Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/apply-generative-adversarial-networks-gans
最近、Courseraの「ジェネレーティブ敵対ネットワーク(GAN)を適用する」というコースを受講しました。このコースは、AIとデータサイエンスに興味がある方々にとって非常に有益で、特にGANに興味がある方にはお勧めです。
コースの概要としては、以下のような内容が含まれています：
- データ拡張やプライバシー、匿名性に関するGANのアプリケーションを探る
- 画像から画像への翻訳フレームワークを活用し、それを画像以外のモダリティに適用する
- 衛星画像を地図ルートに適応させるPix2Pixを実装する
- ペア画像翻訳と非ペア画像翻訳を比較し、それぞれのキーの違いを特定する
このコースは全体で3つの週に分かれており、それぞれが異なるトピックをカバーしています。
第1週: データ拡張とプライバシーのためのGAN
この週では、GANのさまざまなアプリケーションについて学び、データ拡張における利点と欠点を理解しました。そして、GANが下流のAIモデルを改善できる方法を見ました。
第2週: Pix2Pixによる画像から画像への翻訳
画像から画像への翻訳について学び、さまざまなアプリケーションを探求しました。また、U-NetジェネレーターとPix2Pixを実装しました。特に、衛星画像を効率的に地図に変換するプロジェクトに取り組むことができました。
第3週: CycleGANによる非ペア翻訳
この週では、非ペア画像翻訳の違いを理解し、2つのGANを使用してCycleGANを実装しました。馬とシマウマの間の変換を通じて、理論を実際のコーディングに結び付けました。
全体的に見て、これは非常に価値のあるコースであり、実践的なスキルを習得するのに役立ちました。機械学習や独自のデータ拡張手法の探求をしている方には、間違いなく強くお勧めします。
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/apply-generative-adversarial-networks-gans