生成AIで学ぶPythonプログラミング入門 [単行本]

生成AIで学ぶPythonプログラミング入門 [単行本] の 商品概要

• 目次

  ■第1章　学習環境構築と生成AI時代の学び方
  1.1　Colabで学ぶ理由
  1.2　Colabの基本操作
  1.3　ノートブックの状態と実行順の罠
  1.4　再現性を確保する実行手順
  1.5　Colab AIの基本機能
  
  ■第2章　変数とデータ型と入出力
  2.1　変数と代入
  2.2　データ型
  2.3　数値と算術演算子
  2.4　文字列とf-string
  2.5　真偽値と比較
  2.6　標準入力と型変換
  2.7　生成AIの使い方：仕様を一文にして入出力仕様を検討
  2.8　演習問題
  
  ■第3章　条件分岐と論理
  3.1　if文の基本
  3.2　比較演算子と真偽値
  3.3　論理演算子で条件を組み立てる
  3.4　条件分岐の順序
  3.5　条件表で漏れと重なりを防ぐ
  3.6　生成AIの使い方：条件表からテストケースを作成
  3.7　演習問題
  
  ■第4章　反復処理と反復パターン
  4.1　for文とrange
  4.2　while文と条件
  4.3　反復の5パターンで考える
  4.4　breakとcontinueの使いどころ
  4.5　enumerateで添字付きの走査
  4.6　二重ループで表を作成
  4.7　実践例題　数当てゲームを作る
  4.8　生成AIの使い方：トレース表を作らせて反復処理を確認
  4.9　演習問題
  
  ■第5章　データ構造の基礎
  5.1　リストの基本
  5.2　追加・削除の基本
  5.3　走査と集計の定番パターン
  5.4　スライスと内包表記
  5.5　実践例題　点数データのミニレポート
  5.6　生成AIの使い方：破壊的操作と副作用の点検
  5.7　演習問題
  
  ■第6章　辞書と集合
  6.1　辞書とは何か
  6.2　頻度カウントの定型
  6.3　集合で重複排除と集合演算
  6.4　実践例題　アンケート回答の集計
  6.5　よくある失敗と回避策
  6.6　生成AIの使い方：辞書の前提をデータ契約として決定
  6.7　演習問題
  
  ■第7章　関数
  7.1　関数の基本
  7.2　関数の定義
  7.3　関数呼び出しの流れ
  7.4　引数とデフォルト引数
  7.5　1つの関数に1つの役割
  7.6　戻り値とエラーの考え方
  7.7　スコープと副作用
  7.8　型ヒントの見方
  7.9　生成AIの使い方：関数のインターフェースの設計
  7.10　演習問題
  
  ■第8章　文字列処理
  8.1　文字列処理の進め方
  8.2　基本操作の道具箱
  8.3　splitとjoinで分割と結合
  8.4　stripとreplaceで整形する
  8.5　検索と抽出
  8.6　簡易パーサでログ行を辞書化
  8.7　生成AIで仕様とテスト観点を検討
  8.8　生成AIの使い方：入力の揺れを先に列挙してパーサを精緻化
  8.9　演習問題
  
  ■第9章　ファイル処理
  9.1　Colabでのファイル置き場と作業ディレクトリ
  9.2　ファイル入出力の基本
  9.3　1行ずつ処理する型
  9.4　pathlibでパスを扱う
  9.5　read_textとwrite_textの使いどころ
  9.6　改行とstripとrstripの違い
  9.7　出力先フォルダを先に用意する
  9.8　よくある失敗の切り分け
  9.9　実践例題　入力から変換までの簡易パイプライン
  9.10　生成AIの使い方：失敗パターンから先に骨組みを作成
  9.11　演習問題
  
  ■第10章　データ形式
  10.1　CSVとJSONの基礎
  10.2　CSVを読む
  10.3　CSVを書く
  10.4　JSONを読む・書く
  10.5　文字コードと改行でつまずかないための基本
  10.6　最小限のデータ検証
  10.7　無効なデータの取り扱い
  10.8　変換パイプラインを作る
  10.9　生成AIの使い方：検証ルールを先に決めてデータ変換を実施
  10.10　変換後に確認したいこと
  10.11　演習問題
  
  ■第11章　例外処理とデバッグ
  11.1　エラーと例外を理解する
  11.2　try とexceptの基本
  11.3　elseとfinallyの使いどころ
  11.4　raiseによる入力検証
  11.5　Noneを返すか例外を投げるか
  11.6　tracebackの読み方とデバッグ手順
  11.7　ユーザー向けメッセージと開発者向け情報
  11.8　assertで前提を確認
  11.9　生成AIの使い方：最小再現を作ってデバッグ相談
  11.10　演習問題
  
  ■第12章　クラス入門
  12.1　クラスで整理する理由
  12.2　クラスとインスタンス
  12.3　属性とメソッド
  12.4　初期化と__init__
  12.5　クラス設計の小さなルール
  12.6　初心者がつまずきやすい点
  12.7　実践例題　ログ解析をクラスで実装
  12.8　生成AIの使い方：設計案を比較してクラスの必要性を検討
  12.9　演習問題
  
  ■第13章　モジュールと標準ライブラリの使いどころ
  13.1　import の基本
  13.2　ファイル分割と実行の入口
  13.3　標準ライブラリの最小セット
  13.4　実践例題　バックアップ作成ツール
  13.5　生成AIの使い方：モジュール分割の境界を設計
  13.6　演習問題
  
  ■第14章　テスト観点とリファクタリング
  14.1　テスト観点の考え方
  14.2　観点からテストケースを作る
  14.3　代表値・境界値・異常系の例
  14.4　境界値を見つけるコツ
  14.5　assertで最小のテストを書く
  14.6　テストを保ったままリファクタリング
  14.7　安全に直す手順
  14.8　テストが失敗したときの切り分け方
  14.9　生成AIの使い方：回帰バグを防ぐテストとリファクタリング
  14.10　演習問題
  
  ■第15章　総合演習　簡易家計簿レポートを完成させる
  15.1　総合演習で大切にする流れ
  15.2　題材　簡易家計簿レポート
  15.3　要件の整理
  15.4　処理を小さな関数に分割
  15.5　サンプルCSVの作成
  15.6　データ形式を決定
  15.7　CSVを読み込み1行ずつ変換
  15.8　集計してレポートを作成
  15.9　保存と全体実行
  15.10　小さなデータで動作確認
  15.11　生成AIでレビュー
  15.12　完成版コード
  15.13　別の題材でも同じ流れを使ってみる
  15.14　演習問題
  
  ■巻末演習問題の解答

• 内容紹介

  本書は、生成AIを利用しながらPythonプログラミングを基礎から学ぶ入門書です。プロンプトを入力し、生成されたコードを読んだり、修正したりしながら理解を深めていきます。学習環境にはGoogle ColaboratoryとColab AIを使用し、変数、条件分岐、繰り返し、関数、ファイル操作、データ処理、エラー対応など、Pythonによるコーディングの基本を順番に学んでいきます。各章には演習問題が用意され、「生成AIを使わずに取り組む問題」「生成AIを使って取り組む問題」で学んだ内容を確認することができます。AIを使った新しい学びを体験できる1冊です。

生成AIで学ぶPythonプログラミング入門 [単行本] の商品スペック