1. 目的
2. チュートリアル
3. 準備
4. データ取得
5. CSVファイルを読み込み
5.1. Pandasを使ったデータフレーム（DataFrame）のアクセス
5.2. 演算
6. 図示
6.1. Matplotlibを用いたシンプルな方法
6.2. seabornを用いた図示
7. 簡単なデータクリーニングと探索的分析
目的
Pythonとは
Python基本
コメントアウト
一行をコメントアウト
複数をまとめてコメントアウト
文字列の表示：print
四則演算
論理型（Boolean）
論理演算子：and, or
Boolean値の四則演算
比較演算子
文字列処理
Nullオブジェクト：None
変数定義
リスト型
定義
要素を追加
要素を除外
スライス操作
インデックスの確認
結合
ある要素が含まれているか確認
長さ
タプル型
定義
長さ
結合
スライス操作
ある要素が含まれているか確認
辞書型
定義
アクセス
キーの確認
ある要素が含まれているか確認
要素を追加
要素を削除
set型
定義
要素を追加
重複する要素の確認
四則演算
ある要素が含まれているか確認
条件処理：If文
反復処理：For文
反復処理：While文
例外処理
With文
書き込み
読み込み
イテレータ（Iterator）
関数
基本的な使い方
可変長引数：args, kwargs
無名関数：lambda
関数の繰り返し利用：map
条件抽出
内包表記
モジュール（Module）
クラス（Class）
定義
継承
複数の継承
目的
シェルとは
シェルスクリプトとは
UNIX系OS（Linux, Mac）における基礎知識
パス（絶対パス・相対パス）
プログラミング言語は、英語の命令文に相当
ファイル名に日本語やスペースを用いない
bash基本
文字の表示（コマンド：echo）
Brace Expansionの使い方
変数（コマンド：変数=〇〇）
変数の定義
変数の利用
変数の配列処理
配列
配列の定義
配列の利用
現在いるディレクトリの確認（コマンド：pwd）
端末（ターミナル）の画面をクリア（コマンド：clear）
標準入力から変数を定義
条件分岐：If文（コマンド：if）
条件分岐：Case文（コマンド：case）
四則演算
リダイレクト（コマンド：> or >>）
ファイル内容出力（コマンド：cat）
ファイルのリスト一覧確認（コマンド：ls）
カウント（コマンド：wc -l）
パイプ [ | ]（コマンド：|）と検索（コマンド：grep）
テキストファイルの作成（コマンド：touch）
フォルダの作成（コマンド：mkdir）
ファイル・フォルダのコピー（コマンド：cp）
ファイルをコピー
フォルダをコピー：オプション（-r）必須
ファイル・フォルダの移動（コマンド：mv）
ディレクトリ移動（コマンド：cd）
ファイル・フォルダの削除（コマンド：rm）
ファイルの削除
フォルダの削除：オプション（-r）必須
反復処理：For文（コマンド：for）
反復処理：While文（コマンド：while）
関数（コマンド：function）
先頭の表示（コマンド：head）
末尾の表示（コマンド：tail）
ソート処理（コマンド：sort）
重複削除（コマンド：uniq）
文字列の切り出し・抽出（コマンド：cut）
区切り文字を指定して抽出
-d: 区切り文字指定
-f: フィールドの指定
文字のインデックスを指定して抽出
-c: 先頭からの文字数
文字列の置換（コマンド：sed）
数字の連番（コマンド：seq）
コマンドのレファレンスマニュアルを表示（コマンド：man）
ワイルドカード [ * ] （コマンド：*）
1. 目的
2. はじめに
3. Lin4Neuroに必要なPCのスペック
4. Lin4Neuroを動かすためのソフト（VirtualBox）をインストール
5. Lin4Neuro（ovaファイル）をダウンロード
6. VirtualBoxに、Lin4Neuro（ovaファイル）をインポート
7. Lin4Neuroの設定
7.1. CPUとメモリ（RAM）の設定
7.2. 共有フォルダの設定
8. Lin4NeuroをVirtualBoxから起動
9. ソフトのインストール
9.1. 3D Slicerのインストール
9.2. ITK-SNAPのインストール
9.3. FSLのインストール
9.4. MRtrix3のインストール
9.5. FreeSurferのインストール
9.6. ANTsのインストール
9.7. SPMのインストール
9.8. CONNのインストール
9.9. 機械学習の環境構築
10. トラブルシューティング
10.1. 起動時に、「仮想マシン”L4N-1804-abis”のセッションを開けませんでした。」という警告
1. 目的
2. MRI理論
3. 構造的画像（structural MRI: sMRI）
4. 機能的画像（functional MRI: fMRI）
5. 拡散画像（diffusion MRI: dMRI）
6. 参考文献
PyTorchのチュートリアルTraining a Classifierを参考にPyTorchで画像分類について学ぶ。
具体的には、
1. 目的
2. テンソル入門
2.1. 未初期化テンソル torch.empty()
2.2. 乱数 torch.rand()
2.3. 零行列 torch.zeros()
2.4. 任意のテンソル定義 torch.tensor()
2.5. テンソルの再定義 .new_と.randn_like()
2.6. サイズの確認
2.7. 足し算
2.8. スライス
2.9. リサイズ
3. テンソルとNumPyのやりとり
3.1. テンソルからNumPy arrayの変換
3.2. NumPy Arrayからテンソルの変換
1. Google Colaboratoryとは
2. PCスペック
3. 利用制限
4. 準備
5. ファイル名変更
6. シェルコマンド実行
7. ファイルのアップロード
8. ファイルのダウンロード
9. Google Driveのマウント方法
10. GPUの利用方法
1. 目的
2. 自身のPCを使用する場合
2.1. PCスペック
2.2. PyTorchのインストール方法
3. 自身のPCを使わない場合
3.1. PCスペック
3.2. PyTorchのインストール方法
