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 |
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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。
| 回 | 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
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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
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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）
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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）
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| 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
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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）
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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
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| 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）
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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）
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| 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）
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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）
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| 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）
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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）
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| 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
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※カリキュラムは、一部変更になる場合があります。