1 全体像を知る【未経験者向け】
2 作業に備える【未経験者向け】
3 まずは始める【未経験者向け】
4 基礎から学ぶ【初学者向け】
5 本格的に実践する【中級者向け】
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■ 最新記事（直近2週間）
機械学習 ＆ ディープラーニング入門（コンピューター概論編）［Lesson 1］
ディープラーニングを始めるための、プログラムの基礎
ディープラーニングはプログラムとして作成するが、そもそもプログラムとは何なのか？ プログラムに関する基礎の基礎を紹介する。
Tutor
2018年12月14日(金)
機械学習 ＆ ディープラーニング入門（作業環境準備編）［Lesson 4］
「ディープラーニング作業環境の概要とGoogle Colaboratory（Jupyter Notebookのオンライン版）の使い方」まとめ
機械学習やディープラーニングの作業環境と使い分け指針、Jupyter Notebookのオンライン版「Google Colaboratory」の概要や使い方を箇条書きでまとめる。
Tutor
2018年12月11日(火)
機械学習 ＆ ディープラーニング入門（作業環境準備編）［Lesson 3］
Google Colaboratory（Jupyter Notebookのオンライン版）の使い方
機械学習やディープラーニングの作業環境の中でも初心者には「Jupyter Notebook」がお勧めだ。そのオンライン版「Google Colaboratory」の画面構成や基本的な使い方、お薦めのショートカットキー、オートコンプリートとヘルプドキュメントの表示機能などを説明する。
Tutor
2018年12月11日(火)
機械学習 ＆ ディープラーニング入門（作業環境準備編）［Lesson 2］
Google Colaboratory（Jupyter Notebook）の準備と、ノートブックの作成
機械学習やディープラーニングの作業環境の中でも初心者には「Jupyter Notebook」がお勧めだ。そのオンライン版「Google Colaboratory」の準備方法と、そのノートブックファイルの作り方などのファイル操作方法を説明する。
Tutor
2018年12月10日(月)
機械学習 ＆ ディープラーニング入門（作業環境準備編）［Lesson 1］
ディープラーニングを始めるための、作業環境の特長と使い分け指針
機械学習やディープラーニングの作業環境にはどのようなものがあるのか。「PyCharm」「Visual Studio Code」「Jupyter Notebook」という3つの主要な作業環境の概要と特徴を説明し、その使い分け指針を示す。
Tutor
2018年12月7日(金)
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