「AIによる画像生成を学ぼう!」 は、GAE、VAEなどの生成モデルによる画像生成を扱う講座です。

生成モデルは近年最も注目を集めているディープラーニング関連技術の1つで、訓練済みのモデルから画像などのデータを新たに生成することができます。

本講座では、生成モデルとしてVAE（Variational Autoencoder）とGAN（Generative Adversarial Network）の2種類を解説します。

それぞれの概要は以下の通りです。

VAE: データの特徴を潜在変数と呼ばれるベクトルに圧縮し、復元します。

GAN: 偽物を生成するGenerator、真贋を見抜くGenerator、2つのネットワークが競い合うようにして学習することで、次第に本物らしいデータが生成されます。

ディープラーニング、生成モデルを活用し、人工知能によるデータの生成ができるようになりましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースの内容は以下の通りです。

Section1. 生成モデルの概要

→ 生成モデルの概要、および開発環境について解説します

Section2. 実装の準備

→ フレームワークの使い方、必要な数学や関数について学びます

Section3. VAEの実装

→ VAEの原理と実装方法を学びます

Section4. GANの実装

→ GANの原理と実装方法を学びます

Section5. 生成モデルの応用

→ VAE、GANの派生技術、応用について解説します

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックがダウンロード可能です。

本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを使用します。

また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。