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Programming Generative AI: Unit 2

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Programming Generative AI: Unit 2

Pearson

Dozent: Pearson

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

8 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Understand and implement core generative AI models for images and text, including autoencoders, diffusion models, and transformers.

  • Gain practical experience with leading deep learning frameworks such as PyTorch and Hugging Face libraries.

  • Learn to represent, generate, and manipulate images and text using state-of-the-art neural network architectures.

  • Apply advanced generative techniques for tasks like image enhancement, translation, and natural language inference.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Artificial Neural Networks

Wichtige Details

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August 2025

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Programming Generative AI
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  • 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 1 Modul

This module explores how generative models process and create images and text. Learners will understand image representation, convolutional neural networks, and autoencoders, progressing to variational autoencoders for probabilistic image generation. The module introduces diffusion models and practical image generation using Hugging Face’s diffusers library, including advanced tasks like interpolation and restoration. Shifting to text, it covers natural language processing pipelines, word embeddings, and the transformer architecture, culminating in hands-on experience with large language models using the Hugging Face Transformers library. By the end, students gain both theoretical knowledge and practical skills in multimodal generative AI.

Das ist alles enthalten

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