ＡＩで肖像権フリー顔画像の生成：StyleGAN で存在しない人物写真を作り出そう。

Michiyasu Uchiyama

JDLA（日本ディープラーニング協会）認定　E資格取得

ＡＩというと「研究所」で行うものに感じますが一般人は扱えないのでしょうか？そういった疑問から当コースでは「パソコン」を使ってどこまで再現できるのか、個人向け講座として挑戦してみることにしました。

大学数学など習ったことがないため全て独学で習得しましたので、機械学習初心者の方も気軽に質問してみてください。まずは紙と鉛筆のレベルから「手で触れる」ＡＩを体感してみましょう。

（初めて機械学習というものに接した頃、ネットで公開されているコードを必死に動かしていましたが、サンプルデータではうまくいっても、自前のデータでは全く効果がありませんでした。しかし、コードレベルで理解していくと、簡単に正答率が上がりました。そのとき機械学習というものの中身を「手で触った」という感じがしたのです）

今はフレームワークもあり、ネット上のサンプルを実行すれば簡単に結果を得られますが、ひとたび実用化を計ろうとするとすると、たちまち使い物にならなくなります（例えばMnistの手書き数字の認識は、実用面では、ほとんど効果を発揮しません）。しかし機械学習がどのような理屈で動いているのか知っていれば、プログラムを加筆修正することができます。

途中で分からなくなってきたときは．．．

人工知能・機械学習初心者の方は、以下の順序でコースを受講していただくと分かりやすいと思います。イラストを多めに用いた解説を行っています。

画像認識（ディープラーニング）

習うより慣れよう Visual AI さわって覚える人工知能「ディープラーニング編」

ニューラルネットワークを大量の絵を使ってわかるように解説しています。紙と鉛筆で計算できるようになります。

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GAＮ（生成モデル）

条件付の手書数字を生成しよう。Conditional GANで学ぶ生成モデル

初級～中級です。その後、CycleGANやStyleGANに進むとわかりやすいと思います。

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自然言語処理

ＡＩ機械翻訳（付録：日本語対応ソースコード付）

まずはRNN（再帰型ニューラルネットワーク）で自然言語処理を身に着けておきましょう。