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コース概要

生成AIの基礎復習

  • 生成AIに関する基本概念の簡単な振り返り
  • 高度な応用例とケーススタディの紹介

生成敵対ネットワーク(GAN)の詳細解説

  • GANアーキテクチャの深い理解を目指す
  • GAN学習を改善するための各種手法について紹介する
  • 条件付きGANおよびその実用例について解説する
  • 高度なGAN設計に向けた実践演習を行う

高度な変分オートエンコーダ(VAE)の理論と応用

  • VAEが持つ限界について探る
  • VAEにおける独立した特徴表現の抽出方法について説明する
  • Beta-VAEとその重要な役割を解説する
  • 高度なVAEモデル構築に向けた実践課題を行う

Transformerアーキテクチャと生成モデルの関連性

  • Transformerアーキテクチャの基礎を学ぶ
  • 生成タスク向けのGPTやBERTといったモデルについて紹介する
  • 生成モデルのファインチューニング手法について解説する
  • 特定分野向けにGPTモデルの調整を行う演習を実施する

拡散モデルについての知識と応用

  • 拡散モデルの概要について学ぶ
  • 拡散モデルの学習方法を説明する
  • 画像や音声生成分野での応用例を紹介する
  • 実際に拡散モデルを実装する演習を行う

生成AIにおける強化学習の利用法

  • 強化学習の基礎理論について学ぶ
  • 生成モデルと強化学習を統合する方法を紹介する
  • ゲーム設計やプロシージャルコンテンツ作成への応用例を解説する
  • 強化学習を用いたコンテンツ生成に向けた演習を行う

倫理面およびバイアスに関する高度な課題の考察

  • ディープフェイクや合成メディアの影響について検討する
  • 生成モデル内に生じうるバイアスの検出と軽減方法を解説する
  • 法的および倫理的な観点からの課題について考察する

各業界における生成AIの応用例紹介

  • 医療分野での生成AIの利用法を説明する
  • クリエイティブ産業やエンターテイメント分野への適用事例を示す
  • 科学研究における生成AIの実用例について解説する

生成AI研究における最新トレンド紹介

  • 現在進展中の技術や画期的な成果を説明する
  • 未解決問題や今後の研究機会について言及する
  • 生成AI分野における研究者としてのキャリア形成への準備法を紹介する

最終プロジェクトの構成方法

  • 生成AI技術を用いて解決可能な課題を見つけ出す方法を学ぶ </li>
  • 高度なデータセット準備および拡張手法について紹介する </li>
  • 適切なモデル選定、訓練、ファインチューニングの手順を説明する </li>
  • プロジェクトの評価法や改善策、成果発表までの流れを理解する </li>

まとめおよび今後のステップ紹介

要求

  • 機械学習における基本的な概念やアルゴリズムについて理解があること
  • Pythonプログラミングの経験およびTensorFlowまたはPyTorchの基礎的な使用法に精通していること
  • ニューラルネットワークやディープラーニングの原則に馴染みがあること

対象者

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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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