Dans ce cours, vous allez : - Évaluer les défis de l'évaluation des GANs et comparer différents modèles génératifs - Utiliser la méthode Fréchet Inception Distance (FID) pour évaluer la fidélité et la diversité des GANs - Identifier les sources de biais et les moyens de les détecter dans les GANs - Apprendre et mettre en œuvre les techniques associées à l'état de l'art des StyleGANs La spécialisation DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GANs) Specializations offre 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 de meilleurs réseaux adverbiaux génératifs (GAN)
Ce cours fait partie de Spécialisation Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeurs : Sharon Zhou
29 558 déjà inscrits
Cours
(652 avis)
93%
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : StyleGANs
- Catégorie : Évaluation du GAN
- Catégorie : Avantages et inconvénients des GAN
- Catégorie : Alternatives aux GANs
- Catégorie : Biais dans les GAN
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1 quiz
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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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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 3 modules dans ce cours
Comprenez les défis de l'évaluation des GAN, découvrez les avantages et les inconvénients des différentes mesures de performance des GAN, et mettez en œuvre la méthode Fréchet Inception Distance (FID) en utilisant des embeddings pour évaluer la précision des GAN !
Inclus
10 vidéos8 lectures1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Apprenez les inconvénients des GAN par rapport à d'autres modèles génératifs, découvrez les avantages et les inconvénients de ces modèles. De plus, découvrez les nombreux endroits d'où peuvent provenir les biais dans l'apprentissage automatique, pourquoi ils sont importants, et une approche pour les identifier dans les GAN !
Inclus
6 vidéos9 lectures1 quiz1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Apprenez comment StyleGAN améliore les modèles précédents et mettez en œuvre les composants et les techniques associés à StyleGAN, actuellement le GAN le plus avancé avec des capacités puissantes !
Inclus
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