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実装して理解するイメージ生成モデル - CNNの基礎からDiffusionまで

Name: 実装して理解するイメージ生成モデル - CNNの基礎からDiffusionまで
Price: 22000 KRW

ホットなイメージ生成モデル！基礎から実装しながら理解しよう！ AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION まで一緒に実装してみましょう！

（3.7）受講レビュー 3件

受講生 73名

hjk1000

딥러닝

cnn

CNN

gan

Stable Diffusion

Tensorflow

Python

こんなことが学べます

画像生成モデルの基本概念
AUTO ENCODER
VAE
GAN
DIFFUSION

講義のテーマ 📖

画像生成モデルを実装しながら理解する
AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION まで一緒に実装

受講対象/講義目的 🙆‍♀️

知識共有者が考える受講生の種類

画像生成モデルが気になる方
おおよその流れは分かるが、いざ実装するのが難しい方
難しい実装より単純な実装で意味を知りたい方

受講生の悩み＆解決方法

画像生成モデル自分で実装しながら学びたくないですか？
インターネットで見つけたコードは複雑すぎて理解しにくくないですか？
簡単な実装でコアだけ一緒に実装してみましょう。

講義を聞いた後、受講生の変化

画像生成モデルの理解

講義の特徴✨

私は非専攻者として5年以上のディープラーニングを勉強してきました。イメージ生成モデルがあまりにも不思議で勉強をしているのですが、探している資料ごとにコードがあまりにも難しく実装されており、イメージ生成モデルの勉強よりコード分析する方が難しいことを感じました。皆さんには私のような苦情がないように概念/核心だけ一緒に、そして簡単に具現してみたいと思います/

すべてのコーディングプロセスを一緒にします。
詳細な式よりも理解しやすい例で説明します。
実行はColabで実行されます。
Tensorflowを簡単に扱えるはずです。

学習内容📚

_{CNNの他の観点から理解する - CNNでアウトラインを抽出する}

_{AUTO ENCODER / VAEで手書きデータを潜在スペースにマッピングする}

_{潜在スペースから再復元}

_{GANで手書きデータを生成する}

_{DIFFUSIONで手書きデータを生成する}

予想される質問 Q&A 💬

Q. 数式を説明しますか？
A. 詳細式ではなく概念を偽造で説明します。

Q. コードの実装は難しいですか？
A. 最も簡単に概念だけを実装していきます。

受講前の注意事項📢

練習環境

Google Colabで作成しました。
Tensorflowの基礎知識は必要です。

学習資料

ソースコード提供

選手の知識と注意事項

単純なテンソルフローの使用法/正規分布の簡単な理解

知識共有者の紹介✒️

こんにちは！「素敵」と言われています。私は非専攻者で、現在5年以上のディープラーニングを勉強してきました。ディープラーニング！とても楽しいです。特に画像生成モデル分野がとても魅力的です。勉強して資料を探してみると、概念をあまりにも難しく説明したり、コードをあまりにも難しく書いたことが多すぎました。私が勉強しながらまとめた内容を共有してみたいと思います。非専攻者として、こういう講義を共有しても良いかという悩みをあまりにも多くしました。しかし、私と同じような立場に置かれた方がはっきりしていると判断し、勇気を出して講義を共有してみましょう。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

コーディングしながら画像生成モデルを実装してみましょう
画像生成モデルに興味がある方

前提知識、
必要でしょうか？

基本的な深い学習の理解
テンソルフローの使い方

こんにちは
です。

1,441

受講生

受講レビュー

回答

4.7

講座評価

講座

안녕하세요

비전공자로 딥러닝을 열심히 공부하는 직장인입니다.

공부하면서 느낀 점들을 여러분들과 함께 공유하고 싶습니다

감사합니다.

カリキュラム

全体

14件 ∙ (5時間 1分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．INTRO - 講義モデル紹介

1件 ∙ (4分)

1. INTRO
04:56

セクション 2．CNN - CNNの理解

1件 ∙ (26分)

2. CNN
26:15

セクション 3．AUTO ENCODER - AEの理解

1件 ∙ (36分)

3. AUTO ENCODER
36:51

セクション 4．VAE - VAEの理解

2件 ∙ (44分)

セクション 5．GAN - GANの理解

3件 ∙ (1時間 14分)

セクション 6．DIFFUSION - DIFFUSIONの理解

6件 ∙ (1時間 55分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

3件

3.7

3件の受講レビュー

nkhwi
受講レビュー 16
∙
平均評価 4.5
5
36% 受講後に作成
- hjk1000
  知識共有者
  あっ、ほんと感謝です。
krstyle03v
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
5
36% 受講後に作成
現在、生成モデルを研究しています。以前、講義を聞いたことがあったのですが、受講評を投稿していませんでした。個人的には、必要な内容だけを教えてくれたので、個人的にとても楽しく聞きました。
- hjk1000
  知識共有者
  わぁ！受講評価、とてもありがとうございます
moommir57690
受講レビュー 2
∙
平均評価 3.0
1
36% 受講後に作成
よく分からない
- hjk1000
  知識共有者
  ああ..私の説明が足りませんでした。より簡単に説明できるように修正していきます。ありがとう

￥2,698

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こんにちは .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}です。

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