2014年にGoodfellowらによって提案された、生成モデルと識別モデルを競合させて訓練するニューラルネットワークです。GANは手書き文字の生成に始まり、架空の有名人の写真生成、線画の色付けなどユニークな研究を生み出してきました。本セミナーでは、画像・音声・テキストの分野におけるGANの応用事例を、それぞれの分野の著名な研究者からご紹介していただきます。GANを自分の研究テーマに応用する際のポイントや課題について知る良い機会となっております。人工知能学会の会員か否かにかかわらず、GANにご興味のある方はどなたでもご参加いただけますので、皆様奮ってご応募ください。近年注目を集めている深層生成モデルの一つであり、理論面から応用面まで多岐にわたり研究が行われている。本講演では、GANの基礎・発展・応用について画像・音声を中心に幅広く研究紹介を行う。基礎として、GANの理論的な枠組みについて説明する。着目した研究について紹介する。(東京大学)概要:GANは画像生成の可能性を広げるだけではなく、他のメディアを生成するポテンシャルを秘めている。その一例として、動き情報を伴った動画生成についての取り組みを紹介する。敵対的学習という枠組みはコンテンツ生成のみならず、種々の機械学習に応用されつつある。その例として、ドメイン適応技術に対する敵対的学習の応用を紹介する。画像処理の分野で大きな発展をもたらした。GANの研究が続けられている。どのように用いられているのかを解説する。参加申し込み人工知能学会にご入会されますと様々な割引や特典を受けられます。本セミナーにも会員には割引が適用されますので、未加入の方は、この機会にぜひ本学会のご入会をご検討ください。