In diesem Kurs werden Sie: - die Herausforderungen bei der Bewertung von GANs einschätzen und verschiedene generative Modelle vergleichen - die Fréchet Inception Distance (FID)-Methode anwenden, um die Treue und Vielfalt von GANs zu bewerten - Quellen von Verzerrungen und die Möglichkeiten, diese in GANs zu erkennen, identifizieren - die mit den hochmodernen StyleGANs verbundenen Techniken erlernen und implementieren Die DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization bietet eine aufregende Einführung in die Bilderzeugung mit GANs, die den 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.
Bessere Generative Adversarial Networks (GANs) erstellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Generative adversarische Netzwerke (GANs)
Dozenten: Sharon Zhou
30.154 bereits angemeldet
(662 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: StyleGANs
- Kategorie: GAN-Bewertung
- Kategorie: Vor- und Nachteile von GANs
- Kategorie: GANs-Alternativen
- Kategorie: Verzerrungen in GANs
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
1 Aufgabe
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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Verstehen Sie die Herausforderungen bei der Bewertung von GANs, lernen Sie die Vor- und Nachteile verschiedener GAN-Leistungsmaße kennen und implementieren Sie die Fréchet Inception Distance (FID) Methode unter Verwendung von Einbettungen, um die Genauigkeit von GANs zu bewerten!
Das ist alles enthalten
10 Videos8 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Lernen Sie die Nachteile von GANs im Vergleich zu anderen generativen Modellen kennen, entdecken Sie die Vor- und Nachteile dieser Modelle - und erfahren Sie, woher Verzerrungen beim maschinellen Lernen kommen können, warum sie wichtig sind und wie man sie bei GANs erkennt!
Das ist alles enthalten
6 Videos9 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Lernen Sie, wie StyleGAN frühere Modelle verbessert und implementieren Sie die Komponenten und Techniken von StyleGAN, dem derzeit modernsten GAN mit leistungsstarken Funktionen!
Das ist alles enthalten
9 Videos6 Lektüren1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
Zeigt 3 von 662
662 Bewertungen
- 5 stars
77,49 %
- 4 stars
14,65 %
- 3 stars
4,98 %
- 2 stars
1,66 %
- 1 star
1,20 %
Geprüft am 12. Mai 2021
Geprüft am 22. Apr. 2021
Geprüft am 15. Jan. 2021
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.