生成AI理論と実装

【申込締切 7/31（水）12:00】講習会について

講習会概要

深層学習を用いた生成モデル(主に拡散モデルによる画像生成)について、『ゼロから作るDeep Learning ❺―生成モデル編　(斎藤 康毅　著)』を参考図書にして、理論と実装を合わせて講義します。
拡散モデル(Diffusion model)は近年、Stable DiffusionやOpenAIのDALL・E2、Google社のImagenなど多くの画像生成モデルで活用されています。本講習会では文字通りゼロから画像生成モデルを作れるようになることを学習目標とし、生成モデルの基本的指針の理解を目指します。
理論の学習と実装を通じて、実際に扱えるようになりましょう。

形式

対面（日吉　協生館2階　AICラウンジ）
※録画およびオンライン配信の予定はありません。

受講条件

基本的な確率統計に関する知識、Pythonの経験などがあれば問題なく受講できます。
参考文献のステップ３までの内容を任意の書籍・方法で学習しておくことをお勧めします。
全くそれらに関して経験がない方も、少しペースは早いですが全ての内容の復習を適宜行うので、十分に学習することで最終回まで受講できるかと思います。またアンケートによって難易度を調整していく予定なので、遠慮なくご参加ください。

参考文献

『ゼロから作るDeep Learning ❺―生成モデル編　(斎藤 康毅　著)
※AICオフィスに数冊ご用意があります。参照希望の方はAICオフィスにお申し出ください。

ご持参いただかなくても受講できるように資料を準備します。

講師

村松 亮（環境情報学部）

昨年度実施『機械学習上級講座』講師。
2020年より深層学習を用いた音響信号処理に関して研究活動を開始。
現在は自身の事業、一般企業等にて深層学習に関する研究を行う。
RegeneronISEF2022日本代表、文部科学大臣特別表彰等。

各回の実施内容