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\n高い注目を集めています！\n" }, "uniqueId": "fc-block-4-fsjvx2o8q", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-69-oeg7vpebg", "layout": { "id": "201", "description": "중앙정렬 고정 사이즈 이미지", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useImageLeft", "type": "checkbox", "description": "use image center" }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "image url" }, { "name": "mobileImageUrl", "type": "image", "description": "mobile image url" }, { "name": "imageWidth", "type": "number", "description": "image width" }, { "name": "alt", "type": "text", "description": "이미지를 설명(대체)하는 대표 문구" }, { "name": "useNewTab", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "link", "type": "text", "description": "link" } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "useImageLeft": false, "imageUrl": "", "mobileImageUrl": "", "imageWidth": 980, "alt": "", "useNewTab": true, "link": "" }, "template": "

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\n2022年11月にリリースされた
\nChatGPTを皮切りに
\nジェネレーティブAI（生成系人工知能）が
\n世界中で急速に普及されています。
\n
\nクラウドで動かす
\n「Midjouney」や「DALL・E2」のほか
\n特に「Stable Diffusion」が公開後、
\n入力されたテキストをもとに画像を生成する
\n画像生成AIのブームはさらに加速しました。
\n
\n著しく進化し続ける画像生成AIの技術は
\nクリエイティブ産業、エンターテイメント、
\n広告、デザイン、医療など多くの分野で
\n益々需要が増えることが予想されます。\n" }, "hasSyntaxErrorTags": false, "uniqueId": "fc-block-11-wh5ommg86", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-80-t91sk71m4", "layout": { "id": "101", "description": "1단 자유 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useTextCenter", "type": "checkbox", "description": "use text center" }, { "name": "textSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "textColor", "type": "text", "description": "text color" }, { "name": "text", "type": "textarea", "description": "text" } ], "values": { "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "backgroundColor": "", "useTextCenter": false, "textSize": "fc-h1-text", "textColor": "#000000", "text": "" }, "template": "

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画像生成AIのベースとなる技術とは？
\n答えは、拡散モデル(Diffusion model)です。\n" }, "isChecked": false, "uniqueId": "fc-block-3-xjj1rh92y" }, { "id": "fc-block-66-qotv44xw5", "layout": { "id": "201", "description": "중앙정렬 고정 사이즈 이미지", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useImageLeft", "type": "checkbox", "description": "use image center" }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "image url" }, { "name": "mobileImageUrl", "type": "image", "description": "mobile image url" }, { "name": "imageWidth", "type": "number", "description": "image width" }, { "name": "alt", "type": "text", "description": "이미지를 설명(대체)하는 대표 문구" }, { "name": "useNewTab", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "link", "type": "text", "description": "link" } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "useImageLeft": false, "imageUrl": "", "mobileImageUrl": "", "imageWidth": 980, "alt": "", "useNewTab": true, "link": "" }, "template": "

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\nテキストから画像を生成するモデルは、
\nDDPM と呼ばれる、
\nノイズ除去拡散確率モデルを
\n元にしています。
\n
\nこれまでとは異なる
\n新たな生成モデルとして
\nより高精度な画像の生成が可能で
\n従来の手法として主流であった
\nGenerative Adversarial Network(GAN)を
\n超える性能を持っています。
\n複雑なデータ分布でも学習可能で
\nその分布を解析的に評価することができます。
\n
\nこの講座は、画像生成AIの主役となる
\n拡散モデルの理解と実践を通し
\n最新の画像生成技術について
\n学びたい方におすすめです！" }, "isChecked": false, "uniqueId": "fc-block-5-foferdjqo" }, { "id": "fc-block-73-j5fzyezet", "layout": { "id": "101", "description": "1단 자유 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useTextCenter", "type": "checkbox", "description": "use text center" }, { "name": "textSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "textColor", "type": "text", "description": "text color" }, { "name": "text", "type": "textarea", "description": "text" } ], "values": { "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "backgroundColor": "", "useTextCenter": false, "textSize": "fc-h1-text", "textColor": "#000000", "text": "" }, "template": "

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\n需要が高まる画像生成AI分野での競争力を高め
\n将来のキャリアやビジネスチャンスを拡大してみませんか？\n" }, "isChecked": false, "uniqueId": "fc-block-6-hq9uznayo" }, { "id": "fc-block-71-lob77iazz", "layout": { "id": "201", "description": "중앙정렬 고정 사이즈 이미지", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useImageLeft", "type": "checkbox", "description": "use image center" }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "image url" }, { "name": "mobileImageUrl", "type": "image", "description": "mobile image url" }, { "name": "imageWidth", "type": "number", "description": "image width" }, { "name": "alt", "type": "text", "description": "이미지를 설명(대체)하는 대표 문구" }, { "name": "useNewTab", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "link", "type": "text", "description": "link" } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "useImageLeft": false, "imageUrl": "", "mobileImageUrl": "", "imageWidth": 980, "alt": "", "useNewTab": true, "link": "" }, "template": "

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ノイズ除去拡散モデルの理論

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画像生成AIを支える
最先端の各コンポーネントの導入

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Stable Diffusionとその元となった
Latent Diffusionの説明と実習

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Huggingface Diffusersを用いた
Stable Diffusionによる画像生成

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基本的な概念を理解", "content2": "\n本講座では、画像生成AIの基本的な概念や技術について徹底的に解説します。それらを通して、画像生成の基本原理や代表的な手法について学ぶことで、AIが画像を生成するメカニズムにおける、応用的なレベルまでの理解を深めます。\n" }, "uniqueId": "fc-block-22-narshrly4", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-26-khrdz77yf", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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拡散モデルの理論と実践 ", "content2": "\n\nPythonを活用して、拡散モデルの理論と実践に取り組みます。Pythonは、その使いやすさと豊富なライブラリのサポートにより、画像生成AIの実装に広く使用されています。Pythonを通じて拡散モデルを実装し、実際の画像生成タスクに取り組むことで、理論と実践を結び付けるスキルを身に付けます。\n" }, "uniqueId": "fc-block-24-d824sne43", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-27-i5a566gmi", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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表現力の向上 ", "content2": "\n\n本講座を通して、生成AIとの協働による創造的なアイデアの発展と表現力の向上を目指します。AIモデルとのインタラクションを通じて、独自のアート作品やクリエイティブなコンテンツを生み出すことができます。AIをツールとして活用しながら、自身の表現力を引き出し、新たな視点やアイデアを開拓する能力を養います。\n" }, "uniqueId": "fc-block-26-q3x1amyop", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-76-gt23pj4lw", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n下記のような内容を学べます。\n" }, "uniqueId": "fc-block-28-maqrzpagw", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-86-tfkngw5q9", "layout": { "id": "211", "description": "2단/3단 캐러셀", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "숫자 입력" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "숫자 입력" }, { "name": "columnCount", "type": "select", "description": "default - 3columns", "options": [ "3", "2" ] }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "배경 색상" }, { "name": "colorTheme", "type": "select", "description": "네가지 테마중 하나를 선택할 수 있습니다.
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\nカリキュラム内容の
ご紹介\n" }, "uniqueId": "fc-block-32-5vydskhcx", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-39-w7k9sp9cx", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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\n- 自己紹介
\n- 専門分野
\n- これまで取り組んできた研究
\n- 生成 AI について
\n- テキストからの画像生成 AI の難しさ
\n- 画像生成 AI の進歩による弊害
\n
\n02. Overview of the Course
\n- 本講義の概要
\n
\n03. Play with Stable Diffusion!
\n- Colab による実行環境構築
\n- GPU サーバによる実行環境構築
\n- huggingface/diffusersのStable Diffusionを動かす" }, "uniqueId": "fc-block-34-28ahxytj9", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-41-u6pbp4xft", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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\n- 教師あり学習とパーセプトロン

\n\n05. About Deep Learning (2)
\n- ニューラルネットワークとPyTorch

\n\n06. The Transformer Model
\n- 昨今主要アーキテクチャとなっているTransformerについて" }, "uniqueId": "fc-block-36-f85b4frjf", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-42-mtddpgz4k", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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\n- Generative model（生成モデル）の概要
\n- 拡散モデルの概要
\n- 従来法（VAE, GAN, Flow, AR etc.）との比較
\n
\n\n08. Score-based Generative Model
\n- 拡散モデルを説明する前に従来法を説明
\n- NCSNについて

\n\n09. Denoising Diffusion Probabilistic Model (1)\n
\n- DDPM
\n- 演習
\n
\n10. Denoising Diffusion Probabilistic Model (2)\n
\n- DDIM
\n- Improved DDPM
\n- 演習
\n
\n11. Beyond Conventional GANs
\n- BigGANとdiffusion modelの違い
\n- ADM
\n- CDM
\n- Classifier-free Guidance" }, "uniqueId": "fc-block-38-m76k1ugvi", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-44-7x5f8ozz4", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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\n- CLIPについて

\n\n13. Overview of Non-Diffusion Models (1)\n
\n- DALL-E
\n- CogView
\n- ERNIE-ViLG
\n- etc.

\n\n14. Overview of Non-Diffusion Models (2)\n
\n- Make-A-Scene
\n- CogView2
\n- Parti
\n- etc.

\n\n" }, "uniqueId": "fc-block-40-tz0pr19xp", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-47-bvwefq15b", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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\n- GLIDE
\n- Latent Diffusion Model
\n- DALL-E 2

\n\n16. Overview of Diffusion Models (2)
\n- Imagen
\n- Re-Imagen
\n- ERNIE-ViLG 2.0

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\n- Stable Diffusionの概要

\n\n18. Components of Stable Diffusion
\n- CLIP
\n- UNet
\n- VAE
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\n- Sec. 1. に更に踏み込んでStable Diffusionを動かしてみる
\n- 理論的な部分をおさらいする
\n- 世の中で出回っているpromptを比較してみる\n

\n\n20. Textual Inversion
\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n21. DreamBooth
\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n22. Attend and Excite
\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n23. ControlNet
\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n24. Prompt-to-Prompt\n
\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n25. InstructPix2Pix\n
\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n26. unCLIP
\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n27. Paint-by-example
\n\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n28. LoRA
\n- 前半: 理論、後半: 実践

\n\n29. Safe Latent Diffusion
\n- 前半: 理論、後半: 実践\n\n" }, "uniqueId": "fc-block-46-rnn6r22ya", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-36-qyuth9stq", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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\n- 講座のまとめ
\n- 全体の振り返り
\n- 画像生成AIの今後
\n- 画像生成AIの倫理" }, "uniqueId": "fc-block-48-hjhc8wee4", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-18-m7jjnoh60", "layout": { "id": "103", "description": "배경이미지가 있는 1단 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useTextLeft", "type": "checkbox", "description": "use text left" }, { "name": "backgroundColorOpacity", "type": "number", "description": "1~100" }, { "name": "backgroundImageUrl", "type": "image", "description": "1920 x auto" }, { "name": "mobileBackgroundImageUrl", "type": "image", "description": "mobile background image url" }, { "name": "textColor", "type": "text", "description": "font color" }, { "name": "textSize1", "type": "select", "description": "text size1", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "text1", "type": "textarea", "description": "text1" }, { "name": "textSize2", "type": "select", "description": "text size2", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "text2", "type": "textarea", "description": "text2" } ], "values": { "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "backgroundColor": "", "useTextLeft": false, "backgroundColorOpacity": 50, "backgroundImageUrl": "", "mobileBackgroundImageUrl": "", "textColor": "#000000", "textSize1": "fc-h1-text", "text1": "", "textSize2": "fc-content-text", "text2": "" }, "template": "

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\nリサーチサイエンティスト ", "textSize2": "fc-content-text", "text2": "
\n\nはじめまして。
\nリサーチサイエンティストの北田俊輔です。
\n
\nデータサイエンスによる意思決定や
\nディープラーニングを始めとした
\n人工知能技術の核心を
\n学びたいと思い大学に入りました。
\n自分の好きなことを好きなだけ
\n探求できる幸せを感じてしまい
\n博士号取得までの９年間を
\n自然言語処理やコンピュータビジョン、
\nまたその融合領域である
\nVision&Language分野の研究に捧げました。
\n
\n世界をひっくり返してしまうような
\n生成AIのビックウェーブを
\n特に画像生成AIの観点から
\nみなさんに体験していただきたいと考え
\n本講座を作成しました。
\nもう既に使っているという方も
\n少し乗り遅れてしまったから
\n学んでみたいという方も、
\n基礎と実践の観点から画像生成AI技術を
\n楽しく学んでいただけるように
\n講座を構成しました。
\n
\n生成AIは時代を変える技術として
\nこれからも注目され続けると
\n私は信じています。
\n
\n本講座を通じて、生成AI技術に対する
\n普遍的な知識を習得していただくとともに
\nさらにクリエイティブな活動ができる
\nお手伝いができればと願っています。\n\n\n\n" }, "uniqueId": "fc-block-19-gw1n14ijl", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-19-gx7j16yn2", "layout": { "id": "802", "description": "강사소개 + 링크버튼", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "60 x 60" }, { "name": "titleSize", "type": "select", "description": "title size", "options": [ "fc-h5-text", "fc-h6-text" ] }, { "name": "title1", "type": "text", "description": "title1" }, { "name": "title2", "type": "text", "description": "title2" }, { "name": "contentSize", "type": "select", "description": "content size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "content1", "type": "textarea", "description": "content1" }, { "name": "content2", "type": "textarea", "description": "content2" }, { "name": "useNewTab", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "link", "type": "url", "description": "link url" }, { "name": "linkLabel", "type": "text", "description": "link label" } ], "values": { "paddingTop": 0, "paddingBottom": 0, "backgroundColor": "", "imageUrl": "", "titleSize": "fc-h5-text", "title1": "", "title2": "강사님 한마디", "contentSize": "fc-content-text", "content1": "", "content2": "", "useNewTab": true, "link": "", "linkLabel": "강사님 인터뷰 보기" }, "template": "

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", "contentSize": "fc-content-text", "content1": "\n現) LINE株式会社 Data Scienceセンター AI Dev室リサーチサイエンティスト
\n前) 日本学術振興会特別研究員 DC2
\n前) 法政大学大学院ティーチングアシスタント・リサーチアシスタント
\n前) 株式会社サイバーエージェント協働研究員
\n前) 株式会社Gunosy リサーチインターン", "content2": "【学歴】
\n2023年法政大学大学院理工学研究科応用情報工学専攻博士後期課程修了
\n2020年法政大学大学院理工学研究科応用情報工学専攻修士課程修了
\n2018年法政大学理工学部応用情報工学科卒業
\n
\n【研究分野】
\n自然言語処理
\n- 文字形状を考慮した自然言語処理
\n- 摂動に頑健で解釈可能な自然言語処理
\n 医療画像処理
\n- 皮膚がん認識のため自動診断システムの構築
\n 計算機広告
\n- 配信効果の高いデジタル広告の作成支援
\n- 配信効果の低いデジタル広告の停止支援\n

", "useNewTab": true, "link": "https://twitter.com/hayashiyus", "linkLabel": "Twitter" }, "uniqueId": "fc-block-20-30ufx3zr9", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-53-omb637jmz", "layout": { "id": "103", "description": "배경이미지가 있는 1단 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useTextLeft", "type": "checkbox", "description": "use text left" }, { "name": "backgroundColorOpacity", "type": "number", "description": "1~100" }, { "name": "backgroundImageUrl", "type": "image", "description": "1920 x auto" }, { "name": "mobileBackgroundImageUrl", "type": "image", "description": "mobile background image url" }, { "name": "textColor", "type": "text", "description": "font color" }, { "name": "textSize1", "type": "select", "description": "text size1", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "text1", "type": "textarea", "description": "text1" }, { "name": "textSize2", "type": "select", "description": "text size2", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "text2", "type": "textarea", "description": "text2" } ], "values": { "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "backgroundColor": "", "useTextLeft": false, "backgroundColorOpacity": 50, "backgroundImageUrl": "", "mobileBackgroundImageUrl": "", "textColor": "#000000", "textSize1": "fc-h1-text", "text1": "", "textSize2": "fc-content-text", "text2": "" }, "template": "

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\n\nリサーチサイエンティスト
\n北田俊輔が
\nお話ししたいこと\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "text2": "" }, "uniqueId": "fc-block-49-sm33p8tzw", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-56-jepo9jwqv", "layout": { "id": "102", "description": "2단 자유 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useTextCenter", "type": "checkbox", "description": "use text center" }, { "name": "textSize1", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "textColor1", "type": "text", "description": "text color" }, { "name": "text1", "type": "textarea", "description": "text" }, { "name": "textSize2", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "textColor2", "type": "text", "description": "text color" }, { "name": "text2", "type": "textarea", "description": "text" } ], "values": { "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "backgroundColor": "", "useTextCenter": false, "textSize1": "fc-h1-text", "textColor1": "#000000", "text1": "", "textSize2": "fc-h1-text", "textColor2": "#000000", "text2": "" }, "template": "

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\n\n受講生が本講座を受講すべき、講師さまのみの強みについてお教えください。\n\n\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "textColor2": "#333", "text2": "

\n\n私は、自然言語処理や画像処理、またこれらを融合したVision&Languageの分野で、基礎および応用研究を進めてきました。特に、私はこれまで日本学術振興会特別研究員という研究者の登竜門とも言うべき制度に採用された経験があり、関連する研究分野で博士号を取得しました。\n

\nそれらの経験を活かし、画像生成AIや拡散モデルについての理論や実践的なアプローチに関して、幅広い知識と深い洞察を提供します。また、研究者として画像や言語を中心とした研究を進めており、所属している企業でも実際に画像生成AIや拡散モデルに関する研究を行っているので、研究の実践的な視点や最新のトレンドについての知見を持ち、受講生に実践的な洞察を提供することができると思います。そして、博士号取得の経験を活かし、研究成果や専門知識をわかりやすく説明し、受講生が理解しやすい形で情報をお伝えします。" }, "uniqueId": "fc-block-50-2sz94rsqk", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-60-6182og3mk", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n\n本講座の受講が終わったら到達できる目標について具体的にお教えください。\n\n\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "textColor2": "#333", "text2": "

\n本講座を修了すると、以下の目標を達成することが期待されます。\n

\n- 拡散モデルの理解：
拡散モデルの仕組みや特徴、その応用の可能性について理解し、画像生成における重要な手法としての位置付けを把握します。\n

\n- Pythonを使った拡散モデルの実装：
Pythonの基礎から始めながら、拡散モデルを用いた画像生成の手法を実践的に学び、Pythonによる拡散モデルの実装ができるようになります。\n

\n- 画像生成の応用力の向上：
拡散モデルを通じて、様々な画像生成タスクに取り組むことができます。例えば、テキストからの画像生成を中心に、生成したい画像を満たせるようなパーソナライズされた画像生成や、拡散モデルによる画像編集、操作性・制御性の高い画像生成など、実際の応用シナリオに対して手法を適用する能力を身に付けます。\n

\n- 学習への基盤の構築：
AIや画像生成の分野における基盤を構築します。これにより、今後の学習や応用においても一歩前進することができます。" }, "uniqueId": "fc-block-52-tr0l64j5v", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-61-t8mq7z0et", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n\n受講生に向けてメッセージをお願いいたします。\n\n\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "textColor2": "#333", "text2": "

\nこの講座では、拡散モデルという重要な手法を通じて、画像生成の理論と実践を学びます。Pythonを使った実装により、実際の画像生成タスクに取り組みながら、AIの力を活用した創造的な表現を追求します。また、学術的な基礎から応用までカバーしており、拡散モデルの理論について深く掘り下げながらも、実践的なスキルの習得を重視しています。そして、私自身の経験や専門知識を踏まえ、丁寧かつ分かりやすく講義を進めていきます。\n

\n本講座を修了することで、拡散モデルの理解とPythonによる実践力が身に付きます。AIの応用領域が広がる現代において、画像生成のスキルは非常に価値があります。将来のキャリアにおいて競争力を高めるだけでなく、自己表現やクリエイティビティを拡大するためにも、本講座は有益なものとなるでしょう。\n

\n最後に、本講座を受講することで、新たな知識やスキルを獲得し、画像生成AIの世界に一歩踏み出すことをお約束します。一緒に学び、成長しましょう。\n" }, "uniqueId": "fc-block-54-x9yz9zh3f", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-63-xnxbasvx1", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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ご案内します。 ", "content2": "\n当講座は、以下のツールを使用します。

\n[メインツール]
\nPython 3
\nhuggingface/diffusers
\nhuggingface/transformers
\nhuggingface/accelerator\n" }, "uniqueId": "fc-block-61-dpmuktb53", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-67-7ntcaf4w2", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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\n※講座内で詳細に説明しますが、以下の知識があるとよりスムーズに受講することができます。
\n・深層学習の基礎知識
\n・Stable DiffusionやChatGPTを話で聞いたことがある程度
\n・PythonやPyTorchの基礎知識 (各演習でPythonを使用するため、Pythonに関する最低限の知識があると、よりスムーズに受講ができます。)
\n・高校数学、特に線形代数・微分積分・確率統計をある程度理解していることを前提としています。
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\n
\n\n \nオンライン講座商品の規定

\n\n\n* 詳細ページ内の一部画像は講座に対する理解を深めるためのイメージです。
\n* 本商品はVOD動画形式の講座を提供するオンライン講座です。
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\n* 事前予約講座の場合、講義映像は公開日程に応じて順次製作および公開され、1次映像公開日が受講開始日となります。
\n* 決済が完了されますと、マイ講義室を通じてご受講いただけます。

\n\n総学習期間:
\n– 最初の10日間は正常受講期間(有料受講期間と同様)で、無料受講期間は11日から以降無制限であり、有料受講期間と無料受講期間とも同様にご視聴いただけます。
\n– 受講開始日: 受講開始日は決済日から期間が算定され、決済を完了するとマイ講義室からご受講いただけます。（事前予約講座は1次映像公開日が受講開始日となります）
\n– 弊社の都合で受講開始が遅れた場合は、その日程分の受講開始日が延期されます。

\n\n\n

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\n\n*本ページ上の情報は弊社の都合により事前の告知なく変更、終了することがございます。予めご了承ください。
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\n ▶ 返金ポリシーはこちら" }, "uniqueId": "fc-block-65-7etpp561h", "isChecked": false } ]

画像生成AI入門：Pythonによる拡散モデルの理論と実践

講座詳細

[Course]リサーチサイエンティスト,北田俊輔_키타다_Co/JP Details