画像変換への生成モデルの応用の研究トレンドの紹介とハンズオンを行うセミナー
2019/08/03(土)13:00
〜
15:00
開催
ブックマーク
イベント内容
内容概要
DeepLearningを用いた生成モデル(Generative Adversarial Networks)は2014年 にベースの考え方が公開されて以来、様々な研究で用いられています。 https://arxiv.org/abs/1406.2661 画像変換(image translation)もその一つで、pix2pix[2016]やCycle GAN[2017]、 StarGAN[2017]などを経て様々な工夫がなされています。 これを受けて今回はベースの生成モデル(Generative Adversarial Networks)について 軽く触れた上で画像変換の研究の紹介などを行っていきます。 また概要の解説だけだと難しくなってしまうため、TensorFlowチュートリアルの pix2pixのハンズオンとコード理解を通して実際の動作についてもご確認いただけたらと 思います!! https://www.tensorflow.org/beta/tutorials/generative/pix2pix ↓進行にあたっては下記などをベースに話を膨らませてお話しできればと思います。 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/img_trans_trend1 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_dl5
開催日程
8/3(土) 受付: 12:50〜13:00 講義: 13:00〜15:00 ※ 途中10分ほどの休憩を数回設ける予定です。
アジェンダ
1. 事前知識の整理(30分) 生成モデルの立式 Generative Adversarial Networks[2014] DCGAN[2015] 2. 画像変換への生成モデルの適用(40分) conditional GAN[2014] pix2pix[2016] Cycle GAN[2017] Star GAN[2017] 3. ハンズオン&実装解説(40分) https://www.tensorflow.org/beta/tutorials/generative/pix2pix 上記の動作確認と、コードの解説を行います。 (動作確認よりも実装の解説がメインです) ※アジェンダの詳細については変更の可能性があります。(全体の流れが変わることはないです)
会場
水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺 千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F
対象者
・対象レベルとしては,CNNの基礎知識(AlexNet、VGGNet、ResNetなど)について知っており、 MNISTなどの画像分類の経験がある方を想定します。 ↓下記の理解は前提とします。 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper1_AlexNet https://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper2_VGGNet https://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper3_ResNet
講師プロフィール
東大工学部卒。 データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。 また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。 初心者向けの指導実績も多く、1,000名近い。
当日のお持物
・筆記用具 ・PC Python(3.6推奨)、TensorFlowが使える状態でお願いします。 ※ 題材によって変更の可能性があります
費用
4,000円 (2時間) ※ ・領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
定員
10名(人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません)
ご参加にあたってのお願い
無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので 基本的に行わないようにお願いします。(直前参加は定員的に問題なければ歓迎です!) 体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、 イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。 上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて いただきますので、その点だけ予めご了承ください。 (7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います) モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。 ご協力のほど、よろしくお願いいたします。
注意事項
※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。