Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩 Vol.1 Python基礎・暗号・微分【文科大臣賞博士が指導】

■「Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩」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10年の実績があります。

■実際のプログラミング教室での授業から、最新の内容やテキストにはないが役立つ内容を補足事項として随時アップデートしています。

■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.1の内容は以下の通りです。

• Pythonの基礎

  • 演算子

  • 構造化プログラミング

  • 誤差

  • 関数

  • クラス

  • 標準ライブラリと外部ライブラリ

  • 2次元画像

  • サブプロット

• 数と暗号

  • 数の体系

  • 複素数

  • 充填ジュリア集合とマンデルブロ集合

  • 素数判定アルゴリズム

  • 因数分解

  • 素因数分解

  • シーザー暗号とRSA暗号

• 関数と微分

  • 関数のグラフ

  • 1次関数の応用

  • 3次元のグラフ

  • 陰関数のグラフ

  • 2次関数の応用

  • 極限

  • 微分