In diesem Kurs werden Sie: - GANs und ihre Anwendungen kennenlernen - die Intuition hinter den grundlegenden Komponenten von GANs verstehen - mehrere GAN-Architekturen erforschen und implementieren - bedingte GANs erstellen, die Beispiele aus bestimmten Kategorien generieren können Die DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization bietet eine spannende Einführung in die Bilderzeugung mit GANs, die einen 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.
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Grundlegende Generative Adversarische Netzwerke (GANs) erstellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Generative adversarische Netzwerke (GANs)



Dozenten: Sharon Zhou
76.821 bereits angemeldet
(1,997 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Deep Learning
 - Kategorie: Verantwortungsvolle KI
 - Kategorie: Unüberwachtes Lernen
 - Kategorie: Computervision
 - Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
 - Kategorie: Generative KI
 - Kategorie: Datenethik
 - Kategorie: Künstliche neuronale Netze
 - Kategorie: Generative Modellarchitekturen
 
Wichtige Details

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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 4 Module
Sehen Sie sich einige reale Anwendungen von GANs an, lernen Sie ihre grundlegenden Komponenten kennen und bauen Sie Ihren eigenen GAN mit PyTorch!
Das ist alles enthalten
10 Videos6 Lektüren1 Programmieraufgabe1 App-Element1 Unbewertetes Labor
Lernen Sie verschiedene Aktivierungsfunktionen, Stapelnormalisierung und transponierte Faltungen kennen, um Ihre GAN-Architektur zu optimieren und einen fortschrittlichen DCGAN speziell für die Verarbeitung von Bildern zu erstellen!
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren1 Programmieraufgabe
Lernen Sie fortgeschrittene Techniken zur Reduzierung von GAN-Ausfällen aufgrund von Ungleichgewichten zwischen Generator und Diskriminator! Implementieren Sie ein WGAN, um instabiles Training und Mode-Kollaps mit Hilfe von W-Loss und Lipschitz-Kontinuität zu verhindern.
Das ist alles enthalten
7 Videos5 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Erfahren Sie, wie Sie Ihren GAN effektiv steuern, die Merkmale in einem generierten Bild ändern und bedingte GANs erstellen können, die Beispiele aus bestimmten Kategorien generieren!
Das ist alles enthalten
9 Videos6 Lektüren2 Programmieraufgaben1 Unbewertetes Labor
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Bewertungen von Lernenden
1.997 Bewertungen
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Zeigt 3 von 1997 an
Geprüft am 16. Nov. 2020
Great course! The programming assignments were a bit short and too easy. The Deep Learning Specialization assignments had the ideal difficulty and length.
Geprüft am 11. Feb. 2023
Lectures were clear, focused & informative. Assignments were well-formed with extremely helpful hints & explanations of the code to be completed. Nice work!
Geprüft am 6. Okt. 2020
Excellent course. The videos were a pleasure to watch, the assignments were clear and allowed you to go as shallow or as in depth as you desired, and the mentors were very helpful.

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