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MLEからAE・VAE入門まで|ディフュージョン講義 TTD 無料公開

実は人工ニューラルネットワークは分布を出力していた! TTD: To The DiffusionのMLE・AE・VAE入門パートを無料公開します。最尤推定によってニューラルネットワークの出力と損失関数を理解し、PCA・オートエンコーダーから潜在変数ベースの画像生成、そしてVAEが必要な理由までつなげて解説します。全5回、約2時間26分です。

1名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Deep Learning(DL)
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受講後に得られること

  • ニューラルネットワークの出力を確率分布の観点から理解する

  • 最尤推定(MLE)の観点からディープラーニングの学習原理を理解する

  • PCA・AEの圧縮と復元、潜在変数に基づく画像生成、およびVAEの必要性を理解する

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ニューラルネットワークの出力と損失関数をより深く理解したい方

  • AEとVAEの違い、画像生成に潜在変数と確率モデルが必要な理由を理解したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 人工ニューラルネットワークとディープラーニング学習の基礎概念

  • 確率と確率分布の基礎概念を知っているとよいでしょう。VAE・拡散について事前に知っておく必要はありません。

こんにちは
hyukppenです。

こんにちは。KAIST電気・電子工学部博士課程修了のディープラーニング専門講師、ヒョクペンハイムです。サムスン電子の主任研究員、成均館大学医学部の客員講師を経て、現在はヒョクペンハイム・アカデミーを運営しています。ディープラーニング入門書『Easy! ディープラーニング』の著者であり、講師歴11年、累計受講生約3,000名の教育経験を積んできました。CNN、トランスフォーマー、LLM・ビジョンモデル、拡散モデルなど、ディープラーニングの理論とPyTorchの実習を専門としています。

モデル構造や数式を単に暗記するのではなく、それぞれのアイデアがなぜ生まれ、どのように機能するのかを理解できるように説明します。直感的なたとえから始め、数式の意味を確認しながらコードへとつなげ、学んだ内容を自分自身で説明し、論文を深く読み解くための基盤を築くことを目指しています。

YouTubeチャンネル「혁펜하임」では、基礎数学・Pythonからディープラーニングの発展的なテーマまで講義を公開しており、学校・企業・機関向けの出張講義や教育も行っています。

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カリキュラム

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講座掲載日: 
最終更新日: 

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