はじめに
1章 Pythonの基礎と開発環境
1.0 はじめに
1.1 Pythonとは
1.2 Pythonのバージョン
1.3 開発環境の用意：Google Colaboratory
1.4 基本構文
1.5 FizzBuzzのコードの解説
1.6 Pythonのチュートリアル
1.7 基本データ型
1.8 まとめ
2章 データ分析に必須なライブラリ
2.0 はじめに
2.1 NumPy
2.2 Pandas
2.3 Matplotlib
2.4 ライブラリを活用した基礎分析
2.4.1 性別比
2.4.2 年齢構成
2.5 まとめ
3章 Scikit-Learnを用いた機械学習
3.0 はじめに
3.1 機械学習の基本
3.2 Scikit-Learnで重回帰分析
3.3 自動車の価格予測モデルを作る
3.4 応用：SVM(サポートベクターマシン)
3.4 まとめ
4章 ディープラーニング入門
4.0 はじめに
4.1 機械学習とディープラーニング
4.2 機械学習とニューラルネットワークの学習フェーズ
4.3 ディープラーニングと特徴量
4.4 ニューロン
4.5 ニューラルネットワーク
4.6 TensorFlow
4.7 Keras
4.8 パーセプトロン
4.9 多層パーセプトロンで分類する
5章 ディープニューラルネットワーク
5.0 はじめに
5.1 ディープラーニングと画像認識
5.2 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは
5.3 CNNの応用とその他のディープラーニング
5.4 CNNによる画像の分類
5.5 まとめ