Stable Diffusionを使ったリアルなAI動画を生成する方法について学ぶことができます。ネットにつながるパソコンがあれば生成できるクラウドのGPUを利用した方法です。Stable Diffusionや生成AIに興味がある方、開発経験やスキルのない初心者の方、これからAIについて学習したい方向けに１から丁寧に解説している入門コースです。このAI動画の作成方法を応用すれば、自分好みの動画を生成することができます。
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＜コースの概要＞
本コースは前半の概要編と理論編で人工知能・機械学習の基礎と教師あり学習によるモデル作成の仕組みを学びます。
その後、後半の実践編で、Google Colabの環境で、PythonとScikit-learnを使用し回帰モデル作成、分類モデル作成の一連のプロセス（事前準備、学習、評価、改善 （標準化、ハイパーパラメータ調整、アルゴリズム変更（PLS、SVM）））をハンズオンで実施することで、学んだ理論を実践で使えるスキルに引き上げていきます。
また、スキルだけではなく、人工知能・機械学習を学ぶ際の心構えを含め、ご自身のキャリアを切り開いていくために必要な考え方、マインド面のポイントも合わせてお伝えしていきます。
＜他教材との違い＞
本コースと他教材（書籍やYoutube動画教材等）との違いは以下の通りです。
・１本完結型コースであるためご自身でネット検索やマニュアル確認等を行う手間がかからない。
・モデル作成の仕組みや、なぜそのコードを使用するのか等、解説する技術や手順一つとってもその理由や背景を詳細に説明しているため途中で止まらずに受講できる。
・全レクチャー動画ダウンロード可能なため、場所を問わずどこからでも受講できる。
・全ハンズオンで使用するデータセットや完成版のコード等を添付しているため、コーディングミスによる原因調査等、余計な手間がかからない。
＜コース受講後の姿＞
本コース受講後には以下のスキルを自然と身に付けることができます。
・教師あり学習によるAIモデル開発スキルが身に付く
・プログラミングスキル（Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib等各種ライブラリ含む）
・開発プロセス完遂スキル（事前準備（データの整形等含む）、学習、評価、改善）
・深層学習や強化学習など、教師あり学習以外のAIモデル開発の学習効率が上がる
・他の学習方法との差分（深層学習ならTensorFlow等のライブラリ利用方法等）のみ学習でOK
・普段使っているAIサービスに対する疑問が晴れてスッキリする
・ChatGPTが誤った回答を返すことがあるのはなぜ？
・Amazonのお勧めに求めていない商品がレコメンドされることがあるのはなぜ？
・Googleフォト上で別人を同一人物と認識されることがあるのはなぜ？
・AIエンジニアで構成されるチームや組織のマネジメントスキルが上がる
・プロジェクトの問題解決力アップ
・エンジニアのアサイン力アップ（スキルレベルの見極め）
・リスクマネジメント力アップ
＜コースの内容＞
本コースの内容は以下の通りです。
コース概要
本コース受講にあたって
自己紹介
本コースのねらい
本コースの内容
人工知能・機械学習概要
人工知能とは
【キーワード】特化型、汎用型（AGI）
機械学習とは
【キーワード】大規模言語モデル(LLM)、OpenAI、生成AI、ChatGPT、家賃予測モデル
機械学習の種類
【キーワード】教師あり学習、教師なし学習、深層学習、強化学習、アンサンブル学習、最小二乗法、k-means、Transformer（GPT）、Q学習、ブースティング
機械学習のプロセス
機械学習に必要なスキル
Google Colabとは
【キーワード】Google Colab、Jupyter Notebook、PyCharm、Spyder、VSCode
Pythonとは
【キーワード】Python、R、Julia、C++、JavaScript
Scikit-learnとは
【キーワード】Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、NumPy
機械学習を学ぶ心構え
機械学習ハンズオン理論編（教師あり学習）
回帰とは①（概要）
【キーワード】最小二乗法、勾配降下法、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク
回帰とは②（モデル作成の仕組み（最小二乗法））
分類とは①（概要）
【キーワード】単純パーセプトロン（誤差逆伝播法含む）、ロジスティック回帰（最尤推定法含む）、サポートベクターマシン（SVM）
分類とは②（モデル作成の仕組み（決定木））
【キーワード】ジニ係数、利得計算
分類とは③（モデル作成の仕組み（サポートベクターマシン（SVM）（線形分類）））
分類とは④（モデル作成の仕組み（サポートベクターマシン（SVM）（非線形分類）））
【キーワード】カーネル関数、カーネルトリック
事前準備プロセスのポイント①（データ整形）
事前準備プロセスのポイント②（データ分割）
【キーワード】2分割（ホールドアウト法）、3分割
評価プロセスのポイント①（回帰モデル評価）
【キーワード】決定係数 (R^2)、平均二乗誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)
評価プロセスのポイント②（分類モデル評価）
【キーワード】正解率(Accuracy)、適合率(Precision)、再現率(Recall)、F1値(F1-score)、混同行列(Confusion Matrix)
改善プロセスのポイント①（標準化）
改善プロセスのポイント②（多重共線性）
【キーワード】相関係数(Correlation Coefficient)、VIF(Variable Inflation Factor)、手動削除、Lasso回帰、PCA（主成分分析）、PLS（偏最小二乗法）、Ridge回帰、データセット変更
改善プロセスのポイント③（過学習）
【キーワード】検証用データの導入（k-分割交差検証含む）、ハイパーパラメータ調整による、モデル複雑さ調整、計算手順（アルゴリズム）変更
機械学習ハンズオン実践編①（教師あり学習（回帰））
目的定義
事前準備（データ収集）
事前準備（データ整形）
事前準備（データ分割）
学習
評価
改善①（標準化）
改善②（計算手順変更（偏最小二乗法（PLS）））
機械学習ハンズオン実践編②（教師あり学習（分類））
目的定義
事前準備（データ収集）
事前準備（データ整形）
事前準備（データ分割）
学習
評価
改善①（ハイパーパラメータ調整（グリッドサーチ））
改善②（計算手順変更（サポートベクターマシン（SVM）））
ボーナスレクチャー
ボーナスレクチャー
＜コースの概要＞
本コースは前半の概要編と理論編で人工知能・機械学習の基礎と教師あり学習によるモデル作成の仕組みを学びます。
その後、後半の実践編で、Google Colabの環境で、PythonとScikit-learnを使用し回帰モデル作成、分類モデル作成の一連のプロセス（事前準備、学習、評価、改善 （標準化、ハイパーパラメータ調整、アルゴリズム変更（PLS、SVM）））をハンズオンで実施することで、学んだ理論を実践で使えるスキルに引き上げていきます。
また、スキルだけではなく、人工知能・機械学習を学ぶ際の心構えを含め、ご自身のキャリアを切り開いていくために必要な考え方、マインド面のポイントも合わせてお伝えしていきます。
＜他教材との違い＞
本コースと他教材（書籍やYoutube動画教材等）との違いは以下の通りです。
・１本完結型コースであるためご自身でネット検索やマニュアル確認等を行う手間がかからない。
・モデル作成の仕組みや、なぜそのコードを使用するのか等、解説する技術や手順一つとってもその理由や背景を詳細に説明しているため途中で止まらずに受講できる。
・全レクチャー動画ダウンロード可能なため、場所を問わずどこからでも受講できる。
・全ハンズオンで使用するデータセットや完成版のコード等を添付しているため、コーディングミスによる原因調査等、余計な手間がかからない。
＜コース受講後の姿＞
本コース受講後には以下のスキルを自然と身に付けることができます。
・教師あり学習によるAIモデル開発スキルが身に付く
・プログラミングスキル（Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib等各種ライブラリ含む）
・開発プロセス完遂スキル（事前準備（データの整形等含む）、学習、評価、改善）
・深層学習や強化学習など、教師あり学習以外のAIモデル開発の学習効率が上がる
・他の学習方法との差分（深層学習ならTensorFlow等のライブラリ利用方法等）のみ学習でOK
・普段使っているAIサービスに対する疑問が晴れてスッキリする
・ChatGPTが誤った回答を返すことがあるのはなぜ？
・Amazonのお勧めに求めていない商品がレコメンドされることがあるのはなぜ？
・Googleフォト上で別人を同一人物と認識されることがあるのはなぜ？
・AIエンジニアで構成されるチームや組織のマネジメントスキルが上がる
・プロジェクトの問題解決力アップ
・エンジニアのアサイン力アップ（スキルレベルの見極め）
・リスクマネジメント力アップ
＜コースの内容＞
本コースの内容は以下の通りです。
コース概要
本コース受講にあたって
自己紹介
本コースのねらい
本コースの内容
人工知能・機械学習概要
人工知能とは
【キーワード】特化型、汎用型（AGI）
機械学習とは
【キーワード】大規模言語モデル(LLM)、OpenAI、生成AI、ChatGPT、家賃予測モデル
機械学習の種類
【キーワード】教師あり学習、教師なし学習、深層学習、強化学習、アンサンブル学習、最小二乗法、k-means、Transformer（GPT）、Q学習、ブースティング
機械学習のプロセス
機械学習に必要なスキル
Google Colabとは
【キーワード】Google Colab、Jupyter Notebook、PyCharm、Spyder、VSCode
Pythonとは
【キーワード】Python、R、Julia、C++、JavaScript
Scikit-learnとは
【キーワード】Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、NumPy
機械学習を学ぶ心構え
機械学習ハンズオン理論編（教師あり学習）
回帰とは①（概要）
【キーワード】最小二乗法、勾配降下法、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク
回帰とは②（モデル作成の仕組み（最小二乗法））
分類とは①（概要）
【キーワード】単純パーセプトロン（誤差逆伝播法含む）、ロジスティック回帰（最尤推定法含む）、サポートベクターマシン（SVM）
分類とは②（モデル作成の仕組み（決定木））
【キーワード】ジニ係数、利得計算
分類とは③（モデル作成の仕組み（サポートベクターマシン（SVM）（線形分類）））
分類とは④（モデル作成の仕組み（サポートベクターマシン（SVM）（非線形分類）））
【キーワード】カーネル関数、カーネルトリック
事前準備プロセスのポイント①（データ整形）
事前準備プロセスのポイント②（データ分割）
【キーワード】2分割（ホールドアウト法）、3分割
評価プロセスのポイント①（回帰モデル評価）
【キーワード】決定係数 (R^2)、平均二乗誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)
評価プロセスのポイント②（分類モデル評価）
【キーワード】正解率(Accuracy)、適合率(Precision)、再現率(Recall)、F1値(F1-score)、混同行列(Confusion Matrix)
改善プロセスのポイント①（標準化）
改善プロセスのポイント②（多重共線性）
【キーワード】相関係数(Correlation Coefficient)、VIF(Variable Inflation Factor)、手動削除、Lasso回帰、PCA（主成分分析）、PLS（偏最小二乗法）、Ridge回帰、データセット変更
改善プロセスのポイント③（過学習）
【キーワード】検証用データの導入（k-分割交差検証含む）、ハイパーパラメータ調整による、モデル複雑さ調整、計算手順（アルゴリズム）変更
機械学習ハンズオン実践編①（教師あり学習（回帰））
目的定義
事前準備（データ収集）
事前準備（データ整形）
事前準備（データ分割）
学習
評価
改善①（標準化）
改善②（計算手順変更（偏最小二乗法（PLS）））
機械学習ハンズオン実践編②（教師あり学習（分類））
目的定義
事前準備（データ収集）
事前準備（データ整形）
事前準備（データ分割）
学習
評価
改善①（ハイパーパラメータ調整（グリッドサーチ））
改善②（計算手順変更（サポートベクターマシン（SVM）））
ボーナスレクチャー
ボーナスレクチャー
【重要】超初心者に向けた講座です。ある程度学習をしている方は購入しないでください。
今、画像生成AIが「革命」と言えるほど盛り上がっているのをご存じでしょうか。
2022年8月前後 からDALL・E 2（ダリ・ツー）やImagen（イマジェン）、それからもちろんMidjourney（ミッドジャーニー）など、多数の画像生成系AIが登場し、世の中を騒然とさせてきましたが、それらを１歩も2歩も先に進んで、多くの人が熱中しているのが、今回この講座で学習するStable Diffusion（ステーブルディフュージョン）です。
これまでAIが生成する絵といえば、リアルさに欠け、いかにもAIが生成した画像っていう感じでしたよね。
それが最新の技術により、リアルなAI人物を生成することが可能になりました。
特にStable Diffusionは、「誰もが必ず知っておくべき」重要なAIだと僕は考えています。
もし、あなたが「今、画像生成AIがはやっているみたいだけど、何ができて、何がすごいのかよく分からない」とか「興味があってやり始めたけけど、つまづいてしまった」という方であればこの講座は最適です。
Stable Diffusionの概要と基本的な仕組み、また、それを簡単に使うためのサービス、実際の生成方法などをできるだけ分かりやすくコンパクトに2時間で学習していきます。
これらの画像生成系AIに共通するのは、プロンプトとか呪文とか呼ばれるテキストを入力することで、高解像度のグラフィックが生成されることです。このプロンプトをどう工夫すれば、生成される画像をよりよいもの（ユーザーが望む理想に近いもの）をできるかが重要であり、そこを補うのが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる分野です。
AIの登場によって、さまざまな仕事がなくなるとも言われていますが、逆も然りで、AIを上手に利用するために必要なプロンプトエインジニアやデザイナーなど新たな職業も誕生しています。
特に画像生成系AI界隈で「Stable Diffusionの登場前と後では、世の中は変わってしまった」Stable Diffusionの登場はAIの歴史の中でchatGPTに匹敵するほど、いや、それ以上に重要な出来事で、革命的なものだ。」と画像生成の先駆者たちがこぞって取り上げている理由もわかります。
だからこそ「誰もがStable Diffusionのことを知っておくべきだ」と私は思いこの講座をリリースしました。
この講座では、ステーブルでフュージョンをクラウド環境で利用するための環境構築と初期設定、画像生成から応用までをステップバイステップで解説していきます。
現時点ではこの僕の講座よりもわかりやすく解説している講座はありませんので、安心して受講してください。
特につまづきやすい初期設定から、リアルなAI美女やイケメンの生成方法、画像を量産する裏技など、ステップバイステップで「動画で完全解説」するので、パソコンが苦手な方でも、必ずリアルな画像を生成することができるようになります。
ちなみに通常は画像を生成するために、数十万円もするグラフィックボードを積んだハイスペックなパソコンが必要ですが、今回はPaperSpaceというクラウド型の仮想デスクトップを利用しますので、作業環境はWindowsでもMacでも構いません。
ブラウザは今のところ、一番エラーの少ないGoogle chromeを推奨します。
paperspaceの利用料は最安で0円、もしくは月額8ドル、か39ドルです。普通に使うためには、最低でも月額8ドルのプランを推奨しています。
ちなみにこの講座では、主に人物を生成する流れについて学習しますが、やり方は同じなので、人物の生成さえできれば、アニメイラストも3Dイラストも、風景も、建築パースもプロンプトを自在に操ることで、なんでも実現可能です。
ぜひ、新しい時代に新しい技術に触れてみてください。
【重要】超初心者に向けた講座です。ある程度学習をしている方は購入しないでください。
今、画像生成AIが「革命」と言えるほど盛り上がっているのをご存じでしょうか。
2022年8月前後 からDALL・E 2（ダリ・ツー）やImagen（イマジェン）、それからもちろんMidjourney（ミッドジャーニー）など、多数の画像生成系AIが登場し、世の中を騒然とさせてきましたが、それらを１歩も2歩も先に進んで、多くの人が熱中しているのが、今回この講座で学習するStable Diffusion（ステーブルディフュージョン）です。
これまでAIが生成する絵といえば、リアルさに欠け、いかにもAIが生成した画像っていう感じでしたよね。
それが最新の技術により、リアルなAI人物を生成することが可能になりました。
特にStable Diffusionは、「誰もが必ず知っておくべき」重要なAIだと僕は考えています。
もし、あなたが「今、画像生成AIがはやっているみたいだけど、何ができて、何がすごいのかよく分からない」とか「興味があってやり始めたけけど、つまづいてしまった」という方であればこの講座は最適です。
Stable Diffusionの概要と基本的な仕組み、また、それを簡単に使うためのサービス、実際の生成方法などをできるだけ分かりやすくコンパクトに2時間で学習していきます。
これらの画像生成系AIに共通するのは、プロンプトとか呪文とか呼ばれるテキストを入力することで、高解像度のグラフィックが生成されることです。このプロンプトをどう工夫すれば、生成される画像をよりよいもの（ユーザーが望む理想に近いもの）をできるかが重要であり、そこを補うのが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる分野です。
AIの登場によって、さまざまな仕事がなくなるとも言われていますが、逆も然りで、AIを上手に利用するために必要なプロンプトエインジニアやデザイナーなど新たな職業も誕生しています。
特に画像生成系AI界隈で「Stable Diffusionの登場前と後では、世の中は変わってしまった」Stable Diffusionの登場はAIの歴史の中でchatGPTに匹敵するほど、いや、それ以上に重要な出来事で、革命的なものだ。」と画像生成の先駆者たちがこぞって取り上げている理由もわかります。
だからこそ「誰もがStable Diffusionのことを知っておくべきだ」と私は思いこの講座をリリースしました。
この講座では、ステーブルでフュージョンをクラウド環境で利用するための環境構築と初期設定、画像生成から応用までをステップバイステップで解説していきます。
現時点ではこの僕の講座よりもわかりやすく解説している講座はありませんので、安心して受講してください。
特につまづきやすい初期設定から、リアルなAI美女やイケメンの生成方法、画像を量産する裏技など、ステップバイステップで「動画で完全解説」するので、パソコンが苦手な方でも、必ずリアルな画像を生成することができるようになります。
ちなみに通常は画像を生成するために、数十万円もするグラフィックボードを積んだハイスペックなパソコンが必要ですが、今回はPaperSpaceというクラウド型の仮想デスクトップを利用しますので、作業環境はWindowsでもMacでも構いません。
ブラウザは今のところ、一番エラーの少ないGoogle chromeを推奨します。
paperspaceの利用料は最安で0円、もしくは月額8ドル、か39ドルです。普通に使うためには、最低でも月額8ドルのプランを推奨しています。
ちなみにこの講座では、主に人物を生成する流れについて学習しますが、やり方は同じなので、人物の生成さえできれば、アニメイラストも3Dイラストも、風景も、建築パースもプロンプトを自在に操ることで、なんでも実現可能です。
ぜひ、新しい時代に新しい技術に触れてみてください。
Welcome to the Google Bard AI Masterclass, your ultimate guide to mastering the art of content creation using the powerful Google Bard AI. Whether you're a writer, marketer, entrepreneur, or simply someone intrigued by the potential of artificial intelligence, this comprehensive online course will equip you with the skills and knowledge needed to harness the full potential of Google Bard.
In this hands-on and interactive course, you'll embark on an exciting journey from being a complete beginner to becoming a confident and proficient user of Google Bard AI. With step-by-step instructions, practical exercises, and real-world examples, you'll gain the expertise required to generate captivating and high-quality written content effortlessly.
Starting with the fundamentals, you'll delve into the world of Google Bard AI, understanding its capabilities, and exploring its intuitive interface. You'll learn how to navigate the tool effectively, uncovering hidden features and functionalities that will boost your productivity and creativity.
As you progress, you'll discover the art of creating engaging content with Google Bard. From crafting persuasive copy and compelling stories to producing informative articles, you'll master the techniques for generating content that captivates your audience and drives meaningful engagement.
To ensure the highest output quality, you'll dive deep into the nuances of fine-tuning Google Bard's generated text. You'll explore advanced strategies to enhance grammar, style, tone, and clarity, elevating the overall quality of the content to professional levels.
Beyond the basics, you'll explore advanced text generation techniques, such as leveraging prompts effectively, generating dialogue, and even creating code snippets with Google Bard. You'll unlock the true potential of AI-driven content creation and discover how to incorporate it seamlessly into your specific projects and workflows.
Ethical considerations and responsible usage of Google Bard AI will also be emphasized throughout the course. You'll gain a solid understanding of the ethical implications of AI-generated content and learn best practices for ensuring responsible usage.
Throughout the course, you'll have access to a supportive online community, where you can connect with fellow learners, exchange insights, and seek guidance from industry experts. Additionally, assessments will reinforce your understanding and track your progress.
By the end of this Google Bard AI Masterclass, you'll emerge as a confident content creator, equipped with the skills, knowledge, and ethical framework necessary to excel in the world of AI-generated content. Whether you're looking to enhance your writing skills, improve your marketing efforts, or explore the cutting-edge field of AI, this course will empower you to take your content creation abilities to new heights.
Enroll now and embark on a transformative journey that will unlock the boundless possibilities of Google Bard AI!
Welcome to the Google Bard AI Masterclass, your ultimate guide to mastering the art of content creation using the powerful Google Bard AI. Whether you're a writer, marketer, entrepreneur, or simply someone intrigued by the potential of artificial intelligence, this comprehensive online course will equip you with the skills and knowledge needed to harness the full potential of Google Bard.
In this hands-on and interactive course, you'll embark on an exciting journey from being a complete beginner to becoming a confident and proficient user of Google Bard AI. With step-by-step instructions, practical exercises, and real-world examples, you'll gain the expertise required to generate captivating and high-quality written content effortlessly.
Starting with the fundamentals, you'll delve into the world of Google Bard AI, understanding its capabilities, and exploring its intuitive interface. You'll learn how to navigate the tool effectively, uncovering hidden features and functionalities that will boost your productivity and creativity.
As you progress, you'll discover the art of creating engaging content with Google Bard. From crafting persuasive copy and compelling stories to producing informative articles, you'll master the techniques for generating content that captivates your audience and drives meaningful engagement.
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Beyond the basics, you'll explore advanced text generation techniques, such as leveraging prompts effectively, generating dialogue, and even creating code snippets with Google Bard. You'll unlock the true potential of AI-driven content creation and discover how to incorporate it seamlessly into your specific projects and workflows.
Ethical considerations and responsible usage of Google Bard AI will also be emphasized throughout the course. You'll gain a solid understanding of the ethical implications of AI-generated content and learn best practices for ensuring responsible usage.
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