【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門

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About This Course

「お父さんAIスケッチ」で使われている、TensorFlowとPython3で画像生成(GAN:Generative Adversarial Network。敵対的生成ネットワーク)に挑戦。TensorFlowによる開発手順も確認できます。

【更新情報】

2018/8/23 DCGANのセクションのレクチャーをすべてアップロードしました。

2018/4/7 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】

2018年現在、ますますAI活用への注目が集まっています。

中でも、イアン・グッドフェロー氏(現Google Researchチーム)が発案した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で、

  • テキストから画像を生成する

  • 超解像(低解像度画像から鮮明な高解像度画像を生成する)

  • 人間の映像を自動生成する

など、さまざまな応用が進められています。


日本では、ソフトバンク社が5万枚の画像で学習させた「おとうさんAIスケッチ」を公開しています。

線画からお父さんぽい写真を生成します。


このコースでは、TensorFlowを用いて、このGANによる画像生成AI開発にチャレンジします。

【コース概要】

1.イントロ

  • GANとは?

  • GANでどんなことができるか?

2.環境構築

  • Anacondaのインストール

  • TensorFlowのインストール

  • Jupyter Notebookのインストール

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により、MNIST(手書き数字)を学習させ、コンピューターに数字を書かせます。

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による画像生成にチャレンジします。

  • matplotlibによるグラフ描画(FIG, AXESの使い分けなど)

  • pickleによるデータの保存・読込み

5.Pythonのクイックレビュー

  • Pythonがはじめてな方向けのチュートリアル(スキップ可能)


  • GANの基本的な仕組みを理解できる

  • Python+TensorFlowで多層パーセプトロンによるGANを実装できるようになる

  • Python+TensorFlowで畳み込みニューラルネットワークによるGAN(DCGAN)を実装できるようになる

Course Curriculum

1 Lectures

1 Lectures

1 Lectures

1 Lectures

Instructor

Profile photo of 井上 博樹 (Hiroki Inoue)
井上 博樹 (Hiroki Inoue)

東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOM、アメリカの教育系スタートアップ(Blackboard Inc.)に参加。NASDAQ IPOを経て起業。Udemyでのべ約200,000名以上にAI開発・プログラミング講座を35コース提供中。2021年7月からアメリカ発のスタートアップ、Class Technologies Inc.(Softbank社のビジョンファンド2から$105億ドルの資金調達。Zoomを教育用に拡張)に参加。大学や企業におけるオンライン、ハイブリッド授業の実践サポートを提供中。著書・訳書: 「インターネットの歴史と社会的インパクト(1994年 訳」「Moodle入門(2007年)」「Moodle2ガイドブック(2013年)」「反転授業マニュアル(2014年)」「動画xスマホで稼ぐ(2014)」「エンジニアのためのオンライン講座制作ガイド(2016年12月刊)」中国語検定HSK3級, 4級(6段階の下から4段階目まで)合格。TOEIC955点、リスニング満点.Udemyを通じて、多くの方がAIアプリ開発・モバイルアプリ・ウェブ開発などをマスターし、イノベーションにチャレンジする応援をしたいと日々コース制作をしています。

Review
4.9 course rating
4K ratings
ui-avatar of マスダ
マスダ
3.0
1 year ago

DCGANのプログラムがTensorflow2.xでは実行できなかった。

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ui-avatar of Koji Matsumura
Koji M.
2.0
2 years ago

1)動画で使用しているバージョンが古いので、その環境を作るのに(自分のようなレベルでは)多大な時間と労力がかかる。3-4年前ならいざ知らず、現時点で売り物になる内容とは言い難い。(古い講座であることを良く調べずに購入した自分が愚かだった)

2)理論的な解説もコード内容の解説も丁寧とは言い難く、結局コードを見ながら自分で調べるしかなかった。解説を聞きながらコードを描いていくことで理解を進めることを期待していたのだが。

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ui-avatar of 伊奈佑貴
伊奈佑貴
1.0
2 years ago

tensorfrowの最新版の講義が欲しい

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ui-avatar of Neko Hinata
Neko H.
4.5
2 years ago

AIが描いた絵が賞を受賞したりして、AIによる画像生成が話題になっていたので、そのようなプログラムのメカニズムに興味を持ち、本講座を受講しました。
先生の説明はとても丁寧で、GANの仕組みがとても良く分かりましたし、内容もとても興味深かったです。
特にAIが学習して、ノイズっぽいものから、段々文字の形を学習して、人間が認識できるような数字を生成していく過程が見られたのが面白かったです。
最新のTensorFlowでは動作しなかったため、古いバージョンに戻して実行しなければならなかったことが少し残念でしたが、自分で最新版との差分などを調べて、最新の環境で動作できるようにしたり、MNIST以外のデータで試してみたりしようと思います。
終始、楽しく学べました。ありがとうございました。

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ui-avatar of 米岡 淳一
米岡 �.
4.0
2 years ago

はじめてTensorFlowを学んでますが、難しいの一言です。この講座を繰り返し受講することで理解を深めたいと思います

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ui-avatar of 中島 信博
中島 �.
3.0
3 years ago

2022.02 TensorFlow、Cudaのバージョンが使用しているバージョンよりも古いため。

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ui-avatar of 上妻 優生
上妻 �.
4.5
4 years ago

丁寧にQ&Aに回答されていてとても助かります

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ui-avatar of Anonymized User
Anonymized U.
5.0
4 years ago

ありがとうございました。

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ui-avatar of 江坂久義
江坂久義
5.0
4 years ago

詳細な講義がなされよくわかった

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ui-avatar of 清水幸治 清水
清水幸治 �.
1.5
4 years ago

コードが汚い

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