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.
Grundlegende Generative Adversarische Netzwerke (GANs) erstellen

Grundlegende Generative Adversarische Netzwerke (GANs) erstellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Generative adversarische Netze (GANs)“



Dozenten: Sharon Zhou
79.076 bereits angemeldet
2,004 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
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
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Zeigt 3 von 2004 an
Geprüft am 1. Nov. 2020
Good overall introduction to GANs. I really liked how well the sections on Wasserstein Loss and Conditional & Controllable GAN sections were covered in this course.
Geprüft am 24. Apr. 2022
The Teacher is awesome the way she explains the concepts through great examples. I wish the exercises were a little bit more handson and independent (most of the code structure is already there).
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.

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