Description
各方面でご好評をいただいている本講義資料ですが，この度増補・改訂のうえ書籍として出版することが決定いたしました！ 書籍限定の書き下ろしの３章 (約100ページ分！)を新たに追加して，2021年9月27日に発売予定です． この資料を気に入っていただいた方は，手に取っていただけるとありがたいです． ここで公開している資料は引き続きオンラインで無料で読めますので，ご安心ください🙇
はじめに エンジニアやデータサイエンティストの人材育成のためのオープンソースな教材を探していたらMicrosoftがGitHubでかなり質の高い教材をweb開発、データサイエンティスト、機械学習、IoTの四項目を対象に提供してるのを発見したため共有したいと思う。 正直、マイクロソフトと聞くとGoogleやらFacebookに比べていけてないイメージを持っていたけど、実際にMicrosoftのGitHubレポジトリを見て、彼らはここ数年で大きく変わったように思える。特に人材育成や学習教材に関しては世界一かもしれないなんて思っています。本記事では筆者が自信を持っておすすめするMicrosoftのオープン教材を紹介するのでぜひ自身の勉強や人材育成に生かしてもらえれば本記事を執筆した甲斐があります。（もちろん僕がお勧めしているだけでなくてGitHubのスター数も多く世界的に認められています！） こ
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 （本サイトのライセンスはこちらとなります） [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次（table of contents） 日本語解説へ [1] テンソル（T
本資料について 本資料は日本大学文理学部情報科学科の開講科目「Web プログラミング」の教材として作成されました。本資料は下記のライセンスの範囲内で、当授業以外でも自由にご利用いただけます。 対象読者 本資料は、以下の教材を学習済み、もしくはそれと同等以上の知識を持っていることを前提としています。 Web 入門 HTML 入門 課題：手紙をマークアップする 課題：コンテンツページを構造化する JavaScript の第一歩 課題：バカ話ジェネレーター JavaScript の構成要素 課題：イメージギャラリー JavaScript オブジェクト入門 課題：バウンスボールに機能を追加する クライアントサイド Web 本資料で学ぶこと 本資料では以下の内容を学びます。 React の基本 開発の始め方
（株）ライトコードの笹川（ささがわ）です！ 引き続き、ツイートを猫語に変換する「にゃイッター」作っていきます！ 簡単なTwitterアプリです。 詳しくは、前回の記事をご覧ください。 それでは、早速進めていきます！ 前回の記事はこちら 2019.12.12【第14回】Go言語（Golang）入門～Twitterアプリ作成編～第14回～Go言語（Golang）入門～笹川先生（株）ライトコードの笹川（ささがわ）です！そろそろレベルも上がり、Go... 猫語変換処理を実装 POSTで受け取った値を置換する処理で、「猫語変換」をします。 ReplaceAllを使うと一括置換が出来ます。 今回は、文字列 Go言語（Golang）が分からない人でも、どのように変換されるか解るようにしたかったか
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Blog | Google Cloud Platfgoogle.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-w
As we're writing the Fullstack React book, we get a lot of questions about how to build large applications with React and how to integrate external building a full React app, even with little to no experience in the framework. We're going build a Yelp clone in React You can get the completed code here Try the demo here Download the first chapter of ou
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