【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門

「お父さんAIスケッチ」で使われている、TensorFlowとPython3で画像生成(GAN:Generative Adversarial Network。敵対的生成ネットワーク)に挑戦。TensorFlowによる開発手順も確認できます。

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【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門

What You Will Learn!

  • GANの基本的な仕組みを理解できる
  • Python+TensorFlowで多層パーセプトロンによるGANを実装できるようになる
  • Python+TensorFlowで畳み込みニューラルネットワークによるGAN(DCGAN)を実装できるようになる

Description

【更新情報】

2018/8/23 DCGANのセクションのレクチャーをすべてアップロードしました。

2018/4/7 GANセクションのまとめ、Jupyter Notebook, スライドをアップロードしました。

【コース概要】

2018年現在、ますますAI活用への注目が集まっています。

中でも、イアン・グッドフェロー氏(現Google Researchチーム)が発案したGAN(敵対的生成ネットワーク)は最も注目を集めるアルゴリズムで、

  • テキストから画像を生成する

  • 超解像(低解像度画像から鮮明な高解像度画像を生成する)

  • 人間の映像を自動生成する

など、さまざまな応用が進められています。


日本では、ソフトバンク社が5万枚の画像で学習させた「おとうさんAIスケッチ」を公開しています。

線画からお父さんぽい写真を生成します。


このコースでは、TensorFlowを用いて、このGANによる画像生成AI開発にチャレンジします。

【コース概要】

1.イントロ

  • GANとは?

  • GANでどんなことができるか?

2.環境構築

  • Anacondaのインストール

  • TensorFlowのインストール

  • Jupyter Notebookのインストール

3.GANに挑戦

  • ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)によるGANにより、MNIST(手書き数字)を学習させ、コンピューターに数字を書かせます。

4.DCGANに挑戦

  • 畳み込みニューラルネットワークを使用したGAN、DCGANによる画像生成にチャレンジします。

  • matplotlibによるグラフ描画(FIG, AXESの使い分けなど)

  • pickleによるデータの保存・読込み

5.Pythonのクイックレビュー

  • Pythonがはじめてな方向けのチュートリアル(スキップ可能)


Who Should Attend!

  • 画像自動生成AIの開発にチャレンジしたい方
  • TensorFlow体験コースを受講済みで、スタイル変換に使用したGANのモデルを自作してみたい方
  • GAN(敵対的生成ネットワーク)の理論を実習を通じて理解したい方

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Tags

  • Deep Learning
  • Python
  • TensorFlow
  • Generative Adversarial Networks (GAN)

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