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エンジョイSwiftUIプログラミングその32(PythonによるAIモデルとAWSとの連携)

しばらくブログを更新していませんでした。プログラミングを始めてこれまで3つのiOSアプリ(スマホde特許管理bFaaaP PagerヘルパーKの早業3分クッキング)をリリースすることができました。

bFaaaPを開発するために始めたプログラミングですが、面白くなってしまい、プログラミングスクールに入学しました。現在は、マンツーマンでメンターについてもらいbFaaaP Pagerで写真で撮った楽譜のイメージを音にして、ピアノレッスンの練習に使えるようにしようと思っています。

半年前からプログラミングスクールに入り学生になりました!学生楽しいです。思いっきり先生に質問(迷惑?)を思う存分できるのはとっても楽しいです(昔は逆の立場だったこともあるのでその仕返しか?)。

いろいろな点はそのうちこのブログでも取り上げていこうと思います。大体これまでの流れですと、①Linuxのコマンドラインを使ってAWSのサーバー上で操作(Cloud9)できるようにしたこと(AWSでの基本的な使用法:IAMの作成や、roleの付与、Securityの設定やserver portの管理、Technical Supportへの加入)、②フロントエンドができるようにHTML, CSS, JavaScriptの簡単なコーディングができるようになったこと、③Jupyter Notebookをcloud9から立ち上げてPythonの一般的なコーディングができるようになったこと、④Dockerイメージを使用して、DjangoでWebアプリ(Allauthを使ったログイン管理やSESを使用する自動メール送信等)をAWSのEC2インスタンスにデプロイ(Route53によるドメイン名の取得やhttps化も含めて)できるようになったこと、⑤AWSのECR, ECSを使用してWebアプリをデプロイするAWSのcliのスクリプトを作成しAWSでのデプロイを半自動化したこと、⑥DjangoのWebアプリを使う周辺技術であるデータベース(MySQL)をDocker imageにしてAWSでの本番環境でのデータベースを使用できるようになったことがあります。

そして、AIモデルの作成についての進捗としては、まず、AIプログラミングの環境作りです(今も模索中のところがあります)。そこで、local環境はVisual Studio CodeでPythonとJupyter Notebookを走らせる環境を作りました。そして、AWSではSageMaker Studioを使ってAIモデルの作成用環境を作りました。

機械学習は一般的なもの(scikit-learn)を一通りSageMakerで勉強して、その中の一つであるDeep learningを詳しく現在勉強中です。既存のモデルを自分の環境で実行することは大分できるようになりつつあります。

現在特に、画像認識のSSDとYoloを自分の環境で動かせるようにトレーニングしている最中です。今日もこれからメンターとZoomでレッスンです!

また、AWSの「Deep learning on AWS」も先日1日コースを受講しました。将来的にはAWSでAI Webアプリを自在に開発し本番環境にデプロイしてオリジナルサービスを開発したいと思っているので、「AWS 認定 機械学習」も勉強してみようかなと思っています。

AIプログラミングができるようになれば、SwiftUIと連携させて、iOSのMLを強化し独自のモデルを使用できるようにしようと思っています。PythonはArduinoでも使用できるのでIoT製品としてのbFaaaPの改良もできるでしょう。また、AWS上で動くAI Webアプリを開発し、iOSと連携させてbFaaaPをより魅力的な製品に仕上げようと考えています。

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