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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/image_generation/
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课程：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- **课程简介：** 本课程将深入讲解AI驱动的图像生成技术，特别是基于VAE（变分自编码器）和GAN（生成对抗网络）的生成模型。生成模型是近年来人工智能领域最受关注的深度学习技术之一，它们能够从训练好的模型中创造出全新的数据，如图像。本课程将详细介绍VAE和GAN的原理及实现方法。 * **VAE (Variational Autoencoder):** 该模型将数据特征压缩成称为“潜在变量”的向量，然后进行复原。 * **GAN (Generative Adversarial Network):** 此模型包含两个相互竞争的网络：一个负责生成虚假数据（Generator），另一个负责辨别真伪（Discriminator）。通过这种对抗学习，模型能够逐渐生成越来越逼真的数据。 本课程旨在帮助学员掌握生成模型，并利用深度学习和生成模型创造人工智能驱动的数据。 **注意：** 本课程内容是基于之前的YouTube直播讲座“【Live人工知能】”重新编辑而成，适合Udemy平台。 **课程内容概要：** * **第一章：生成模型概述：** 介绍生成模型的概览以及开发环境的设置。 * **第二章：实现准备：** 学习框架的使用方法、必要的数学知识和函数。 * **第三章：VAE的实现：** 讲解VAE的原理及具体的实现步骤。 * **第四章：GAN的实现：** 讲解GAN的原理及具体的实现步骤。 * **第五章：生成模型的应用：** 探讨VAE和GAN的衍生技术及其广泛应用。 **技术栈：** 本课程将使用PyTorch作为深度学习框架，并以Google Colaboratory作为Python的开发环境。尽管Python基础知识讲解将是最小化的，但课程提供可下载的Python基础入门Notebook。
「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。
