Ce cours sur l'apprentissage profond fournit une introduction complète à la génération d'images IA en utilisant Stable Diffusion, des techniques de débruitage et des méthodes d'apprentissage génératif avancées. Commencez par comprendre comment les modèles Stable Diffusion génèrent des visuels de haute qualité à partir d'invites textuelles grâce à des représentations latentes. Apprenez les méthodes de débruitage qui améliorent la qualité de l'image pendant l'entraînement et l'inférence. Acquérir une expérience pratique avec une démonstration en direct sur la génération de texte à partir d'images. Progressez vers l'apprentissage génératif en utilisant des autoencodeurs et l'apprentissage contrastif pour améliorer la représentation des caractéristiques. Explorer les espaces d'intégration partagés et la façon d'aligner les images, le texte et le code pour les applications GenAI multimodales. Pour réussir ce cours, vous devez avoir une compréhension de base des réseaux neurones, des modèles génératifs et de la programmation Python.

À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Générer des images de haute qualité en utilisant des modèles de diffusion stable - Appliquer des techniques de débruitage pour des sorties génératives plus propres - Utiliser des autoencodeurs et l'apprentissage contrastif dans les flux de travail GenAI - Construire des espaces d'intégration partagés pour les applications d'IA multimodales Idéal pour les développeurs IA, les ingénieurs ML et les praticiens de l'IA générative.