In diesem Kurs werden Sie: - GANs und ihre Anwendungen kennenlernen - die Intuition hinter den grundlegenden Komponenten von GANs verstehen - mehrere GAN-Architekturen erforschen und implementieren - bedingte GANs erstellen, die Beispiele aus bestimmten Kategorien generieren können Die DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization bietet eine spannende Einführung in die Bilderzeugung mit GANs, die einen Weg von grundlegenden Konzepten zu fortgeschrittenen Techniken durch einen leicht verständlichen Ansatz aufzeigt. Außerdem werden die sozialen Auswirkungen behandelt, einschließlich der Verzerrungen im ML und der Möglichkeiten, diese zu erkennen, die Wahrung der Privatsphäre und vieles mehr. Bauen Sie eine umfassende Wissensbasis auf und sammeln Sie praktische Erfahrungen mit GANs. Trainieren Sie Ihr eigenes Modell mit PyTorch, erstellen Sie damit Bilder und bewerten Sie eine Vielzahl fortgeschrittener GANs.
Grundlegende Generative Adversarische Netzwerke (GANs) erstellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Generative adversarische Netzwerke (GANs)
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Sharon Zhou
67.981 bereits angemeldet
Kurs
(1,913 Bewertungen)
96%
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Komponenten von GANs
- Kategorie: WGANs
- Kategorie: DCGANs
- Kategorie: Steuerbare Erzeugung
- Kategorie: Bedingte Generierung
Wichtige Details
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Kurs
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96%
Empfohlene Erfahrung
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Sehen Sie sich einige reale Anwendungen von GANs an, lernen Sie ihre grundlegenden Komponenten kennen und bauen Sie Ihren eigenen GAN mit PyTorch!
Das ist alles enthalten
10 Videos6 Lektüren1 Programmieraufgabe1 App-Element1 Unbewertetes Labor
Lernen Sie verschiedene Aktivierungsfunktionen, Stapelnormalisierung und transponierte Faltungen kennen, um Ihre GAN-Architektur zu optimieren und einen fortschrittlichen DCGAN speziell für die Verarbeitung von Bildern zu erstellen!
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren1 Programmieraufgabe
Lernen Sie fortgeschrittene Techniken zur Reduzierung von GAN-Ausfällen aufgrund von Ungleichgewichten zwischen Generator und Diskriminator! Implementieren Sie ein WGAN, um instabiles Training und Mode-Kollaps mit Hilfe von W-Loss und Lipschitz-Kontinuität zu verhindern.
Das ist alles enthalten
7 Videos5 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Erfahren Sie, wie Sie Ihren GAN effektiv steuern, die Merkmale in einem generierten Bild ändern und bedingte GANs erstellen können, die Beispiele aus bestimmten Kategorien generieren!
Das ist alles enthalten
9 Videos6 Lektüren2 Programmieraufgaben1 Unbewertetes Labor
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Geprüft am 10. Okt. 2020
Geprüft am 15. Okt. 2020
Geprüft am 20. Juli 2023
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