【評判】7ステップで作るPython x Flask x Pytorch 人工知能Webアプリ開発入門


目次
  1. 講座情報
  2. レビュー数
  3. レビュー数の推移
  4. 学習内容
  5. 詳細
  6. 学べること
  7. 本コースの特徴
  8. 強みと弱み(メリットとデメリット)
  9. 受講をオススメしたい方
  10. 受講者の感想
  11. 評価や口コミ
  12. レビューの一覧
  13. 他にオススメな関連講座のランキング
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  • 7ステップで作るPython x Flask x Pytorch 人工知能Webアプリ開発入門
  • 7ステップで作るPython x Flask x Pytorch 人工知能Webアプリ開発入門で学習できる内容
    本コースの特徴
  • 7ステップで作るPython x Flask x Pytorch 人工知能Webアプリ開発入門を受講した感想の一覧
    受講生の声

講座情報

    レビュー数

  • ・週間：0記事
  • ・月間：0記事
  • ・年間：0記事
  • ・全期間：7記事
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レビュー数の推移

直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。


学習内容

Vision Transformerを使ったWebアプリケーションの開発方法
FlaskによるWebアプリの作り方
Pythonによる機械学習アプリの作り方
Jupyter NotebookをVSCodeで使う方法
VisionTransformerによる画像認識の実装方法
HTML/CSS/JQuery/Bootstrapによるフロントエンドの実装方法
Miniconda環境の構築方法

詳細

この講座は実際に手を動かしながら人工知能による画像認識Webアプリケーションを作っていくハンズオンチュートリアルです。


環境構築（Miniconda/VSCode)から始めてWebアプリ(Python/Flask/JINJIA2/HTML/CSS/JQuery/JS/BootStrap)や画像認識用人工知能を作っていく(JupyterNotebook/pytorch/ViT/torchvision/pillow)経験を通して、お手元に最先端の人工知能Webアプリケーションが実際に手に入るようにコース設計されています。このWebアプリを作れるスキルをベースに日本発の人工知能サービスをローンチ、というのも夢ではないくらい実践的な高性能人工知能アプリのプロトタイプを作れるようになります。

人工知能（Artificial Intelligence)の中でも特に深層学習(Deep Learning)による画像認識は日進月歩の発展を遂げてきています。2012年にILSVRCという画像認識の国際コンペティションで２位以下を圧倒的に引き離して優勝したCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の名声は高く、2020年までは、CNNを100層以上も積み重ねて訓練を行うモデルが最適とされてきました。


しかし2021年現在、ICLR2021という国際会議に投稿された論文「AN IMAGE IS WORTH 16 x 16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE」では、自然言語処理界隈を震撼させた高精度の事前学習モデルBERTの元となったtransformerのみでCNNの画像認識精度を超えるSOTA（State Of The Art）を達成したことが報告されています。


今後、デファクトスタンダードになっていくであろうViT(Vision Transformer)を使った人工知能Webアプリを実装するには、よほど凄腕のプログラマーでないと難しいのでは？と思う人も多いと思いますが、実は意外と簡単です。


昨今のPythonやJQueryを始めとしたオープソースのライブラリを用いることで、なんと2.0hで、ViT画像認識Webアプリを実装することが可能です。それも、環境構築も含めて。


現役バリバリの機械学習系Webエンジニアがナビゲートしますので、疑問点はどんどん質問してください。


ようこそ、Web開発の世界へ、そしてようこそ、ViTの世界へ。

---

Step.1 開発環境構築（Miniconda/VSCode）


Step.2 Flask(jinja2)基礎知識


Step.3 JQuery/HTML画像アップローダー


Step.4 Jupyter Notebookで学ぶtorchvision/pillow画像前処理/ViT(VisionTransformer)


Step.5 Flask/Jinjia2から呼び出すViT(VisionTransformer)


Step.6 BootStrap/CSSによるUI改善


Step.7 FileAPIで仕上げ

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学べること

本コースを受講すると以下のことを学習できます。


学べること
  1. 実際に手を動かしながら人工知能による画像認識Webアプリケーションを作る方法を学ぶことができる。
  2. 環境構築から始めて、Python、Flask、JINJIA2、HTML、CSS、JQuery、JS、BootStrapを使用してWebアプリを作成する経験を通じてスキルを習得できる。
  3. JupyterNotebook、pytorch、ViT、torchvision、pillowを使用して画像認識用の人工知能を作成する方法を学ぶことができる。
  4. 実践的な高性能人工知能アプリのプロトタイプを作成するスキルを身につけることができる。
  5. transformerを使用した画像認識の最先端の手法であるViTを活用した人工知能Webアプリを実装する方法を習得することができる。

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本コースの特徴

本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。


768
Python
学習
import
from
画像
こと
Linearinfeatures
biasTrue
outfeatures
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モデル
in
to
npz
結果
21
32
MiB
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生成
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10302
12
よう
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事前
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精度
質問

強みと弱み(メリットとデメリット)

本コースの強みと弱みは、以下となります。


この講座の強み
  1. PythonとFlaskを使用したAIモデルを取り込んだWEBアプリケーションの作成方法が学べる。
  2. 実践的なコーディングを通じて学ぶことができる。
  3. 初学者にも分かりやすい解説があり、PythonとFlaskの基本的な使い方を短期間で習得できる。
  4. 最新の画像認識手法を取り入れた具体的なWebアプリケーションを作成することができる。
  5. 講義動画には講師のトラブルシューティングやデバッグが含まれており、実際の問題解決の手法を学ぶことができる。
この講座の弱み
  1. コードの打ち間違いや環境の違いによる手戻りが多く、完成したソースコードが提供されていない。
  2. 学習ビデオの音声が小さく、使い勝手が向上する余地がある。
  3. 画面切り替えの速度が速く、コードと結果を同時に確認するのが難しい。
  4. 一部の受講者にとっては急いで学びたい場合にストレスを感じることがある。
  5. 特定のバージョンや環境に依存する部分があり、個別の対応が必要となる場合がある。

受講をオススメしたい方

以下のいずれかに当てはまる方には、本コースの受講を強くオススメします。


購入を検討するべき人
  1. PythonやFlaskに興味があり、画像認識の分野に興味を持っている方には、このコースをオススメします。深層学習による画像認識の最新技術であるVision Transformer（ViT）を学びながら、短期間でWebアプリケーションを実装できます。
  2. 既存の画像認識モデルであるCNNに限定されず、transformerを使用したViTによる画像認識の手法を学びたい方には、このコースが適しています。講師のナビゲートのもと、簡単に環境構築から実装までを学ぶことができます。
  3. Web開発の初心者であり、PythonやFlaskに興味がある方には、このコースがおすすめです。わかりやすい解説と実践的な手順により、2時間でViTを用いた画像認識Webアプリケーションを構築するスキルを身につけることができます。
  4. 既に機械学習やディープラーニングに触れた経験がある方で、新たな画像認識手法であるViTを学びたい方には、このコースが適しています。実践的なプロジェクトに取り組みながら、ViTの応用可能性を探求することができます。
  5. PythonやFlaskの基礎知識は持っているが、画像認識に関しては初めて触れる方にもおすすめのコースです。丁寧な解説とガイドにより、ViTを用いた画像認識Webアプリケーションの作成をスムーズに進めることができます。

受講者の感想

本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。


やすい
ない
大きい
少ない
著しい
長い

評価や口コミ

参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。

  • 良い点

  • ● もちろんより深く体系的に学習したい、またはより複雑なWebサイトを作りたい場合は、別の講義や資料でさらに勉強したり、もしくはものを作りながら調査したりする必要があるかと思いますが、スモールスタートで初めて見たい場合は入門としてとても良かったと思います。
  • ● すべてのstepをリアルタイムで入力しながら解説していただいており、分かりやすい。
  • ● おおむね分かりやすい講座だと思います。

  • 悪い点

  • ● 非常に声が小さく聞きづらく、すごいストレスまた、コマンドの入力速度が速すぎて何をしているかよくわからない。
  • ● コードの説明が少なくわかりにくい。
  • ● 何度も一時停止をして、コードの意味を調べる必要があり、時間がかかる。

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レビューの一覧

　・ChatGPTがアクセスできなかったので、PythonでGPT3.0のAPIを呼び出して使ってみて十分だった話。[2023-01-19に投稿]

　・MLP-MixerのすごさをPython Pytorch実装しながら体感してみる。[2021-09-14に投稿]

　・PytorchでGANを実装してみた。[2021-07-22に投稿]

　・Microsoftから独立した元女子高生AI rinnaとcolabで対話する方法[2021-06-07に投稿]

　・FacebookのDeiT(Data-efficient image Transformers)[2021-06-06に投稿]

　・Accuracy Recall Precision F1スコアによる評価[2021-06-02に投稿]

　・Huggingface Transformers 101本ノック：１本目〜３本目：colab - pipeline[2021-05-29に投稿]

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