理論面に加え、
GANのビジネス応用への可能性も考える
近年、敵対的生成ネットワーク（generative adversarial networks；GAN）に関連する研究が盛んに行われており、新しい手法や技術が間断なく提案されています。GANの派生系は、これまでに500以上も発表されていると言われるほど多く、その全てを把握することは非常に困難です。そこでスキルアップAIでは、これらGANの派生系を独自に整理し、それら派生系の要点をまとめました。
本講座では、代表的なGAN派生系の要点を押さえながら、GAN派生系の中で最も注目されるStyleGANを題材として、近年の生成モデルにおける重要技術を学びます。また、理論面だけでなく、GANのビジネス応用への可能性も考えていきます。
講座の特長
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1
GANを研究している研究者が講師
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2
毎年増え続けるGAN派生系をスキルアップAIが独自に整理
得られる知識・スキル
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GANとその派生系に関する知識
GANの基礎知識やStyleGAN2を中心とした最新手法を深く理解し、GANの活用につながる知識を獲得できます。 -
StyleGANの仕組みと実装方法
StyleGAN2で画像生成ができるようになります。
こんな方におすすめ
- GANやその派生系を体系立てて学びたい方
- GANを実務に活かしたいと考えている方
カリキュラム（一部抜粋）
序章 GAN を学ぶ前に
- GAN 活用事例
第1章 画像生成モデルで用いられる主な評価指標
- Inception Score (IS)
- Fréchet Inception Distance (FID)
など全4トピックス
第2章 GAN からStyleGAN2 までの系譜
- 最初のGAN
- Wasserstein GAN
など全6トピックス
第3章 StyleGAN の解説
- StyleGAN
- Mapping network
など全8トピックス
第4章 StyleGAN2 の学習済みモデルを用いた実験
第5章 StyleGAN2 の学習
第6章 GAN 100本ノック
担当講師
スキルアップAI講師。早稲田大学 理工学術院 大学院先進理工学研究科 物理学及応用物理学専攻博士課程3年。「コンピュータビジョン分野の今を映し、新しいトレンドを創り出す。」を目標に掲げ、CVPR論文完全読破やトップ会議採択を狙う有志の研究者の集い“cvpaper.challenge”の幹部。専門は深層画像生成モデルであり、研究テーマは仮想試着、AIの常識獲得などに取り組んでいる。2022年は機械学習のトップ会議のICML2022において査読者を努め、コンピュータビジョンの国内最大会議のMIRU2022においてインタラクティブセッション賞とMIRU論文評価貢献賞を受賞。また、その他国際会議採択、英語論文誌採録、コンペでの受賞歴も複数あり。
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講座概要
| 講座名 | GAN（敵対的生成ネットワーク）講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
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| 講座時間 | 動画講義9時間 |
| 料金 | 110,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| 質問サポート期間 | 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間 |
| PCの動作環境 |
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| 事前準備 | ハンズオンにてGPUを用いるので、GPU環境をご用意ください。Google Colaboratoryを用いる場合は、Googleアカウントをご用意ください。 |
FAQ
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動画講義はいつまで視聴できますか？また、どうやって視聴しますか？視聴開始日ご提供日から1年間です。動画は、弊社ラーニングマネジメントシステム（LMS）にて視聴可能です。受講料のお支払い確認後、アカウント登録に関するメールをお送りします。
メール送信元：no-reply@skillupai-lms.com
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