【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門

Python 3 でクローリングして画像データを収集、加工し、画像分類器を作ってみよう。ディープラーニングによるモデル作成、改善を自分の集めたデータで実践します。Flaskでウェブアプリ化, XcodeでiOSアプリ化にも挑戦します。

What you'll learn:

• オリジナルデータを使って画像分類器を作れるようになります。
• TensorFlowとKerasを用いたディープラーニング（多層ニューラルネットワーク）を作れます
• Pythonによるクローリングを用いたデータ収集ができるようになります
• Pythonによる画像データ加工（サイズ変更や回転）ができるようになります
• 画像判定AIをFlaskでウェブアプリ化できます
• Flaskでウェブアプリケーションを作れるようになります。

＊更新情報

2019/1/19 iOSアプリ化セクションのソースコードをセクションの最後に追加しました。

2019/1/7 CoreML対応フォーマットに変換し、iOSアプリ化するセクションを完成しました。

＊ただし、実機での実行・アプリ配布にはMacとApple Developerプログラム登録が必要です。

2018/3/22 Flaskでウェブアプリ化するセクションを追加しました。

2018/2/10 コマンドラインから画像ファイルを指定して推定を行うプログラムを作成するセクションを追加しました。

2017年1月にリリースしたTensorFlow入門・ニューラルネットワーク入門コースでは、およそ8,000名の受講生のみなさんが典型的な手書き文字認識問題を体験しました。

そして多くの受講生のみなさんから「AI分類器を自作して、ビジネスや趣味に活かしたい！」というリクエストを多数いただきました。

そうしたリクエストに応えるために、このコースは制作されました。

【コースの概要】

コース内では、

1. Pythonでオンラインでクローリングを行い、画像データを収集する

2. 収集したデータを同じサイズに加工して深層学習の前処理（準備）をする

3. 前処理をしたデータを用いて、ディープラーニングを実行し、モデルを作成する

4. モデルを使って、テストデータにより性能評価を行う

5. より精度を向上させるためのデータの改善を行う

6. 画像ファイルを与えて推定を行うプログラム（ウェブアプリ・iOSアプリ）を作成する

というチャレンジをしていきます。

また、このために必要なAnaconda, Python 3, TensorFlow, Keras, 画像処理ライブラリ, スクレイピング・クローリングライブラリなどの導入や設定についても詳細に解説します。

あなたが集めたデータを整理してプログラムを実行するとオリジナルの画像分類AIを作れるようになります。

この講座を受講したら、あなたはどんなAI分類器を作りますか？