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Generatives Deep Learning mit TensorFlow
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Generatives Deep Learning mit TensorFlow

20.911 bereits angemeldet

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

(281 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: Variations-Autokodierer
  • Kategorie: Auto-Codierer
  • Kategorie: Generative kontradiktorische Netzwerke
  • Kategorie: Neuronale Stilübertragung

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: Fortgeschrittene Techniken
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

In dieser Woche werden Sie lernen, wie Sie den Inhalt eines Bildes (z.B. einen Schwan) und den Stil eines Gemäldes (z.B. kubistisch oder impressionistisch) extrahieren und den Inhalt und den Stil zu einem neuen Bild kombinieren. Dies wird als neuronaler Stiltransfer bezeichnet. Sie werden lernen, wie Sie diese Art von Merkmalen mit Hilfe des Transfer-Lernens extrahieren können.

Das ist alles enthalten

13 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Diese Woche erhalten Sie einen Überblick über AutoEncoder und wie man sie mit TensorFlow erstellt. Sie werden lernen, wie man einen einfachen AutoEncoder auf dem bekannten MNIST-Datensatz erstellt, bevor Sie in kompliziertere Deep- und Faltungsarchitekturen eintauchen, die Sie auf dem Fashion MNIST-Datensatz aufbauen werden. Sie werden den Unterschied zwischen den Ergebnissen der DNN- und CNN-AutoEncoder-Modelle kennenlernen und dann Wege finden, verrauschte Bilder zu entrauschen. Zum Abschluss der Woche bauen Sie einen CNN AutoEncoder mit TensorFlow, um aus einem verrauschten Bild ein sauberes Bild zu erzeugen!

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore

Diese Woche werden Sie sich mit Variational AutoEncoders (VAEs) beschäftigen, um völlig neue Daten zu erzeugen. In dieser Woche werden Sie Anime-Gesichter erzeugen und diese mit Referenzbildern vergleichen.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Diese Woche erfahren Sie mehr über GANs. Sie erfahren, was sie sind, wer sie erfunden hat, ihre Architektur und wie sie sich von VAEs unterscheiden. Sie werden die Funktion des Generators und des Diskriminators innerhalb des Modells kennenlernen, sowie das Konzept der 2 Trainingsphasen und die Rolle des eingeführten Rauschens. Am Ende der Woche werden Sie Ihr eigenes GAN bauen, das Gesichter erzeugen kann! Wie cool ist das denn!

Das ist alles enthalten

7 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (54 Bewertungen)
Laurence Moroney
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19 Kurse523.235 Lernende

von

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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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281 Bewertungen

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PV
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Geprüft am 18. Aug. 2022

IU
4

Geprüft am 19. Juni 2024

LV
5

Geprüft am 17. März 2022

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Häufig gestellte Fragen