Python で AI を学ぶ — コードの第一歩から本番システムまで
Python は人工知能と機械学習の支配的な言語です。これは偶然ではなく、NumPy、Pandas、scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、LangChain といったエコシステムが、AI エンジニアが毎日行う業務に直結しているからです。このトラックは全体像をカバーします：ゼロから Python を書く、データを処理・分析する、モデルを構築・評価する、そして実際のサービスとしてデプロイする。
学習内容
Python の構文、データ構造、オブジェクト指向プログラミングから始まり、データサイエンスの基礎へ進みます。統計的基礎、データクリーニング、探索的分析、特徴エンジニアリングです。そこからトラックは教師あり学習と教師なし学習、サポートベクターマシン、時系列予測、推薦システムをカバーします。後続のコースでは Python での大規模言語モデル、LangChain と RAG システム、PyTorch でのコンピュータビジョン、Keras と TensorFlow を使った転移学習、VAE と GAN による生成 AI、責任ある AI と解釈可能性を扱います。トラックの上級段階では MLOps の基礎、FastAPI を使った大規模 AI モデルデプロイ、分散トレーニングと大規模 ML、グラフニューラルネットワーク、高度な強化学習を紹介します。
学習パス
50 以上のコースが A1 から C2 までを網羅しています。冒頭のコース — Introduction to Programming、Python Basics、Functions and Modular Programming — は前提知識を必要としません。NumPy Deep Dive、Pandas Advanced Operations、Model Evaluation and Hyperparameter Tuning、Natural Language Processing (NLP) といった中盤のコースは、実践的な ML スキルを養います。トラックは C1 と C2 のコースで締めくくられます：AI Systems Architecture and Design、Advanced Reinforcement Learning、Graph Neural Networks、Distributed Training and Large-Scale ML。
学習方法
各コースは短くて焦点を絞ったレッスンに分割されており、組み込みコードエディタで完了させ、リアルタイムフィードバックを得ます。詰まったときは AI チューターが利用できます。エラーを説明し、概念を明確にし、答えを直接渡すのではなく次のステップを提案します。