集めた(または書いた)資料一覧

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集めた(または書いた)資料一覧

AI No.1バインダー

  1. Atomのインストール(各種パッケージのインストール)
  2. Emacs入門ガイド
  3. UBUNTUのインストール
  4. fdiskコマンドの書式
  5. Linuxのマウント(mount)について
  6. Linuxファイルシステムの種類や作成方法について
  7. Linuxパーティションとは?パーティションの区切り方を詳細解説
  8. Linuxのフォーマットの方法
  9. Ubuntu日本語フォーラム
  10. Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remix
  11. UbuntuのLive USBをつくる
  12. Installing on Linux(英文)
  13. Python開発環境設定
  14. Atomの実行
  15. OBJECT指向入門
  16. 外付けHDDにUbuntuをインストールするまで
  17. Recovery手順18-08-04
  18. 作業手順(外付けHDD)
  19. システムジェネレーションその4
  20. ライセンス認証済み
  21. WSLでmatplotlibやgnuplotがプロットできない
  22. AnacondaなしでAtomのHydrogenをいれる
  23. Windows Subsystem for Linux
  24. オブジェクト指向をより理解するために実際に書いて説明する
  25. オブジェクト指向と10年戦って分かったこと
  26. なぜオブジェクト指向は難しいのか
  27. 正しい名前を付けることが大切な理由
  28. Chromeを使うなら必ずServiceWorkerを無効にしよう
  29. オブジェクト指向のいろは
  30. 初心者向け独学でAIエンジニアになりたい人向けおすすめの勉強方法
  31. Python Flaskを使用したWebサーバーの作成
  32. What is GitHub?(英文)
  33. GitHubって何?(日本文)
  34. WSL(flask)とUSBのやり取り(Logなど)
  35. データベースコンソールの操作
  36. ローカル接続(データベース)
  37. 独自SSL証明書導入
  38. 今まで学習したこと(flask関連)
  39. Demoxx関連ジャーナル
  40. 機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文
  41. Deep Learning学習計画表(AI技術者になるために)(日本語)
  42. Octave入門
  43. 【Deep Learning入門】0から勉強して3ヶ月でポリープ検出AIを作った

AI No.2バインダー

  1. Coursera Machine Learning関連資料

AI No.3バインダー

  1. はじめにーディープラーニング入門:Chainerチュートリアル
  2. [2019年5月版]機械学習・深層学習トレンド・リンク150
  3. Qiitaでよい記事を書く技術
  4. NumPyとは?
  5. Deep Learning実践開発講座(DL4US)公開用リポジトリ
  6. 経験零から始めるAI開発
  7. PyCharmでライブラリをインストールする
  8. PyCharmの使い方
  9. NumPyでndarray型の配列を新規作成する方法
  10. Python学習手順

アイキャッチ画像は友人のY.O.氏から借用

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