【Streamlit+Colab】人工知能Webアプリを手軽に公開しよう!-Pythonで構築し即時公開するAIアプリ-
人工知能、機械学習Webアプリを手軽に構築し、公開する方法を学ぶ講座です。Google Colaboratory環境でStreamlitを使った人工知能Webアプリを構築し、Streamlit Cloud、GitHubを使って公開します。
Description
「人工知能Webアプリを手軽に公開しよう!」は、人工知能、機械学習Webアプリを手軽に公開する方法を学ぶ講座です。
Google Colaboratory環境で、「Streamlit」を使ったWebアプリを作成します。
Streamlitとは、WebアプリをPythonのみで手軽に公開できるフレームワークです。
Pandas の DataFrame や、 matplotlibなどで作成したグラフを埋め込むことができて、データ分析結果を簡単に表示することができます。
簡潔かつ使いやすいUIが実装可能で、様々なタイプのアプリに対応できます。
さらに、Streamlit Cloudを使えば、構築したアプリをクラウド上で公開することが可能です。
アプリを公開するコストが大きく抑えられるため、Streamlitは現在人気が急上昇中です。
本講座では、このようなStreamlitの基本的な扱い方を学んだ上で、様々なWebアプリを公開します。
人工知能、機械学習に取り組んだ成果を、Webアプリとして公開できるようになりましょう。
注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! AIRS-Lab】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。
講座の内容は以下の通りです。
Section1. Streamlitの概要
→ Streamlitの概要、および開発環境について学びます。
Section2. Streamlitの様々な機能
→ Streamlitが持つ豊富な機能の全体像、および一部の詳細を解説します。
Section3. 様々な人工知能Webアプリの開発
→ Streamlitを使い、様々な人工知能Webアプリを開発します。
Section4. 人工知能Webアプリの公開
→ 「Streamlit Cloud」を使い、人工知能Webアプリを公開します。
なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。
Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
What You Will Learn!
- フレームワークStreamlitを使って、様々な人工知能Webアプリを構築し、公開できるようになります。
- Streamlit全般の基礎的な知識を学びます。
- Streamlit Cloud、GitHubを使って人工知能Webアプリをデプロイする方法を学びます。
- 様々なWebアプリのUIを、Streamlitを使って実装する方法を学びます。
- データをブラウザ上で可視化する方法を学びます。
- 独自のAIモデルを訓練し、Webアプリに組み込む方法を学びます。
Who Should Attend!
- 人工知能Webアプリの手軽な開発、公開方法を学びたい方。
- データ分析の結果を手軽にメンバーとシェアしたい方。
- 様々な種類のデータを、ブラウザ上でで可視化する方法を学びたい方。
- 学んだAI技術を活かしてWebアプリを作りたい方。
- データを扱う仕事をしているけど、Webアプリの構築は敷居が高いと感じている方。
- 自分で構築、訓練したAIモデルを、多くの人に使ってもらいたい方。