内容概要

ニューラルネットワークを用いた生成モデル(generative model)は近年幅広い応用が見られて
います。様々な研究が行われてきていますが、ここ1〜2年で話題になったトピックの一つが、
Style Transferに関するNVIDIAの研究であるStyleGANです。

当セミナーではStyleGANやStyleGAN2につながる内容を確認しながら、Style Transferについての
研究を俯瞰し、概要や研究の流れについて理解できるようにできればということで企画しました！
オリジナルの論文を元に諸々の文脈について読み解いていければと思います！！

※
CNNやGANの基本的な知識についてはある程度既知として進めますのでご注意ください。

開催日程

1/30（木）
受付： 19:50〜20:00
講義： 20:00〜22:00

※ 途中5分ほどの休憩を設ける予定です。
※ 19:40より前の入室は原則としてお断りします。

アジェンダ

1. 前提知識の確認(40分)
　　Generative Adversarial Network[2014]復習
　　Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks[2016]

2. StyleGANについて(70分)
　　AdaIN[2017]
　　Progressive Growing of GANs[2017]
　　StyleGAN[2018]
　　StyleGAN2[2019]

3. まとめ(10分)

※ 全体の流れは変えませんが、細かいトピックや時間配分は内容踏まえて変更する可能性があります。

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

・GANを用いたStyle Transferに興味がある方
・StyleGANの概要や研究トレンドを把握したい方
・CNN、GANの基本的な内容が把握できている方

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。

費用

・6,000円（開催日以前の企画に参加したことがある方）
・8,000円（初参加者の方）

※ 初参加者は下記のイベントに一度も来たことのない方を意味するものとします。
https://connpass.com/user/lib-arts-adm/open/
※ 領収書発行の際は事務手数料として追加2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。
※ 準備にあたっては可能な限りベストを尽くしますが、体裁の整ったセミナーとして開催するなら
参加費が3倍くらいになると思うので、参加にあたってあまり多くを期待し過ぎないようにお願いします。

定員

8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。最大でも16名までで考えています。）

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。