Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩 Vol.2 確率・ベイズ統計【文部科学大臣表彰受賞の博士が指導】

🌟 「Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩」Vol.2 - 確率・ベイズ統計 🌟

はじめに

こんにちは！「平山 雄三」という、文部科学大臣表彰受賞の博士があなたを指導する本格的なデータサイエンスとAIの世界へようこそします。このコースでは、Pythonを使って基本から応用までを学ぶことができます。高校の新学習指導要領「情報I」「情報II」の内容も豊富に取り上げているため、初心者でもスムーズに学べるようにしています。数学の知識があれば、このコースは荷が重いと感じるほど専門的な程度ではありません。中高生向けのプログラミング教室で実績を持っている方にお勧めします。

必要な準備

• Anacondaのインストール：Python環境を整えるため、Anacondaをインストールしてください。
• Jupyter Notebook：プログラムを実行し、学習する手軽な方法です。Jupyter Notebookを使ってみましょう。

学習内容

Vol.1 - Pythonの基礎から数と暗号、関数と微分まで

Vol.2 - 【このコースでは】確率と統計、ベイズ統計、データサイエンスとAIの初歩に焦点を当てます。

• 確率と統計学：平均、メジアン、標準偏差、相関、正規分布などの基本的な統計量と概念を理解します。
• ランダムウォーク：物理学から取り入れた概念であり、様々な問題解決に応用されます。
• モンテカルロ法：複雑な問題を解決するための手法として、確率的なシミュレーションで知られています。

ベイズ統計

• ベイズの定理：事前の信念と新たな証拠を組み合わせた後者の信念を更新する方法を学びます。
• ベイズ的意思決定：不確実性を扱い、最適な選択を行うためのアプローチです。
• ベイズ更新：事前の概率と新しいデータを組み合わせて新しい信念度を更新する手法です。
• ベイズフィルター：オンライン的に信念度を更新する算法で、機械学習の分野でも広く応用されています。

データサイエンスとAIの初歩

• 人工知能：AIの基本的な概念やアルゴリズムについて学びます。
• 回帰分析：変数間の関係を模型化する方法です。
• 分類手法：データをカテゴリ別に分けるための技術です。
• クラスタリング：同様の特徴を持つデータポイントをグループ化する方法です。

講義資料と実습環境

このコースには、学習内容に沿った4冊のPDF形式のテキスト（約100ページ）が付属しています。さらに、タイピングが勤強していない方や、直感的にコードを書きたくなる方に対応するため、Jupyter Notebookを使って実際のコードを実行できる環境も提供しています。

今日から始めること

1. 必要なソフトウェアのインストール：Anacondaをインストールして、Python環境を設定します。
2. 教材の確認：PDF形式のテキストをダウンロードし、学習に備えて一度見直しします。
3. Jupyter Notebookの起動：実際にコードを書き、理解を深める準備が整います。

これで、データサイエンスとAIの世界への第一歩を踏み出す準備はいかなわで完了しました。指導者の博士があなたを手床りに置いて、新たな知識の探求へと臨みます。頑張ってください！