講師: 井上 博樹
受講者数: 18,683人
最終更新日: 2022/07/29
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TensorFlowとKerasを使用した画像分類AIモデルの構築から、Pythonによるデータ収集・前処理、Flaskを使用したWebアプリケーション化、さらにiOSアプリへの展開まで、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。
オンラインでの画像データ収集から始まり、データの前処理、モデルのトレーニング、性能評価、そして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構成となっており、AIモデルの開発からデプロイメントまでを体系的に理解できます。
Python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に興味がある開発者や、自社サービスにAI機能を実装したいと考えているエンジニアに適しています。
プログラミングの基礎知識がない方は、まずPythonの基礎講座を受講することをお勧めします。また、深層学習の理論的な詳細を深く学びたい方は、より理論に特化した上級コースの受講を検討してください。
画像分類AIアプリケーションの開発に必要な技術スタックを網羅的に学べる実践的な入門コースで、データ収集からモデル構築、アプリケーション開発までの一連のプロセスを通じて、実用的なAIアプリケーション開発スキルを習得できます。
本講座は画像判定AIアプリ開発の実践的な学習環境を提供しています。データ収集から前処理、モデル作成、そしてWebアプリやiOSアプリへの展開まで、一連の開発プロセスを体系的に学べる点が高く評価されています。特に、環境構築の説明が丁寧で、実際のコードを書きながら学べる hands-on 形式の学習方法が好評です。また、実務での活用を意識した構成となっており、受講後すぐに実装可能なスキルが身につくと多くの受講生が評価しています。
講座の内容が古く、現在のライブラリバージョンとの互換性の問題でエラーが発生するケースが報告されています。特にTensorFlowやKerasのバージョンの違いによる問題が目立ちます。ただし、これらの問題は最新のQ&AやChatGPTを活用することで解決可能です。また、Anacondaを前提とした環境構築に関して、別の開発環境を希望する声もありますが、基本的な概念や開発フローの理解には影響がなく、別環境での応用も可能です。むしろ、エラー解決のプロセスを通じて実践的なトラブルシューティングスキルが身につくという副次的な学習効果も期待できます。