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[Electron #2] React + Electron オフライン顔認証入退室・出席管理システム (With DeepFace)

現場のオフライン環境でも顔認証がどのように動作するのか疑問に思った経験をもとに、 この講義では React + Electron と Python の FastAPI ベースで駆動する DeepFace を活用し、顔認証ベースの入退室・出席管理の基本構造を一緒に作っていきます。 完成度よりも動作原理の理解と、個人プロジェクトへと拡張できる基礎固めに焦点を当てます。

10名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

  • dakgangjung123
React
React
FastAPI
FastAPI
AI
AI
Docker
Docker
SQLite
SQLite
React
React
FastAPI
FastAPI
AI
AI
Docker
Docker
SQLite
SQLite

受講後に得られること

  • オフライン環境で顔認証が動作する全体的な流れを理解する能力

  • React + Electronでデスクトップアプリ形式の入退室・出席UIを構築した経験

  • FastAPIとDeepFaceを連携させた簡単な顔認識バックエンドの実装経験

  • カメラ入力から認識結果の処理までつながるローカルAIパイプラインの構築成果物

  • 顔認証プロジェクトを個人用の勤怠・セキュリティ・管理ツールへと拡張できる基礎設計のセンス

オフライン環境の
顔認証システムを直接構築!

React、Electron、FastAPI、AI技術をすべて体験します。


クラウドに依存せず、ローカル環境で動作するAIベースの入退室・出席管理システムを
自ら設計し、実装する経験は、開発者にとって非常に重要です。
この講義を通じて、実用的なデスクトップアプリの開発能力とAI連携の経験を積み上げてください。

[Electron #2] React + Electron オフライン顔認証入退室・出席管理システム (With DeepFace)

YouTube紹介動画

ReactElectronFastAPIDeepFaceSQLiteなど
ローカルAIパイプラインの構築とデスクトップアプリの開発能力を強化します。

📦 完成したインストールファイルのダウンロード

カメラ入力から顔認識、出入り記録の管理まで
全体の流れを理解し、サービスの基本構造を完成させます。

ElectronアプリのパッケージングDocker

ElectronアプリのパッケージングDockerを活用したバックエンドのデプロイまで、
実践的な開発およびデプロイの経験を積みます。


オフライン顔認識システムの構築

Point 1. オフライン顔認識システムの構築

クラウドや外部APIを使用せず、ReactとElectronをベースに完全オフラインの顔認証入退室・出席管理システムを自ら構築します。ローカル環境でのAI動作原理を深く理解したい開発者に最適です。

カメラ入力から認識結果の処理まで、個人プロジェクトへと拡張可能なAIパイプラインを自ら構築する経験を積むことができます。

Point 2. フルスタック開発スキルの強化

フロントエンド(React, Vite, Electron)、バックエンド(Python, FastAPI)、データベース(SQLite)、そしてAI(DeepFace)まで網羅するフルスタック開発の経験を積むことができます。多様な技術スタックを連携させ、実際のサービス構造を理解したい方に強くおすすめします。

特に、Web開発の経験はあるものの、デスクトップアプリやローカルAIの連携にハードルを感じていた方々に、実践的な解決策を提示します。

Point 3. 実用的なAI顔認識機能の実装

単にライブラリを使用するだけでなく、ArcFaceモデルを活用した顔認識ロジックの実装からユーザー登録、顔データの処理までを直接体験します。これにより、AI顔認識機能の内部動作原理を明確に把握することができます。

講義で提供される実際の例題と実装過程に従いながら、自分だけの出欠、セキュリティ、管理ツールプロジェクトを具体化するための基礎を固めることができます。

Point 4. デスクトップアプリの開発および配布の経験

Electronを使用してReactベースのウェブアプリケーションをネイティブデスクトップアプリとしてパッケージングし、配布する全過程を学びます。Windows、Linux、macOSなど、さまざまなオペレーティングシステムで動作するクロスプラットフォームアプリの開発能力を養うことができます。

Dockerを活用したFastAPIバックエンドイメージのビルドおよび実行方法まで習得し、実際のサービスデプロイ環境に対する理解を深めます。


オフライン環境でAI顔認証システムを
直接構築したいですか?

この講座は、まさにこのような方々のために作られました。

✔️ クラウドや外部APIを使わずに、独自のAIシステムを構築したい開発者

  • 外部サービスに依存せず、ローカル環境で顔認識システムを構築したい方

  • React、Electron、FastAPIなど、多様な技術スタックを統合して開発したい方

  • AI顔認識の基本原理を深く理解したい方

✔️ Web開発の経験はあるが、デスクトップアプリの開発に不安を感じている方

  • Electronを活用してReactベースのデスクトップアプリケーションを作りたい方

  • カメラ入力から認識結果の処理まで、ローカルAIパイプライン全体を構築したい方

  • 個人プロジェクトやポートフォリオに、AIとアプリの結合事例を追加したい方

✔️ AI顔認識の仕組みを体系的に学びたい入門開発者

  • DeepFaceライブラリを活用して、実際の顔認識機能を実装したい方

  • FastAPIを活用して、カメラ入力や認識結果の処理ロジックを設計したい方

  • 完成度の高い成果物よりも、動作原理の理解と拡張性に集中したい方


これまで漠然と感じていた
オフラインAIシステムの構築に、今こそ挑戦しましょう。
自ら作り上げることで、AI開発の可能性を広げてください!

受講前のご注意事項

実習環境

  • OS:Windows、macOS、Linuxのすべてに対応しています。

  • 必須インストールソフトウェア:VS Code、Node.js(LTSバージョン推奨)、Python(3.8以上推奨)です。

  • 推奨仕様:スムーズな開発環境のために、RAM 16GB以上、SSD空き容量50GB以上を推奨します。

事前知識および注意事項

  • ReactベースのWeb開発経験があれば、学習に非常に役立ちます。

  • Pythonの基本文法とFastAPIフレームワークに関する理解があると望ましいです。

  • AIモデルおよびライブラリの使用経験がなくても大丈夫です。講義で詳しく扱います。

  • ローカル環境でAIモデルを動かすため、実習前に十分なストレージ容量を確保してください。

学習資料

  • 講義スライドのPDF資料を提供しており、復習に活用いただけます。

  • サンプルコードおよびプロジェクトのソースファイルは、GitHubリポジトリを通じて提供されます。

  • 実習中に生じた疑問は、Q&A掲示板を通じて自由に質問し、回答を受け取ることができます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 顔認識機能を使ってみたいが、クラウドや外部APIへの依存に抵抗がある開発者

  • Web開発の経験はあるが、デスクトップアプリやローカル環境との連携に戸惑っている方

  • AI顔認識が「どのように動作するのか」その仕組みから理解したい入門・初級開発者

  • 個人プロジェクトやポートフォリオとして、AIとアプリを組み合わせた事例を作りたい受講生

前提知識、
必要でしょうか?

  • JavaScriptの基本文法に関する理解

  • Reactの基礎的な使用経験

  • Python基本文法への習熟

こんにちは
です。

951

受講生

48

受講レビュー

59

回答

4.6

講座評価

8

講座

こんにちは!西江大学のコンピュータ工学科を卒業し、現在大学院への進学を準備している学生です。

高校時代、偶然フルスタックWeb開発とPythonを活用した自動売買を始めたことで、プログラミングにのめり込むようになりました。

その後、様々なプロジェクトやプログラミングの家庭教師活動を経験し、実力とノウハウを共有してきました。これらの経験を通じて、プログラミングに初めて触れる方々にも「こんなに簡単なんだ!」と感じていただけるような講義を作れるよう努めています。

実用的な例題と親しみやすい説明で、皆さんの学習をサポートしたいと思っています。ありがとうございます。

 

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カリキュラム

全体

71件 ∙ (19時間 19分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

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