本チュートリアルは、今巷で話題のディープラーニングを使って、以下のようなような低画質な唐揚げ画像を生成します。ちょっとたこ焼きっぽいですね。

　具体的には、GAN(generative adversarial network)と呼ばれる技術を使います。「直感Deep Learning」という本から引用すると

　GANは、ディープラーニングの権威の一人であるYann LeCun によると「機械学習においてこの10年間で最も興味深いアイデア」とされています。

　とのことです。詳しくはこちらの記事（英文）を参照ください。

　GANの具体的なメカニズムに関しては、よく贋作者と鑑定士に例えられます。具体的には、GANは贋作者の役割をするネットワークと鑑定士の役割をするネットワークの2つのネットワークがあり、贋作者ネットワーク：ランダムなノイズから、本物と見間違えるような贋作を作る一方、鑑定士ネットワークは、贋作かどうかを判別する役割を果たします。

　この2つのネットワークが競い合うように性能を向上させることで、GANは自動生成（贋作者としての役割）を実現します。GANの概要に関する詳細は、以下のネット記事なども非常に参考になりますので興味ある方は参照下さい。

　本チュートリアルでは、そんな画期的技術であるところのGANを用いて「からあげ画像」を自動生成します。名付けて「KaraageGAN」です。

　といっても、あくまで画質は冒頭で紹介したように、イマイチなクオリティなので、本チュートリアルは実用性を求めるというより、あくまでGANはこんなものだということを手を動かしながら体験してみるチュートリアルになります。

このチュートリアルで出来るようになること

　以下のようにGANが、からあげ画像を生成する学習モデルが育っていく様を目の当たりにすることができます。

　うまくGANの学習モデルが育てば、好きなだけ、からあげ画像を生成することができます。もちろん、この技術を応用すれば、からあげ以外の画像を自動生成できる可能性があります。

　　ディープラーニングのプログラミングに関しては、Pythonというプログラミング言語を用います。Pythonでディープラーニングを実行する環境構築は、初学者には中々ハードルが高いのですが、本チュートリアルでは「Google Colaboratory」というGoogleが提供する無料の学習環境を用いることで、環境構築不要で、直ぐにディープラーニングの学習をすることが可能です。

　なお、本チュートリアルは、ディープラーニングに関してある程度知識のある前提の説明となっています。ディープラーニングがさっぱり分からないという人は、以下記事を参照下さい。

　合わせて以下チュートリアルで、手を動かしながら学んでいただければ幸いです。