コース概略
- Pythonの基礎
- 変数、データ型、演算子、制御構造など
- 関数、モジュール、オブジェクト指向プログラミング、例外処理など
- NumPyとSciPy
- 配列、行列、行列演算、線形代数
- 積分、微分方程式、信号処理、最適化など
- PandasとMatplotlib
- データの読み込み、前処理、可視化
- 統計解析、時系列解析、機械学習など
- OpenCV
- 画像・動画の読み込み、加工、特徴量抽出
- フィルタリング、モルフォロジー変換、機械学習による物体検出など
- ROS(Robot Operating System)
- ROSの概要、環境構築、基本的なツールの使い方
- ROSによるロボットの制御、センサーデータの処理、ナビゲーションなど
- 機械学習
- 機械学習の基礎、回帰、分類、クラスタリングなど
- scikit-learn、TensorFlow、Kerasなどのライブラリを用いた機械学習の実践
- ロボットシステムの開発
- PythonとROSを用いたロボットシステムの開発、テスト、デバッグ
- ロボットの制御、センサーデータの処理、ナビゲーション、物体検出など
以上のようなコース内容を設けることで、Pythonを使ったAI/Roboticsの基礎から応用まで幅広く学ぶことができます。特に、NumPyやPandas、Matplotlib、OpenCV、ROSなどのライブラリを用いた実践的なプログラミングや、機械学習の基礎を学ぶことで、AI/Robotics分野での活用が期待できます。また、ロボットシステムの開発についても、実際のシステムを開発するための知識やスキルを身に付けることができます。