ChatGPTとWhisperではじめるPythonローコード開発入門

🎓 **[ChatGPTとWhisperではじめるPythonローコード開発入門]** ## この講座で得られる能力 - **中級者向け:** ZOOMやTeamsなどのオンライン会議からの音声ファイルを使って、Google Colabで議事録自動作成機能をPythonで簡単に実装します。 - **中～上級者向け:** Python Flaskを用いて、インターネット接続なしで動作する音声認識システムWebアプリケーションを構築できます。OpenAIのWhisperモデルを利用することで、認識精度は高くあります。 ## 講座の概要 1. **アップロードと前処理:** - 動画ファイルや音声ファイルをアップロードし、音声ファイルを抽出します。 2. **音声テキストの抽出:** - 音声ファイルからテキストデータを抽出（音声認識）します。 3. **要点抽出と要約:** - ChatGPT (gpt3.5/gpt4.0)を使って、抽出したテキストから重要なポイントを抽出（自動要약）します。 4. **結果のダウンロードと管理:** - 要点抽出された内容をダウンロードできます。 5. **Flask環境の構築:** - Python Flaskを使ってローカル環境をセットアップします。 6. **ミニマムなFlaskアプリの開発:** - 必要最小限のコードで機能するFlaskアプリケーションを作成します。 7. **Whisper_MICの実装:** - OpenAIのWhisperモデルをローカル環境に統合します。 8. **Flask画面パーツの開発:** - Flaskアプリケーションのフロントエンドを構築します。 9. **faviconの作成 (Stable Diffusion):** - アプリのアイコンを生成するためにStable Diffusionを使用します。 10. **Bootstrapフレームワークの活用:** - 迫力的なUI/UXを実現するためにBootstrapを使用します。 11. **Ajaxを利用したインタラクティブな機能の追加:** - Ajaxを用いて、ユーザー体験を向上させます。 12. **デモと実際のシステム運用:** - 作成したWebアプリケーションのデモを見る機会を提供し、実際にシステムを動かしてみます。 13. **システム全体の構成と理解:** - 構築した音声認識システムの全体像を理解するための内部構造を確認します。 14. **Whisper_MICとファイルの連携:** - 音声データとの連携機能を実装し、システムの最終的な使い方を把握します。 15. **完成と仕上げ:** - これまでの学んだ知識と技術を総合し、完成品として音声認識システムWebアプリケーションを仕上げます。 🎧 **[音声認識と自動要約のPythonローコード開発]** このコースでは、最新のAI技術を活用して、音声データからテキストを抽出し、重要な情報を自動的に要約するWebアプリケーションをPythonで実装します。開発者やビジネスマンでも、会議の効率的な記録と分析が可能になります。経知の神草コースを通じて、AIとPythonの基本から応用技術まで、一緒に学ぶことができるこの機会をお募集します！