GAN(敵対的生成ネットワーク)講座

GAN(敵対的生成ネットワーク)講座

GAN派生系の中で最も注目されるStyleGANを題材として、近年の生成モデルにおける重要技術を学ぶ

近年、敵対的生成ネットワーク(generative adversarial networks;GAN)に関連する研究が盛んに行われており、新しい手法や技術が間断なく提案されています。GANの派生系は、これまでに500以上も発表されていると言われるほど多く、その全てを把握することは非常に困難です。そこでスキルアップAIでは、これらGANの派生系を独自に整理し、それら派生系の要点をまとめました。本講座では、代表的なGAN派生系の要点を押さえながら、GAN派生系の中で最も注目されるStyleGANを題材として、近年の生成モデルにおける重要技術を学びます。また、理論面だけでなく、GANのビジネス応用への可能性も考えていきます。

講座で得られる知識・スキル

  • GANとその派生系に関する知識を得られる
  • StyleGANの仕組みと実装を理解できる

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル

講座の特長

  • GANを研究している研究者が講師
  • 毎年増え続けるGAN派生系をスキルアップAIが独自に整理

こんな方におすすめ

  • GANやその派生系を体系立てて学びたい方
  • GANを実務に活かしたいと考えている方

講座概要

講座名 GAN(敵対的生成ネットワーク)講座
受講スタイル オンライン講座
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式の講義を受講いただけます。
講座時間 6時間
料金 110,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの

①動画講義②講義資料(スライド、Notebookファイル)③チャット質問対応

カリキュラム

  • GAN研究の系譜、主要なGANの概説
  • StyleGANの解説
  • StyleGANソースコード解説&ハンズオン
  • StyleGANの学習済みモデルを用いて、画像生成の実験を行う
  • GANの派生系 100本ノック

開催日程

オンライン講座

随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
※動画視聴期限は、動画共有日から1年間となります。


ライブ質問会

オンライン講座を2/23(火)までにお申し込みいただくと、初回限定で「ライブ質問会3時間」がつきます。
日程は以下の通りです。

日程:2/26(金) 13:00-16:00 ※募集締め切り

※ライブ質問会までにオンライン講座(動画)で自学習していただきます。

講師紹介

  • 綱島 秀樹​

    スキルアップAI講師。早稲田大学 理工学術院 大学院先進理工学研究科 物理学及応用物理学専攻博士課程1年、産業技術総合研究所 人工知能研究センター コンピュータビジョン研究グループに在籍中。「コンピュータビジョン分野の今を映し、新しいトレンドを創り出す。」を目標に掲げ、CVPR論文完全読破やトップ会議採択を狙う有志の研究者の集い”cvpaper.challenge”の幹部。専門は深層画像生成モデルであり、研究テーマは深層画像生成モデルの計算量削減、仮想試着などに取り組んでいる。2020年はコンピュータビジョンの国際会議ICPR2020に採択、英文ジャーナルSensorsへの採択などの業績がある。WebDB Forum 2019では最優秀学生ポスター発表賞を受賞、その他国際会議、コンペでの受賞歴も複数あり。

  • 小縣 信也

    兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」(インプレス)。

 

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ご案内

PCの動作環境

  • MacOS10.12以上
  • Windows8以上(64bit必須)
  • メモリ8GB以上

事前準備

  • ハンズオンにてGPUを用いるので、GPU環境をご用意ください。Google Colaboratoryを用いる場合は、Googleアカウントをご用意ください。

FAQ

動画の視聴期限はいつまでですか?

動画共有日から1年間です。

チャット質問期限はいつまでですか?

動画共有日から3ヶ月間です。

 

講座共通のFAQ

更新日:2021.03.12

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