講師:井上 博樹
受講者数:5,383人
Django 2.2とTensorFlow/Kerasを組み合わせた実用的な画像分類AIアプリケーションの開発を通じて、データの収集から前処理、モデルの構築、Webアプリケーション化までの一連のプロセスを実践的に学べる総合的なAI開発講座です
TensorFlowとKerasを使用した転移学習による画像分類モデルの構築から、Djangoを用いたWebアプリケーションの開発まで、実践的なAIアプリケーション開発の全工程を学習します
VGG-16モデルを活用した転移学習により100%の精度を達成する手法や、Bootstrap4を使用したモダンなUI実装、画像ファイルのアップロードから推論結果の表示までの一連の実装プロセスを詳細に解説しています
PythonでのWeb開発の基礎知識を持ち、実践的な機械学習アプリケーションの開発手法を学びたいエンジニアや、TensorFlowやDjangoを使用した本格的なAIアプリケーション開発に興味がある方に最適です
ビデオ学習が苦手な方や機械学習の基礎概念を理解していない方には難しい可能性がありますので、事前にTensorFlow体験講座などの入門コースから始めることをお勧めします
機械学習の基本概念から実装まで、段階的な説明で理解しやすい構成になっています。ただし、Django部分の説明が簡略化されている点や、一部の実装手順で説明不足がある点で減点しています。初学者でもついていけるよう、基本的な説明は丁寧になされています。
転移学習を用いた実践的なAIモデルの構築から、実際のWebアプリケーションへの実装まで、現場で活用できる実践的なスキルが身につく内容です。特に、高精度なモデル開発手法や実装プロセスの理解に役立つ実例が提供されています。
質問への迅速な回答や、環境構築の問題に対する丁寧なサポートが提供されています。Q&Aセクションも充実しており、過去の質問と回答が参考になります。ただし、一部の複雑な質問への対応に時間がかかる場合があります。
基本的な教材の質は良好ですが、バージョンの古さや環境依存の問題が見られます。コードの説明や実装例は充実していますが、より新しい環境への対応や補足資料の更新が望まれます。
本講座は、TensorFlowとDjangoを組み合わせた実践的なAI画像判定アプリの開発を学べる点が高く評価されています。特に転移学習による精度向上の効果を実感できる構成になっており、理論と実践のバランスが良好です。質問への迅速な対応や丁寧なサポートにより、環境構築やエラー対応でつまずいた受講者も最後まで完走できています。また、機械学習とWebアプリケーション開発の橋渡しとなる実践的な知識が得られる点も、多くの受講者から評価されています。
バージョンの古さや環境依存の問題が指摘されており、特にTensorFlowやDjangoの最新バージョンでは一部動作しない箇所があります。また、Djangoの説明が表面的で、フレームワークの深い理解には追加学習が必要です。ただし、Q&Aでの補足情報や他の受講者の解決事例が充実しているため、これらの問題は克服可能です。また、この課題があっても、AI開発からWebアプリケーション実装までの一連の流れを学べる貴重な教材として、十分な価値があります。