出版社内容情報
PythonによるGAN（敵対的生成ネットワーク）の学習書です。GANはディープラーニングの最先端の分野でゼロから新しいデータを生成します。いままでは大量の画像と高価な計算機が必要で、初心者が一人で実装するにはハードルが高い分野でしたしかし現在はクラウド環境の充実やGoogle Colaboratoryなど無料GPUも使えるようになり、ぐっとハードルが低くなりました。
本書では、GANの基礎を理解したうえで、画像生成、超解像、ドメイン変換、動画変換、スタイル操作、異常検知3Dデータ生成など応用まで網羅しました。
第1章 生成モデル
第2章 変分オートエンコーダ（VAE）
第3章 GANの基本モデル（DCGAN、CGAN、LSGAN）
第4章 超解像（ESRGAN）
第5章 ドメイン変換（pix2pix、CycleGAN）
第6章 動画変換（Recycle-GAN）
第7章 StyleGAN
内容説明
超解像／画像・動画変換／異常検知／３Ｄデータを実装する。理論から実装までのすべてを網羅！多くの生成モデルをカバーし、学習する手順を丁寧に解説。
目次
第１章 生成モデル
第２章 変分オートエンコーダ―ＶＡＥ
第３章 ＧＡＮの基本モデル―ＤＣＧＡＮ、ＣＧＡＮ、ＬＳＧＡＮ
第４章 超解像―ＥＳＲＧＡＮ
第５章 ドメイン変換―ｐｉｘ２ｐｉｘ、ＣｙｃｌｅＧＡＮ
第６章 動画変換―Ｒｅｃｙｃｌｅ‐ＧＡＮ
第７章 ＳｔｙｌｅＧＡＮ
第８章 異常検知―ＡｎｏＧＡＮ、ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＧＡＮ
第９章 ３Ｄデータの生成―３Ｄ‐α‐ＷＧＡＮ‐ＧＰ
著者等紹介
毛利拓也［モウリタクヤ］
大学院で量子ビットの数理モデルを研究し、コンサルティングファームを経て、現在はＡＩスタートアップ・データサイエンティスト
大郷友海［ダイゴウトモミ］
フリーランスの機械学習エンジニア。電気エンジニア、プログラマを経て現職。情報系大学院修士課程に在学中
嶋田宏樹［シマダヒロキ］
Ｗｅｂシステム、アプリ開発（ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ）、機械学習案件に携わる。２０１８年にＪＤＬＡ Ｅ資格を習得
大政孝充［オオマサタカミツ］
学部で環境工学、大学院で情報学を専攻。株式会社ウェブファーマー代表
むぎたろう［ムギタロウ］
ＡＩスタートアップにて機械学習エンジニアとして勤務。複数の機械学習インターンを経て現職
寅蔵［トラゾウ］
大学では物理学を専攻。機械学習、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ、ＳＬＡＭを使った自動運転システム、およびそれらの専用ハードウェアを使用した性能最適化や量子化の開発に従事
もちまる［モチマル］
大学院では機械工学を専攻。ＩＴ系の企業で画像・映像の分析やシステム開発に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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