概要・入門 シリーズ
機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)

機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラミングについてまったく初めての人に向けて、その作業環境の選択指針やお薦めの「Jupyter Notebook」のオンライン版「Google Colaboratory」の基本的な使い方を分かりやすく紹介する連載。

一色政彦 デジタルアドバンテージ 一色 政彦

『機械学習 & ディープラーニング入門』について

 本連載を含む『機械学習 & ディープラーニング入門』には、「概要編」「コンピューター概論編」「作業環境準備編(本連載)」「Python編」「データ構造編」があり、実践的な続編として『Playgroundで学ぶディープラーニング入門(座標点データ編)』(後日公開予定)があります。


  • 記事数 全4回【完結】 (推定学習時間 1時間
  • チェックリスト 必須条件:
    • 知識ゼロから誰でもスタートできます。
  • ターゲット読者 こんな方にお勧め:
    • 初めてディープラーニングや機械学習を学び始めるが、プログラミングも初めて学ぶ方
  • ゴール 学習内容:
    • Python作業環境であるJupyter Notebookのオンライン版「Google Colaboratory」の基本的な使い方が学べる

はじめに ― 本連載の読み方

 AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラミングについてまったく初めての人に向けて、その作業環境の選択指針やお薦めの「Jupyter Notebook」のオンライン版「Google Colaboratory」の基本的な使い方を分かりやすく紹介する連載記事です。

 Lesson 1では、「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?」といった主要な作業環境の概要と特徴、その使い分け指針を紹介します。

 Lesson 2では、本連載がお薦めする作業環境「Jupyter Notebook」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します。

 Lesson 3では、「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します。

 Lesson 4では、これまでの3回分のLessonのポイントを、箇条書きで短く書い出しています。記事内容の理解を再確認できますので、ぜひご活用ください。

目次

はじめに ― 本連載の読み方
索引・INDEX

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

Lesson 2. Google Colaboratory(Jupyter Notebook)の準備と、ノートブックの作成

Lesson 3. Google Colaboratory(Jupyter Notebookのオンライン版)の使い方

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

 

 

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