◼️概要 ニューラルネットワークを用いた生成モデルの基礎について学びます。従来の分類モデルとは異なり、生成モデルは入力データの特徴を潜在変数として保存し、その潜在変数から新たなデータを生成することができます。本回では、オートエンコーダー(AE)と変分オートエンコーダー(VAE)という基本的な生成モデルについて理解を深め、実装を通じて生成AIの基礎技術を習得します。 ◼️コース内容 生成AIエンジニア講座（全6回） 第三回：ニューラルネットワークによる生成モデル 目的：データ生成の仕組みを理解し、オートエンコーダーおよび変分オートエンコーダーの実装方法を学ぶ 対象者：第一回・第二回を受講した方、またはニューラルネットワークとCNNの基礎知識を持つ方 内容： 生成モデルの基本概念と分類モデルとの違い オートエンコーダー(AE)の構造と実装 潜在ベクトルの概念と活用方法 変分オートエンコーダー(VAE)の理論と実装