PyTorchで学ぶ！敵対的生成ネットワーク(GAN)の基礎
GANの基礎理論を理解して手書き数字画像や花のカラー画像を生成に挑戦。
Description
本コース「PyTorchで学ぶ！敵対的生成ネットワーク(GAN)の基礎」では、
深層学習の基礎を習得している方を対象に敵対的生成ネットワーク, Generative Adversarial Networksの理論とPyTorchによる実装を学んでいきます。
GANsは2014年の発明から現在に至るまで, 画像生成, 画像変換, 超解像といった分野で新たなモデルが次々と提案されているホットな分野です。
そこで本コースではGANが気になっているけれど、どういうものなのかわからない方向けに基本的なGANsであるVanilla GAN, DCGAN, Conditional GANのモデルに関して、理論と実装の両面から解説していきます。
なお、プログラムソースコードはGoogle ColaboratolyというPython実行環境を用いるため、インターネットブラウザを用意するだけで受講することができます。
What You Will Learn!
- 敵対的生成ネットワーク(GAN)の基礎について理解します
- GANのネットワーク構造(生成器, 識別器)をソースコードの解説を交えつつ理解します
- GANの基本的なモデル(Vanilla GAN, DCGAN, Conditional GAN)について学べます
- 実際にサンプルコードをGoogle Colab上で動作させ、画像の生成を体験します
Who Should Attend!
- 機械学習に興味を持っている方
- 画像生成に興味のある方
- PyTorchで次に何を学ぼうか悩んでいる方