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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/hands-on-pytorch-gans/
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## 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによるGANs入門 课程总结 本课程专为已掌握PyTorch深度学习基础知识的学习者设计，旨在深入讲解生成对抗网络（GANs）。GANs是一种通过训练两个相互对抗的深度学习模型——生成器和判别器——来生成逼真图像的技术，是深度学习领域的热门话题。 **学习内容：** * **GANs理论基础：** * 理解GANs所需的数学知识（统计学、线性代数），并提供必要的数学讲解。 * 掌握GANs的基本理论，包括但不限于模型架构、训练过程和损失函数。 * **PyTorch实现：** * 从零开始使用 PyTorch 构建 GAN 模型，通过实际编码加深理解。 * 导师将一步一步带领学员完成代码编写，确保流畅实现。 * **进阶模型：** * 学习并实现多种代表性GANs模型，如 DCGAN, Wasserstein GAN, Cycle GAN, Self-Attention GAN 等。 * **实战环境：** * 利用 Google Colab进行模型训练，配合 GPU 加速。 * 学习如何将 Google Colab 与 Google Drive 連携，实现训练数据和参数的管理。 **课程目标：** 通过本课程，您将能够： * 理解GANs所需的数学原理。 * 掌握GANs的基本理论和工作机制。 * 运用 PyTorch 实现GANs模型，并理解其训练流程。 * 熟悉并实现多种主流GANs模型。 * 熟练在 Google Colab 环境下，结合 Google Drive 进行GANs的训练与开发。
【このコースは誰に向けたものか？】本コースは、【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門を受講して、PyTorchで深層学習を実装できるようになった方を対象に、深層学習の１つの分野であるGANs(Generative Adversarial Networks)について学んでいく講座です。GANsとは生成器と識別器という敵対する２つの深層学習のモデルを相互に訓練していくことで、本物そっくりな画像などを生成することができる技術で、深層学習の分野の中でもホットなトピックな為、毎年、多くの論文が投稿されています。そこで、本講座ではGANsって最近よく聞くから気になっているけど、実際どういうものなのか知りたいという方に向けて、GANsの理論とPyTorchによる実装の両面からGANsについて理解することができます。【何が学べる？】GANsの理論と実装の両面を基礎からしっかり押さえていきます。GANsの理論の基礎を理解するためにはある程度の数学が必要です。(例えば、統計学や線形代数など)この為、必要に応じて逐次数学的な解説を加えながら、GANsの理論の基礎を学んでいきます。また実際にコードを実装する面ではPyTorchという深層学習のフレームワークを使って、GANのモデルをスクラッチから実装を行います。プログラムを書くことで、実際に手を動かしながらGANsについて理解を深めていきます。GANsはプログラミングの量が多いのですが、本講座では講師が０から受講生と一緒にコードを書いていくため、ステップバイステップでGANsの実装が可能です。GANsの訓練は比較的時間がかかるので、今回、GPUを使用することができるGoogle Colabを用いていきます、訓練データや訓練のパラメーターなどはGoogleドライブと連携し、ドライブの中から読みだすもしくはデータを書きだすため、Google ColabとGoogleドライブとの連携についても学びます。以下に本講座を受講することで学べることを列挙しました。・GANsの理解に必要な数学(統計学 / 線形代数)を理解できる・GANsの理論の基本的な内容を理解できる(アーキテクチャ/訓練プロセス/損失関数など)・GANsのモデル構築、損失関数、訓練プロセスの一連の流れをPyTorchを用いて実装し、理解できる。・GANsの代表的なモデル(DCGAN / Wasserstein GAN / Cycle GAN / Self-Attention GANなど)を理解、実装できる。・Google Colab上でGoogleドライブと連携させながら、GANsを学習させることができる。
