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ChatGPTとPythonでYouTube AI社員を作る

GPT APIを活用したプログラムを作成し、画像生成や動画生成まで!

難易度 初級

受講期間 無制限

ChatGPT
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Python
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.7

5.0

hakjuknu

77% 受講後に作成

Great

5.0

신바람

31% 受講後に作成

gptapiの活用方法を親切に教えてくれてありがとう。

5.0

changyeollee

100% 受講後に作成

お得な講義でした

受講後に得られること

  • OpenAI GPT API の使い方

  • ChatGPTと一緒にプログラミングする方法

  • パイソン

講義テーマ 📖

  • GPT APIを利用して、自分が望む機能のプログラムがチャットボットベースで動作するように作る方法を学びます。
  • 自分が作ったGPTベースのアプリで、チャットボットとの対話を通じてプレイリスト動画を作成します。
  • 希望の雰囲気を伝えれば、チャットボットが自動で音源をダウンロードし、曲に合う画像を生成して動画を作成してくれます。

この講座を通じて作成したプログラムの実演

 

本の内容を著者と一緒に進めてみましょう。

企画、資料準備、デザイン、動画編集まで一人ですべてこなすYouTube PDアプリ作り

 

 

受講対象/講義の目的 🙆‍♀️

講師が考える受講生のターゲット層

  • ChatGPTのチャットボット機能を自分のプログラムで活用したい人たち
  • OpenAIのAPI活用法を学びたい人たち
  • Pythonの基礎は学んだが、新しいサイドプロジェクトに挑戦してみたい人たち
  • 自動でYouTubeプレイリスト動画を作りたい人たち

受講生の悩み & 解決方法

  • GPTの使い方に関する講義は多いですが、実際に自分の目的に合ったプログラムを作る方法を見つけるのは難しいです。
  • この講義では、自分が作った機能(関数)とGPTの能力を組み合わせる方法を学びます。

受講後の変化

  • GPT APIを使用する方法と、プロンプトを利用して自分が望むチャットボットを作る方法を学びます。
  • ChatGPTの助けを借りてプログラミングを行う効率的な方法と、その限界を把握します。
  • 自分が作ったチャットボットとの対話を通じて、プレイリスト動画を作成します。

講義の特徴 ✨

  • GPTの使用方法に関する断片的な知識を伝える講義は多いですが、GPTの不確実性(ハルシネーション)をコントロールし、自分が直接プログラミングした機能と組み合わせる過程について扱った講義は多くありません。
  • 実際に明確な目標を持つプログラムを、GPTの長所と組み合わせてチャットボット形式で作成する過程を共に進めていきます。
  • その過程でGPTの長所と限界を経験し、GPTの長所を活かして実際に役立つ自分だけのプログラムを作れるようになります。

学習内容 📚

この講義は、自分が欲しい機能を開発した後、その機能(関数)をGPTと連動させて動作させる方式でプログラムを発展させていきます。各セクションで開発する内容は、独立した内容にとどまらず、私たちが作成しているプログラムの中でチャットボット形式で利用できるように連結されています。

 

セクション 0. イントロダクション
この講義で作成するプログラムを確認し、そのプログラムが動作する原理についてお話しします。そして、プロジェクトの開始に先立ち、環境を構築するプロセスを扱います。

セクション 1. GPT APIの基礎
GPT APIを初めて利用する方のために、使い方を説明します。プロンプトを変えながら、GPTの回答が変化するように誘導する方法を学びます。そして、チャットボット形式で利用できるように変更する方法を学びます。

セクション 2. アプリにする
ターミナルで動作していたプログラムを、WindowsまたはMac用のアプリケーションに変更します。この過程でChatGPTを利用することで、ChatGPTを使ってプログラミングをする際の協力方法や限界について扱います。

セクション 3. GPTの創造性を活用する
GPTの不確実性と創造性を確認し、選曲を行うDJチャットボットへと発展させます。GPTの回答形式を自分の望む形にコントロールする方法を扱います。

セクション 4. GPTの的外れな回答(Hallucination)を制御する
GPTは時々、的外れな回答をすることがあります。私たちが望む目的のプログラムへと発展させるために、誤った回答を制御する方法を学びます。その例として、GPTが選曲した曲が実在する曲かどうかをYouTubeでチェックし、存在する曲であれば音源をmp3形式でダウンロードします。

セクション 5. Stable Diffusion Modelを利用した画像生成
曲に合う画像を生成します。ここでは、Hugging Faceでお気に入りのモデルを活用して画像を生成する方法を扱います。曲の情報をGPTを使って要約し、その要約した情報を利用してtext-to-imageで画像を生成します。

セクション 6. Dalle-2を利用した画像生成
曲に合う画像を生成します。前述のセクション5の方法は、コンピュータのGPU性能が求められる方法です。しかし、Dalle-2を利用すれば、OpenAIを通じて自分のコンピュータの性能に関係なく画像を生成することができます。

セクション 7. プレイリスト動画を作成する
最後にプレイリスト動画を作成します。あらかじめ生成した画像を活用することもできますし、事前に撮影しておいた動画を利用してプレイリスト動画を作成することも可能です。


よくある質問 Q&A 💬

講義を受講する前に、受講生が気になるであろう質問と回答を3つ以上作成してください。
ありきたりで形式的な回答よりも、知識共有者の個性が感じられる回答を推奨します。

Q. Pythonをどの程度知っておく必要がありますか?
A. この講座では、高度なPython活用能力は要求されません。変数、ループ、関数、クラスの概念を理解していれば、十分に付いていくことができます。

Q. ソースコードを受け取ることはできますか?
A. はい。ソースコードはGitHubリポジトリ、または圧縮ファイルで受け取ることができます。動画でコミット&プッシュした結果をそのままお使いいただけます。

Q. 非専門家でも受講できる講義ですか?
A. はい。この講義はPythonの基礎さえあれば進められるように構成されています。もし理解が難しい部分があれば、Q&Aを通じて質問してください。

 


受講前のご注意事項 📢

実習環境

  • Windowsを基本として進めていますが、Macでも実行できるようにコードを作成しました。
  • MacでWindowsと差異がある場合は、別途言及するか、個別に動画を提供します。
  • Stable Diffusionを利用した画像生成は、コンピュータの仕様によっては実行できない場合があります。しかし、実習ができるようにGoogle Colabで実行する方法を案内しています。そして、最終的な成果物を作るのに全く支障がないよう、DALL-E 2を利用する方法も説明します。
  • OpenAI APIを使用するにはOpenAIで課金が発生する場合がありますが、加入時に$16のクレジットが付与されるため、この講義を進める上では費用が発生することなく進めることができます。

学習資料

  • この講義の過程で作成するコードは、GitHubと圧縮ファイルで提供されます。
  • 動画を利用したプレイリスト映像を作成する部分で必要な動画は、OneDriveのリンクで提供します。

前提知識および注意事項

  • Pythonの基礎文法を理解している必要があります。
  • 質問はQ&Aを通じて受け付けており、今後GPT APIに変更が生じた場合は、別途お知らせいたします。

講師紹介 ✒️

"Do It! ジャンゴ+ブートストラップ Python Web開発の定石"の著者であり、InflearnでもPython業務自動化、Django Web開発などの講座を運営してきました。

現在データアナリストとして働いています。

ソウル大学 地域システム工学
(Agricultural Eng.) 工学博士

 

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pythonを学んだばかりで、実践的なプログラムを作ってみたい方

  • 自分が作ったプログラムにGPTを利用したチャットボット機能を入れたい方

  • 生成AIを利用したプログラムを作りたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python基礎

こんにちは
SungYong Leeです。

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            gptapiの活用方法を親切に教えてくれてありがとう。

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