AIプログラミングで使う関数やソースコードが用意されているソフトウェア群
１．TensorFlow
オープンソースライブラリ、色々なOSに対応している
Googleが主体で開発を進めている
複数の抽象化レベルを用意しており、ニーズに合わせて選択できる
２．Matplotlib（呼称：マットプロットリブ）
計算結果をグラフなどの図表で分かりやすく表示できる
NumPyやscipyというライブラリと組み合わせて使用することで、
データの読み込みや加工・計算・プロットができる
３．Open CV
画像や動画を処理するための機能が実装されている
Python以外の言語でも利用される
顔検出や輪郭を検出したりできる機能があり、様々な検出機能を持つ
４．Keras （κέρας ギリシャ語で角）
再利用しやすい短いソースコードで記述されている
専門的知識がなくても、他言語開発者でも簡単にコードを書くことが可能
機械学習のアルゴリズムを多く実装し、日本語のドキュメントが多い
５．Numpy
データ解析や線形代数を扱う際の数値計算を効率的に行う
人工知能、機械学習において必須と言える
大規模なデータ処理に優れている
６．SciPy
科学技術計算のライブラリ
Numpyで配列や行列の演算を行い
積分・三角関係計算・指数計算・対数計算・統計が可能
統計などといった高度な数学的計算が簡単にできる
７．Chainer
日本の企業が開発したディープランニング用のフレームワーク
自然言語処理や音声処理などによく使われる
インストールが簡単でGPUによる演算に対応している
複雑なニューラルネットワークを柔軟な記述、記法で様々な事例に対応
ニューラルネットワークの構成をシンプルに記述できる
８．BeautifulSoup
ネットなどからデータを引き出すスクレイピングを行う際に使用される
Requestsというモジュールを利用してデータをスクレイピングし
そのHTMLを整形するため等に利用される
取得したデータを見やすくするために利用される
９．Pandas
データ分析を行う際に、効率的に行う
データ分析の他に、データの読み込みや統計量の表示やグラフ化を行う
PythonはC言語で書かれている（高速に処理を行うことができる）
データ分析の前処理段階で多く利用される
１０．Anaconda
Pythonをインストールをした後に、必要ライブラリは追加でインストールする
Anacondaのインストールで、Python本体とライブラリがまとめて入る
初心者には、最初からPython環境を構築した状態になる
１１．PyQuery
スクレイピングを行う際に、jQueryと同じように情報を取得できる
BeautifulSoupと同じで、スクレイピングを行う際に使用される
JavaScriptを使用したことがある人にはおすすめなライブラリ
１２．scikit-learn
現在も開発中、多くの機械学習アルゴリズムが実装されている
データマイニングやデータ解析などで利用される
サンプルのデータセットが付属しており、直ぐに機械学習の試行が可能
Anacondaをインストールすると含まれている
１３．Jupyter Notebook
データ分析用のライブラリ
ノートブックファイルでプログラムや説明、実行結果などを管理する
ブラウザで作動するので、プログラムの共有などもできる
Anacondaをインストールすると、一緒にインストールされ
ある程度のライブラリが入っている状態で始めることができる
初心者は必須のライブラリ