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【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門
Rating: 4.0 out of 5(407 ratings)
4,028 students

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

9 sections54 lectures3h 36m total length
  • コースの概要3:07
  • Anaconda 3のインストール(Windows 10)1:22
  • Anaconda 3 5.1.0のインストール4:44

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)

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