実装して理解するイメージ生成モデル - 活用

Name: 実装して理解するイメージ生成モデル - 活用
Price: 12380 KRW
Rating: 5 (1 reviews)

Pre-Trainedモデル(VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / STYLE TRANSFER / PIX2PIX / CYCLEGAN Stable Diffusion を直接実装してみる

（5.0）受講レビュー 1件

受講生 36名

難易度初級

受講期間 無制限

hjk1000

vgg-net

yolo

gan

vgg-net

yolo

gan

受講後に得られること

Pre-Trainedモデル（VGG16）
CAM
Grad-CAM
YOLO
STYLE TRANSFER
PIX2PIX
CYCLEGAN
Stable Diffusion

イメージディープラーニングコンセプト
完璧を理解する 🧑‍💻

画像に関連するディープラーニングアルゴリズムを直接実装しながら理解してください。このレッスンでは、Pre-Trained モデル/Class Activation Map/Yolo/PIX2PIX/CYCLE GAN の実装について説明します。

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。画像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、画像生成モデルの勉強よりもコード分析するのが難しいと感じました。皆さんには私のような苦情がないように、概念/核心だけを一緒に、そして簡単に実装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。
詳細な式ではなく、わかり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。

こんな方へ
おすすめです。

_{画像を扱う
ディープラーニングについて
気になる方}

_{全体的なイメージディープラーニング
方向
勉強したい方}

_{直接実装を通じて
イメージディープラーニング
理解したい方}

学習内容📚

インターネットに参考にするコードはたくさんありますが、自分で実装するのは難しいと感じませんか？簡単な実装でイメージディープラーニングの概念を確実に理解しましょう。

Class Activation Map

ディープラーニングモデルが集中する部分を可視化してみよう

YOLO

画像内のオブジェクトを見つけて区別し、位置情報を表記してみましょう。

Style Transfer

画像に異なるスタイルを適用しましょう。

Pix2Pix

ペア画像を活用してGANを学習させよう

サイクルガン

Unpairedされた画像データを利用してImage 2 Image Translationを実装しよう

Diffusionを活用してStable Diffusionを実装しましょう

受講前のQ&A 💬

Q. 数式を説明しますか？

詳細な式ではなく概念を中心に説明します。

Q. コードの実装は難しいですか？

最も簡単に概念だけを実装していきます。

Q.選手知識はありますか？

単純なテンソルフローの使い方、正規分布の簡単な理解が必要です。

実践環境と学習資料のご案内

Google Colabで作成しました。
Tensorflowの基礎知識が必要です。
学習資料としてソースコードが提供されます。

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？

イメージ関連のディープラーニングアルゴリズムを直接実装すれば理解したい方
イメージディープラーニングの全体的な理解が必要な方

前提知識、
必要でしょうか？

テンソルフロー
ディープラーニングの基礎

こんにちは
です。

1,576

受講生

受講レビュー

回答

4.7

講座評価

講座

こんにちは

非専門家としてディープラーニングを熱心に勉強している社会人です。

勉強しながら感じたことを、皆さんと共有したいと思っています。

ありがとうございます。

カリキュラム

全体

11件 ∙ (5時間 27分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．プレトレーニングモデルの活用

1件 ∙ (25分)

1. VGG16
25:55

セクション 2．Class Activation Map

2件 ∙ (53分)

2. CAM-1
27:24
3. CAM-2
26:17

セクション 3．Object Detection

3件 ∙ (1時間 29分)

4. YOLO-1
25:36
5. YOLO-2
32:14
6. YOLO-3
32:02

セクション 4．Style Transfer

2件 ∙ (1時間 6分)

セクション 5．GANの活用

2件 ∙ (57分)

セクション 6．DIFFUSIONの活用

1件 ∙ (34分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

1件

5.0

1件の受講レビュー

nkhwi
受講レビュー 18
∙
平均評価 4.6
5
36% 受講後に作成
- hjk1000
  知識共有者
  受講レビューありがとうございます。

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