【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門

最新情報：2018年8月23日、DCGAN セクションの講義を全て公開しました。2018年4月7日には、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：敵対的生成ネットワーク (GAN) による画像生成AI開発

AI活用の注目度がますます高まる現代において、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の一つです。イアン・グッドフェロー氏（現Google Researchチーム）が考案したGANは、テキストから画像を生成したり、超解像（低解像度画像から鮮明な高解像度画像を生成）したり、さらに人間の映像を自動生成するなど、幅広い分野で応用されています。日本でも、ソフトバンクが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、線画からお父さんらしい写真を生成する技術が話題となっています。

本コースでは、TensorFlow を活用し、GAN を用いた画像生成AIの開発に挑戦します。

コース内容:

1. GANとは？ GANでできること：敵対的生成ネットワークの基礎と応用範囲を理解します。
2. 環境構築:
   • Anaconda インストール：Python環境構築の基礎を学びます。
   • TensorFlow インストール：TensorFlow のインストール方法を解説します。
   • Jupyter Notebook インストール：Jupyter Notebook のセットアップを行います。
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：MNIST（手書き数字）データセットを用いて、コンピューターに数字を書かせる実験を行います。
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 を用いた画像生成に挑戦します。
   • matplotlib によるグラフ描画：FIG と AXES の使い分けを学び、グラフの可視化を行います。
   • pickle によるデータの保存・読込み：学習済みモデルやデータを効率的に保存・読み込む方法を習得します。
5. Pythonのクイックレビュー:
   • Python が初めての方へ：Python の基礎を学べるチュートリアル（スキップ可能）。

このコースを通して、GAN の基礎から応用までを実践的に学ぶことができ、画像生成AI開発の第一歩を踏み出しましょう。