概要
これからご案内する手順を行うと、Python開発が行える環境を簡単に作成できます。
ここでは以下のツールやPythonライブラリをインストールしていきます。
| ・Anaconda | ：Python用パッケージ管理ツール |
| ・Jupyter Notebook | ：Pythonプログラムの作成から実行、実行結果の管理等を行うツール |
| ▼「AI系講座」を受講される方 | |
| ・TensorFlow | ：Googleが開発した深層学習（ディープラーニング）用フレームワーク |
| ・Keras | ：TensorFlowをより簡単に扱えるライブラリ |
| ・Flask | ：Pythonで軽量なWebアプリケーションを作成するためのフレームワーク |
| ・icrawler | ：Google画像検索などから画像をダウンロードするツール |
| ・Pillow | ：Python用画像処理ライブラリ |
| ・Scikit-learn | ：初心者でも簡単に色々な機械学習モデルを扱えるライブラリ |
| ・seaborn | ：Python用グラフ描画ライブラリ |
| ・PyTorch | ：Facebookが開発を主導した深層学習（ディープラーニング）用フレームワーク |
| ・Spyder | ：統合開発環境（IDE） |
目次
- 1.Python開発環境構築 (Anaconda)
- Step1. Anacondaのダウンロード
- Step2. Anacondaのインストール
- 2.AI開発環境構築（「AI系講座」を受講される方）
- Step1. Anaconda Navigatorの起動
- Step2. AI開発用仮想環境の作成
- Step3. TensorFlowのインストール
- Step4. Protobufのバージョン変更
- Step5. Kerasのインストール
- Step6. Flaskのインストール
- Step7. icrawlerのインストール
- Step8. Pillowのインストール
- Step9. Scikit-learnのインストール
- Step10. seabornのインストール
- Step11. PyTorchのインストール
- Step12. インストールされたバージョンの確認
- Step13. 仮想環境下に「Jupyter Notebook」と「Orange 3」と「Spyder」のインストール