
Midjourneyで仕上げるAIショートフォーム広告制作の実務
greenonlinecamp
何を作ればいいのか分からず途方に暮れている学習者に、実務での制作経験をもとに、企画からショートフォームの完成までご案内します。
入門
AI, ChatGPT, Midjourney
Pythonの文法は知っていてもサービスを作るのが難しいという問題を、NAVERでの実務経験と段階的な実習で解決します。
Pythonの変数・データ型・条件文・繰り返し文を活用して、実務向けのプログラムを実装します。
関数・モジュール・例外処理とオブジェクト指向の基礎を活用し、保守性の高いコードを作成します。
pandasでデータを収集・整形・分析し、AIサービスに必要なデータパイプラインを構築します。
ChatGPT APIとプロンプトをPythonに接続し、コスト・エラー・応答品質を考慮したAI機能を開発します。
分類モデルとTransformerの核心原理を理解し、適切なAI機能をサービスに適用します。
Streamlitで入力・結果画面を実装し、実際に利用可能なAIウェブサービスとしてデプロイします。
完成したサービスをテスト・改善し、ポートフォリオレベルの成果物としてまとめます
Pythonの文法は分かるのに、なぜサービスを前にすると立ち止まってしまうのでしょうか?
私はNAVERでの実務経験をもとに、変数やループからデータ処理、人工知能機能、Webサービスのデプロイまでを直接つなげてご案内します。
エラーとコストを考慮した対話型AI機能を作り、Streamlitで実際に動作する成果物を完成させてみましょう。
文法を超えて、ポートフォリオになるサービスを自ら実装します。
Pythonの基礎からWebサービスの実装まで段階的に進みます。変数や繰り返し文から始め、データ処理、人工知能機能、画面の実装まで自分で完成させます。. Starting with variables and loops, you will complete everything from data processing and artificial intelligence features to interface implementation yourself.
データと人工知能の機能を業務に適用する方法を扱います。Pandasでデータを整え、ChatGPT APIを接続して、コスト、エラー、応答品質まで考慮した機能を実装します。
NAVERでの実務経験をもとに成果物の完成度を高めます。Streamlitで実行可能な人工知能ウェブサービスを作り、テストと改善を重ねてポートフォリオとしてまとめます。
グリーンオンラインキャンプは、急速に変化する情報技術と人工知能の環境の中で、学んだ内容を実際の業務につなげる教育を提供してきました。
文法を身につけても、データ処理や人工知能の機能をサービスとして実装する段階でつまずきやすいものです。そこで、NAVERでの実務経験をもとに、Pythonの基礎からPandas、ChatGPT API、Transformer、Streamlitでのデプロイまで、実際につなげて学べる学習の流れを設計しました。
コードが成果物につながる過程を直接確認してみてください。
Pythonの文法を実務に結び付けます。データを整え、分析します。人工知能の機能をサービス画面に組み込みます。完成した成果物は、ポートフォリオの出発点になります。さあ、実際に作ってみましょう。
Pythonのインストールから、変数、データ型、文字列、条件文、論理演算子、繰り返し文まで、基本構文を学びます。リストや辞書などのデータ構造と高度な繰り返し文を活用し、実務的なプログラムを実装します。
データ構造をさらに深く学び、例外処理を適用して安定したコードを作成する方法を身につけます。オブジェクト指向プログラミングの基本概念やクラス、モジュール、パッケージを活用し、保守性の高いプログラムを構成します。
pandasを活用したデータ収集・クレンジング・分析と前処理パイプラインを習得し、ChatGPTおよびAPI連携を通じて、人工知能サービス開発に必要なデータ処理能力を強化します。..
分類モデルとトランスフォーマー・アテンションの核心原理を理解し、Pythonのクラスと人工知能機能を組み合わせてサービスを実装します。streamlitでユーザー入力と結果画面を構成し、実際に活用できるウェブサービスを制作します。
Pythonの基礎を実務型のAIサービスへと発展させたい学習者
AI機能をWebサービスとして実装し、ポートフォリオを作成したい学習者
実習環境
Windows、Macオペレーティングシステムに対応しています。
PythonとStreamlitのインストールが必要です。
PandasとChatGPT APIも使用します。
メモリは8ギガバイト以上を推奨します。
インターネット接続とコードエディターも必要です。
前提知識および注意事項
Pythonの基礎文法の知識があると望ましいです。
変数と条件文から段階的に学びます。
関数と繰り返し文を実習で活用します。
オブジェクト指向とデータ処理も続けて扱います。
APIの使用には認証キーが必要です。
使用量に応じた料金をご確認ください。
学習教材
講義スライドのPDFを参照できます。
Pythonの実習コードとデータ例を活用します。
Pandasによる分析と前処理の資料を提供します。
ChatGPT APIとStreamlitの例があります。
AIウェブサービスの制作プロセスに合わせて構成しています。
学習対象は
誰でしょう?
Pythonを初めて学ぶ方、または基礎文法を実務で活用したい学習者
文法学習にとどまらず、データ処理やAI機能を含む成果物を作りたい駆け出しの開発者
ChatGPT APIとAIモデルを活用して業務自動化またはウェブサービスを実装しようとする企画者・開発者
Streamlitで素早くプロトタイプを作成し、デプロイまでを体験したい学習者
基礎的なPython経験をもとに、中級レベルのAIサービス開発スキルとポートフォリオを身につけたい学習者
全体
16件 ∙ (6時間 58分)
講座資料(こうぎしりょう):
2. データおよび文字列操作
22:37
3. 制御フローおよび論理
23:25
4. 繰り返し文を活用する
19:51
5. データ構造と高度な繰り返し文の活用
22:23
6. データ構造および例外処理
40:07
8. モジュールとパッケージを活用する
22:45
9. pandasライブラリを理解する
22:14
10. データ分析実践例
24:09
11. データを前処理する
22:47
12. ChatGPTの活用
21:13
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