AI研究科学者向け生成モデルによるデータ拡張と合成データ生成入門
生成モデル(GAN、VAE、Diffusion Models)の理論と実践を習得し、データ拡張、合成データ生成、プライバシー保護、バイアス軽減といったAI研究の最前線で活用するための知識とスキルを習得します。
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生成モデルの基礎とデータ拡張・合成データ生成への応用
Unit 1: 生成モデルの世界へようこそ
生成モデルとは?
データ拡張と合成データ
Unit 2: GANの仕組みと応用
GANの基本
GANでデータ生成
Unit 3: VAEの仕組みと応用
VAEの基本
VAEでデータ生成
Unit 4: Diffusion Modelsの仕組みと応用
Diffusion Modelsの基本
Diffusionでデータ生成
Unit 5: 実践!データ生成パイプライン
モデル選択とパイプライン
合成データの品質評価と最新の応用研究
Unit 1: 合成データの評価指標
なぜ評価が必要?
FIDとISの基礎
多様性と忠実度
評価指標の実践
Unit 2: 最新の生成モデルと応用
StyleGANの魅力
拡散モデルの台頭
条件付き生成の力
研究への応用を考える