◼️概要 現代の生成AIの中核技術である拡散モデル（Diffusion Model）について学びます。拡散モデルは変分オートエンコーダー（VAE）の概念を発展させ、潜在変数を階層的に配置することで高品質な生成を可能にしています。本回では、データに徐々にノイズを付与する拡散過程と、ノイズから元のデータを復元する逆拡散過程の理論と実装について理解を深めます。 ◼️コース内容 生成AIエンジニア講座（全6回） 第四回：拡散モデル 目的：最新の生成AI技術である拡散モデルの原理を理解し、基本的な実装方法を習得する 対象者：第三回までを受講した方、または生成モデルの基礎知識を持つ方 内容： 拡散モデルの基本概念とVAEとの関連性 拡散過程（Forward Process）の理論と実装 ノイズ付与のメカニズム 時間ステップと潜在変数の関係 逆拡散過程（Reverse Process）の理論と実装 ノイズスケジューリング（β値の設定）の方法 拡散モデルによるデータ生成の実践