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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.

Pearson
Jonathan Dinu

Dozenten: Pearson

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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: Fine-tuning
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Image Quality
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Multimodal Prompts
  • Kategorie: Natural Language Processing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Programming Generative AI: Unit 1

Programming Generative AI: Unit 1

KURS 1, 6 Stunden

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: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Artificial Neural Networks
Programming Generative AI: Unit 2

Programming Generative AI: Unit 2

KURS 2, 8 Stunden

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: Natural Language Processing
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Hugging Face
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Model Training
Kategorie: Generative AI
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Image Quality
Programming Generative AI: Unit 3

Programming Generative AI: Unit 3

KURS 3, 8 Stunden

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: Model Evaluation
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Model Training
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Multimodal Prompts

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Dozenten

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268 Kurse61.560 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen