画像生成系AI徹底解説

～GANからTransformer・拡散モデルまで、
　生成系AI著作権を含む～
　　　　

　S230726NW2


本セミナーは Zoom を使用いたします。

開催日時：2023年9月25日（月） 13:00-17:00　（12:55受付開始）

受 講 料：お1人様受講の場合　53,900円[税込] / 1名

　　　　　1口でお申込の場合　66,000円[税込] / 1口（3名まで受講可能）

※　テキストは１週間前から前日までの間に、PDFファイルを配付する予定です。

　佐藤 数史　氏　　　　REALITY株式会社

　　　　　　　　　　　日系大手AV機器メーカー及び外資系メーカーにおいて、コーデック及び画像処理の研究開発に従事。
　　　　　　　　　　　画像圧縮標準化に参加、H.264関連規格特許3件を含む、特許出願件数累計496件（日本国内のみ、海外にも関連出願多数)
　　　　　　　　　　　次世代画像符号化 MEPG-4 AVC|H.264(トリケップス)等の書籍執筆。
　　　　　　　　　　　2000年～2001年米国イリノイ大学アーバナシャンペーン校電子情報工学科客員研究員。
　　　　　　　　　　　現在は、メタバースに関わるグラフィックス関連の特に機械学習を用いた技術開発に関わっている。

１．GANとは何か
　　1.1　教師あり学習、教師なし学習
　　1.2　オートエンコーダ
　　1.3　変分オートエンコーダ
　　1.4　GANの基本的考え方
　　1.5　GANの評価指標
　　1.6　Trainingにおける課題

２．様々なGAN
　　2.1　DCGAN
　　2.2　半教師ありGAN
　　2.3　条件付きGAN
　　2.4　Cycle GAN
　　2.5　Relativistic GAN

３．GANの応用
　　3.1　超解像（SRGAN／ESRGAN／Real ESRGAN）
　　3.2　StyleGAN
　　3.3　AnimeGAN

４．生成系AI関連技術
　　4.1　Style Transfer
　　4.2　Motion Style Transfer
　　4.3　Transformer
　　4.4　Stable Diffusion

５．生成系AIと著作権

６．GANの実践：手書き文字の生成