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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python3-mlai/
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**Python3数据处理与机器学习基础：超入门与重拾基础 / 掌握ML与AI学习前必备基础** 本课程旨在帮助学员掌握使用 Python3 进行机器学习、人工智能和数据科学编程的基础知识。课程重点关注许多书籍和教育课程中常常被省略的 API 细节，通过大量实践练习，让学员深入理解各种 API（函数和方法）的用法。 尽管 scikit-learn、Keras、PyTorch 等主流库的学习需要大量前期知识，但基础知识的不足会导致难以独立达成目标，流于“只学习了表面”。本课程专注于培养学员独立运用这些大型库所需的基础知识，因此**不直接讲解 scikit-learn、Keras、PyTorch 等库**，而是侧重于以下关键基础知识的实操学习： * **数组对象（NumPy 数组）的创建与编辑**：学习具体操作方法。 * **数组对象的统计处理**：掌握各种统计处理的实际应用。 * **数据科学与机器学习编程用样本数据生成**：学习生成所需数据的技术。 * **CSV 数据文件的读写**：掌握 CSV 数据的输入输出操作。 * **matplotlib 的绘图 API 详解**：深入理解各种绘图功能。 * **matplotlib グラフのファイル出力**：学习将图表输出为文件，以便在其他应用中使用。 * **图像数据基础**：了解图像数据的基本概念。 * **图像数据的像素化与数据处理**：学习将图像分解为像素，并将其作为数据处理的数组对象。 * **图像数据机器学习预处理**：掌握用于机器学习的图像数据预处理方法。 * **图像文件的读写**：学习图像文件的输入输出。 * **音频数据基础**：了解音频数据的基本概念。 * **音频数据的合成与播放**：学习音频（波形数据）的合成与播放。 * **音频数据文件的读写**：掌握音频文件的输入输出。 * **音频数据作为时序数据处理**：将音频数据作为时序数据进行处理。 * **批量处理文件夹内数据文件**：学习一次性读写文件夹中的多个数据文件。 本课程将对许多书籍和教育课程中“不动声色”使用的函数和方法进行全面讲解，加深学员对其使用方法的理解。在本课程中学到的知识，也广泛应用于日常的信息处理工作中。 **课程建议：** * 课程会展示实际编码画面，建议使用大尺寸显示器观看，以获得最佳学习效果。（手机等小屏幕设备不适合） * 本课程的学习风格接近大学或专业学校的实践课程，每节课的时长较长。学员可以根据需要安排休息，或将课程分散到几天内学习，以减轻精神负担。 在生成 AI 能够生成源代码的时代，充分利用生成 AI 的前提是具备编程语言和各种 API 的基础知识。无论是向生成 AI 给出清晰的指示，还是理解其反馈，都离不开编程语言和 API 基础知识。欢迎通过本课程进行学习。
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．
