ChatGPTとPythonでYouTube AI従業員を作成する

講義のテーマ 📖

• GPT APIを使用して、私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する方法を学びます。
• 私が作ったGPTベースのアプリでチャットボットとの会話を通じてプレイリスト映像を作成します。
• 好きな雰囲気を言うとチャットボットが知って音源をダウンロードして、曲に似合うイメージを生成して動画にしてくれます。

この講座を通じて作成されたプログラムを実演

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企画、資料準備、デザイン、映像編集まで一人で尽くすYouTube PDアプリ作成

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• 販売先
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受講対象/講義目的 🙆‍♀️

知識共有者が考える受講生の種類

• ChatGPTのチャットボット機能を私のプログラムで活用したい人
• OpenAIのAPI活用法を学びたい人
• Pythonの基礎は学んだが、新しいサイドプロジェクトをやりたい人
• 自動的にYouTubeのプレイリスト映像を作りたい人

受講生の悩み＆解決方法

• GPTの使い方に関する講義はたくさんありますが、実際に私の目的に合ったプログラムを作成する方法を見つけるのは難しいです。
• このレッスンでは、私が作成した機能（関数）とGPTの能力を組み合わせる方法を学びます。

講義を聞いた後、受講生の変化

• GPT APIを使用する方法とプロンプトを使用して、私が望むチャットボットを作成する方法を学びます。
• 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限界を特定します。
• 私が作ったチャットボットと会話をしてプレイリスト映像を作ります。

講義の特徴✨

• GPTの使い方についての断片的な知識を伝える講義はたくさんありますが、GPTの不確実性を制御し、私が直接プログラムした機能と組み合わせる過程について扱った講義はあまりありません。
• 実際、明確な目標を持つプログラムをGPTの利点を組み合わせてチャットボットの形にするプロセスを一緒に踏みます。
• その過程でGPTの長所と限界を経験し、GPTの長所を生かして実際に役に立つ自分だけのプログラムを作ることができるようになります。

学習内容📚

このレッスンは、私が望む機能を開発した後、その機能（関数）をGPTと連動して動作させる方法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でチャットボットの形で利用できるように連結されています。

セクション 0. 入る
この講義で作成するプログラムを見て、このプログラムが動作する原理について話します。そして、プロジェクトの開始前に環境を設定するプロセスについて説明します。

セクション1. GPT APIの基礎
GPT APIに初めてアクセスする人のための使い方を説明します。プロンプトを変更し、GPTの答えが変わるようにする方法を学びます。そして、チャットボットの形で利用できるように変える方法を学びます。

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置き換えます。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行う際にコラボレーションする方法と限界について取り上げます。

セクション3. GPTの創造性を利用する
GPTの不確実性と創造性を見て、選曲をしてくれるDJチャットボットに発展させます。 GPTの答えの書式を私が望む形に制御する方法を扱います。

セクション4. GPTの奇妙な答え（Hallucination）を制御する
GPTはしばしば奇妙な答えをします。私たちが望む目的のプログラムに進化するために間違った答えを制御する方法を学びます。これの例としてGPTが選曲した曲が存在する曲かYouTubeでチェックし、存在する曲なら音源をmp3形式でダウンロードします。

セクション5. Stable Diffusion Modelを使用した画像の作成
ソングに合った画像を作成します。ここでは、ハギングペースでお気に入りのモデルを活用して画像を作成する方法について説明します。曲の情報をGPTを使ってまとめ、そのまとめた情報を使ってtext-to-imageで画像を生成します。

セクション6. Dalle-2を使用した画像の生成
ソングに合った画像を作成します。前述のセクション5の方法は、コンピュータのGPU性能を受けなければならない可能な方法です。ただし、Dalle-2を使用すると、OpenAIを使用してコンピュータのパフォーマンスに関係なく画像を作成できます。

セクション7.プレイリスト画像を作成する
最後にプレイリスト映像を作成します。前に作成した画像を活用することも、私が前に撮っておいた動画を利用してプレイリスト映像を作成することもできます。

予想される質問 Q&A 💬

講義を受講する前に、受講生が気になる質問と回答を3つ以上作成してください。
明白で形式的な答えではなく、知識共有者の個性が埋め込まれる答えをお勧めします。

Q. Pythonをどれほどよく知るべきですか？
A. このコースでは、高レベルのPythonの活用能力を必要としません。変数、反復文、関数、クラスの概念を理解している場合は、十分に従うことができます。

Q. ソースコードを受け取ることができますか？
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として受け取ることができます。映像でコミット＆プッシュした結果そのままお使いいただけます。

Q. 非専攻者も聞ける講義ですか？
A. はい。このレッスンは、Pythonの基礎だけがあれば進めるように構成されています。理解しにくい部分がある場合は、Q&Aで質問してください。

受講前の注意 📢

練習環境

• Windowsを基本に進み、Macでも実行できるようにコードを書いた。
• MacでWindowsと違いがある場合は別途言及するか、別に動画を提供します。
• Stable Diffusionによる画像生成は、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、練習をするためにgoogle colabで実行する方法を案内しています。また、最終結果を作成するのにまったく支障がないようにDall-2を使用する方法も説明します。
• OpenAI API を使用するには、OpenAI で課金することができますが、加入時に $16 のクレジットを受け取るため、このレッスンに従うには費用をかけずに進めることができます。

学習資料

• このレッスンの過程で書かれたコードは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作成部分で必要な動画はワンドライブリンクで提供します。

選手の知識と注意事項

• Pythonの基本的な文法は知っておくべきです。
• 質問はQ&Aを通じて受け取っており、今後GPT APIの変更がもしあれば別途お知らせいたします。

知識共有者の紹介✒️

「Do It! Django + Bootstrap 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ました。

現在、データ分析家として働いています。

_{Python Web開発の定石 >著者}

_{PYCON発表： Django + Selenium
Pythonで統計業務ツールを作成する}

_{ソウル大学地域システム工学
（Agricultural Eng。）エンジニアリング博士}