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自分用:学習教材一覧(Python×AI)

    1.Python

    1-1.MY記事:Python参考:オススメ教材・勉強法

    1-2.オライリー「Think Python」第2版 日本語訳

    https://cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/thinkpython/ThinkPython2.pdf


    1-2.Pythonプログラミング入門(東大京大)

    東京大学(東大)、京都大学(京大)が無料公開している。

    1-3.ケモインフォマティクスのオンライン入門書

    このページは、ケモインフォマティクス入門のためのオンライン資料です。東京大学 化学システム工学専攻 船津研究室によって運用されています。

    2.機械学習

    2-1.MY記事:Python・機械学習参考ページ

    2-2.ディープラーニング入門 Chainer チュートリアル

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    2-3.キカガク(脱ブラックボックスコース)

    2-4.Fall 2021 CIS6930 Topics in Computing for Data Science

    せっかく作ったので昨年秋に担当したデータサイエンスコースの大学院生向け講義の資料と演習用Google Colabを公開しました。ディープラーニングの基本であるAutoEncoder、CNN、GAN、RNN、Transformerなどを解説し、演習で実践を身につける内容です。https://t.co/sYsslLe6dE

    — Yoshihiko Suhara (@sleepy_yoshi) February 8, 2022

    2-5.機械学習帳

    機械学習の理論と実装が学べる東京工業大学の「機械学習帳」の魅力と、機械学習帳を1日ごと着実に学んでいくための補助教材を紹介するブログを執筆しました。
    機械学習の教材ツイートにいいねして積む日々から抜け出したい新学期にぜひ!https://t.co/EZU5eJx6DY

    — piqcy (@icoxfog417) September 5, 2022

    2-6.真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

    2-7.Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs

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    2-8.AIマップβ 2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための 課題と技術の俯瞰図

    https://www.ai-gakkai.or.jp/pdf/aimap/AIMap_JP_20200611.pdf

    2-9.MLU-EXPLAIN:Machine Learning University (MLU)


    3.AIモデル/DLフレームワーク

    3-1.Hugging Face Course


    3.プログラミング

    3-1.ハーバード大のコンピュータサイエンス講座「CS50」

    4.統計学

    4-1.データ分析のための統計学入門 原著第4版

    初学者向けの入門書『データ分析のための統計学入門 原著第4版』pdf版が無料公開されているのをご存知ですか😳https://t.co/JiBF6QF2YA

    例題や確認問題も豊富👀
    データ活用・統計学初学者や統計検定受ける方にも良さそう😆#データサイエンティスト #データサイエンス #駆け出しエンジニア #統計 pic.twitter.com/D9BMuKMwtc

    — みきてぃ|AI/データ分析のプロ目指して奮闘中🔥 (@SkillupAi) September 30, 2022

    4-2.物統計学の講義動画_京都大学

    京大が無料公開している生物統計学の講義動画(全10回)。効果検証についても学べる。ランダム化、仮説検定とP値の誤解、生存時間解析、回帰モデルと傾向スコアなど。

    聴講コース 臨床研究者のための生物統計学https://t.co/L5yIFUZg23 pic.twitter.com/Ibiklw6nhc

    — QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 (@developer_quant) September 14, 2022


    5.クラウド

    5-1.AWSによるクラウド入門

    東京大学計数工学科のクラウドに関する講義内容が無償公開されてて超勉強になった。
    AWSを勉強したい方は勿論、文系・ビジネス職でもクラウド基礎は知っておくべき時代なので、「クラウド概論」「AWS入門」「Web サービスの作り方」の章を読んでおくだけで相当助けになるかとhttps://t.co/t90FMll6fi pic.twitter.com/GrKPLBT4SN

    — じゅじゅ (@jujulife7) August 28, 2022

    6.サイエンス

    6-1.MIの発展と今後の展望


    7.デジタル全般

    7-1.2030年に向けた日本のデジタル改革_McKinsey

    8.起業/スタートアップ

    8-1.参考ツイート

    起業して3年間、私自身が実践してきたことまとめ。いきなり資金調達せずに社員を雇わず、プロダクト開発はでき、BtoB業界でもPLG戦略により一人で広告かけずに3,000社超に広めることができる時代。スタートアップ初期の考え方としてご参考までに pic.twitter.com/Jvuzoo76R1

    — 中村一之@IT×寿司屋の二刀流 (@CXOBANK) September 7, 2021



    履歴

    • 2022年9月9日:初版発行

     
     

    KIYO

     
     
    普段は製造業で企画/開発/設計しております。記事はプログラミング・機械学習、IoT関係の記事をメインで作成し、なるべく1つの記事で知りたいことを網羅していきます。内容は学術的より実装・アウトプット(ほしくなるもの)を重視して作成しています。 面白そうな仕事があればやりたいです!

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