Pythonで書いたプログラムは移植性が非常に高く、様々な計算環境（Windows,Mac,Linux/Unix等）で動作します。
Pythonはスクリプト言語であるため実行・デバッグが容易であり、シンプルな文法とバグを見つけやすい構文、様々なモジュールが存在し、C/C++/Fortranと組み合わせて利用することも可能なことから科学技術計算用として広く使われています。
近年、Pythonをスクリプト環境として利用するソフトウェアが増えており、スーパーコンピュータ「京」に向けて開発・チューニングされたソフトウェアでもPythonの利用が進んでいます。
また、機械学習でもscikit-learn,MIpyといったライブラリに利用され、Deep Learning向けのツールでもCaffe,TensorFlow,Chainer,Keras,MXnetなど主要なものはPythonから利用できるようになっているため、機械学習・Deep Learningにおいても広く利用されています。
本講習会は、このような様々な環境の基盤となるPythonの利用をこれから始めようとする方に向けた初級講座として、Pythonの概要や基礎的知識を講義＋実習形式で習得いただくことを目的としています。
【開催概要】
| 主催 | 公益財団法人 計算科学振興財団（FOCUS） |
|---|---|
| 場所 | 高度計算科学研究支援センター（計算科学センタービル）２階 実習室 アクセス |
| 日時 | 【開催日程】を参照 ※13時半～16時半（3時間）（受付 13時15分～） |
| 対象者 | Pythonの利用をこれから始めようとする方 機械学習やDeepLearningにおいてPythonの利用をご検討中の方 |
| 定員 | 20名（先着順）※6月以降は10名（先着順） |
| 受講料 | 一般：40,000円（税抜） 賛助会員：32,000円（税抜） |
| 実習端末 | 実習室に備付のPCを利用、PCの持参は不要 |
【開催日程】（講習内容は各開催日、全て同じです。）
| 開催日 | 申込締切 |
|---|---|
| 6月10日（水） | 6月8日（月）10時 |
| 7月8日（水） | 7月6日（月）10時 |
| 8月19日（水） | 8月17日（月）10時 |
| 9月9日（水） | 9月7日（月）10時 |
| 10月14日（水） | 10月12日（月）10時 |
| 11月11日（水） | 11月9日（月）10時 |
| 12月9日（水） | 12月7日（月）10時 |
| 1月13日（水） | 1月8日（金）10時 |
| 2月10日（水） | 2月8日（月）10時 |
| 3月10日（水） | 3月8日（月）10時 |
※新型コロナウイルス感染拡大による政府の「緊急事態宣言」を受け、4月、5月の開催は中止とさせていただきます。
【プログラム概要】
2時間の本講義、および1時間の演習を行ない、Python による簡単なプログラムを組めるようになる事が目標です。
• Pythonとは
• Pythonのシェア
• Pythonのメリット
• Pythonの特徴
• Python2.x系からの変更点
• Pythonの使い方
• 環境構築の前に
• 環境構築
• spyder画面説明
• プログラミングの前に
• コマンドラインでプログラムの実行
• 実際にプログラミング
• HelloWorld
• ビルトインオブジェクト
• 変数～変数のルール
• オブジェクトの型
• 代数演算子～代入演算子
• print関数～input関数
• 比較演算子
• インデント～ブロック
• If文～else,elif文
• while文
• リスト・タプル・辞書
• for文
• 関数
• 関数とは
• 引数
• 関数作成
• ビルトイン関数
• range関数
• スコープ
• 文字列操作
• 文字列メソッドの紹介
• ビルトインモジュール
• モジュールの紹介
• メソッドについて
• ファイルの操作
※プログラムの進行状況により、当日若干の変更が加わる場合がございます。
【受講申込み】
| 受講申込方法 | 「FOCUS主催講習会受講申込書（様式26-2)」をダウンロードし、１頁目の注意事項をよく読み、必要事項を記入してください。 件名を「受講申込 Python講習会 初級編」として、 電子メールにてお送りください。 |
|---|---|
| 受講申込 お問い合わせ窓口 |
講習会窓口（lecture［at］j-focus.or.jp）まで。（［at］を@に変更してください） |
Pythonによる機械学習について、もっと掘り下げて実践的に学びたい方は、[PC実習あり] AI/機械学習講習会 初級：導入編 や [PC実習あり] AI/機械学習講習会 中級：基礎編 をお奨めします。