【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門
What you'll learn
- GANの基本的な仕組みを理解できる
- Python+TensorFlowで多層パーセプトロンによるGANを実装できるようになる
- Python+TensorFlowで畳み込みニューラルネットワークによるGAN(DCGAN)を実装できるようになる
Requirements
- TensorFlow体験コースの受講を終えていると理解しやすいです。(なくてもチャレンジは可能)
- ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークの知識があると理解しやすいです(レクチャーでも解説します)
- インターネット接続可能なPC(Windows, Mac, Linux)
- PCの基本的な操作(フォルダの作成や、ファイルの保存など)
Description
【更新情報】
2018/8/23 DCGANのセクションのレクチャーをすべてアップロードしました。
2018/4/7 GANセクションのまとめ、Jupyter Notebook, スライドをアップロードしました。
【コース概要】
2018年現在、ますますAI活用への注目が集まっています。
中でも、イアン・グッドフェロー氏(現Google Researchチーム)が発案したGAN(敵対的生成ネットワーク)は最も注目を集めるアルゴリズムで、
テキストから画像を生成する
超解像(低解像度画像から鮮明な高解像度画像を生成する)
人間の映像を自動生成する
など、さまざまな応用が進められています。
日本では、ソフトバンク社が5万枚の画像で学習させた「おとうさんAIスケッチ」を公開しています。
線画からお父さんぽい写真を生成します。
このコースでは、TensorFlowを用いて、このGANによる画像生成AI開発にチャレンジします。
【コース概要】
1.イントロ
GANとは?
GANでどんなことができるか?
2.環境構築
Anacondaのインストール
TensorFlowのインストール
Jupyter Notebookのインストール
3.GANに挑戦
ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)によるGANにより、MNIST(手書き数字)を学習させ、コンピューターに数字を書かせます。
4.DCGANに挑戦
畳み込みニューラルネットワークを使用したGAN、DCGANによる画像生成にチャレンジします。
matplotlibによるグラフ描画(FIG, AXESの使い分けなど)
pickleによるデータの保存・読込み
5.Pythonのクイックレビュー
Pythonがはじめてな方向けのチュートリアル(スキップ可能)
Who this course is for:
- 画像自動生成AIの開発にチャレンジしたい方
- TensorFlow体験コースを受講済みで、スタイル変換に使用したGANのモデルを自作してみたい方
- GAN(敵対的生成ネットワーク)の理論を実習を通じて理解したい方
Instructor
東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOM、アメリカの教育系スタートアップ(Blackboard Inc.)に参加。NASDAQ IPOを経て起業。
Udemyでのべ約200,000名以上にAI開発・プログラミング講座を35コース提供中。
2021年7月からアメリカ発のスタートアップ、Class Technologies Inc.(Softbank社のビジョンファンド2から$105億ドルの資金調達。Zoomを教育用に拡張)に参加。大学や企業におけるオンライン、ハイブリッド授業の実践サポートを提供中。
著書・訳書: 「インターネットの歴史と社会的インパクト(1994年 訳」「Moodle入門(2007年)」「Moodle2ガイドブック(2013年)」「反転授業マニュアル(2014年)」「動画xスマホで稼ぐ(2014)」「エンジニアのためのオンライン講座制作ガイド(2016年12月刊)」
中国語検定HSK3級, 4級(6段階の下から4段階目まで)合格。
TOEIC955点、リスニング満点.
Udemyを通じて、多くの方がAIアプリ開発・モバイルアプリ・ウェブ開発などをマスターし、イノベーションにチャレンジする応援をしたいと日々コース制作をしています。