もしも自分がタイタニックに乗っていたら?!PyTorch & Next.jsで生存確率予測AIウェブサービス作り

この講義は「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか?」という問いから出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、それをウェブでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
PyTorch
PyTorch
Next.js
Next.js
FastAPI
FastAPI
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
PyTorch
PyTorch
Next.js
Next.js
FastAPI
FastAPI

受講後に得られること

  • PyTorchを活用したディープラーニングモデルの開発

  • FastAPIを利用したPyTorch融合バックエンドAPIサーバーの構築

  • Next.js + Shadcn UIを使用した最新のモダンフロントエンド開発

  • データの前処理および機械学習の実践適用

  • AIモデルとウェブサービスの統合および実際のサービス運用

AI入門、一体どうやって始めればいいのだろうか?

"Pythonは学んだけど…次は何をすればいいですか?"

おそらく多くの方が共感される話でしょう。私の周りにも、YouTubeでPythonの基礎を終えた友人がいました。嬉しそうに「俺もディープラーニングをやってみたい!」と言うので、PyTorchを勧めてあげました。

結果はどうだったでしょうか?数日後、友人はPyTorchの公式ドキュメントばかり見て「これはただ難しいだけだね」と興味を失ってしまいました。コードは分かるけれど、どんなデータを使って、何を作り、どう活用すべきかが漠然としていたのです。

この講義は、まさにその漠然とした不安から始まりました。Pythonの文法の次に来る「最初のフルスタック + AIモデル開発プロジェクト」の経験を、最も確実で、かつ楽しく提供すること、それがこの講義の目標です。


皆さんが直接作ることになる「タイタニック生存予測」ウェブサイトを、一足先に体験してみてください!
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コードを学ぶ前に、完成した成果物をまず目にすることほど確実なことはないでしょう。
サイトにアクセスして、もし自分がタイタニックに乗っていたらどうなっていたか、AIの予測を直接確認してみてください!


🔐 管理者ページも事前に体験してみてください!
https://survive-the-titanic.vercel.app/admin

  • ID: admin

  • パスワード: admin123

  • 案内:現在、予測データの削除機能は無効になっています。

Python, ディープラーニング, PyTorch, Next.js, FastAPI

Next.js (フロントエンドWeb開発)

ユーザーが直接乗客情報を入力し、FastAPIサーバーから受け取った予測結果をリアルタイムで確認するユーザーインターフェースおよびページを実装します。

FastAPI (バックエンドAPIサーバー構築)

完成したPyTorchモデルをウェブからリクエストして使用できるようにAPIを作成します。AIモデルとフロントエンドを繋ぐ架け橋の役割を果たします。

PyTorch (AIモデル開発)

タイタニックデータを使用して生存率を予測するモデルを作成します。データの前処理、TabTransformerモデルの設計、トレーニングの基本プロセスを実習します。

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受講前のご注意事項

資料提供

すべての資料は、講義内の'授業ノート'セクションから簡単にダウンロードしたり、リンクを通じてアクセスしたりすることができます。

  • チャプター別および最終プロジェクトのソースコード (GitHub リポジトリ)

    • 講義で完成させる最終成果物の全ソースコードを提供します。

    • それだけでなく、受講生が特定のパートから実習を開始したり、途中で行き詰まった部分を参考にしたりできるよう、各チャプターごとに完了した時点のコードをフォルダで分けてすべて提供します。これにより、いつでも好きな地点のコードを確認し、自分のコードと比較しながら学習を進めることができます。

  • Notionベースのチャプター別ロードマップ&To-doリスト

    • 講義のすべての過程をNotionページにチャプター別のTo-doリスト形式で完璧に整理して提供します。

    • 各チャプターで実行すべきタスク(例:'FastAPIプロジェクトの初期設定'、'Userモデルの作成')がチェックリスト形式で構成されているため、自分がどこまで進めたかを明確に把握しながら、漏れなく着実に進めることができます。

  • PyTorchモデリングコード詳細解説PDF

    • 多くの方が最も苦戦するAIモデリングパートのために特別に制作された資料です。Google Colabで作成するすべてのPyTorchコードについて、各行がどのような意味を持ち、なぜこのように記述されたのか、詳細な注釈と解説をまとめたPDFファイルを別途提供します。

前提知識および注意事項

  • 前提知識

    • [必須] Pythonの基本文法: 変数、条件文、繰り返し文、関数に関する基本的な理解が必要です。プログラミング初心者には難しい場合があります。

    • [推奨] HTML/CSS/JSの基礎: Web開発の経験がなくても受講は可能ですが、関連知識があればフロントエンドパートの学習に役立ちます。

    • PyTorch、FastAPI、Next.jsの経験はなくても大丈夫です。

  • 質問およびアップデート

    • 講義に関する質問は、Inflearnの'質問/回答'掲示板に残していただければ、1〜2日以内に回答いたします。

    • 主要な技術アップデートやフィードバックを反映し、講義内容は継続的に補完される予定です。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pythonの基本文法は身につけたけれど、その次のステップとして何をすべきか途方に暮れている方

  • 機械学習モデルをウェブサービスと結合する実践的な経験を積みたい方

  • PyTorchを初めて接する方や、本格的に活用してみたい方

  • AIモデルをウェブに接続したいけれど、方法がわからなかった方

  • 単なる理論よりも、結果が目に見える実践プロジェクトに挑戦したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python基礎文法の理解

  • 基本的な機械学習の概念のみ(教師あり学習、分類、学習/検証データの分割)

  • HTML/CSSまたは簡単なJavaScript構造に対する理解

こんにちは
dakgangjung123です。

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受講生

84

受講レビュー

65

回答

4.5

講座評価

9

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

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73件 ∙ (25時間 15分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
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受講レビュー

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1件の受講レビュー

  • abcd123123님의 프로필 이미지
    abcd123123

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    5

    6% 受講後に作成

    • dakgangjung123
      知識共有者

      ADK123様、初めてのレビューと星5つ、本当にありがとうございます! 貴重なご意見をいただき、大きな励みになります。今後もより良い講義でお応えいたします。

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