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2020年7月の記事一覧
【Flutter+Firebase+MLKit】人工知能（AI）を搭載したiOS、Androidアプリを作ろう【 Live!人工知能 #14】
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。 本講座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！ 全部で5回の講義からなりますが、今回は第1講です。 第1講: https://youtu.be/mtEyS7jn3cM 第2講: https://youtu.be/SaV-Vi7uiHs 第3講: https://youtu.be/pjEp7aPl7hE 第4講: https://youtu.be/Y1R_bUTO0FU 第5講: https://youtu.be/JJaKwC25CeQ 受講上の注意点: ・実装が中心となりますので、AIについて理論的に深い解説は行いません。 ・Mac、Windowsともに受講可能ですが、環境構築、実機検証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。 【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。 【Live!人工知能】 毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。 以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。 著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。
みんなのAI講座 Section1 【 Live!人工知能 #7】
6/15（月）21:00から人工知能の講義をライブ放送します。 2万5千人が受講したUdemyの人気コース「みんなのAI講座」のライブ版です。 全部で7つのセクションからなる講義になりますが、今回はセクション1です。 みんなのAI講座は、誰に対しても開かれた人工知能、機械学習の講座です。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ありません。 難解な数式やプログラミングが学習の妨げであった方でも、問題なく学習できます。 文系や非エンジニアの方にもお勧めです。 講義で使用する教材はこちら。 https://github.com/yukinaga/minnano_ai/tree/master/section_1 ハッシュタグ: #Live人工知能 1回45-90分程度の講義になりますが、講義の予定は以下の通りです。 1. 人工知能の概要と開発環境 (6/15) 2. Pythonの基礎 (6/22) 3. 必要な数学の学習 (6/29) 4. ニューラルネットワーク (7/6) 5. 機械学習 (7/13) 6. 機械学習ライブラリの活用 (7/20) 7. さらに学ぶために (7/27) 開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。難しい設定は必要ありませんので、初心者の方でもすぐPythonのコードを書いて試すことができます。 なお、大学レベル以上の数学や、機械学習の深い理論の解説は行いませんのでご注意ください。 ディープラーニングに関しては、概念のみの解説となります。 毎週月曜日の21時に講義を行う予定です。 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。 オンライン教育プラットフォームUdemyの受講生数は約4万人。 著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。
【Live!人工知能 #1】PyTorchで実装するディープラーニング 第1講
5/4（月）21:00から人工知能の講義をライブ放送します。 「PyTorchで実装するディープラーニング」というテーマで全6回の講義になります。 フレームワークPyTorchを使ってディープラーニングを構築し、最後にはWebアプリとしてデプロイします。 講義で使用する教材はこちら。 https://github.com/yukinaga/lecture_pytorch/tree/master/lecture1 1回30-60分程度の講義になりますが、今回は第1講になります。 講義の予定は以下の通りです。 第1講 イントロダクション 第2講 PyTorchで実装する簡単なディープラーニング 第3講 PyTorchの様々な機能 第4講 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 第5講 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 第6講 AIアプリのデプロイ PyTorchを使用してモデルを構築・訓練し、最終的にはWebアプリとして公開します。 なお、第2講以降はYouTubeでは非公開となりました。 視聴を希望する方は、以下のUdemyコースを受講ください。 Udemyコース: 【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築- https://www.udemy.com/course/ai-pytorch/?referralCode=5106F3FDA2C91D0C1CB5 第1講の内容は以下の通りです。 1. 講座の概要 2. ディープラーニングとは 3. PyTorchとは 4. Google Colaboratoryの使い方 5. Tensorについて 6. 演習 7. 質疑応答 Pythonがはじめての方は、以下のノートブックでPythonの基礎を予め把握しておくことをお勧めします。 https://github.com/yukinaga/lecture_pytorch/tree/master/python_basic ライブ講義は、毎週月曜日の21時に行っています。 講師: 我妻幸長 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、4万人近くにAIを教える人気講師。 著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。