AIによる画像生成を学ぼう！【VAE / GAN】 -Google ColabとPyTorchで基礎から学ぶ生成モデル-
近年大きな注目を集めているディープラーニング関連技術、VAE、GANを基礎から学ぶコースです。これらの生成モデルにより、人工知能は画像などを生成可能です。VAEおよびGANの概要、原理、PyTorchによる実装をシームレスに学びましょう。
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What You Will Learn!
- VAE、GANの原理について、基礎的な知識を学びます。
- VAEもしくはGANを使って、画像が生成できるようになります。
- Python、PyTorchで書かれた生成モデルのコードが読めるようになります。
- 自分の力で、VAE、GANのコードを実装する力が身に付きます。
- 生成モデル全般についての知識が身につきます。
- 様々なVAE、GANの派生技術を学びます。
Description
「AIによる画像生成を学ぼう!」 は、GAE、VAEなどの生成モデルによる画像生成を扱う講座です。
生成モデルは近年最も注目を集めているディープラーニング関連技術の1つで、訓練済みのモデルから画像などのデータを新たに生成することができます。
本講座では、生成モデルとしてVAE（Variational Autoencoder）とGAN（Generative Adversarial Network）の2種類を解説します。
それぞれの概要は以下の通りです。
VAE: データの特徴を潜在変数と呼ばれるベクトルに圧縮し、復元します。
GAN: 偽物を生成するGenerator、真贋を見抜くGenerator、2つのネットワークが競い合うようにして学習することで、次第に本物らしいデータが生成されます。
ディープラーニング、生成モデルを活用し、人工知能によるデータの生成が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人工知能】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。
コースの内容は以下の通りです。
Section1. 生成モデルの概要
→ 生成モデルの概要、および開発環境について解説します
Section2. 実装の準備
→ フレームワークの使い方、必要な数学や関数について学びます
Section3. VAEの実装
→ VAEの原理と実装方法を学びます
Section4. GANの実装
→ GANの原理と実装方法を学びます
Section5. 生成モデルの応用
→ VAE、GANの派生技術、応用について解説します
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がダウンロード可能です。
本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを使用します。
また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
Who Should Attend!
- VAE、GANに興味があるけど、最初のとっかかりが分からない方。
- 生成モデルの難解な数式に辟易した方。
- VAE、GANのコードをPyTorchで書けるようになりたい方。
- 生成モデルによる画像生成で、何らかの問題を解決したい方。
- 生成モデル全般の知識が欲しい方。
- 仕事上、VAE、GANの知識が必要になった方。
- 一歩進んだディープラーニング関連技術を身に付けたい方。
