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-| コマンド | 機能                                                        +| コマンド | 機能                                                
-| `pwd`    | 現在作業しているディレクトリのパスを表示する。              +| `pwd`    | 現在作業しているディレクトリのパスを表示する。            
-| `ls`     | ディレクトリの内容の一覧を表示する。                        +| `ls`     | ディレクトリの内容の一覧を表示する。                    
-| `cd`     | ディレクトリを移動する。                                    +| `cd`     | ディレクトリを移動する。                              
-| `cp`     | ファイルまたはディレクトリをコピーする。                    +| `cp`     | ファイルまたはディレクトリをコピーする。                 
-| `mv`     | ファイルまたはディレクトリを移動する。                      |+| `mv`     | ファイルまたはディレクトリを移動する。                  | 
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 +なお、初級・中級コースを受講する上では必要はありませんが、コマンドを詳しく学びたい方は次の資料を参考にしてください。 
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 +  * テキスト [[https://aabbdd.jp/unix4bi/|UNIX for Bioinformatics]] 
 +  * 動画&テキスト [[http://cmdline.2016.class.kasahara.ws/|コマンドライン講習会]]
  
  
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 プログラミング言語は、簡単に言えば、コンピュータを制御するための言語です。その種類は数百にもおよぶと言われています。これらのプログラミング言語には優劣がなく、目的によって使い分けられています。例えば、統計・機械学習の分野において Python や R などが使われ、システム開発ならば Python、Java や Go などがよく使われています。 プログラミング言語は、簡単に言えば、コンピュータを制御するための言語です。その種類は数百にもおよぶと言われています。これらのプログラミング言語には優劣がなく、目的によって使い分けられています。例えば、統計・機械学習の分野において Python や R などが使われ、システム開発ならば Python、Java や Go などがよく使われています。
  
-AI を理解する上で、数学・統計の知識だけさえあれば十分ですが、AI を活用していくにはプログラミング言語を使える必要があります。AI の分野でよく使われているプログラミング言語には C++、Python や R などがあります。このなか、とくに Python は勉強しやすく、応用範囲が広いプログラミング言語と言われています。また、AI 最先端のアルゴリムがほとんど Python で記述されているほど有名であるAI を学ぶにあまず Python を学ぶことをお薦めします。 +AI を理解する上で、数学・統計の知識だけさえあれば十分ですが、AI を活用していくにはプログラミング言語を使える必要があります。AI の分野でよく使われているプログラミング言語には C++、Python や R などがあります。このなか、とくに Python は勉強しやすく、応用範囲が広いプログラミング言語と言われています。AI 最先端のアルゴリムがほとんど Python で記述されているほど有名でた、Python のほかに、データサイエ分野においては R もよく使われている。とくに統計解析や多変量解析などは R が欠ません。そのため、AI 学ぶにあたり、プログラミング言語として Python および R まず学ぶことをおすすします。
- +
-プログラミング言語経験者であればPython をゼロから勉強し始める必要はありません。Python の文法やデータ型などを調べて一通り目を通すだけで十分です。 +
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-プログラミグ言語未経験者場合、インターネットで公開されている資料などを有効活用して、一通り Python を学ぶことをお薦めします。本教育プログラムの初級および中級コースで、AI の作り方や AI の活用に重みをおいてあるため、Python について最小限のことし説明しません。そのため初級・中級コース受けるにあたり、次のような Python 知識をすである程度持っていることを期待しています。プログラミング言語未経験者が Python を学ぶとき、これらの項目を重点的に学ぶことをお薦めしま。 +
- +
-  * データ型(整数、小数、文字) +
-  * リスト、ディクショナリ +
-  * if 構文, for 構文, while 構文 +
-  * 関数の作り方と使い方 +
- +
-Python を学ぶにあたり、以下の資料を参考にるとよいです。これらの資料は、Python の基本的な部分から応用部分まで広くカバーてあります。このうち、初級・中級コースに必要な部分をカッコの中に書きました。これらの部分については習得(復習)しておくと、初級・中級コースもスムーズに理解できるようになります。なお、初級・中級コースを受けるにあたり、クラスやイテレーターなどの抽象的な概念への理解を必要としていません+
  
 +本教育プログラムの初級および中級コースでは Python と R の両方を使用しますが、本プログラムの内容として AI の作り方や AI の活用に重みをおいてあるため、Python および R の使い方について最小限のことしか説明しません。そのため初級・中級コースを受けるにあたり、次にリストに挙げた Python および R 知識をすでに持つことを期待しています。本プログラムを受講するにあたり、これらの項目を重点的に学ぶことをお薦めします。
  
-  * テキスト [[https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/245698|京都大学プログラミング演習 Python 2019]] 1, 2, 3, 4, 5, 10, 11 章) +  * Python 
-  テキスト [[https://utokyo-ipp.github.io/index.html|東京大学 Python プログラミング入門]] (12, 3, 4-1 章) +    * データ型整数、小数、文字) 
-  * 動画&テキスト [[https://aabbdd.jp/py4bi/| Python for Bioinformatics]](1, 2, 3, 4 章) +    スト、ディクショナリ 
-  動画 [[https://sites.google.com/view/ipsjmooc/list/C3-1|情報処理学会 基本的なプログラミング]](1, 2, 3, 4 章)+    * if 構文for 構文 
 +    * 関数の作り方と使い方 
 +  * 
 +    * ベクル・行列・データフレーム 
 +    可視化
  
 +Python および R を学ぶにあたり、以下の資料を参考になれます。これらの資料は、Python および R の基本的な部分から応用部分まで広くカバーしてあります。このうち、初級・中級コースに必要な部分をカッコの中に書きました。これらの部分については習得(復習)しておくと、初級・中級コースもスムーズに理解できるようになります。
  
  
 +  * Python
 +    * テキスト [[https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/245698|京都大学プログラミング演習 Python 2019]] (1, 2, 3, 4, 5, 10, 11 章)
 +    * テキスト [[https://utokyo-ipp.github.io/index.html|東京大学 Python プログラミング入門]] (1, 2, 3, 4-1 章)
 +    * 動画&テキスト [[https://aabbdd.jp/py4bi/| Python for Bioinformatics]](1, 2, 3, 4 章)
 +    * 動画 [[https://sites.google.com/view/ipsjmooc/list/C3-1|情報処理学会 基本的なプログラミング]](1, 2, 3, 4 章)
 +  * R
 +    * 動画&テキスト [[https://aabbdd.jp/bi2r/| Brief Introduction to R]](1, 2, 4 章)
  
  
  
prg-basic.1608164034.txt.gz · 最終更新: by sonk414