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Python
入門講座
1.実行環境
2.文字の出力
3.データ型
4.変数
5.更新と変換
6.比較演算子
7.論理演算子
8.条件分岐
9.リスト
10.辞書
11.繰り返し
12.関数
13.モジュール/ライブラリ
14.クラス
15.継承/オーバーライド
16.ファイルの読み込み
実践講座
機械学習
1.線形回帰モデル
2.パーセプトロン学習規則
3.ロジスティック回帰
4.2次元ガウス分布
5.PCAとLDAの違い
ー 主成分分析(PCA)
ー フィッシャーの線形判別分析(LDA)
ー PCAを画像に適用
6.自己回帰モデル
7.構文解析
8.EMアルゴリズム
9.変分ベイズ
10.TensorFlow
ーー Keras編
ーー 分類編
ーー テキスト解析編
ーー 回帰編
ーー 正則化とドロップアウト編
ーー モデルの保存と復元
11.PyTorch
ーー PyTorchとは何か?
ーー 自動微分
ーー ニューラルネットワーク
ーー 分類器の学習
ーー データの並列
ーー 自作データセットの作り方
12.VAE
エンジニア系
1.Webテストでよく用いるコード
2.スクレイピング
3.はじめてのREADME
つまずきポイント集
Unix/Linux
●プログラミングつまずきポイント集
●本当によく使うコマンド集
●素人によるgitの使い方
●MacでWebサーバを構築する方法
●Chromeが頻繁にクラッシュする時は再インストール
●AudacityをLinuxにインストールする方法
●Macのターミナルでキーが反応しない