Python・AI学習ロードマップ
このページでは、理系大学生がPython・AIを基礎から学び、授業・研究・就活に活かせるようになるまでの流れを整理します。
Pythonの文法だけでなく、NumPy、pandas、Matplotlib、数学、機械学習、研究への応用まで、順番に学べるようにまとめています。
このページで分かること
STEP
Pythonの基礎
まずはPythonの文法、環境構築、Jupyter Notebookの使い方、エラーの読み方を学びます。
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データ分析
NumPy、pandas、Matplotlibを使って、CSVや実験データを扱えるようにします。
STEP
数学・機械学習
線形代数、統計、機械学習の基本を、Pythonでの実装とつなげて理解します。
STEP
研究・就活への応用
レポート作成、研究データの整理、ポートフォリオ作成、技術系就活に活かします。