Pythonを学びたいと思って情報を探していると、動画講座や有料スクール、個人ブログなどが数多く見つかります。しかしその一方で、「どれが信頼できるのか分からない」「基礎を体系的に学べる教材が意外と少ない」と感じたことがある方も多いのではないでしょうか。 今回紹介するのは、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授・三谷純氏が公開しているPython学習用の教材スライドです。無料公開されているにもかかわらず、内容の密度が高く、独学者にとっても非常に価値の高い教材となっています。 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にできますので、どうぞ。https://t.co/GgPMdugie2 pic.twitter.com/NP8LJtgG78 — 三谷 純 Jun MITANI (@jmitani) February 8, 2

たくさんありますが、パターン4つごとに、RSIの範囲が変わっているだけです。MA乖離上限は4つごとに同じことを繰り返しています。 各スクリーニング日には地合いスコア（-3〜+3）をタグ付けしており、 これにより相場の状況によってどのパターンが機能しやすいのかも、あわせて検証できます。 テクニカル選抜の有効性について（バックテストの結果） 概要 1ヶ月後にプラスの平均リターン（3〜7%）を期待できるパターンが存在し、有効性のあるテクニカル選抜条件が含まれていると考えられました。 また、最適な選抜条件は地合いスコアによって異なることが示唆されました。以下では、スコアごとに結果を整理します。 ＜地合いスコア -3〜0＞ 相場が最も悪い「スコア -3」のときは、**RSIが低め（25〜50）かつMA乖離上限（ma_eps）が4〜8%**のパターンで、 シャープレシオが0.8以上、かつ銘柄数が20未

はじめに 前回と前々回は、browser-useに関する記事を投稿し、AIが自律的にWebブラウザを使ってコンテンツ情報を取得する仕組みについて解説しました。今回は、Webブラウザを介さずに「スクレイピング」という手法でコンテンツ情報を取得するツール、Firecrawlを試してみます。 ただし、「スクレイピング」は誤った使い方をすると他のWebサイトに迷惑をかけたり、トラブルを引き起こす可能性があります。そのため、ご自身が管理しているWebサイトや利用許可を得たサイトでのみ実施するようにしてください。 それでは、Firecrawlを使ったスクレイピングに挑戦してみましょう！ Firecrawlについて Firecrawlは、指定したURLをクロールし、その内容をマークダウン形式や構造化データに変換するAPIサービスです。手軽にウェブ情報を整理・変換できるため、データ収集や分析に役立つツール

はじめに 2025年はAIエージェントの年です。注目されているAIエージェントの一つが『AIが自動で自分のPC画面を操作』するBrowser Useというツールです。 Browser Useの面白さ Browser Useを使うと、AIが自動で自身のPC画面を操作することであらかじめ決めた目的を達成をしてくれます。 簡単な指示を出すだけで、自動でAIが色々操作してくれるのはキャッチーで衝撃的ですよね。 例えば下記のように完全自動でAIが記事を検索して記事の情報を取得してくれます。 簡単な指示でAIが自分で考えて画面操作をしてくれるのは近未来感ありますよね。 しかし、現場でAIを使いこなすには「AIがすごい」のレベルではまだ足りません。 実際に触ってみて何ができるのか？逆に何が苦手なのか？という肌感覚を持つことが非常に重要です。 そこで本記事は、その肌感覚を養うために実際にBrowser U

表の引用元：Available models and languages: openai/whisper -github.com Whisperを使ってみる Whisperは、MITライセンスのOSS版とAPI版の利用が可能です。それぞれを利用する方法を見ていきます。 以下は筆者の動作環境になります。 M2 MacBook macOS Sonoma 14.7 メモリ 16GB Python 3.11.5 [1] OSS版 OSS版のWhisperを利用するには、pipでインストールします。また、動画と音声を記録・変換・再生するためのコマンドラインツールFFmpegが別途必要です。FFmpegはほとんどのパッケージマネージャーから入手できますので、ご自身の環境にあった方法でインストールしてください。 Whisperでは音声データの読み取りにFFmpegを使用しているため、FFmpegが対応し

マイクロソフトは本日（日本時間9月17日）0時からオンラインイベント「Microsoft 365 Copilot: Wave 2」を開催し、Microsoft 365 Copilotの複数の新機能などを発表しました。 With Copilot in Excel, you can create advanced visualizations, generate forecasts, and save time sorting through data with Python. Take a look: https://t.co/uqE1VyQ5WU #AI #Microsoft365 pic.twitter.com/e7Eph9q4Oc — Microsoft Excel (@msexcel) September 21, 2023 Pythonコードにより高度なデータ分析などを実現 Copi

Pythonインストールできないんだけど！ なんかいつもこれ同じ作業してるよな、自動化出来ないかな…よしやったる！ ↓ みんなー！こんなツール作ったよー、使ってみてー！ ↓ そして起こる「ちょっと、俺、.pyとかいう拡張子使えないんだけど」の声。 会社のPCって外部のアクセス禁止だったり新規ソフトウェアのインストール制限があったりと、色々制約がありますよね。この制約のせいで、作ったはいいが使えなかった、みたいな理不尽なハマり方したり、一方で試してみたら意外とこれ動いちゃうんだ！？みたいなこともあったりするので、ここではそんなずる賢い業務改善を必死に考える社員のみんなに、どれでやれば利用可能なツールづくりができるのか、その選択肢を載せていくよ。 Python + exe化ツール(Pyinstaller) やっぱ中身含めてファイル操作系でちょこちょこやるならPythonが楽だよね。ただ、Pyt

在宅勤務している人、多いですよね。 いつでも配達を受け取れてとても助かります。 しかし...2階で仕事をしていると、 インターホンの音が聞こえにくい！ 他のことに集中していると気づかない！！！！ せっかく配達に来てくれたのだから、一発で受け取りたいものです。 エンジニアらしく仕組みで解決しましょう！ 忙しい人のための超要約 インターホンの室内モニタのA接点を使用します（鳴ると接点が閉じる） RaspberryPi Zero WH を用いて、A接点のオンオフによりGPIOの出力3.3VをGPIO17に印加する回路を組みます GPIO17に印加されたことをPythonスクリプトで検知します 検知したらLINE Messaging APIを使用してpush通知を送信します この説明で理解できる人は、記事全体を読む必要ないと思います。 電子工作初心者でも理解しやすいよう丁寧に書き上げたので、ぜひご

凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

[2023.09.19 追記] 本記事の執筆にあたり参考にさせていただいたUdemy講座の講師の方より、記事内容についてコメントをいただいたため一部修正しました。 はじめに こんにちは、アノテーション テクニカルサポートの Shimizu です。 突然ですが、私も含めた Python 初心者に、以下のような人は多いのではないでしょうか。 昨今の AI ブームに乗って API でデータをやり取りする基本的な Python プログラムを PC 上で動かせたものの、それを Web アプリとして公開するまでのハードルが高く感じる。 ブラウザ操作の UI を実装するには Django などの Web フレームワークを習得したり、アプリとして公開するには Python が動作するサーバーを用意したりと、なんだか難しそう・・ そんな私にピッタリのUdemy講座を見つけたため、今回受講してみました。 Ch

企業の経営状況は財務に関する情報から分析できる。Pythonを使ってEDINETから有価証券報告書のデータを取得し、企業の収益性を可視化してみよう。 「財務分析」とは、「企業の財務に関する情報から経営状況を分析すること」です。企業の財務に関する情報は、「貸借対照表」「損益計算書」などから構成される「財務諸表」と呼ばれる資料から確認できます。 では、上場企業の財務分析を行う場合、それらの資料はどうやって入手したらよいでしょうか。そんなときに利用できるのが「有価証券報告書」です。 有価証券報告書は、企業の株式などを購入する投資家に対し、投資判断に有用な情報を示すために作られる資料です。財務諸表も有価証券報告書の中に含まれています。 この有価証券報告書は、金融庁が運用している「EDINET」というシステムから入手できます。EDINETは、有価証券報告書、有価証券届出書、大量保有報告書等の開示書類

各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく

PCで再生中の音声をリアルタイムで文字起こしできると、字幕機能がない動画の再生や、外国とのオンライン会議で便利である。 先日、OpenAIが公開したWhisperは、音声ファイルから文字起こしするするツールが提供されているが、リアルタイムで処理するツールは提供されていない。 そこで、Pythonスクリプトで、リアルタイムで文字起こしするツールを作成した。 ループバック録音 SoundCardを使うと、PCで再生されている音声を録音することができる。 pip install SoundCardでインストールする。 import soundcard as sc with sc.get_microphone(id=str(sc.default_speaker().name), include_loopback=True).recorder(samplerate=SAMPLE_RATE, chan

※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。 色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。 ★～★★★★★ で個人的なおすすめ度も示している。 ゼロからのPython入門講座：★★★★URL： https://www.python.jp/train/index.html Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。 勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。 paiza ラーニング：★★★★URL： https://

QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RP

下で最新版に記事を編集しましたブログを作ったよ ツイッターアカウントフォローお願いします https://twitter.com/usagipycom こんな記事も書いてます 友達がpythonでPCゲームのレベル上げツールを作っていた それを聞いて、pythonって便利なのね。と思いその後色々あってプログラミングを勉強することにした プログラマー35歳までみたいな世の中で40代おそすぎ！ってあるかもしれない PCがあって、無料の教材はネットに転がってるし、本もたくさんあるし、挑戦するのは無料だし2022年の1月ぐらいから勉強を始めた 入門書って成果物がないからつまらないなと思ってそれ以外になんかないかなって本屋さんをふらふらしてたら python自動化 みたいな書籍がいっぱいあることに気がついた なるほど、もしかしたら仕事楽になるんじゃないかそんな思いから次の本を買った シゴトがはかどる

ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が