GANがわかる！

ディープラーニングを応用した

画像生成のしくみ

このセミナーは別サイトでも同時募集しております。
そのため、お申込み時点で満席の場合があります。予めご了承ください。

AI（機械学習）を使って「実在しない人物」の画像を生成し、肖像権などを気にせず使えるファッションモデルや広告宣伝素材として使う事例が増えつつあります。

これは、「機械学習において、この10年間でもっともおもしろいアイデア」とも評されるデータ生成のしくみ「GAN（Generative Adversarial Network）」によって実現されています。

今回のセミナーでは、GANとGANから派生した様々なモデルについて、その仕組みの基本を学び、AIで画像を創り出すサンプルプログラムをハンズオンで実際に体験します。
（サンプルでは計算時間を押さえるため白黒の手書き数字を用いる予定です）

与えられた訓練データを元に、それに似たデータを生成する。プログラムがまるで創造的であるような行為をするGANは、まさに「人工知能」といえそうですが、そこはやはりプログラム。あくまで数学的に処理しています。そして、だからこそできることがあります。

例えば、「眼鏡をかけた男性」のデータから得られた結果から、「眼鏡をかけていない男性」のデータから得られた結果を引き算して、「眼鏡をかけていない女性」のデータから得られた結果を加え、「眼鏡をかけた女性」のデータを生成するようなことができてしまいます。

これは応用すれば、ある人物の顔を、実在する別の人物の顔に差し替えることもできてしまいます。「ディープフェイク」などとも呼ばれる、偽物写真の出来上がりです。また同時に、「AIで作られたものであることを見破るAI」の研究も行われています。

話題のディープラーニングの中でも、特に注目を集めているGAN。日進月歩で進むこの分野の最先端を、このセミナーで感じ取ってください。

この講座のおすすめポイント

・ひとつひとつ実際に操作しながらのハンズオンセミナー！
つまずいた時点で講師に質問することができるので、これから始められる方にも、独学で挫折された方にもおすすめです。

講座構成（予定）

【講座内容】
・ディープラーニングのしくみ
・GANのしくみ
・GANの実装ハンズオン
・質疑応答

対象者

機械学習（AI）、GANに興味がある方
新規事業担当の方

過去の参加者の声

・これから勉強をするため、とっかかりとなる情報が得られて満足しました。
・ディープラーニングの中でも特にホットな技術について知識を深めることができた。
・単純なサンプルでもそこそこのマシンスペックが求められるようだと分かった。
・難しい内容だったが丁寧に説明してもらえた。
・原理を知ることができてよかった。

講師プロフィール

早石 直広 氏（Digamo）

機械設計、電子回路設計、ソフトウェア開発、ファームウェア開発、FPGAを使った専用プロセッサ開発に10年以上の経験がある。計数技研の代表として、日頃はロボットを作っている。自分自身もしくは、自分自身が作ったシステムが火星に到達するための技術について研究している。

＜経歴＞
平成16年　株式会社ヴイストン 技術部
ロボットプロダクトプロジェクトマネージャー(〜平成19年)

平成19年　計数技研（現・株式会社計数技研）創業、ロボット開発に従事（在職中）

平成21年　財団法人大阪市都市型産業振興センター
ロボット事業プランナー(〜平成22年)

平成22年　財団法人大阪市都市型産業振興センター
技術アドバイザー(〜平成23年)

平成26年　大阪大学工学部電子情報工学科　非常勤講師（在職中）

平成28年 Mirai Innovation S.de R. L. de C. V. CTO（在職中）

平成29年 Digamo代表（在職中）

講座形式

PC実習型

会場アクセス

大阪市住之江区南港北2-1-10　アジア太平洋トレードセンター（ATC）内 ITM棟6階
（ニュートラム南港ポートタウン線　トレードセンター前駅下車）
http://teqs.jp/about_us/access.php

強風などの場合は地下鉄・ニュートラムの運行が遅れる場合があります。
念のため時間に余裕をもってお越しください。

キャンセルについて

〜必ずお読みください〜
キャンセル期限は 開催の前々日 です。
お手数ですが必ず手続きをしてください。

開催前日、当日のキャンセルおよび当日の不参加は
TEQSセミナー担当 06-6615-1006 へお電話にてご連絡願います。

免責事項

1. 教育研修セミナーやイベントの開催情報を掲載する際には、細心の注意を払っておりますが、情報の正確性、完全性、有用性、安全性、特定目的への適合性について、一切の責任を負いません。
2. 教育研修セミナーやイベントで講師、司会者、参加者、使用テキスト、資料等が提供する情報の正確性、完全性、有用性、安全性、特定目的への適合性について一切の責任を負いません。
3. 講師や関係者の急病、天災地変、交通機関の事故やスト、電力供給停止、電話通信網の停止等の不可抗力によってセミナー・イベントが開催できなくなったことにより生じる直接的または間接的な損失に対し、一切責任を負いません。
4. 電子メール、インターネット、PC機器、システム等の不具合により生じる直接的または間接的な損失に対し、一切責任を負いません。
5. 教育研修セミナーやイベントにおいて受講者の受講内容の理解や技術の習得を保証するものではありません。