01
画像生成の概要
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画像生成の概要
このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。
コース情報
目標
- 拡散モデルの仕組み
- 拡散モデルの実用例
- 条件のない拡散モデル
- 拡散モデルの最新動向（テキストから画像）
前提条件
ML
ディープ ラーニング
畳み込みニューラル ネットワーク（CNN）
Python プログラミング
対象
データ サイエンティスト、ML エンジニア、新しい画像生成モデルの開発に取り組む研究者、画像生成を使用したアプリケーションの構築に関心のあるデベロッパー
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、français、עברית、bahasa Indonesia、italiano、日本語、한국어、português (Brasil)、简体中文、繁體中文、Deutsch、Türkçe
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
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