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Generative Deep Learning with TensorFlow
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Generative Deep Learning with TensorFlow

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(285 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 16 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
95%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Variational AutoEncoders
  • Kategorie: Auto Encoders
  • Kategorie: Generative Adversarial Networks
  • Kategorie: Neural Style Transfer

Wichtige Details

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung TensorFlow: Advanced Techniques
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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

This week, you will learn how to extract the content of an image (such as a swan), and the style of a painting (such as cubist, or impressionist), and combine the content and style into a new image. This is called neural style transfer, and you'll learn how to extract these kinds of features using transfer learning.

Das ist alles enthalten

13 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

This week, you’ll get an overview of AutoEncoders and how to build them with TensorFlow. You'll learn how to build a simple AutoEncoder on the familiar MNIST dataset, before diving into more complicated deep and convolutional architectures that you'll build on the Fashion MNIST dataset. You'll get to see the difference in results of the DNN and CNN AutoEncoder models, and then identify ways to denoise noisy images. You'll finish the week building a CNN AutoEncoder using TensorFlow to output a clean image from a noisy one!

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore

This week you will explore Variational AutoEncoders (VAEs) to generate entirely new data. In this week’s assignment, you will generate anime faces and compare them against reference images.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

This week, you’ll learn about GANs. You'll learn what they are, who invented them, their architecture and how they vary from VAEs. You'll get to see the function of the generator and the discriminator within the model, and the concept of 2 training phases and the role of introduced noise. Then you'll end the week building your own GAN that can generate faces! How cool is that!

Das ist alles enthalten

7 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (54 Bewertungen)
Laurence Moroney
DeepLearning.AI
19 Kurse526.601 Lernende

von

DeepLearning.AI

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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285 Bewertungen

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5

Geprüft am 21. März 2024

IU
4

Geprüft am 19. Juni 2024

LV
5

Geprüft am 17. März 2022

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Häufig gestellte Fragen