コース概要

生成AIの基本概念の復習

  • 生成AIの概念のクイックリキャップ
  • 高度な応用と事例研究

生成対抗ネットワーク(GANs)の深堀り

  • GANアーキテクチャの詳細な研究
  • GAN訓練を改善するための技術
  • 条件付きGANとその応用
  • 実践プロジェクト:複雑なGANの設計

進化した変分自己符号器(VAEs)

  • VAEsの限界を探る
  • VAEsにおける独立表現
  • Beta-VAEsとその重要性
  • 実践プロジェクト:高度なVAEの構築

変圧器(Transformers)と生成モデル

  • 変圧器アーキテクチャの理解
  • 生成タスク向けにGPTやBERTを用いた生成事前学習変圧器
  • 生成モデルの微調整戦略
  • 実践プロジェクト:特定のドメイン向けにGPTモデルを微調整する

拡散モデル

  • 拡散モデルの紹介
  • 拡散モデルの訓練
  • 画像と音声生成への応用
  • 実践プロジェクト:拡散モデルの実装

生成AIにおける強化学習

  • 強化学習の基本概念
  • 生成モデルと強化学習の統合
  • ゲームデザインとプロシージャルコンテンツ生成への応用
  • 実践プロジェクト:強化学習を使用したコンテンツ作成

倫理とバイアスに関する高度なトピック

  • 深層偽装(Deepfakes)と合成メディア
  • 生成モデルのバイアス検出と軽減
  • 法的および倫理的な考慮事項

業界別の応用

  • 医療分野での生成AI
  • クリエイティブ産業とエンターテインメント
  • 科学研究における生成AI

生成AIの研究動向

  • 最新の進歩とブレークスルー
  • 解決すべき問題と研究機会
  • 生成AI分野での研究キャリアに向けての準備

総合プロジェクト

  • 生成AIに適した問題の特定
  • 高度なデータセットの準備と拡張
  • モデル選択、訓練、微調整
  • プロジェクトの評価、反復、および発表

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習の基本概念とアルゴリズムの理解
  • Pythonプログラミングの経験とTensorFlowまたはPyTorchの基本的な使用方法
  • ニューラルネットワークと深層学習の原則に関する知識

対象者

  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • AI実践者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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