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