ＧＡＮ（敵対的生成ネットワーク）の基礎と実装およびシステム開発への応用　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　深層学習の躍進により、AIが産業応用される機会が増えてきています。中でも敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Nets；ＧＡＮ）は、深層学習研究の偉大な発明の一つです。深層学習モデルは通常単一のモデルを用いて、画像をカテゴリラベル等に変換するタスクに取り組みます。一方ＧＡＮは２つのモデルを同時に、敵対的に訓練することで、画像などを自動生成することに成功しました。ＧＡＮは2014年に提案されて依頼、今でも大幅な発展を遂げており、画像や音楽の生成、自動着色、ドメイン適応、超解像、異常検知等、多くのタスクに応用されています。
　本セミナーではＧＡＮの基礎から学び、その面白さと応用可能性の広さを感じていただきます。また、ＧＡＮを応用したサービスのアイデアを考えられるようになること、Pytorchを用いたデモを通じて簡単なモデルの実装が可能になることを目指します。

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