[PyTorch] 実戦人工知能へとつながるディープラーニング - 基礎から論文実装まで
dlbro
AI分野で活用度が非常に高いディープラーニングフレームワークであるPytorchを利用して、様々な人工神経網を実装する講義です。
초급
Deep Learning(DL), Python, PyTorch
この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。
受講生 52名
Diffusion モデルの概念を理解する
代表的なDiffusionモデル応用論文であるPrompt-to-prompt論文の理解
PyTorchを使ってPrompt-to-prompt論文を実装してみる
AI論文を読んで実装する際に詰まる部分への解決方法
学習対象は
誰でしょう?
最新の人工知能論文の内容を実装するプロジェクトと関連するすべての方々
人工知能関連のキャリア準備をされている方々(AIエンジニア、AI大学院など)
人工知能をテーマに大学の卒業論文・プロジェクトを準備されている方々
前提知識、
必要でしょうか?
Python言語に対する理解
Visual Studio Code、Anaconda、Jupyter Notebookを活用した基礎的な開発経験
線形代数/人工知能に対する基礎的な理解
全体
53件 ∙ (6時間 32分)
講座資料(こうぎしりょう):
3. 生成モデルとは?
04:04
4. 画像生成モデル Overview
07:53
5. 拡散プロセス
02:56
7. 初期Diffusionモデルの限界
02:44
10. [参考] U-Net
03:04
15. 人工知能論文構造
05:40
16. 要約
13:57
20. 関連研究
09:02
21. Method (1/9)
05:44
22. Method (2/9)
10:59
23. Method (3/9)
11:22
24. Method (4/9)
13:49
25. Method (5/9)
04:39
26. Method (6/9)
17:04
27. Method (7/9)
12:21
28. Method (8/9)
05:37
29. Method (9/9)
03:31
32. アプリケーション(3/7)
02:38
36. アプリケーション (7/7)
04:34
37. 結論
09:32
全体
4件
5.0
4件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
講義をよく聞かせていただきました!私のような初心者のために、AI基礎関連の論文講義もしていただけるといいですね
良いレビューありがとうございます。AI基礎講座を企画中です。近いうちに新しい講座でお会いしましょう!
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
¥4,935
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