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Spezialisierung „Programming Generative AI“

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Spezialisierung „Programming Generative AI“

Deep Generative AI Neural Network Multimodal Model. A journey through deep generative modeling—build, train, and personalize AI models using PyTorch.

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Jonathan Dinu

Dozenten: Pearson

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

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4 Wochen zu vervollständigen
unter 5 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Develop and implement deep generative models for images and text using PyTorch and Hugging Face libraries.

  • Build and personalize state-of-the-art multimodal systems, including text-to-image generators like stable diffusion.

  • Apply advanced techniques for data manipulation, model evaluation, and efficient fine-tuning of large pre-trained AI models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Multimodal Prompts
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Transfer Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Autoencoders
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Hugging Face
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Tensorflow

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August 2025

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Develop a foundational understanding of generative AI and deep generative modeling concepts.

  • Explore and compare various multimodal generative models and their input/output modalities.

  • Gain hands-on experience programming with tensors and building neural networks using PyTorch.

  • Understand the theoretical trade-offs between different generative model architectures and their practical implications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Multimodal Prompts
Kategorie: Deep Learning

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: Autoencoders
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Hugging Face
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Generative AI
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: LLM Application

Was Sie lernen werden

  • Understand and implement multimodal models that integrate images and text for advanced AI applications.

  • Build and optimize semantic image search engines using contrastive language-image pre-training.

  • Master the principles and practicalities of latent diffusion and stable diffusion for text-to-image generation.

  • Adapt, fine-tune, and efficiently evaluate pre-trained generative models for new tasks, styles, and real-time performance.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Multimodal Prompts

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