概要

近年、AI（人工知能）のブームを迎え、日々ニュースではAI関連のトピックが取りざたされ、
その中でAIの最先端アルゴリズムをビジネスに適用されたいニーズも高まってきております。

そこで本研究会においては、最先端のAIアルゴリズムの実践的な理解を行うため、論文輪読＆実装会を開催いたします！
毎回テーマ別に開催しますので、初参加の方でもご参加いただけます。

今回の輪読会では、2014年6月10日にIan J. Goodfellowにより発表されたGenerative Adversarial Networks(GAN)を扱います！

実装後は実際にビジネスに適用できそうかどうかのディスカッションができればと思います。皆様方のご参加を心よりお待ち申し上げます！

対象者

• Generative Adversarial Networks(GAN)を理解/実装したいエンジニア・研究者・学生の方

Generative Adversarial Networks(GAN)とは

Generative Adversarial Networks(GAN)とは、2014年6月10日にIan J. Goodfellowによって発表された教師なし機械学習で使用される人工知能アルゴリズムで、
2016年の国際学会NIPSでもGANのチュートリアルが行われるなど、非常に注目を集めています。
GANでは、generatorが訓練データと同じようなデータを生成し、discriminatorで訓練データかgeneratorで作成されたものかを識別します。generatorとdiscriminatorが相反する目的のために学習を進め、最終的に本物か偽物か区別がつかないデータを作成できるようになります。

Ian J. Goodfellowは書籍「Deep Learning」の主執筆者であり、GoogleやOpenAIで活躍したのち、現在はGoogleで働いておられます。

対象の論文

• https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf
  24日に輪読する論文になります。こちらを読んで予習して来てください！
  
• https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN
  
• https://github.com/pytorch/examples/tree/master/dcgan
  GANをKerasフレームワークとPytorchフレームワークで実装されたものです！
  24日の午後からは実装もやろうと思っております。
  各自事前に動かせるかどうか試していただけけるとベストです。
  

スケジュール

• 13:00~ GAN論文輪読会
  • GAN調査プレゼン報告
  • 論文輪読
• 14:30~ GAN実装会
• 16:30~ GAN実装反省会・ビジネス適用検討会

GAN調査プレゼン報告では、コーディネーターや任意の参加者がGANについて論文を読んで理解した内容について発表します。
GAN実装会では、デモ実行する環境はUbuntu16.04を予定しております。
論文の理解度や実装の進捗により急遽予定が変更となる可能性がございます。

泉大津AI研究会とは

泉大津AI研究会は、2018年4月1日に発足された団体です。
最新AI技術の実践的なビジネス適用とAI人材教育を理念としています。

アクセス

• 南海本線　泉大津駅（急行停車駅）下車、徒歩15分（難波駅（空港急行）より20分）

注意事項

• 駐車場はございませんので、当日は出来るだけ公共の交通機関をご利用いただき、ご来社くださいますようお願い申し上げます。ご協力の程よろしくお願いいたします。

論文学習に便利なツール

• 英語PDFから日本語PDFに変換するサイト
  • DocTranslator
• GANの日本語の文献
  • はじめてのGAN

興味があるが、参加できないという方へ。。

今後の運営の参考にさせていただきますので、ぜひ「興味があるが、参加できない」枠からアンケートを記入していただければ幸いです。