分は Electron + Vue 、音声合成エンジン部分は Python + FastAPI です。 追加したい・改善したい機能があれば、ぜひ開発にご参加ください。

                • CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。

                  お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利/協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ:CS50 の学習(履修証明書の取得)を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利/無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度(春/秋)も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業(2022年) https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ! このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre

                  • 「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました|カレーちゃん

                    Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成

                      「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました|カレーちゃん
                    • コードで学ぶAWS入門

                      各方面でご好評をいただいている本講義資料ですが,この度増補・改訂のうえ書籍として出版することが決定いたしました! 書籍限定の書き下ろしの3章 (約100ページ分!)を新たに追加して,2021年9月27日に発売予定です. この資料を気に入っていただいた方は,手に取っていただけるとありがたいです. ここで公開している資料は引き続きオンラインで無料で読めますので,ご安心ください🙇

                      • 東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。

                        QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと

                          東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
                        • じゅじゅ on Twitter: "年末年始、なにか勉強したいな~と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk"

                          年末年始、なにか勉強したいな~と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk

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                          • OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる|shi3z

                            凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

                              OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる|shi3z
                            • 筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai

                              サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai
                              • 技術ようつべチャンネル集 - Qiita

                                Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モ

                                  技術ようつべチャンネル集 - Qiita
                                • やさしいMCP入門

                                  4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 & 実践LT会(KAGと学ぼう!勉強会) https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/

                                    やさしいMCP入門
                                  • 線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST

                                    「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください(音は出ませんので安心してご覧ください)。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと

                                      線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
                                    • 日本語に特化したOCR、文書画像解析Pythonパッケージ「YomiToku」を公開しました|Kotaro.Kinoshita

                                      はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ

                                        日本語に特化したOCR、文書画像解析Pythonパッケージ「YomiToku」を公開しました|Kotaro.Kinoshita
                                      • Googleが提供する無料のAI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる | Ledge.ai

                                        サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                          Googleが提供する無料のAI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる | Ledge.ai
                                        • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

                                          指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する. 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする. 以下,デモビデオ: 注意 基本的には,コードも公開するが, github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない(予約はしているが, 保証はない). プロジェクトに参加したい人は,以下の技量が必要(github, nbdev, poetry, gurobi); ペー

                                          • 総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai

                                            サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                              総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
                                            • 心のバリアを取り去って「正規表現」に取り組む一歩を踏み出すためのメモ|DTP Transit 別館

                                              長年、後回しにしてきた「正規表現」。四の五の言わずにはじめようよ!と20年前の自分に伝えたく、まとめてみました。 詳しい方が見ると、乱暴だったり、おかしなところがあると思いますが、入り口に立つことが大切だと考えています(書いた人は文系・グラフィックデザイン関連です)。 はじめにたとえば、文章中に「コンピュータ」と「コンピューター」が混在していて、これを「コンピューター」に統一したいとき、あなたなら、どうしますか? 単純な検索置換なら、次のような順番で処理できます。 ❶「コンピューター」を「コンピュータ」に一括置換する ❷「コンピュータ」を「コンピューター」に一括置換する ❸ ちょっと心配なので「ーー」(音引きの繰り返し)をチェック これはこれでアリなのですが、1回の作業でできたらベターです。 しかし、「コンピュ-タ」のように正しく音引き(ー)が入力されていない場合には単純な検索置換ではお手

                                                心のバリアを取り去って「正規表現」に取り組む一歩を踏み出すためのメモ|DTP Transit 別館
                                              • 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

                                                はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が

                                                  真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
                                                • 東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai

                                                  サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                                    東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
                                                  • 無料で読める、東大/京大の「Python教科書」電子書籍

                                                    東大の2024年版が公開されています。本稿は、2021年5月26日に公開した記事を「2024年11月14日の最新情報」に合わせて改訂したものです。『初心者向けTellus学習コース』はリンク切れのため削除しました。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。 東大/京大の「Python教科書」電子書籍 東京大学『Pythonプログラミング入門』

                                                      無料で読める、東大/京大の「Python教科書」電子書籍
                                                    • 君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ

                                                      新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です!」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく!」 新人: 「よろしくお願いします!」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな?」 新人: 「はい!大学の研究で Python 書いてました!PyTorch でモデル作成もできます!」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね?」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間?厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら

                                                        君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
                                                      • はじめに — 機械学習帳

                                                        import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

                                                          はじめに — 機械学習帳
                                                        • 総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 | Ledge.ai

                                                          サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                                            総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 | Ledge.ai
                                                          • ハーバード大学のコンピューターサイエンスの講義(日本語版)が無料公開されている件「聞き取りやすいから英語も勉強できる」

                                                            QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。 pic.twitter.com/XyBBslyeBa 2022-10-08 22:01:21 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、

                                                              ハーバード大学のコンピューターサイエンスの講義(日本語版)が無料公開されている件「聞き取りやすいから英語も勉強できる」
                                                            • Keigo Hattori on Twitter: "YouTubeで学ぶコンピュータ・サイエンス。これを完了したら実質学位を取ったようなもん。という話だが、すごいなこれ・・・。全部無料でここまでの・・・。 https://t.co/xNHNvBM5Aa"

                                                              YouTubeで学ぶコンピュータ・サイエンス。これを完了したら実質学位を取ったようなもん。という話だが、すごいなこれ・・・。全部無料でここまでの・・・。 https://t.co/xNHNvBM5Aa

                                                                Keigo Hattori on Twitter: "YouTubeで学ぶコンピュータ・サイエンス。これを完了したら実質学位を取ったようなもん。という話だが、すごいなこれ・・・。全部無料でここまでの・・・。 https://t.co/xNHNvBM5Aa"
                                                              • 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート

                                                                総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS

                                                                  総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート
                                                                • 統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue

                                                                  帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1.本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①:講義の受講者が復習に利用する 想定②:未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回

                                                                  • コンピュータシステム概論

                                                                    コンピュータシステムを利用した情報サービスの知識はあらゆる分野で求められている。 本講義では、情報サービスの提供に必要な知識・スキルに加えてそれらの獲得方法を学ぶ。 具体的には、Web サービスの提供を想定し、その実現に必要な知識・技術を解説する。 併せて、具体的なサービス構築を通じ知識・技術の活用に加え、それらの獲得方法を実践的に体得する。 課題発表の時間に学生が設計・構築したサービスのデモをおこない、学生同士で評価する。

                                                                      コンピュータシステム概論
                                                                    • 初学者に教えたい、MicrosoftがGitHubで公開している教材が最高だった! - Qiita

                                                                      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに エンジニアやデータサイエンティストの人材育成のためのオープンソースな教材を探していたらMicrosoftがGitHubでかなり質の高い教材をweb開発、データサイエンティスト、機械学習、IoTの四項目を対象に提供してるのを発見したため共有したいと思う。 正直、マイクロソフトと聞くとGoogleやらFacebookに比べていけてないイメージを持っていたけど、実際にMicrosoftのGitHubレポジトリを見て、彼らはここ数年で大きく変わったように思える。特に人材育成や学習教材に関しては世界一かもしれないなんて思っています。本記

                                                                        初学者に教えたい、MicrosoftがGitHubで公開している教材が最高だった! - Qiita
                                                                      • 2024年版のDockerfileの考え方&書き方 | フューチャー技術ブログ

                                                                        最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整

                                                                          2024年版のDockerfileの考え方&書き方 | フューチャー技術ブログ
                                                                        • オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある

                                                                          QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RP

                                                                            オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
                                                                          • Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita

                                                                            オブジェクト指向 1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Cl

                                                                              Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita
                                                                            • Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball

                                                                              2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも(昨今のトレンド・流行りも手伝ってか)Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. (このエントリーを執筆した12/19時点で)Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍(と抑えておきたいサービス) をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2

                                                                                Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
                                                                              • Hiroshi Takahashi

                                                                                Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の

                                                                                • [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も

                                                                                  [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202

                                                                                    [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も

                                                                                  新着記事