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

Bessere Generative Adversarial Networks (GANs) erstellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Generative adversarische Netze (GANs)“



Dozenten: Sharon Zhou
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685 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildqualität
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Generative KI
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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

In diesem Kurs gibt es 3 Module
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Geprüft am 4. März 2021
Good course and flexible! Quick if you want that but lots of references to the papers if you want depth.
Geprüft am 23. Nov. 2020
I think this course has more advanced "tricks" and models that are supported with fewer assignments, which could be one shortcoming of the course.
Geprüft am 14. Dez. 2021
Really fun to learn. The programming assignments are good as well. They made sure I had to understand every component of different GANs. Excited for the third part
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