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資料情報
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| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
| 1 |
図書情報館 | 1310794704 | 713/サ/ | 2階図書室 | | 一般図書 | 貸出禁止 | 準備中 | |
× |
関連資料
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008002049984 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
ただある 沢田英男彫刻作品集 |
| 書名ヨミ |
タダ アル |
| 著者名 |
沢田 英男/著
|
| 著者名ヨミ |
サワダ ヒデオ |
| 出版者 |
亜紀書房
|
| 出版年月 |
2026.9 |
| ページ数 |
143p |
| 大きさ |
24cm |
| 分類記号 |
713.087
|
| 分類記号 |
713.087
|
| ISBN |
4-7505-1918-0 |
| 内容紹介 |
小さいしあまり形が彫ってない木彫。これは何だ、木端か可愛くないお人形さんか? 目の前の木が発する言葉を辛抱強く待つ。そうすることでようやく、彫刻が生まれ出てくる…。彫刻家・沢田英男の作品集。 |
| 著者紹介 |
埼玉県川越市生まれ。東京藝術大学大学院彫刻専攻修了。彫刻家。著書に「かたわらに」がある。 |
| 言語区分 |
英語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
DALL・E3やMidjourneyなどの画像生成AIはどのようにして動くのか?その仕組みを解き明かします。文章から高解像度画像を生成するモデルを構築。プロンプトに基づいて画像を編集。画像分類を行うVision Transformer(ViT)を構築。分類、テキスト生成、画像生成に合わせてLLMを微調整。本物の画像とディープフェイクをより正確に判定する。 |
| (他の紹介)目次 |
1 注意機構(Attention)とTransformerを理解する(2つのモデルの物語:Transformerと拡散 Transformerを構築する Vision Transformerで画像を分類する 画像にキャプションを追加する) 2 拡散モデル入門(拡散モデルによる画像生成 拡散モデルで生成する画像を制御する 拡散モデルによる高解像度画像の生成) 3 拡散モデルを用いたテキスト画像生成(CLIP:画像とテキストの類似度を測定するモデル 潜在拡散を用いたテキストから画像の生成 Stable Diffusionの徹底解説) 4 Transformerを用いたテキストから画像の生成(VQGAN:画像を整数のシーケンスに変換する DALL‐Eの最小限の実装) 5 新たな展開と課題(テキストから画像への変換における新たな展開と課題) 付録 PyTorchをインストールして、ローカルおよびColabでGPUトレーニングを有効にする |
| (他の紹介)著者紹介 |
リウ,マーク ケンタッキー大学 金融学教授、金融学修士課程の創設ディレクター。ボストン・カレッジでファイナンスの博士号を取得(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) Smoky ゲーム会社他数社の代表。サイバーセキュリティと機械学習の研究がライフワーク。大学院博士課程で医用画像分析AIを研究中(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) IPUSIRON 2001年に『ハッカーの教科書』(データハウス)を上梓(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) |
内容細目表
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