AIを利用したサービスを、素早く簡潔に作れるようになるための講座です。

Flutter、Firebase、MLKitを利用して、iOS、Androidの人工知能アプリを可能な限り1つのソースコードで開発します。

本コースはこれらの技術の概要、および環境構築から始まり、Flutterで使用するプログラミング言語Dartの解説、UIの構築、FirebaseおよびMLKitとの連携について解説していきます。

人工知能を使ったアプリのモックアップを作りたい方、人工知能を学んだけど活かし方が分からない方に特にお勧めです。

AIアプリを構築し、世界に提供できるようになりましょう！

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースは全部で6つのセクションからなります。環境設定から始まり、最後にはFlutterとFirebase、MLKitを組み合わせてiOS、Andoroid両対応のAIアプリを構築します。

第1講: コースの概要と環境設定

第2講: プログラミング言語Dart

第3講: Flutterのウィジェット

第4講: Firebaseとの連携

第5講: MLKitの導入

第6講: AIアプリの構築

受講上の注意点:

・実装が中心となりますので、AIについて原理の深い解説は行いません。

・動画ではMacを使用しますがWindowsでも受講可能です。環境構築などに関してはある程度ご自身で調べることも必要になりますのでご注意ください。また、WindowsではiOS向けのビルドはできません。

・スマートフォン端末を用いた実機検証については、最小限の解説となります。

【Flutterとは】

Google製の無料のモバイルアプリケーションフレームワークで、１つのコードでAndroidとiOSのアプリを同時に開発することができます。

開発言語にはDartを使います。「ホットリロード」が採用されており、コードの修正が即画面に反映されます。

【Firebaseとは】

iOS、AndroidアプリやWebアプリにおける「バックエンド」で、手軽で素早い開発を可能にするプラットフォームです。

Firebaseには、バックエンドをだけではなくアプリ開発全般に役立つ機能が数多く含まれています。

【MLKitとは】

MLKITは、Googleが提供する様々な機械学習の機能をiOSやAndoroidアプリなどのデバイス側で利用可能な形で提供します。

MLKitを使うことで、テキストの読み取り、顔検出、画像認識とラベル付け、ランドマーク認識などを手軽に実装することができます。

最終的には、機械学習による顔認識を利用したSNS風のアプリの構築まで行います。皆さんそれぞれが想像するAIアプリを、最新のテクノロジーを使いこなすことで構築できるようになりましょう。