7ステップで作るPython x Flask x Pytorch 人工知能Webアプリ開発入門

🎓 人工知能Webアプリケーション導入講座 - ViT(Vision Transformer)で画像認識アプリを実装しよう！

コースHeadline:

「7ステップで作るPython × Flask × PyTorch 人工知能Webアプリ開発入門」

この講座は、実際に手を動かしながら、環境構築から始めて、

• Webアプリケーション（Python/Flask/JINJA2/HTML/CSS/JQuery/JS/BootStrap） の基本を学び、
• 画像認識用人工知能（JupyterNotebook/pytorch/ViT/torchvision/pillow） を実装していくように設計されています。

学習内容の概要:

1. 開発環境構築（Miniconda/VSCode）で、必要なツールとライブラリをセットアップします。
2. Flask(jinja2) 基礎知識で、Webアプリケーションの基本的な構造と動作理解を深めます。
3. JQuery/HTML を使用して、画像をアップロードするユーザーインターフェースを구築します。
4. Jupyter Notebook で、画像の前処理を行い、最新のViT（Vision Transformer）モデルを学習・適用する方法を学びます。（torchvision/pillow）
5. Flask/Jinjia2 を使用して、学習したViTモデルをWebアプリケーションに統合し、実際の画像認識を実行させます。
6. BootStrap/CSS を活用して、ユーザーインターフェースを美しく、使いやすく改善します。
7. FileAPI を利用して、最終的なWebアプリケーションを完成させ、デプロイします。

人工知能の進歩:

• 深層学習（Deep Learning） の画像認識において、ViTは最先端の技術となりつつあります。
• ViTは、CNN（Convolutional Neural Networks）の代替手段として広く研究されており、その魅力を実際のプロジェクトで体験していきます。

この講座で得られるスキル:

• Python と Flask を使ったWebアプリケーションの開発能力を身につけます。
• Jupyter Notebook での データ分析や機械学習モデルの実験 技術を習得します。
• ViT（Vision Transformer） モデルの適用方法と、実際の画像認識タスクにそれを適用する方法を学びます。
• フロントエンド の BootStrap/CSS/ ユーザビリティ向上_ 技術を習得し、美しく実用的なWebアプリケーションを構築する方法を身につけます。

講座の魅力:

• バリバリの機械学習系Webエンジニア が直面する問題点に対する解決策を提供し、疑問はどんどん 質問してください - そのようなオープンな学習環境で成長します。
• 実践的なステップ に従って、自身のペースで学習を進めることが可能です。

最後に:

• Web開発の世界 と ViTの世界 への扉を開き、人工知能に興味を持つあなたを迎えます。ここで始めるのはあなたのキャリアやプロジェクトに大きなステップとなります。

🚀 今日から、人工知能とWeb開発の融合世界へ入る第一歩を踏み出そうに！🌟