忙しい人のための0から学べるAI開発:Googleアカウントだけで始められる画像分類アプリを試そう!

あらゆるアナログデータのデジタル化に有効な画像認識を行うAIのwebアプリを最短で実装・公開するために、AIや画像処理の原理からプログラミング、webサービスの連携技術までを凝縮した密度の濃い内容になっています。

3.75 (74 reviews)
Udemy
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日本語
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忙しい人のための0から学べるAI開発:Googleアカウントだけで始められる画像分類アプリを試そう!
437
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3 hours
content
Nov 2021
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$19.99
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What you will learn

深層学習の基本原理

深層学習で行う画像認識の原理

PyTorchを用いた深層学習の実装方法

Pythonの基本的な構造や文法の理解

Google Colaboratoryの使い方の習得

画像認識Webアプリケーションの公開方法の習得

Description

このコースの主題

このコースで扱う画像認識は、画像の中の状況を把握するための技術です。
応用例として、写っている人やものを区別したり、その量を数えたり、あるいは文字や数字の読み取りなども行うことができます。よって、アナログデータをデジタル化する上で強力な技術の一つと言えます。

このコースでは、AIで画像認識を行うための基本的な理論やプログラミングに触れることができます。画像の分類について応用しやすいプログラムを提供させていただきますので、履修後のネクストアクションに繋げやすいものになっています。

このコースの手軽さ

プログラミングを始めようとするときに、開発環境の構築はハードルのひとつとなります。

このコースではGoogleのアカウントだけで、AIの開発からwebアプリの公開まで行えるように設計してあります。
面倒なソフトウェアのインストール作業はありません。
指定のブラウザであれば、WindowsでもMac OSでもLinux系でも変わらず動作します。

※ブラウザはChromeかFirefoxを推奨します。Edgeでは動作しません。また、Safariでは画像が表示されないことを確認しています。

また、事前に習得しなければならない知識の量も、プログラミンを始める際にハードルとなります。

このコースでは、プログラミングに必要な知識・要素について、関数の一つから、丁寧に解説を行っています。

また、公式ページへのリンクも紹介しています。是非、公式ページの情報も読み解いて、知識を高めていただくと良いのですが、多くの公式ページは英語で表記されています。

少し大変かもしれませんが、翻訳機能を使ったり、根気よく気合いで読み切るようにしましょう。

ちなみに、おすすめは後者です。翻訳機能だけで読み解こうとすると、英語特有の表現に理解を妨げられたり、関数の名称が英語で表記されていることも多く、正確な情報を取得することが難しいからです。翻訳機能は補助として利用し、ご自身で読み解くことをおすすめします。

このコースで学ぶこと

画像認識を題材にして、Pythonを使ったAI開発の流れについて学びます。

昨今、マルチタスクな人材が求められています。AI開発においては、AIだけではなく、前後の課題設計やアプリへの組み込みの技術が求められます。しかし、この前後の工程に取り組む上でも、AIの仕組みや性質を知っておかなければ、その性能を十分に引き出すことができません。このコースでは、AIを軸として、ほんの少しだけ前後の工程に触れることにしています。

このコースのゴール

受講生の皆さんのAI開発への関心を高めるきっかけになることを目指します。

そのために、0から始められるようにPythonやAIを基礎から解説していきます。
また、なるべく無駄のないように、最小の準備で最短で学習を進められるように内容を厳選・凝縮したものにしています。



改訂履歴(日付の若い順に)

2021/06/15 公開
2021/09/09 セクション7のプログラム【グラフ描画の解説】のテキストセル,コードセル:引数に与える変数名を変更(動作的には変更はない)
2021/09/13 セクション9のプログラム【ポートの解放】のコードセル:遅延のコードを追加,ngrokの応答を待つため
2021/11/30 小テストの追加:セクション8以外の座学の内容に関して理解度チェックのための小テストを追加しました


Content

はじめに

はじめに
コースの存在意義と皆さんの目標
このコースの成果物
このコースの対象
このコースの進め方

Google Colaboratoryの使い方

このセクションの概要
Google Colaboratoryの概要
Google Colaboratoryの使い方
このセクションのまとめ

Pythonの基礎

このセクションの概要
Pythonを扱う理由
Pythonプログラミング入門
食材お買い物プログラム
食材お買い物プログラム:演習用
このセクションのまとめ

画像処理プログラミング

このセクションの概要
プログラミングと画像
画像処理プログラミング
画像処理
このセクションのまとめ

AIの基礎理論

このセクションの概要
ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークの学習
このセクションのまとめ

深層学習ライブラリPyTorch

このセクションの概要
PyTorchとは
AIプログラムの流れ
PyTorchを使った全結合層の記述方法(分類問題の教師あり学習)
このセクションのまとめ

画像処理AIの理論と実装

このセクションの概要
AIを使ってできる画像処理の例
画像認識AI
全結合層と画像認識
畳み込みニューラルネットワーク
PyTorchを使ったCNNの実装
このセクションのまとめ

自作データセットで作るAI

このセクションの概要
自作データセットの作成
自作データセットで作るAI
自作データセットで作るAI:Colab
このセクションのまとめ

画像認識AIのwebアプリ

このセクションの概要
webアプリの構成
Pythonのwebアプリフレームワーク
ngrokの登録
webアプリの公開
このセクションのまとめ

おまけ

プログラミングパートの補足

Reviews

勝間田
June 17, 2022
特にこちらで環境(ツールのインストール等)を用意せずにAIモデルをお試しで作れるのが良かったです。 実際にプログラム内容を理解するにはこれだけでは不十分だとは思いました。(なんとなく雰囲気を感じてみたい、という方には適切かと。)
神成
May 24, 2022
全く初心だった場合、キーボードを打つのが遅い人も心が折れちゃうかもしれないので、少し進みが早いので、拡張モニターを使うなどの工夫した方がいいかもしれない。自身は一時停止かけながら、再生を繰り返して実施しました。
森永雄一朗
September 10, 2021
Google colabの使い方,Pythonの基礎などの説明があり プログラムをあまり扱ったことがない人でも取り組める内容になっていると思います。 Google colabを使用しているので、環境構築がとてもスムーズです! 環境構築は苦労するポイントなので、とても良いと思いました。 全結合層のニューラルネットワークやCNNの実装があり 画像分類を行うのですが、実際に自分が作成したAIが動くとすごく楽しいです! また、CNNの実装では出力サイズ等のパラメータを変更してみて 結果がどのように変化するのかを見たりすることもでき 簡単にAIのカスタマイズができます! あとは画像分類のWebアプリが知識0で作れます! 実装することに重きが置かれているので、ニューラルネットワークが どのような数式で構成されているかは講義ではあまり触れられていません。 その辺りを勉強されたい方はこのコースを受講した後 本や別の教材でなどでさらに勉強されるのが良いと思います。 (私も勉強中です!)
G
August 24, 2021
全くの他分野から、研究のツールとしてのAIの使用を目的として、本講義を購入しました。 基本的なプログラミングの知識量が少なかったので内容が理解できるか心配でしたが、講義内でのフォローやサンプルが充実していたため、があったため、大変理解しやすいと感じました。 また、チャプターが細かく分かれているため復習も容易でした。 特にColabやPythonの基本的な使い方から学習できたので、私のようにその辺の知識から心配な人には特にオススメです。
日高翔太
July 11, 2021
オブジェクト指向、CNNなどのポイントを端的に捉えた上で、最低限必要な知識を学び最短ルートで実装(アプリ化)まで行うことができます。 この講座を受講したことでAI(画像認識)で何ができるか、何が必要なのか全体のイメージが掴めました。 【良かった点】 ・環境構築からpython基礎、AI講座、実装が一気通貫で学ぶことができる ・演習問題が都度あり、自分の理解を深められる ・演習ファイルのコードや関数の意味が一つ一つ丁寧に解説がある ・ローカルでの実装のみ完結せず、WEBアプリ化まで紹介がある 【もう少し知りたかった点】 ・AI実装部分の詳細(活性化関数や最適化の種類) ・時系列や自然言語について 【おすすめな人】 ・プログラミング知識がゼロの人で今から勉強を始めたい ・AIとはなんぞや、結局何ができるの?を知りたい人 ・理論はなんとなく知っているが、実装方法がわからない人
品川雅治
July 9, 2021
聞き取りやすい声で最後まで丁寧に説明してくれるし、一つの動画が短く構成させているので、自分のモチベーションや集中力に合わせて学習を進められます。  最小限のアイテムで画像処理を体験できるので、入りとして大変優れた動画だと感じました。
高須賀俊文
July 2, 2021
コピペの操作だけでWEBアプリを作ることができました。 また作ったアプリはLINEで友人に共有し遊んでもらうことができます。 ■良かった点 ・WEBで公開できるので達成感がある。 ・コピペで簡単に実装可能 ・説明が丁寧で次に何をすればいいのかわかりやすい。 ・AI実装の雰囲気をつかむことができた。 ■いまいちだった点 ・初心者がしっかり理解するには専門用語が多く難しいと感じた。 ・実務に生かすレベルで習得するには調べながら何度も繰り返す必要がある ■受講予定の方へ 学習の仕方は個人で決めた方がよいかと思います。 私は実装できるようになる必要はないので指示されたコードをコピペして進めていました。 しかし本当に理解するにはキーボードで1から入力した方が良いと思います。 ■受講者のレベル ・IT業界勤務(ERPの導入がメイン)。 ・ITの専門用語は聞いたら何となくイメージできる。 ・プログラミング経験ほぼゼロ。 ・pythonの知識はゼロ。
Chika
June 18, 2021
※中間レビューです |良かった点 この講座を通して、AIの使い方を体系的に把握することが出来そうです。 |苦戦した点 プログラミングはほぼ未経験のため、専門用語の多い説明は正直理解が難しかったです。 特に、動画内のコードを書くだけでは正値が反映されないこともあり、 コードの意味を理解して書き換える必要があります。 そのため進めるのに少し時間が掛かりました。 |その他所感 AIに関してはアドテク業界セールス程度の知識でしたが、 実際に自分の手で実装まで行えるのが楽しみで、講座を進めるモチベーションとなっています。 また、今後技術側への開発要望などを行う際に、提案の幅が広がりそうです。
Yasaiseikatsu
June 17, 2021
※こちらのコースの折り返し地点でのレビューとなります 実際にこのコースを受講してみて思ったことは「本当に、忙しい人のための0から学べるAI開発だなぁ」ということです。 自分は1日約40~1時間程度の学習で、5日程で折り返し地点まで来ることができました。 コースの構成としては、最初に目標の説明があり、その後座学的な形で理論や仕組みについて学んでいきます。 その後、サンプルのプログラム教材を元に動画と共に学習を進め、最後にまとめの解説がある構成です。 全体的に講師の方の発話と言葉遣いがよく、好印象です。 また話している箇所に応じて、文がハイライトされたり、図説が出てきたりするので「今どこの箇所を説明しているのか」がわかりやすく、内容が頭にスッと入っていきます。 これはプログラミング編にも言えることなのですが「ここは深堀せず、単語だけ覚えておきましょう」などといった一言があり"学習すべき内容をちゃんと教えてくれる"ので変に悩むことなくスムーズに学習をすることができ、初学者の自分にはとても助かりました。 プログラミング編についてです こちらのコースは自分のPC上にプログラミングを行う環境を作るのではなく、ブラウザ上で動く「Google Colaboratory」という環境でプログラミングを行い学習をしていきます。 ですので、環境構築につまずくことなくプログラミングの学習を行うことができます。 (プログラミングの学習をする際、高確率で環境構築でつまずく自分にとってはとても良かったです) コースで使うプログラム教材も、しっかりと説明分が書いてあり、またコード中に「どのような処理を行なっているのか」というコメント文がしっかりと記載されあるので質が高いなぁという印象です。 また「動画ただ眺めてプログラミングを勉強した気」にならないようにする工夫か、自分で一部プログラムを加筆したりしないと動かないような内容になっています(笑) この工夫があってか「気を引き締めて学習をしなければ!」という気になるので、学習内容の記憶の定着化が他の教材と比べて段違いに高いです^^ のこり4セクションとなりますが、気を引き締めて学習していきたいと思います! 最後になりますが、このコースは初学者に優しく、忙しい人でもスムーズに学習できるコースになっています。 AI開発をこれからしてみたい、興味があるなぁという方にはとてもおすすめなコースです!

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8/17/2020
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6/16/2021
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