【Hands Onで学ぶ】 PyTorchによるGANs入門

🎓 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによるGANs入門 🎓

このコースは誰に向けたものか？

本コースは、PyTorchで深層学習を実装できる基礎を持っている方々を対象に、Hands On体験を通じて【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門の後繫として、GANs (Generative Adversarial Networks) について学んでいく講座です。

何が学べる？

GANsの理論の基礎を理解する

• 必要に応じた数学的な解説を加えながら、GANsの理論の基礎を学んでいきます。(統計学や線形代数など)

PyTorchとしてGANsの実装を行う

• ステップバイステップでGANsのモデルをPyTorchから実装を行い、プログラムを書くことで理解を深めます。
• 講師が0から受講生と一緒にコードを書きながら、GANsの実装が可能です。

Google ColabとGoogleドライブの連携を学ぶ

• Google Colabを使用して訓練データを効率的に訓練させることができます。
• Googleドライブとの連携を学び、データ管理が容易になります。

GANsの代表的なモデルを実装・理解する

• DCGAN / Wasserstein GAN / Cycle GAN / Self-Attention GAN などのGANsの代表的なモデルを理解し、実装できるようになります。

講座の内容と学習成果

・GANsの理解に必要な数学（統計学/線形代数）を理解できる

・GANsの理論の基本的な内容を理解できる（アーキテクチャ、訓練プロセス、損失関数など）

・GANsのモデル構築、損失関数、訓練プロセスの一連の流れをPyTorchを用いて実装し、理解できる。

・GANsの代表的なモデルを理解し、実装できる（DCGAN / Wasserstein GAN / Cycle GAN / Self-Attention GANなど）

・Google Colab上でGoogleドライブと連携させ、GANsを学習させることができる。

講座のハイライト

• 実体験型の学習: 理論だけでなく、実際に手を動かしながら学ぶことで、深い理解を促進します。
• PyTorchの力を活用: 現代のAI研究ではPyTorchが非常に人気があります。本コースでは、PyTorchを使った実践的な学習が重視されています。
• クラウドサービスの活用: Google ColabとGoogleドライブの連携知識を身につけ、どこでもアクセス可能な学習環境を構築できます。
• 専門家からの指導: 実際にGANsを研究し、多くのプロジェクトで活用している講師による指導を受けることができます。

本コースを通じて、PyTorchを使ったGANsの理解と実装能力を身につけ、AI分野における一層のスキルを磨くことができます。最新の技術や研究成果を手に入れ、未来のAIプロジェクトに貢献するための基盤を築くことをお見せします。

🌟 GANsの世界へようこそ！ 🌟