経験者コース

コースの概要

Pythonプログラミングだけではなく、開発手法や Git 、 AI 、 IoT といった業界の知識、Raspberry Pi を用いた IoT システム開発演習とAIプログラムの実習を行い、実務で必要とされるスキルを学びます。

対象者

Java や C 言語といった他言語の実務経験者

コース種別

コース 定員 研修日程
(10:00~17:00)
自主学習

経験者(日曜)コース

50名

毎週日曜日

(8月22日~12月19日)

毎週水曜日

(14:00~17:00、8月25日~12月15日)

  • 2021年8月中旬~12月中旬までの4ヵ月間に全4コースを実施します。
  • 受講時間数は、講義84時間(6時間×14回)+自主学習39時間(3時間×13回)の合計123時間です。
  • 講義の時間帯は10:00~17:00(昼休憩1時間)、自主学習時間帯は各コースごとに設定しています。

カリキュラム

以下に具体的なカリキュラムを示します。

10:00~12:00 13:00~17:00
1回

Python

第1章:Python入門(Pythonとは、Pythonの開発環境、Pythonプログラムの例)

第2章:数値と文字列・変数(数値と演算、変数の利用、文字列、変換処理)

Python

第3章:データ構造(リスト、タプル、辞書、集合)

第4章:制御構造(コメントの記述、if文、while文、for文、内包表記)

2回

業界の知識(Git)

・バージョン管理とは

・バージョン管理用のアプリ

・バージョン管理の歴史、用語

・クライアントサーバー型の特徴

・分散型の特徴

・バージョン管理の流れ

・Gitを使ってみる

 

Python

第5章:関数(関数の定義、様々な引数、引数としての関数、クロージャとラムダ式、デコレータ、関数と例外、例外処理、組込み関数)

第6章:モジュール(モジュールのインポート、パッケージ)

3回

業界の知識(AI)

・AIの定義

・AIにどうやって学習させる?

・AIはどうやって作る?

・AIは分析も得意

・最新のAIについて

 

AIの体験(AWS利用)

・画像認識(Amazon Rekognition、Rekognitionをプログラムから利用)

・音声合成(Amazon Polly、Pollyを利用するプログラムの作成)

・サービスを組み合わせる

 

Python

第7章:クラス(クラスの定義、プロパティ、クラスメソッド、クラスの継承、特殊なメソッド)

第8章:プログラムのデバッグ(プログラムのデバッグ)

第9章:ライブラリの利用(標準ライブラリ、pipとPyPI)

第10章:文字列処理(書式指定、文字コード処理、正規表現)

4回

業界の知識(IoT)

・IoTとは

・加速するIoT

・IoTの構成要素

・IoTに必要とされる技術スキル

 

Python

第11章:ファイル入出力(

open関数、CSVの処理、

XMLの処理、JSONの処理、

pickleの利用)

 

Python

第12章:よく利用するライブラリ(ファイル・ディレクトリ処理、日付処理)

第13章:Webからの情報取得(urllibを用いたデータ取得、requestsを用いたデータ取得、BeautifulSoupを用いたHTML解析)

 

5回

開発手法

・システム開発の流れ、開発手法

・UML(シーケンス図、ユースケース図、クラス図)

・仕様確認

・見積り工数計算

・レビューの種類、手法

 

 

 開発手法

製品評価、外部設計、内部設計、製造、テスト、プロジェクトマネジメント、品質管理

6回

開発手法

・不具合修正案検討

・仕様修正作成(ソフト設計)

 

開発手法

重要度設定、不具合報告書、テスト仕様作成、テスト実施、チーム成果発表

 

7回

AIプログラミング実習

第1章:人工知能を体験する(人工知能を体験する)

第3章:人工知能とPython(人工知能とは、機械学習とPython)

第4章:機械学習の種類とデータの重要性(機械学習の種類、データの重要性)

 

AIプログラミング実習

第6章:機械学習で利用するPythonライブラリ(NumPy、matplotlib、pandas、scikit-learn、TensorFlow)

 

8回

AIプログラミング実習

第8章:scikit-learnを用いた機械学習の実装(線形回帰分析、サポートベクターマシン、学習結果の評価、パラメータ探索)

 

AIプログラミング実習

第9章:TensorFlowの基礎(計算フローの記述、計算フローの可視化)

第11章:TensorFlowを用いたニューラルネットワークの実装(ニューラルネットワークの基礎)

 

9回

AIプログラミング実習

第11章[続き](簡単なニューラルネットワークの作成、手書き文字の判定、多層ニューラルネットワーク)

 

AIプログラミング実習

第12章:TensorFlowを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装(畳み込み層とプーリング層、CNNでの手書き文字判定、CNNの高速化)

 

10回

IoTシステム開発実習

第1章:

RaspberryPiを動かしてみよう(RaspberryPiとPCの設定、音声出力とLEDの点灯)

IoTシステム開発実習

第2章:概要と事例(概要と事例、要素技術)

第3章:RaspbeeryPiの基本操作(コマンドライン端末の基本操作、ディレクトリ操作コマンド、ファイル操作コマンド)

11回

IoTシステム開発実習

第4章:GPIOパッケージを使ってLEDを光らせよう(GPIOのインポート、LEDを点灯させる)

IoTシステム開発実習

第5章:要素技術[デバイス](IoTで用いられるデバイスの種類、センサと種類、エネルギー、通信とデータ量、デバイスの選定)

第6章 電子工作の部品(電子工作の部品)

第7章:電子回路(電流、電圧、抵抗、オームの法則)

12回

IoTシステム開発実習

第8章:液晶画面に文字を表示(液晶画面の表示制御)

第9章:音声の再生(音声再生制御)

第10章:要素技術[ネットワーク](方式の選定、プロトコル)

IoTシステム開発実習

第11章:メールとLINEで通知(メール通知、LineNotifyとは)

第12章:要素技術[サーバ](サーバ側の選択、データベースと処理)

第13章:クラウドサーバー(クラウドサーバー)

13回

IoTシステム開発実習

第14章:カメラモジュール(カメラモジュール)

IoTシステム開発実習

第15章:センサー(センサー)

第16章:開発(利用環境確認、上流工程と要件定義、マイコンとOS、開発言語)

第17章:テストとデバッグ(テストとデバッグ、エラーについて)

第18章:保守・運用(情報セキュリティ、トラブル対応)

14回

実践演習

センサー、カメラ、音声、サーバー、メール、LineNotifyの連携

実践演習

応用課題演習

 

※カリキュラムは、一部変更になる場合があります。