【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
Course content
- Preview03:07
- 01:22Anaconda 3のインストール（Windows 10）
- Preview04:44
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）
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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
![井上 博樹 (Hiroki Inoue)](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.1 Instructor Rating
- 20,213 Reviews
- 82,045 Students
- 34 Courses
東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOMを経て、ワシントンD.C.の教育系スタートアップ（Blackboard)にて多言語化などを担当。NASDAQ IPOを経験した後、起業。
Udemyでのべ約122,000名にAI開発・プログラミング講座を34コース提供中。
現在は、研究開発へのAI導入支援を提供し、ディープラーニングによる電力消費量予測、医療分野におけるディープラーニングによる画像分析などの研究開発の支援実績有。
また、Udemyでの教育経験を活かし、教育機関や企業などの教育研究支援、オンライン教育プラットフォーム（LMS/Moodle/Canvas/Blackboard）導入、反転授業・ブレンデッドラーニング・パーソナライズドラーニング（個別学習）の導入支援、映像授業制作、教育アプリ開発なども提供。
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。