Python3によるデータ処理・機械学習のための基礎 － 超入門・再入門 ／ ＭＬ・ＡＩを学ぶ前に押さえておくべき基礎

このコースではPython3で機械学習，人工知能，データサイエンスのプログラミングをするための基礎知識を学びます．

特に，多くの書籍や教育コースで指導・解説を省略する部分（APIの詳細）を徹底的に実習しながら身に着けます．

渡されたサンプルコードやノートブックをそのまま実行するだけでは得られない深さと明確さで，各種のAPI（関数やメソッドなど）の扱い方が理解できます．

scikit-learn，Keras，PyTorch といった大物ライブラリを自力で扱えるようになるためには大量の前提知識が必要となりますが，基礎部分の知識が不足すると，自力で目的を果たす能力が得られず「勉強をしただけ」という状態に陥ることが多々あります．

本コースでは，それら大物ライブラリを自力で使いこなせるようになるための基礎知識にフォーカスして学んでいただきます．そういった関係上，本コースでは scikit-learn，Keras，PyTorch などは扱いませんが，以下のような重要な基礎知識について体験しながら確実に学んでいただきます．

・配列オブジェクト（NumPyの配列）の作成と編集のための具体的な方法
・配列オブジェクトに対する統計処理のための具体的な方法
・データサイエンスや機械学習のプログラミングで使用するためのサンプルデータの生成方法
・CSVデータファイルの入出力のための具体的な方法
・matplotlibの各種作図用APIの使用方法の詳細
・matplotlibで作成したグラフを他のアプリケーションで使用するためにファイル出力する方法
・画像データに関する基礎知識
・画像データを画素に分解し，データ処理用の配列オブジェクトとして扱うための具体的な方法
・画像データを機械学習で使用するための前処理の方法
・画像ファイルの入出力
・音声データに関する基礎知識
・音声データ（波形データ）の合成，再生のための具体的な方法
・音声データファイルの入出力のための具体的な方法
・音声データを時系列データとして扱うための具体的な方法
・フォルダ内の複数のデータファイルを一括して入出力する方法

多くの書籍や教育コースでさり気なく使っている関数やメソッドについて，網羅的に解説して使用方法に関する理解を深めます．

本コースで身につけた知識は，日常的な情報処理業務にも広い範囲に渡って応用できます．

本コースでは実際のコーディングの画面を提示しますので，できるだけ大きなディスプレイで受講してください．（スマホなどの小さな画面は受講に適しておりません）

本コースは大学や専門学校で実施する実習授業のスタイルに準じていますので，各レクチャーの時間がかなり長いです．各レクチャーの受講においては，適宜休憩を入れたり，複数の日に分割して受講するなど工夫して，精神的な負担にならないように心がけてください．

生成AIがプログラムのソースコードを作る時代になってきましたが，生成AIと十分な対話をする上でもプログラミング言語と各種APIの基礎知識を持っていることが前提となります．

生成AIに十分な指示を与えるにも，あるいは生成AIの回答を十分に理解するにも，プログラミング言語と各種APIの基礎知識が必須となりますので，どうぞ本コースで学んでくださいませ．