参考 https://docs.python.jp/3/library/functions.html

AIなどによく使われるプログラミング言語:Python

AIやデータサイエンスの分野ではPythonを利用することが、比較的多い状況です。
その大きなな理由は、NumPy(ナムパイ)の行列演算など、 高機能で容易に行えるライブラリが豊富に存在するためでしょう。
以下で、プログラム言語を1つ以上習得者している方を対象に、 簡潔にまとめたPython言語および 人工知能の利用方法を解説を試みます。
(まだ、未完の箇所が多く、実際は忘却を防ぐメモの代わりに使っているページです。)
デバックモジュール

Pythonの基本

Pythonの良く使うモジュールやクラス紹介 collectionsre,os,hashlib,osのファイル操作、正規表現で、日時、オブジェクトのシリアライズ、コマンドライン引数、スレッド、バイナリ操作

Pythonの補足(with,クロージャー,デコレータ,ジェネレータ )

pythonの構築環境

collectionsモージュールの確認

pythonのwebアプリ

bytes型とstr型,python2と3の比較

モジュール管理 pip 仮想環境管理

圧縮プログラミング

NumPy(ナムパイ)

Matplotlibによるプロット描画

Pythonで扱いイメージ(PIL:python Image library)

Pythonで扱いイメージ( OpenCV )

pandasモージュールの確認

形態素解析用モージュルの確認(Juman、MeCab)

Pythonで扱うサウンド(pyaudio)

Pythonで扱うUDP通信

Pythonで扱うTCP通信   Desktop画面をTCP通信で配信する検討
  ファイル群を送信([Raspberry Pi 3 Model A+]と[UMEHOSHI ITA]のモータ付き台車に送るテスト用)

Webサーバの検討、Desktop画面を配信するWebサーバ

pygameを利用したGame用クラスの検討

Pythonで扱うbluetooth(pybluez)

機械学習

keras 確認

NumPyでのニューラルネットワーク1  MNISTデータの取得

NumPyでのニューラルネットワーク2

NumPyでのニューラルネットワーク3 トレーニングデータの作成例


  NumArrayクラス   MicroPython を使ったDNN判定   MicroPython を使ったDNN学習


tensorflowの確認1  確認2  変数の保存

tensorflowによる最初の深層学習

tensorflow RNNによる深層学習 検討中

tensorflow 強化学習 検討中

ctypesでWindowsのイベント検出

圧電パルス密度変調(PDM :Pulse-density modulation)の実験

電子回路の簡単なシミュレーション

Rasperry Pi Pico W のMicropython で I2CのLSM9DS1モジュールを制御する  その2  その3  その4