【評判】【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門
-
-
本コースの特徴 -
受講生の声
講座情報
- ・講師名：井上 博樹 (Hiroki Inoue)(詳しい経歴はこちら)
- ・作成日：2018-03-09
- ・レクチャー数：54
- ・週間：0記事
- ・月間：0記事
- ・年間：0記事
- ・全期間：1記事
レビュー数
レビュー数の推移
直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。
学習内容
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
詳細
【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）
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● 難しかったですが，今まで書籍では，どうしても動かせなかったGANやDCGANが体験できて面白かったです．インストール方法など、独学では学べなくてつまづいていた点から丁寧に１から教えてくださっているからとても助かりました詳細な講義がなされよくわかったスムーズにインストールできてよかったです。
- ● 先生の説明はとても丁寧で、GANの仕組みがとても良く分かりましたし、内容もとても興味深かったです。
- ● GANを利用して、別の画像でやったものや自然言語処理への応用などを触りだけでもいいので取り上げてくれると、どのように活用されているのか理解が進むのではと感じた。
悪い点
- ● ①コードの説明がほとんどない。
- ● １）動画で使用しているバージョンが古いので、その環境を作るのに（自分のようなレベルでは）多大な時間と労力がかかる。
- ● （古い講座であることを良く調べずに購入した自分が愚かだった）２）理論的な解説もコード内容の解説も丁寧とは言い難く、結局コードを見ながら自分で調べるしかなかった。
レビューの一覧
・はじめてのUdemy[2020-12-12に投稿]
他にオススメな関連講座のランキング
