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Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩 Vol.2 確率と統計・ベイズ統計・データサイエンス・AI
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Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩 Vol.2 確率と統計・ベイズ統計・データサイエンス・AI

確率と統計(平均、メジアン、標準偏差、相関、正規分布、ランダムウォーク、モンテカルロ法)、ベイズ統計(ベイズの定理、ベイズ的意思決定、ベイズ更新、ベイズフィルター)、データサイエンスとAIの初歩(人工知能、回帰、分類、クラスタリング)
Created by平山 雄三
Last updated 7/2025
Japanese

What you'll 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.2では特に「確率と統計」、「ベイズ統計」、「データサイエンスとAIの初歩」についての基礎知識を得ることができます。

Course content

34 sections97 lectures8h 47m total length
  • コースの紹介7:08

Requirements

  • 簡単なプログラミングの経験があった方が望ましいです。
  • 中学生レベル、できれば高校生レベルの数学的素養があると理解が早いです。

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.2の内容は以下の通りです。

  • 確率と統計

  • ベイズ統計

  • データサイエンスとAIの初歩

Who this course is for:

  • 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。