AIで条件付の手書き文字を生成しよう。Conditional GANで学ぶ生成モデル
自分で作るディープラーニングの生成モデル。生成動画プログラムの特典付
4.40 (26 reviews)
219
students
2 hours
content
Oct 2023
last update
$19.99
regular price
What you will learn
条件を指定した手書き文字の生成
GANの基礎
GANの応用技術
深層畳み込みGANの概要
条件付きGANの概要とMnistデータによる実践
条件付きの畳み込みGANの構造と、そのコーディング
Description
生成モデルの今後を知るうえで重要なポイントを紹介します。特に敵対的生成ネットワーク(GAN)は益々発展していきますので、ここでGANの派生を勉強しておきましょう。当コースではPyTorchというフレームワークで実装していきます。画像認識の次を目指してみたい方、結果を残したい方をはじめ、データサイエンス・AI入門者にもお勧めのコースです。
AI初心者の方にも楽しめるように、ソースコードのひな型を用意し、重要語句を穴埋めしながら講義をすすめていきます。お手元のパソコン上ですぐに動かせる完成ソースコードもダウンロードできます。チャレンジしてみてください。
尚このコースはこれから公開中のCycleGANコースや、StyleGANコース のためのプレコースとして作成しています。CycleGAN、StyleGANを受講したい方はこのコースを受講しておくことをおすすめします。
PythonコードとPyTorchフレームワークで解説していきます。(コードの教材付)
Content
はじめに
コース概要
受講対象者
生成モデルについて
このセクションの概要
画像認識との違い:識別モデルと生成モデル
生成モデルの種類Part1_いつもかたくななオートエンコーダ
生成モデルの種類Part2_気まぐれすぎるVAE
生成モデルの種類Part3_いたちごっこの偽札作りGAN
様々なGAN
このセクションの概要
無垢にう生まれたVanilaGAN
画像に強いDCGAN
条件付きの Conditional GAN
組み合わせの Conditional DCGAN
環境の準備
Google Colabのインストール
手書き数字を生み出そう:ソフト・コーディング
このセクションの概要
練習用コードのダウンロード
ライブラリーの読込
データセットの読込
画像を表示してみよう
入力ノイズの生成
条件ラベルの作成
Generatorの作成 Part1
Generatorの作成 Part2
Discriminatorの作成 Part1
Discriminatorの作成 Part2
重みの初期化
インスタンス化
学習ループ Part1
学習ループ Part2
学習ループ Part3
テストコードの作成
一覧表示をしてみよう
完成コードのダウンロード
動画の生成
追加コードの解説
コードの実行結果
Screenshots
Reviews
YOHJI
February 29, 2024
Since I tried GAN with a code for the first time, it's good opportunity to get in touch with how images are getting closer to the real images
Charts
Price
Rating
Enrollment distribution
3141440
udemy ID
5/18/2020
course created date
6/13/2020
course indexed date
Bot
course submited by