次のうち、Generative Adversarial Networks (GANs) の基本原理を最もよく表しているものはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
CNN を用いた画像分類、二値分類と多クラス分類モデルの違い、そして PyTorch で転移学習を使って画像分類を行う方法を学びます。
画像内の物体をバウンディングボックスで予測して検出し、物体認識モデルの性能を評価します。
画像セグメンテーションの3種類（セマンティック、インスタンス、パノプティック）とその活用例、そしてそれぞれに適した Machine Learning モデルのアーキテクチャを学びます。
Generative Adversarial Networks (GANs) でまったく新しい画像を生成します。Deep Convolutional GAN を構築・学習させ、出力の品質と多様性を評価する方法を学びます。
現在の演習
