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 Netzwerke (GANs)“
Dozenten: Sharon Zhou
78.435 bereits angemeldet
2,004 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Generative Model Architectures
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Image Analysis
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Wichtige Details
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Felipe M.
Jennifer J.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 20. Juli 2023
Helped me clarify the some of key principles and theories behind GAN and bit of history... The references/additional study materials are very useful, if you want to dig deep into. Overall very pleased
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 19. Okt. 2020
Excellent introduction to Generative Adversarial Networks (GANs). The course is easy to follow, and the assignments are challenging. Thanks for the great learning opportunity.
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