はじめまして、スズキです
国立大学情報学部の大学院生として、日々機械学習とデータサイエンスの研究に取り組んでいます。
このブログでは、私が学んできたPythonプログラミングやAI技術について、初心者でも理解できる形でお伝えしていきます。
経歴
学歴
- 現在：国立大学 情報学部 大学院
- 専攻：機械学習・データサイエンス
- 研究テーマ：画像認識、深層学習
- 学部時代：情報学部にて基礎を学ぶ
- プログラミング基礎
- アルゴリズムとデータ構造
- 統計学・線形代数
プログラミング経験
- Python：3年以上
- NumPy, Pandas, Matplotlib
- scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- データ分析、機械学習モデルの実装
- その他：C, Java, JavaScript（基礎レベル）
このブログについて
なぜ始めたのか
大学院でAI・機械学習を学ぶ中で、「難しい技術をわかりやすく伝えたい」と思うようになりました。
プログラミング初心者の頃、専門用語ばかりの解説に苦労した経験があります。そこで、過去の自分が欲しかった記事を書くことにしました。
どんな記事を書いているのか
Python入門シリーズ
- プログラミングの基礎から丁寧に解説
- 実際に動くコード例を豊富に掲載
- 最終的にAI・機械学習まで学べる構成
趣味：ダーツ
- DARTSLIVE レートもうすぐ8（Aフライト目前）
- ダーツのスコア管理・分析
- データで見るダーツ上達法
- プログラミング×ダーツの楽しみ方
特徴
- ✅ 初心者目線を忘れない解説
- ✅ 実践的なコード例（動作確認済み）
- ✅ AI開発での活用例を紹介
- ✅ よくある間違いと対策を共有
- ✅ 技術とは違った視点の記事も
大切にしていること
1. 正確性
学術的な背景を活かし、情報の正確性を重視しています。すべてのコード例は実際に動作確認を行っています。
2. わかりやすさ
専門用語はできるだけ避け、図解や具体例を使って説明します。「なぜそうなるのか」まで掘り下げます。
3. 実践性
「理論はわかったけど、どう使うの？」とならないよう、実際の開発現場やAI研究での活用例を紹介します。
得意分野
Python
- データ分析・可視化
- 機械学習モデルの実装
- 画像処理・コンピュータビジョン
機械学習
- 教師あり学習（分類・回帰）
- ニューラルネットワーク
- 画像認識
- データ前処理・特徴量エンジニアリング
データサイエンス
- 統計分析
- データクレンジング
- 可視化（Matplotlib, Seaborn）
目指していること
短期目標
- Python入門シリーズを完結させる（全15回）
- AI・機械学習の実践記事を充実させる
- 読者の「わからない」を解決するコンテンツ作り
長期目標
- プログラミング初心者がAI開発者になれるまでのロードマップを提供
- より多くの人にプログラミングの面白さを伝える
- 自身の研究成果も発信していく
使用環境
開発環境
- OS: Windows
- エディタ: Visual Studio Code
- Python: 3.8以上
主なライブラリ
- データ分析: NumPy, Pandas
- 可視化: Matplotlib, Seaborn
- 機械学習: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- 画像処理: OpenCV, Pillow
趣味
ダーツ
プログラミング以外では、ダーツにハマっています。実はダーツライブホームが家にあります笑
DARTSLIVE
- 現在のレート：もうすぐ8（Aフライト目前）
- 練習と分析を重ねて、着実にレベルアップ中
ダーツも実はデータ分析と相性が良いスポーツで、スコアの統計分析やフォームの改善など、技術的なアプローチが可能です。
このブログでは「趣味」タグでダーツに関する記事も書いています。
- スコア管理のPythonスクリプト
- 統計的なダーツ上達法
- ダーツと機械学習の意外な共通点
- DARTSLIVE データの分析と可視化
プログラミングとは違った視点で楽しんでいただければ嬉しいです。
読者の皆様へ
このブログは、プログラミング初心者の方からAI開発に興味がある方まで、幅広く楽しんでいただける内容を目指しています。
また、「趣味」タグでは技術とは少し離れた、ダーツに関する記事も発信しています。
こんな方におすすめ
- プログラミングを始めたばかりの方
- PythonでAI・機械学習をやってみたい方
- データ分析に興味がある方
- 技術を基礎から学び直したい方
- ダーツ×データ分析に興味がある方
記事を読んで「わからない」「もっと知りたい」と思ったことがあれば、ぜひコメントやSNSでお知らせください。皆様の声が、次の記事のヒントになります。
お問い合わせ
記事の内容に関するご質問、リクエスト、お仕事のご依頼などは、以下からお気軽にご連絡ください。
- Twitter: [@your_twitter]（準備中）
- GitHub: [your_github]（準備中）
- Email: [your_email]（準備中）
最後に
「難しそう」と思われがちなプログラミングやAI技術ですが、一歩ずつ学べば誰でも習得できます。
このブログが、あなたの学習の手助けになれば嬉しいです。
一緒に、プログラミングとAIの世界を楽しみましょう！
スズキ
国立大学情報学部 大学院生
最終更新日：2026年2月15日