Pythonスクール
Pythonデータ分析+AI人工知能
[使用OS:Windows10]
オモドックPythonスクールは、マニュアル本による独学やインターネット学習では不安という人のための、通学制+マンツーマン制のプログラミングスクールです。Python言語・データ分析・AI人工知能などをお教えしています。教室はJR山手線新大久保駅徒歩1分、通学は月曜-土曜、完全自由予約制です。ご希望の講座・割引セットコースを下記よりお選びください。
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【目次】
- 初心者向けPython25回講座:
まったくのプログラム初心者からPythonを学んでみたい方向け。 - Pythonデータ分析25回セット:
多少の経験者でPythonの基礎と「データ分析」を学びたい方向け。 - Python-AI人工知能50回セット:
Pythonデータ分析とAI人工知能の基礎と応用を学びたい方向け。
《対象:プログラミング初心者向けPython講座》
初心者向けPython25回講座(1回2h、計50h) |
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受講費用
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月謝32,000円(月-金5回)x5ヶ月、178,000円(一括払い土曜可) |
受講期間 |
標準:週2回で3ヶ月(最短:週8回で3週間、最長:週1回で6ヶ月) |
受講対象 |
14歳以上の中高生からシニアまで。まったくの初心者向け。 |
目指す職種 |
Pythonプログラマー、SEプログラマー |
講座の内容 |
Perl7回、JavaScript3回、Python基礎+応用15回 |
講座の概要 |
Pythonデータ分析25回セット(1回2h、計50h) |
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受講費用
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月謝32,000円(月-金5回)x5ヶ月、178,000円(一括払い土曜可) |
受講期間 |
標準:週2回で3ヶ月(最短:週8回で3週間、最長:週1回で6ヶ月) |
受講対象 |
14歳以上の中高生からシニアまで。他言語経験のあるPython初心者向け。 |
目指す職種 |
データサイエンティスト、データマイニング、ビッグデータ解析 |
このセットに含まれる各講座 |
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│上記講座のPythonセクションと同じ内容 | |
│Python10回(NumPy,Pandas,Scikit-learn) | |
35回セットコースの概要 |
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「関数・変数・引き数」などの用語が理解できる多少の経験者向けです。「①Python15回講座」でPythonプログラミング言語の基礎を学んだ後に、「②Pythonデータ分析10回講座」で従来型「機械学習」を学び、データサイエンス、データ分析、ビッグデータ解析、株価予想などを学ぶためのセットコースです。終了後に下記「③Python人工知能15回」を追加受講することも可能です。 | |
「②Pythonデータ分析10回講座」では対話型実行環境「Jupyter Notebook」上で従来型データ分析を学びます。内容は下記参照。 「Pythonデータサイエンスライブラリ」 1)「データサイエンス」のWeb実行環境「Jupyter Notebook」、2)「NumPy」固定長配列、 3)「Pandas」表作成データフレーム、4)「SciPy」科学計算、5)「matplotlib」グラフ描画、 6)「scikit-learn」機械学習の6つの「データサイエンス」ライブラリを学びます。 「Pythonの機械学習・データ分析法」 「機械学習」では「アヤメ」データをもとに「サポートベクターマシーン・k平均法クラスタリング・主成分分析・単回帰分析・重回帰分析・ランダムフォレスト・ロジスティック回帰分析・グリッドサーチと交差検証・決定木分析・k近傍法」を学びます。また「手書き数字画像」の「教師あり機械学習」と、「大リーグ全打席19万行93列のCSVデータ」から投手別の被HR数、三振数などをビッグデータ解析し、グラフ化します。最後に最新の「日経平均株価」から「株価予測」も行います。 |
Python-AI人工知能50回セット(1回2h、計100h) |
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受講費用
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328,000円(正価より1万円割引) *月謝受講も可 |
受講期間 |
標準:週4回で3ヶ月(最短:週8回で1.5ヶ月、最長:週2回で6ヶ月) |
受講対象 |
14歳以上の中高生からシニアまで。他言語経験のあるPython初心者向け。 |
目指す職種 |
データサイエンティスト、ビッグデータ解析、人工知能 |
このセットに含まれる各講座 |
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│上記講座と同じ内容 | |
│上記講座と同じ内容 | |
③Python人工知能15回講座
│AI人工知能の基礎、TensorFlow v1、 MNIST、Cifar10 |
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④Keras転移学習10回講座
│Tensoflow v2とKerasuによる転移学習と画像AIの応用 |
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50回セットコースの概要 |
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Python初心者が「①Python15回講座」でPythonの基礎を学び、「②Pythonデータ分析10回講座」でデータ分析の基礎を学び、「③Python人工知能15回講座」で人工知能の基礎、「④Keras転移学習10回講座」で人工知能の応用を学ぶセットコースです。一括受講ができない方は、後から10回チケット・15回チケットで追加受講することも可能です。 | |
「③Python人工知能15回講座」ではGoogleが提供する「TensorFlow」人工知能モジュール v1を使用して、「AI人工知能の基礎」「多層パーセプトロン」「畳み込みディープラーニング」「MNIST AI人工知能」「Cifar-10 AI人工知能」「TensorBoard可視化」を学びます。半分ぐらいは「1次関数・2次関数・行列計算・微分(偏微分)・最小二乗法」など学生時代の数学のおさらいになりますが、数学が苦手だった人でも楽しく受講できるカリキュラムになっています。最終的にはWeb上の「飛行機」「車」「鳥」「猫」「鹿」「犬」「カエル」「馬」「船」「トラック」の実写画像をAI人工知能が当てる「Webプログラム」を作成します。 | |
「④Keras転移学習10回講座」では、最新Tensorflow v2とKeras高水準を使って「転移学習」(Fine Tuning)を学びます。上記③Python人工知能講座では、プログラム1行で数式1行を記述する「低水準」で人工知能の基礎を学びましたが、ここではプログラム1行で数式数百行を実行する「高水準」を使い、AIをゼロから自作するのではなく、世界記録を出したフリーの脳細胞を自作の人工知能に組み込む「転移学習」を学びます。ここでは1000データ程度の少ないサンプル数で「95〜99%」の高い精度の人工知能を作成します。使用する高水準モジュールはkeras、OpenCV、object_detection物体検出、VGG16・19などです。 |
関連情報1:Pythonはv3.12を学ぶが、v2.7も動きます
Pythonには元々バージョン2.7系と3系があり、単に新旧の違いではなく、以前はバージョン2.7系が標準Python、バージョン3系が拡張Pythonという扱いであったため、2つは同時にバージョンアップされてきた。またv3が出てからもv2による開発がメインの時期もあったためか、バージョン2.7系の豊富なプログラミ遺産が大量にある。ただしバージョン2.7系は現在開発は中止されてしまったので、ここではPytonのバージョン3.12を学ぶ。
Pythonのインストール方法は2つある。1つは単独のPythonをインストールする方法、もう1つはデータ分析用の複数モジュールがセットになったAnacondaを使う方法だ。ここではAnacondaをインストーラーとして使用するが、Anacondaには簡単にv3.12のroot環境以外のv2.7用、v3.7用の仮想環境を作る機能がある。よって例えば大学や企業の研究者の古い知見データのテスト実行にも役立ち、またバージョンを限定するAIの実行にも役立つので安心だ。
関連情報2:TensofFLow v1で「低水準」、v2で「高水準」?..
神秘的で理解しにくいAI人工知能の複雑な処理を学ぶのに、「車輪の再開発」が必要です。一般的に効率よく自動車を開発するには「車輪の再開発」は必要なく、動力だけを開発すればいいと言われます。なぜなら車輪はすでにあるからです。実際に画像生成AIの分野では、AIの開発者ではなくAIの利用者が、AIの最小単位であるモデルを複数ダンロードし、たった数行のプログラムで2つを1つに結合して新たなAIモデルを作成する「進化的マージモデル」手法がとられています。しかし偶然進化する場合もあれば、逆に退化することもあり、不確実な方法でもあります。
より確実にAIを作るには、あえて「車輪の再開発」をする手法が必要です。これは現在のAI人工知能の仕組みを、Pythonデータ分析の技術とGoogleのAIモジュールのTensorFlow v1、つまり「低水準」と言われ技術を使ってゼロから理解していく試みになります。AIの理屈を1行プログラムに1数式を書き込んで、1回ずつ学習しながら覚えていくことになります。ただし、この「低水準」技術はAIの理屈には役立ちますが、実際のAIの開発には不向きです。そこで次の「TensorFlow v2」の「高水準」モジュールKerasで、自作のAIに学習済みのAIの「重み(脳細胞)」を組み込む「転移学習」手法を応用し、実用的なAIを作成していきます。
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