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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）講座のうち、一部が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約50分相当）
- StyleGAN2 の学習済みモデルを用いた実験 実験1 画像生成まで
- 2章 GAN から StyleGAN2 までの系譜（GANからWGAN まで）
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
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
GANの基礎知識やStyleGAN2を中心とした最新手法を深く理解し、GANの活用につながる知識を獲得できます。
- StyleGANの仕組みと実装方法
StyleGAN2で画像生成ができるようになります。
実際の教材例
講座紹介ブログ
講座で学べることやポイントについてブログで詳細をご紹介！気になる方はブログをチェック！
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- ディープラーニングの基礎知識(現場で使えるディープラーニング基礎講座 修了相当)
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 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 講座時間 | 動画講義9時間 |
| 料金 | 110,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
|
| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間 |
カリキュラム（一部抜粋）
序章 GAN を学ぶ前に
- GAN 活用事例
第1章 画像生成モデルで用いられる主な評価指標
- Inception Score (IS)
- Fréchet Inception Distance (FID)
など全4トピックス
第2章 GAN からStyleGAN2 までの系譜
- 最初のGAN
- Wasserstein GAN
など全6トピックス
第3章 StyleGAN の解説
- StyleGAN
- Mapping network
など全8トピックス
第4章 StyleGAN2 の学習済みモデルを用いた実験
第5章 StyleGAN2 の学習
第6章 GAN 100本ノック
開催日程
講師紹介
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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。
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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（教材として提供するNotebookの一部に、M1 MacまたはM2 Macに対応していないものがあります。詳細はお問い合わせください。）
- 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。
