初心者向けPython教材・資料のおすすめ度
※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。 色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。 ★～★★★★★ で個人的なおすすめ度も示している。 ゼロからのPython入門講座：★★★★URL： https://www.python.jp/train/index.html Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。 勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。 paiza ラーニング：★★★★URL： https://
ゼロから学ぶ Python
ホーム ホーム 1. Python を始める 2. 基本仕様 3. クラス 4. モジュールとパッケージ 5. ファイル操作 6. 例外 7. ジェネレータ 8. テスト このサイトは Python を学ぶ人向けのオンライン学習サイトです。 対象¶ Python を初めて学ぶ人 プログラム言語を 1 つ以上経験したことのある人 関数やクラス・オブジェクト指向に対する知識をある程度前提にします。 Python の特徴¶ 学習コストが低い 標準ライブラリが非常に豊富 インデントをすることが言語仕様になっている Python のバージョンについて¶ 2.x.x: 2020 年 1 月 1 日でサポート終了 3.x.x: 現行バージョン 2.x.x 系は新規開発では使用すべきではありません。このサイトでは 3.x.x をベースに説明を行います。
今すぐ無料でG検定やPythonを学べる学習コンテンツ7選 | Ledge.ai
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能（AI）について身につける絶好のチャンスと言える。「AIについて何か勉強したい」「G検定やE資格を受けてみたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、G検定やE資格の対策をしたりできる学習コンテンツが無料で公開される機会が増えつつある。そこで、2020年10月30日現在、無料で学べるAI関連の学習コンテンツを集めてみた。 2020年第3回「G検定」対策講座が無料に 約2万円分 株式会社AVILENは、日本ディープラーニング協会（JDLA）による2020年 第3回 ジェネラリスト検定「JDLA Deep Learning for GENERAL 2020 #3（G検定）」の開催にあわせ、約2万円分の「G検定対策講座」を無料で提供している。期間は11月末まで。
Home | PyGrade
PyGradeは、Pythonのスキルをトレーニング / テストするためのツールです。ディープラーニング、機械学習、データサイエンスなど、各種AI関連の教育プログラムを受講しようとされている方、Pythonでデータを処理する業務に取り組まれている方など幅広い方にご利用いただけます。トレーニング機能（無償公開）は、問題集と実行環境がセットになったシステムで、コーディングの経験を通じて技術を習得できます。各種のAI講座を受講する前の準備などの用途で、ご自由にご利用ください。 Pythonは、データを扱うための便利な機能や書き方が豊富に用意されている言語です。これらの機能を使いこなすことで、多くのことを効率的に実現できるようになります。実践的なコーディング経験を通じたAI技術と知識の習得を重視しているiLectでは、AI技術の学習効果を最大化させるためには、受講前に基礎的な技術をしっかりと習得し
YOLO v3を使ってシャニマスのキャラクター画像認識＆判別をしてみる - Qiita
でインストールが可能． 実行 画像収集のためにコードを書く． シャニマスのアイドルを集めるために以下のようにする． 立ち絵が少ない印象だったので「キャラ名 コミュ」等も追加するといいかもしれない． from icrawler.builtin import GoogleImageCrawler google_crawler = GoogleImageCrawler( feeder_threads = 1, parser_threads = 2, downloader_threads = 4, storage = {'root_dir': 'shiny'} ) filters = dict( size = 'large' ) words = ["アイドルマスターシャイニーカラーズ","シャニマス","櫻木真乃","風野灯織","八宮めぐる", "月岡恋鐘","田中摩美々","三峰結華","白瀬
Google Colab上でdarknet（YOLO）を使って物体を数える【画像認識】 - 猫と宇宙と音楽と
こんにちは。wakuphasです。 ここ1週間ほどディープラーニングを使った画像検出・分類について色々と試していたのでその覚書を投下しておきます。 最終的に、YOLOという物体検出アルゴリズムを用いて、自前の画像データを認識させるところまでいきます。 MacのCPUで学習すると無限に時間がかかるので以下のようなやや面倒なプロセスとなっています。 Macで学習寸前までデータを準備して ↓ 一度そのデータを丸ごとGoogle ColaboratoryにアップロードしてGPUで学習 ↓ 学習結果をまたMacに戻してCPUで画像認識させるというものになっています。 ※全ての情報は2018年9月現在のものです。 ◇目次 YOLO・darknet・darkflowとは Google Colaboratoryとは 開発環境 1. データの準備（Mac上） 1. darknetをMacにインストール 2.
keras-yolo3 で独自データセットに対して学習させる方法 - ほぼPython
宣伝 人工知能が顔面成分を分析してくれるサイトを作りました。ぜひ使ってみてください！ ちなみにTensorflow.jsで作成しているのですべての処理がユーザーのブラウザで行われます。つまり、画像をアップしてもそれがサーバーに送られることはなく、セキュリティ的にも安心です。 ai-animal.web.app 何番煎じなんだって感じもしますが、まとめておきます。 「keras-yolo3で学習済みモデルを使って一般的な物体検出はできた」という方が対象です。 ちなみにkeras-yolo3とは物体検出を行う深層学習モデルYOLOv3をkerasで実装した有名なgitHubリポジトリのことです。 github.com さて、独自データセットで学習させるためには大きく分けて3つのことをする必要があります。（執筆時点） ・データのアノテーション ・train.pyによる学習 ・独自データによる学習
日本ディープラーニング協会、機械学習やPythonを学べる講座を無料公開 外出控える人に「学ぶきっかけを」
日本ディープラーニング協会（JDLA）は3月13日、AIの仕組みやプログラミング言語「Python」の基礎などを学べる講座を、公式サイトで無料公開した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴って外出を控えている社会人と学生に、ディープラーニングを学ぶきっかけを提供したいという。無料期間は講座ごとに異なる。 ディープラーニングの基礎知識や、ビジネスでのAI活用、Pythonを使った機械学習などを学べる8種の学習コンテンツを無料で提供。JDLAはディープラーニングを活用できる人材の育成に向けた検定・資格試験を実施しており、今回の施策では「G検定」（ジェネラリスト検定）と「E資格」（エンジニア資格）の試験対策講座なども対象になる。E資格の取得に必要な講座も一部含まれるが、その講座を受講しただけでは受験資格は与えられないという。 関連記事 さくら、Pythonの基礎講座を無償提供 新型コロナで外出控える
Pythonに関するオススメの書籍/サイト/サービス/Podcast/イベントの情報をシェアします - フリーランチ食べたい
Pythonをこれから勉強したい or 最新情報のキャッチアップがわからない、という方に tskubapy.connpass.com つくばPythonもくもく会 No.2を開催しました！ 参加者の方の中にはこれからPythonを始めたい、という方もいらっしゃったので、今まで自分が勉強してきた中で役に立ったものをリストアップして、LTしました。 自分は機械学習系のエンジニアをしていて、そっちの方向で学んでいることも多いので、「言語について」と「機械学習/データ解析」という分け方をして紹介したいと思います。 「機械学習/データ解析」に関してはPythonに関係するものだけに絞っています。 書籍に関してはたくさん挙げられても迷ってしまうと思ったので、本当は他にもたくさん素晴らしい書籍があるのは理解しつつ、「あえて選ぶなら」を載せています。 学習する上で注意すること 勉強する教材を選ぶ上で個人的
Pythonのテキスト作りました - Qiita
▲訂正とお詫び▲ テキスト本体（第3.2版以前のもの）の中のオブジェクト指向プログラミングの解説部分で，デストラクタ（ファイナライザ）に関する記述に誤りがありましたので修正しました．どうか最新版に差し替えてください． ●テキスト本体（PDF形式421ページ:3.58MB） 2024/06/18更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re, csv, functools, asyncio, sched, schedule, tra
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