【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門

【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）

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