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
【初心者必見】プログラミング未経験から3年間のPython学習ロードマップ完全版 - 仮想サーファーの日常
近年、Pythonの求人数・案件数が増加すると同時に単価も上がってきており、エンジニアの中で人気が高まっています。 これからプログラミング言語Pythonを学んで、Webアプリケーション開発エンジニアや機械学習エンジニアになりたいと思っている方も多いのではないでしょうか。 この記事では以下のような方向けに、Pythonを未経験からどのような手順で学びPythonエンジニアになるのか、またPythonエンジニアになった後にどのように学び続けていけばいいのか、具体的な方法をまとめています。 この記事の対象読者 エンジニアではないけど、未経験からPythonエンジニアに転職したい方 エンジニアではないけど、未経験からPythonでデータ分析や業務効率化をしたい方 非Web系の会社で働いているけど、Web系のPythonエンジニアに転職したい方 Pythonとは Pythonとは何か Python
VS CodeでPythonするために必要なこと
なお、本稿の内容は基本的に、Windows版のVS Code（64ビット版）で動作確認し、必要に応じてmacOS版でも確認をしている。 VS CodeでPythonする理由 PythonをサポートするエディタやIDE（統合開発環境）は数多く存在する。例えば、JetBrainsのPyCharmは優れたIDEであり、恐らく、VS CodeでできることはPyCharmでもできるだろう。それでもなお、VS Codeを使う理由とは何だろう。筆者もちょっと考えてみた。 VS Codeは無償で使える、軽量なエディタである（上に挙げたPyCharmにも無償で利用できるCommunityエディションはあるし、オープンソースプロダクトとして無償で利用できるエディタも数多いが） Python拡張機能をインストールすることで、IntelliSenseを利用したコード補完が可能になる 同じくPython拡張機能によ
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Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
