【文部科学大臣表彰の工学博士が指導】Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩 Vol.3 線形代数・PCA
線形代数の初歩（ベクトル、行列、線形変換、固有ベクトルと固有値）、主成分分析（分散、共分散、基底変換、座標変換、アイリスのデータセット、乳がんのデータセット）、自然言語処理の初歩（文字列操作、正規表現、形態素解析、BoW、word2vec）
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What You Will Learn!
- Pythonの基礎知識を得て、簡単なプログラムを作成できるようになります。
- データサイエンスやAIの学習に必要な数学・統計などの初歩的基礎知識を体系的に得ることができます。
- データサイエンスとAIを本格的に学ぶにあたって必要な初歩的事項を身に付けることができます。
- 本Vol.3では特に「線形代数の初歩」、「主成分分析」、「自然言語処理の初歩」についての基礎知識を得ることができます。
Description
■「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実績があります。
■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.3の内容は以下の通りです。
線形代数の初歩
主成分分析
自然言語処理の初歩
Who Should Attend!
- データサイエンスやAIに関心を持つが、いきなり本格的なAIプログラミングは困難なPythonプログラミング初心者。
- 高校の新学習指導要領「情報I」、「情報II」レベルのプログラミングを学びたい方。
- 高校の新学習指導要領「情報I」、「情報II」レベルのプログラミングを教えたい教師。
