AIを味方に。動かしながら学ぶPython入門。
ーーColabで実行、Geminiで発想。“動かしながら”覚えるPython入門。
文法・データ構造・アルゴリズムを実践的に学び、コードの仕組みをしっかり理解。
プロンプトのコツから、Gemini連携、GradioでのUI作成、FastAPIまで挑戦しよう!
Chapter1 ColaboratoryとGeminiで学ぼう
Chapter2 基本文法を覚えよう
Chapter3 データ構造を理解しよう
Chapter4 Turtleでアルゴリズムを学ぼう
Chapter5 データの扱いをマスターしよう
Chapter6 GradioでUIアプリを作ろう
Chapter7 FastAPIでWeb開発に挑戦しよう
はじめての人でも安心!基本文法からライブラリまで詳解。小さなプログラムで基本を学んで最後は実践的なプログラムが完成。勘違いしやすい箇所は講師がフォロー!
数学とPythonがいっぺんに学べる一石二鳥の1冊!
プログラミングに数学の知識は役に立つと聞くけれど…。高校時代に数学に挫折した経験を持つ人も多いのでは?
データサイエンスや機械学習、ブロックチェーンなど、数学理論に裏打ちされたシステムが今は花盛り。これまでは数学が苦手なままでやって来られたけれども、これからのプログラミングにはますます数学が必要に。ところが、プログラマー向けの数学書はどれも高校レベルは飛び越えた、難易度の高いものばかり。
そこで数学に自信がないのなら、高校レベルの数学からもう一度しっかり学び直すのはいかがでしょう。残念ながら数学は積み重ねが大事。自分のレベルに合わない参考書では結局何も身に付きません。急がば回れ。高校数学からしっかり足元を固めていきませんか?
本書は単に数学理論を説明するだけでなく、計算や証明、理論の検証をPythonを使ったプログラムで解説しています。理論を学んで、Pythonで試す。読むだけでなく手を動かすことで、数理計算のコーディングの勘所を養うこともできます。
数学とPythonの基礎固めがしっかりできる一石二鳥の1冊。数学が苦手な文系プログラマーはもちろん、数学を忘れてしまった理系出身のプログラマーも、自信を取り戻すのにピッタリです。Pythonについてはひと通り理解している人が対象ですが、未経験でも大丈夫。巻末にPythonの導入ガイドも用意しました。
本書で高校レベルの数学をしっかり理解して、ぜひ次のステップに進んでください!
■主な内容
第1章 コンピュータと「数」
位取り記数法、基数変換、負の数、2の補数、実数と浮動小数点数、実数誤差など
第2章 コンピュータの「演算」
算術演算、複合演算子、シフト演算、ビット演算、マスクとフラグ、論理演算、真理値表、論理積、論理和など
第3章 方程式で図形を描く
matplotlibでグラフ、方程式、関数、直線の方程式、比例式と三角比、三平方の定理、円の方程式など
第4章 ベクトル
ベクトルの演算、ベクトル方程式、内積、コサイン類似度、外積、ベクトルで面積を計算など
第5章 行列
行列の演算、逆行列と連立方程式、図形の一次変換(移動、回転、拡大縮小)、一次変換の組み合わせ、同次座標など
第6章 集合と確率
集合とデータベース、試行と事象、順列と組み合わせ、重複順列、数学的確率と統計的確率、モンテカルト法と円周率など
第7章 統計と乱数
母集団と標本、代表値、分散と標準偏差、共分散と相関係数、移動平均、回帰直線、乱数の注意点など
第8章 微分・積分
差分と微分、変化率、導関数、極値、定積分と不定積分、原始関数、積分定数、曲線の接線、輪郭の抽出、円周と円の面積、球の体積と表面積など
Appendix ソフトウェア導入ガイド
Excelシート間のコピペをはじめ、単純なパソコン仕事は小さなプログラムを書くことで自動で行うことができます。
こうしたプログラムを書けるようになることが、自分の仕事を効率化したい社会人にとって大きな武器になることは間違いありません。
本書ではプログラミング言語Pythonを使って、パソコン仕事の中心であるExcel作業を自動化する方法を紹介します。
Excelの自動化といえば「マクロ・VBA」が定番ですが、Pythonの強みは
・Excelアプリを起動しなくてよい
・メールやWebブラウザなども簡単に自動化できる
という点にあります。
本書ではExcelとともにメール、Webの自動化もしっかり扱います。これにより、Webから抽出したデータをExcelファイルに保存してメールで送信、といった連携も行えるようになり、仕事での活用の幅が広がります。
プログラミング初心者である社会人が、実際に自分の仕事が自動化できるように、必要な情報をもれなく丁寧に解説することを心掛けました。本書を片手に「新しい仕事のやり方」を始めましょう!
<本書の方針>
・オブジェクトなどの難しいプログラム理論は一切使いません。
・一番単純な道具だけで、準備に時間をかけず、すぐ始められます。
・実践的な例題で、実務で本当に使えるプログラムを紹介します。
大手メーカーで活躍してきたクリエイターが
ゲーム開発のノウハウをゼロから教えます!
本書はPythonを使用した、ゲームプログラミングの解説書です。
類書とは異なり、終始一貫「ゲーム開発」に焦点を当て、
今書いているプログラムがどのような"動き"に反映され、
どのような"面白さ"に結びつくのかを、正しく学ぶことができます。
一般的なソフト開発ではなく「ゲーム開発の作法」をきちんと学ぶことによって、ゲーム好きな読者の皆さんの就職や趣味といったリアルな世界がより充実してくれることを願い、出版されました。
【読者対象】
○ゲーム業界に就職したい学生・社会人
○SNSや同人で自作ゲームを発表したい方
○落ち物パズル、RPGの作り方を知りたい方
○一般ソフトとゲーム制作の違いを知りたい方
○Pythonを始めたけど作るものが浮かばない方
……高校生ぐらいから読めます!
【本書の特長】
○業界の基礎知識やプログラマーの役割からきちんと解説
○Pythonの基本文法をしっかり解説、プログラミング初心者も安心
○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい
○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる
○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできる
クイズ、すごろく、おみくじ、診断アプリ、迷路、自動生成ダンジョン、落ち物パズル、本格PRGなど……簡単なミニゲームから難しいものまで幅広く教材を用意しています。
さらに、読者特典として3つのおまけゲームもプレゼント!
すべてのゲームをつくり終えた時、あたなのプログラミングスキルは何倍にも向上しているに違いありません。
本書を機に、ぜひゲームプログラミングの世界に飛び込んでみてください!
とんでもなく、わかりやすい。学び直すならこの一冊! 全世界700万人が感動した「伝説の学習参考書」シリーズ日本上陸!!
★ROS 2 Humbleにしっかり対応した改訂版。不動のロングセラー!
★人工知能とロボット工学の俯瞰的な知識を、手を動かしながら学ぼう!
【サポートサイト】
https://github.com/AI-Robot-Book-Humble
改訂における主な変更点は以下のとおりです。
・ROS 2のバージョン変更:初版で採用していたFoxyは2023年6月にサポートが終了したため、2027年5月までサポートされるHumbleを採用しました。
・アクション通信の導入:サービス通信に代えて、より高機能なアクション通信を導入しました。
・通信ミドルウェアの変更:初版ではROS 2デフォルトのFast DDSを採用していましたが、Cyclone DDSに変更しました。これにより、ナビゲーションやマニピュレーションにおいて通信遅延が低減され、動的環境でのロボット制御がより安定しました。
・第3章「音声認識・合成」:最新の音声認識モデルであるWhisperを導入し、より精度の高い音声処理が可能になりました。
・第4章「ナビゲーション」:ナビゲーションを簡単に実装できるNav2 Simple Commanderを用いたプログラムを新たに解説し、実践的な技術を提供しました。
・第5章「ビジョン」:物体セグメンテーションを取り上げ、ロボットの視覚認識能力を強化しました。
・第6章「マニピュレーション」:動作計画フレームワークであるMoveItを利用するプログラムを追加しました。
・第7章「プランニング」:GUIを用いた行動エンジンFlexBEを新たに取り入れ,直感的な行動計画が可能になりました。
・付録:付録Bにあったアクション通信の簡単なプログラム例を第2章へ移し、それに代えてより実用的なプログラム例を追加しました。
【主な内容】
第1章 AIロボットをつくろう!
第2章 はじめてのROS 2
第3章 音声認識・合成
第4章 ナビゲーション
第5章 ビジョン
第6章 マニピュレーション
第7章 プランニング
付録A ローンチファイルの書き方
付録B アクションの実用的なプログラム例
付録C ロボットアームの速度の運動学
付録D 座標系と姿勢の表現
付録E tf: 座標系の管理
ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
機械学習のしくみを学ぼう!
【機械学習をいちから学んでみよう!】
「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」
「機械学習ってどのようなことをするの?」
と思っている方は多いと思います。
本書はそうした方に向けて「機械学習」について
いちからやさしく解説します。
【Python3年生について】
「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
(※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています)
【読者対象】
機械学習の初心者
【本書のポイント】
ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、
機械学習のしくみについて、
サンプルを動かしながら、
楽しく学ぶことができます。
【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。
関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、
成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、
『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。
第1章 機械学習の準備
01 機械学習ってなんだろう?
02 分けることは、わかること
03 機械学習の準備をしよう
第2章 サンプルデータを見てみよう
04 scikit-learn のサンプルデータセット
05 サンプルデータセットを自動生成しよう
第3章 機械学習の手順を理解しよう
06 データを用意する
07 データを学習用とテスト用に分ける
08 モデルを選んで、学習する
09 モデルをテストする
10 新しい値を渡して、予測する
11 分類の状態を可視化しよう
第4章 機械学習のいろいろなアルゴリズム
12 回帰:線形回帰
13 分類:ロジスティック回帰
14 分類:SVM(サポートベクターマシン)
15 分類:決定木
16 分類:ランダムフォレスト
17 分類:k-NN(k 近傍法)
18 クラスタリング:k-means(k 平均法)
第5章 チノふたたび! 画像から数字を予測しよう
19 データを準備する
20 学習データを準備する
21 学習させる
22 予測させる
23 教師なし学習を利用して、データをイメージしよう
24 さらに先へ進もう
Pythonはここ数年で日本語の書籍も増え、開発現場での利用実績も着実に増えてきています。ご自身の第二、第三の言語の選択肢としてPythonが気になっているという方も多いのではないでしょうか。また、「Pythonを始めてみたけど、実際に業務で利用するには不安が残る」「コードレビューに怯えながらPythonを書いている」という方も多いのではないでしょうか。
本書は、そういった方を対象に、Pythonという言語が持つ機能の実践的な使い方を紹介します。Pythonは、日常的なツールからWeb開発、データ分析、機械学習など分野を問わず利用できる汎用性の高い言語です。本書も同じく、Pythonという言語の仕様やその特徴的な機能、標準ライブラリでできることを中心に扱うため、分野を問わず活用していただけます。
Pythonを使ったプログラミングが流行していますが、たんにPythonの文法を知っているだけではPythonプログラミングを理解したことにはなりません。Pythonが重宝されている理由は、「ライブラリ」にあります。ライブラリとは、アプリケーションをプログラミングする際に便利な、「プログラムの部品」です。AIプログラミングのためのライブラリや、データ分析のためのライブラリなど、作成するアプリケーションごとに、さまざまなライブラリがあります。
本書は、そうしたライブラリを活用して、どのようなことができるのかを体験する入門者向けの本です。Pythonを便利に使うために、ライブラリを活用しましょう!
概説
ライブラリとはなにか?
Pythonの開発環境を準備しよう
第1章 基礎編
ファイルやディレクトリを操作するライブラリ
日付・時刻の処理に使うライブラリ
テキスト、CSV、JSONを操作するライブラリ
第2章 画像・通信編
PillowとOpenCVによる画像処理
Web通信に使うRequests
スクレイピングに使うBeautiful Soup
Webブラウザ操作を自動化するSelenium
第3章 データ分析・AI編
グラフ作成に使うMatplotlib
データ分析・整形に使うpandas
さまざまな機械学習で使うscikit-learn
数値計算処理に使うNumPy
Python基礎講座
ウェブから取得したデータを,データベースソフトで整理したり,Pythonで分析・可視化したりする手法を解説
PythonやMySQLのインストール・基本的な記法から丁寧に解説
単純なHTMLからはじめ,複雑なウェブサイトやPDFからのデータ取得など様々な対象に取り組む
【主な目次】
1. プログラミング言語Python
2. BeautifulSoupによるスクレイピング
3. PythonとSeleniumによるスクレイピング
4. Pythonを使ったデータの可視化
5. スクレイピングによるデータ取得と分析・可視化
6. PDFMinerを使用したスクレイピング
7. スクレイピングの応用
8. データベース管理システムMySQLの基礎
9. MySQLとスクレイピングの連携
1. プログラミング言語Python
2. BeautifulSoupによるスクレイピング
3. PythonとSeleniumによるスクレイピング
4. Pythonを使ったデータの可視化
5. スクレイピングによるデータ取得と分析・可視化
6. PDFMinerを使用したスクレイピング
7. スクレイピングの応用
8. データベース管理システムMySQLの基礎
9. MySQLとスクレイピングの連携
Python3.xによる最新の開発環境に完全対応。知識ゼロでもわかるイラスト&サンプル満載の解説。オブジェクト指向の考え方をしっかり理解できる。Webアプリ開発やデータ処理の基礎もわかる!
“最強のビジネスツール”とも言われ
いま最も注目されているプログラミング言語Python。
プログラミング未経験者でもわかるよう、
初歩の初歩から豊富な図版とともに
どこよりもやさしく解説します。
手を添えなくてもページが180度開く特別製本で、
読みながらのパソコン操作もラクラク!
近年、「プログラミング必修化」「機械学習」「AI」などの
キーワードを新聞や雑誌、テレビで目にする機会が増えてきた今、
エンジニアだけでなく一般のビジネスパーソンや学生の間でも
プログラミングに対する関心が高まっています。
そして、さまざまあるプログラミング言語のなかで
最も注目されているのが「Python」です。
PythonはAIや機械学習に関わるプログラミングに最適なだけでなく、
初めてプログラミングを学ぶ人にもわかりやすく、書きやすい言語で
あることも評価されています。
つまりこれからプログラミングを学ぶ子どもや学生をはじめ、
プログラミングを学んで仕事を効率化したり、
仕事の幅を広げたりしたいビジネスパーソンにぴったりなのです。
そこで本書では、これまでプログラミングの経験がない人でも
理解できるように、初歩から解説します。
実際のプログラミングを少しずつ体験しながら
一歩ずつ確実にスキルを習得できるよう
豊富な図版とともにていねいに解説します。
はじめに
第1章 Pythonプログラミング基礎の基礎
01 はじめてのPythonプログラミング
02 Pythonで計算してみる
03 Pythonプログラミングの環境を準備する
第2章 データ型と関数
01「 数値」と「文字列」の違い
02「 変数」を使う
03 Pythonにおける「文字列」とは
第3章 プログラムの流れを制御する
01 プログラムをファイルに保存する
02 ファイルを呼び出して実行する
03 入力を受け付けて計算する
04 値で処理を切り分ける
05 比較演算子と論理演算子
06 肥満度判定プログラムの完成
第4章 オブジェクトと繰り返し
01 繰り返し処理
02 「リスト」を使いこなす
03 リストと繰り返し
04 「タプル」と「辞書」
第5章 関数の作り方と使い方
01「 関数」とは何か
02 データの受け渡し
03 変数の有効範囲(スコープ)
第6章 組み込み関数とモジュール
01 組み込み関数
02 「モジュール」とは
03 モジュールを活用する
第7章 Webスクレイピング
01 Web技術(HTML、CSS、JavaScript)
02 WebからHTMLをダウンロード
03 特定データの取り出し
第8章 機械学習に挑戦しよう
01 人工知能と機械学習
02 機械学習に利用するモジュール
03 手書き文字の画像認識を試す
おわりに
Pythonプログラミングを全力で学ぶならこの1冊!Pythonをこれから学ぶビギナーから、基礎力を得て現場で実践したい方まで、確実なスキルアップをはかれます。
プログラミングがはじめてでも大丈夫!営業や事務などのビジネスパーソンを対象にした、ノンプログラマーのためのPython自動化の教本です。 業務改善コンサルタントの著者が選ぶ、実務で役立つ要素が詰まっています。 面倒な単純作業を自動化して、より良い働き方ができるようになるための一冊です。
■Contents
Chapter1 自動化をはじめる準備
1-1 Pythonを使う準備をしよう
1-2 ライブラリを使ってみよう
1-3 Pythonの基本 1変数と型
1-4 Pythonの基本 2分岐処理
1-5 Pythonの基本 3リスト
1-6 Pythonの基本 4繰り返し処理
1-7 Pythonの基本 5エラーが起きたときの対処法
Chapter2 Python×Excelの自動化
2-1 データを取り込む
2-2 データの内容を確認する
2-3 データをソートする
2-4 データを絞り込む
2-5 データを集計する
2-6 ピボットテーブルを作成する
2-7 グラフを作成する
2-8 データを出力する
2-9 データを結合する
Chapter3 Python×デスクトップの自動化
3-1 ファイルを操作する
3-2 画面を操作する
3-3 入金データの消込業務を自動化する
Chapter4 Python×Webの自動化
4-1 Webスクレイピングとは
4-2 Webスクレイピングをはじめる準備
4-3 子ページのデータを取得する
4-4 取得したデータをExcelに出力する
Chapter5 Python×PDFの自動化
5-1 PDFファイルを操作する
5-2 PDFファイルのページを操作する
5-3 ページの情報を取得する
5-4 ページを編集する
Chapter6 Python×メールの自動化
6-1 メールを送信する
6-2 メールを一斉送信する
見込み客、土日の需要、商品リコメンド…
営業、マーケティングが劇的に変わる
業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る!
◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる
◆現場目線でAIの最適化までできる
◆ブラウザだけで試せるPython実習(Google Colab)
◆XGBoost、Prophetなど話題のAI技術を活用
◆全PythonコードをGoogle Colab用のNotebook形式で用意
<機械学習のための Python入門講座>つき!
業務に本当に役立つ“儲かるAI”を作るには
「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。
業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは
従来システムと同じですが、AIの構築ではさらに
業務の課題が本当に AIで解決できるのか、AIのどの処理方式なら適用できそうか
という「技術目線」が不可欠なのです。
本書のPython実習で学ぶことで、「AIの目利きができる技術目線」を獲得し
自分でもAIを作れるようになります。
1章 業務と機械学習プロジェクト
2章 機械学習モデルの処理パターン
3章 機械学習モデルの開発手順
4章 機械学習モデル開発の重要ポイント
5章 業務要件と処理パターン
・営業成約予測(分類)
・天候による売り上げ予測(回帰)
・季節などの周期性で売り上げ予測(時系列分析)
・お薦め商品の提案(アソシエーション分析)
・顧客層に応じた販売戦略(クラスタリング、次元圧縮)
6章 AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ
代表的なAI開発ライブラリを活用して、自作のAIプログラムを動かそう!いまもっともホットなAI開発スキルをこれから身に付けたいあなたに。代表的なライブラリを通じて機械学習・画像認識・テキスト分析・言語生成など、さまざまなAIのプログラミングを基礎から学ぶ!
生成AI・プロンプトでPythonプログラムを作る
業務改善&作業短縮
ChatGPTをはじめとした生成AIは、プロンプトと呼ばれる自然な言葉で問いかけることにより多種のプログラムを作りだせ、『AI駆動開発』と呼ばれています。データ分析、AIプログラミング、グラフ描画、Webスクレイピング、Excel作業、Word化、PDF化など業務上様々な便利なプログラムを簡単に作ることができ、ChatGPTでプログラム作りの超時短を実現します。本書では、業務で使うPythonプログラムを例に、その作り方・プロンプト・改良のコツを解説します。なお、読者ご自身の業務で繰り返して使いやすいように、ChatGPT内でのプログラム実行とはせずに、自分のPCで動かします。解説にはChatGPT plus(GPT 4)を使いましたが、無料版や他の生成AIでも応用可能です。
第1章 AI駆動開発について
第2章 ChatGPTとPythonの基本
第3章 毎日のExcel作業を自動化! PythonでExcelを動かしてデータ処理のプロになろう
第4章 データ分析とグラフ化で誰でもデータサイエンティストに! 公開統計データの活用法を身につけてデータサイエンティストへの第一歩を踏み出そう
第5章 PythonでWebスクレイピング!情報収集のプロになろう ニュースリリースを把握し、競争力向上力を身につけよう
第6章 Pythonで始めるテキストデータの処理と分析! 問い合わせ対応の効率化で顧客満足度を向上しよう
おわりに AI駆動開発で非エンジニアでもエンジニアのような仕事ができるようになるか
付録
データの加工や分析の実践スキルを身につけよう。本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実装で使うノウハウ」をまとめた書籍です。さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。
Pythonは、データ解析やAI(人工知能)など様々な用途に使えることから、近年最も注目されているプログラミング言語です。富士通ラーニングメディアでは、Pythonに関する研修コースをラインナップとしてご提供しており、その中でも入門レベルに相当し、人気ベスト10にもよく入る「Python入門」の研修コースの内容を今回書籍化しました。
セールスポイント
●人気の研修コース「Python入門」を書籍化!
富士通ラーニングメディアがご提供する人気の研修コース「Python入門」をベースに書籍化しています。富士通ラーニングメディアの研修コースの特徴である「実習が多い」という特性を活かし、実習中心の作りにしています。
●手を動かしてプログラムをどんどん作る!
基本的な構文(文法)のプログラム実践例を、手を動かしてどんどん作成し、実行結果を確認します。1行でもわからないと理解できなくなるのがプログラムの常です。本書ではプログラム1行1行すべての動きを解説しています。
●挫折しやすいエラーを徹底フォロー!
プログラミングはエラーで挫折する傾向があります。本書では「よく起きるエラー」を随所で取り上げ、エラーの発生場所やその意味、対処方法(どこを修正したらよいか)を徹底解説しているので、学習を1人でも進めていけます。
●実習問題で実力がバッチリ身に付く!
実習問題を随所でご用意しており、プログラミングの実力を深められます。「実行結果例」をみて、同じように動作するプログラムの作成に取り組みます。解答例はプログラム1行1行すべての動きを解説しており、理解が深まります。