Python開発のための実践プログラミングgan

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

【著者紹介】
毛利拓也 : 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 : 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 : 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 : 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 : 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 : 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 : 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）