データの背景にある確率分布そのものをモデリングする生成モデルは、以前から何度か注目されてきましたが、生成データの品質の問題からその注目は一時的なものとなっていました。しかし、拡散モデルの登場からその状況は激変し、数多くのアプリケーションが作成され、一気に広がりを見せました。拡散モデルのアプリケーションは画像生成が中心となっていますが、音声合成・自然言語処理などの分野においても、拡散モデルは高い生成能力を示すことが知られています。
そこで、今回のスキルアップAIキャンプでは、拡散モデルの基礎とその実装方法についてご紹介します。 ※本セミナーは、2023年5月17日（水）に開催されたスキルアップAIキャンプの再放送となります。
プログラム概要
- 拡散モデルとは？
- 拡散モデルの応用事例
- デノイジング拡散確率モデル（DDPM）
- 拡散モデルを実装するための Python ライブラリ
- ハンズオン｜PyTorch による拡散モデルの実装
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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スキルアップAI株式会社／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。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）。
開催概要
日時
2024年2月28日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
