Dans ce cours, vous allez : - Découvrir les GAN et leurs applications - Comprendre l'intuition derrière les composants fondamentaux des GAN - Explorer et implémenter de multiples architectures GAN - Construire des GAN conditionnels capables de générer des exemples à partir de catégories déterminées La spécialisation DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GANs) fournit une introduction passionnante à la génération d'images avec les GANs, traçant un chemin des concepts fondamentaux aux techniques avancées à travers une approche facile à comprendre. Elle couvre également les implications sociales, y compris les biais dans les ML et les moyens de les détecter, la préservation de la vie privée, et plus encore. Construisez une base de connaissances complète et acquérez une expérience pratique dans les GANs. Entraînez votre propre modèle à l'aide de PyTorch, utilisez-le pour créer des images et évaluez une variété de GANs avancés.
Construire des réseaux adversoriels génératifs (GAN) de base
Ce cours fait partie de Spécialisation Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Sharon Zhou
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Cours
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Composantes des GAN
- Catégorie : WGANs
- Catégorie : DCGANs
- Catégorie : Génération contrôlable
- Catégorie : Génération conditionnelle
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 4 modules dans ce cours
Découvrez quelques applications réelles des GANs, apprenez leurs composants fondamentaux et construisez votre propre GAN en utilisant PyTorch !
Inclus
10 vidéos6 lectures1 devoir de programmation1 élément d'application1 laboratoire non noté
Apprenez les différentes fonctions d'activation, la normalisation des lots et les convolutions transposées pour ajuster votre architecture GAN et appliquez-les pour construire un DCGAN avancé spécifiquement pour le traitement des images !
Inclus
9 vidéos5 lectures1 devoir de programmation
Apprenez des techniques avancées pour réduire les cas d'échec du GAN dus à des déséquilibres entre le générateur et le discriminateur ! Mettez en œuvre un WGAN pour atténuer la formation instable et l'effondrement de mode en utilisant l'application de W-Loss et de Lipschitz Continuity.
Inclus
7 vidéos5 lectures1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Comprenez comment contrôler efficacement votre GAN, modifier les caractéristiques d'une image générée et construire des GAN conditionnels capables de générer des exemples à partir de catégories déterminées !
Inclus
9 vidéos6 lectures2 devoirs de programmation1 laboratoire non noté
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