リポジトリ(kaityo256/python_zero)

HTML版

プログラム初学者がPythonを学ぶための資料にする予定。

Pythonをゼロから学び、簡単な機械学習ができるようになることを目指す。Google Colabを使うことで環境構築をせず、ブラウザだけで実習形式で学ぶ。読者としてはプログラムをほとんど触ったことがない学生を想定する。

• なぜPythonを学ぶのか。「プログラマ的」発想について。

(Google Colabを使う場合は不要)

• Anacondaのインストール方法
• Pythonの実行方法

• Google Colabの使い方に慣れる
• Pythonに触れてみる
• 余談：タッチタイピングについて

• 組み込み型
• 関数の宣言と利用方法
• for文による繰り返し処理
• if文による条件分岐
• ニュートン法
• 余談：バグについて

• while文
• ループのスキップと脱出
• 関数
• スコープ
• Collatz問題
• 余談：数論について

• リスト
• タプル
• 値のコピーとリストのコピーの違い
• 参照の値渡し
• リスト内包表記
• コッホ曲線
• 余談：名前解決とプログラミング言語の個性

• 文字列処理
• 辞書
• 正規表現
• 形態素解析
• ワードクラウド
• 余談：機械がやるべきこと、やるべきでないこと

• ファイルシステムについて
• ファイルの読み込み
• CSVファイルの扱い
• データ解析
• 余談：消えていくアイコンのオリジナルたち

• 再帰呼び出しとは
• 階段の登り方問題
• 再帰による迷路の解法
• 余談：エレファントな解法

• オブジェクト指向とは？
• 割り箸ゲーム
• 余談：オブジェクト指向プログラミングの意義

• NumPyの使い方
• SciPyの使い方
• シュレーディンガー方程式と固有値問題
• 特異値分解と画像近似
• 余談：ライブラリについて

• コンピュータはなぜ動くのか？
• Pythonが動く仕組み
• 抽象構文木
• dis.dis
• 仮想マシンハック
• 余談：機械がやるべきこと、やるべきでないこと

• 組み合わせ最適化問題
• 貪欲法
• 全探索
• メモ化再帰による動的計画法
• 余談：人外について

• 疑似乱数とモンテカルロ法
• 余談：疑似乱数とゲーム
• モンティ・ホール問題
• パーコレーション
• 余談：確率の難しさ

• 空気抵抗がない場合の弾道計算
• 空気抵抗がある場合の弾道計算
• 反応拡散方程式(Gray-Scott Model)
• 余談：パーソナルスーパーコンピュータ

• 機械学習の概要について学ぶ
• GANを体験する

• 初学者向け
• 中級者向け
• 上級者向け
• その他参考にしたサイトや書籍

Copyright (C) 2018-2019 Hiroshi Watanabe

この文章と絵(pptxファイルを含む)はクリエイティブ・コモンズ 4.0 表示 (CC-BY 4.0) で提供する。

This article and pictures are licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

本リポジトリに含まれるプログラムは、MITライセンスで提供する。

The source codes in this repository are licensed under the MIT License.

なお、HTML版の作成に際し、CSSとしてgithub-markdown-cssを利用しています。