Pythonの基礎知識

このカテゴリでは、Pythonの基本文法を中心に、実務で使えるスクリプトスキルを段階的に学べるシリーズを展開しています。現在は基礎編を中心に、初心者が「動いた!」という成功体験を積みながら基礎力を育てる構成となっています。今後は実践編へとステップアップしながら、幅広い活用法にも対応していきます。

Pythonの基礎

🟣 Pythonの基礎知識
├─ Pythonの基礎知識(基礎編)
| 📌基本文法から実用テクニックまで、Pythonの土台を固めるステップアップ講座
| └─【Pythonの基礎知識(基礎編)】仕組みから学ぶ思考と自動化のプログラミング講座
|   ├─ STEP 0:Pythonを動かす“仕組み”を理解する
|   | ├─【Pythonの基礎知識】Pythonを動かす環境とは何か?“自分専用の環境”を作る
|   | ├─【Pythonの基礎知識】Hello Worldの裏側にある実行の仕組み
|   | └─【Pythonの基礎知識】Pythonのファイル構造と実行パスを理解する
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|   ├─STEP 1:Pythonで“考える仕組み”を作る(思考編)
|   | ├─【Pythonの基礎知識】データ型で世界を定義する|数・文字・真偽の正体
|   | ├─【Pythonの基礎知識】変数と値の動きを通して仕組みを理解しよう
|   | ├─【Pythonの基礎知識】条件分岐で“判断を任せる”仕組みを作る
|   | ├─【Pythonの基礎知識】for文で“人の手”を離す仕組みを作る
|   | └─【Pythonの基礎知識】while文で“継続する仕組み”を作る
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|   ├─STEP 2:Pythonで“情報を扱う仕組み”を作る(構造編)
|   | ├─【Pythonの基礎知識】コレクション型の正しい選び方(list, tuple, dict, set)
|   | ├─【Pythonの基礎知識】リストで情報を整理し、仕組みに流れを持たせる
|   | ├─【Pythonの基礎知識】辞書型でデータを“意味”で管理する
|   | └─【Pythonの基礎知識】集合型で重複を排除し、無駄をなくす仕組みを作る
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|   ├─STEP 3:Pythonで“動きを再利用する仕組み”を作る(関数・モジュール編)
|   | ├─【Pythonの基礎知識】関数で処理を再利用する|“人間の手順”を仕組みに変える
|   | ├─【Pythonの基礎知識】引数と戻り値で“情報のやりとり”を自動化する
|   | ├─【Pythonの基礎知識】モジュールとパッケージで“仕組みを部品化”する
|   | └─【Pythonの基礎知識】importの裏側を理解し、コードを分離する設計思考
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|   ├─STEP 4:Pythonで“データを扱う仕組み”を作る(入出力・永続化編)
|   | ├─【Pythonの基礎知識】ファイル操作でデータを読み書きする仕組みを作る
|   | ├─【Pythonの基礎知識】CSVを自在に扱う仕組みを作る
|   | ├─【Pythonの基礎知識】JSONで構造化データを操る
|   | └─【Pythonの基礎知識】例外処理で“壊れない仕組み”を設計する
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|   └─STEP 5:Pythonで“自動化する仕組み”を作る(応用実践編)
|     ├─【Pythonの基礎知識】スクリプトを自動実行させる仕組みを作る
|     ├─【Pythonの基礎知識】日次タスクを自動化して人の時間を解放する
|     ├─【Pythonの基礎知識】外部APIを活用して作業を外部化する
|     └─【Pythonの基礎知識】ログを記録して仕組みの信頼性を高める
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└─ Pythonの基礎知識(実践編)
  📌知識を活かす実践編!ミニアプリや業務自動化で「できる」を実感できる構成
  └─【Pythonの基礎知識(実践編)】AI構築・自動化のための開発プロダクト一覧
    ├─ AI執事
    | 📌 現実に仕える“AI執事”──予定も会話も、すべてはあなたの一言から動き出す。
    | ├─AI執事を作った理由──記憶を越えて会話が続く世界への入り口
    | ├─【Pythonの基礎知識】AI執事ボットのためのVPS環境構築マニュアル(LINE対応)
    | ├─【Pythonの基礎知識】ChatGPT連携で賢く返信するAI執事ボットを作ろう
    | └─【Pythonの基礎知識】LINEとChatGPTで予定・タスク管理できるAI執事を自作する
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    ├─ 面影AI
    | 📌  忘れたくない想いを、AIが記憶する──過去の声と、もう一度向き合うために。
    | ├─いつか消える面影を、繋ぐ未来をAIに託す挑戦【ChatGPT】
    | ├─【Pythonの基礎知識】Phase構成で考える、記憶する面影AIの設計思想【ChatGPT】
    | ├─【Pythonの基礎知識】面影AIを記録する|Phase1:記憶と重みの保存【ChatGPT】
    | └─【Pythonの基礎知識】記憶から応答するAIを作る|面影AI Phase2【ChatGPT】
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    ├─ Echo
    | 📌  過去の自分が、今の自分に答える──記憶が残るAIとの対話体験を。
    | ├─ChatGPTとLINEで作る、過去の自分が答えるAI【Echo設計思想】
    | ├─Echoの作り方|ChatGPT × LINEで自己応答AIを構築する方法 Phase1
    | └─過去の自分が答えるAIを完成させる|Echo Phase2応答機能の全実装
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    ├─ Reply
    | 📌  過人格を持ったLINE接客AI──逃げない、誤魔化さない、誤解させない。
    | ├─Replyとは何か?人格を持った接客AIの思想と設計構造を解説
    | └─LINE連携対応のパーソナライズ応答AI「Reply」の構成と仕組みを詳解
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    └─ 個人ローカルAI環境
      📌  LMStudioとpgvectorで実現するパーソナルRAG環境
      └─Mac miniをAIサーバーに!LMStudioとpgvectorで作る個人ローカルAI環境
        ├─PostgreSQL16+pgvector導入手順|個人環境にベクトルDBを構築する方法
        ├─Embeddingでテキストをベクトル化|pgvectorに保存して検索可能にする手順
        ├─Discord Botで作るRAG環境|pgvectorとLMStudioを活用した会話システム実装
        ├─LMStudioをAPIサーバーとして利用|Embedding・GPTモデルを呼び出す仕組み
        ├─RAG環境の検索精度を高める!プロンプト設計と改善テクニック
        ├─探しても友達は増えない。ならAIで作っちまえ!Mac miniで個人ローカルAI環境
        └─ローカルAIを持ち歩く|iPad miniからDiscord経由で相談する新しいスタイル

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