【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門
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Try Udemy for Business- 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
- 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）
【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）
- 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