理論編コンピューティング

• はじめに
• 1. なぜコンピューティングを学ぶのか
  • 1.1 セクション1のねらい
  • 1.2 なぜ AI活用人材育成講座でコンピューティングを学ぶのか
  • 1.3 本講座に必要な予備知識
  • 1.4 到達目標
  • 1.5 セクション 1 のまとめ
• 2. プログラミング環境の準備
  • 2.1 セクション 2 のねらい
  • 2.2 AI・機械学習などの、プログラミング環境
  • 2.3 実習環境の準備
  • 2.4 Sample Code
  • 2.5 Anaconda
  • 2.6 ライブラリとモジュール
  • 2.6.1 import と モジュール
  • 2.7 Jupiter Notebook
  • 2.8 Google Colab
  • 2.9 セクション2のまとめ
• 3. プログラミングの学習
  • 3.1 セクション3のねらい
  • 3.2 学習の進め方
  • 3.3 セクション3のまとめ
• 4. 配列 と 文字列の扱い
  • 4.1 セクション4のねらい
  • 4.2 学習の進め方
  • 4.3 セクション4のまとめ
• 5. Pandas と numpy
  • 5.1 セクション5のねらい
  • 5.2 学習の進め方
  • 5.3 セクション 5 のまとめ
• 6. 機械学習の例
  • 6.1 セクション6のねらい
  • 6.2 Keras とは
  • 6.3 Keras の Code examples の見方
  • 6.4 Image classification from scratch
  • 6.5 Simple MNIST convnet
  • 6.6 GPU の使用方法
  • 6.7 セクション 6 のまとめ
• A.1 Visual Studio Code(VS Code)
  • A.1.1 VS Codeとは?
  • A.1.2 VS Codeのダウンロード
  • A.1.3 日本語拡張
  • A.1.4 VS Code によるデバッグ
  • A.1.5 VS Code の起動
  • A.1.6 フォルダを開く
  • A.1.7 エクスプローラ
  • A.1.8 デバッグ
  • A.1.9 ブレークポイント
  • A.1.10 ウオッチ式
  • A.1.11 シングルステップ
  • A.1.12 launch.json の作成

Indices and tables

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