プログラミングもやったことのない私が、Pythonの使い方、機械学習や深層学習の基礎を学ぶまでに参考にした内容をまとめています。
基本的には初心者向けの記事のまとめとなっています。
環境構築について
・TensorFlow環境構築
Anacondaのインストール、TensorFlowのインストールについて。
・WindowsのAnaconda環境に深層学習フレームワークTensorflow 1.0をインストールする方法
同様にTensorFlowのインストールについて。
・TensorBoardの使い方
Tensorboardの使い方について詳しく記述されている。
Pythonの使い方
・Scipy Lecture Notes（日本語訳）
ここを読むだけで基本的な使い方（特にNumPy、Matplotlib、Scipy）はほとんどマスターできる。
・Pythonのテキスト作りました
同じくここを読むだけで基本的な使い方はほとんどマスターできる。
Introduction of Machine Learning
・MNIST For ML Beginners
英語。機械学習（ML）の基礎の基礎およびMNISTを解説。
・特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説
↑の記事を日本語で丁寧に解説・補足している。
・ニューラルネットワークと深層学習
英語の記事を翻訳。めちゃくちゃ内容が濃いが、本質を理解したい人向け。
参考書
・科学技術計算のためのPython入門――開発基礎，必須ライブラリ，高速化
入門と書いてはいるが，ちょっとはPythonやらプログラミングをかじったことがある人には絶大にオススメ．
NumpyやScipy，Pandasなどがどういった形でデータを扱っているのかもわかりやすく説明してあり，
科学技術とは関係ない人にもありがたい良書だった．
面白かった記事の紹介
・pythonでなんとなく材料研究者の気分を味わおう【pymatgen入門】
Materials Informaticsに関する導入として。内容がとっつきやすい。
・神嶌 敏弘（Toshihiro Kamishima）さんによる解説
専門家による解説記事多数。かなり濃い内容だが非常に参考になる。
・2015年センター試験数学IAを全てプログラム(Python)で解く
Python（特にScipy）を使った計算手法を紹介。細かい数式はわからなくても、ただワクワクし、可能性を感じた。