在本课程中，您将： - 评估 GANs 评估所面临的挑战并比较不同的生成模型 - 使用弗雷谢特起始距离 (FID) 方法评估 GANs 的保真度和多样性 - 识别 GANs 中的偏差来源和检测偏差的方法 - 学习并实施与最先进的 StyleGANs 相关的技术 DeepLearning.人工智能生成对抗网络 (GANs) 专业为使用 GANs 生成图像提供了令人兴奋的介绍，通过简单易懂的方法描绘了从基础概念到高级技术的路径。它还涉及社会影响，包括 ML 中的偏差和检测偏差的方法、隐私保护等。 建立全面的知识库，获得 GANs 的实践经验。使用 PyTorch 训练自己的模型，用它来创建图像，并评估各种高级 GAN。
构建更好的生成对抗网络 (GAN)
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 生成式对抗网络（GANs） 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有3个模块
了解评估 GANs 所面临的挑战，了解不同 GAN 性能测量方法的优缺点，并使用嵌入法实施弗雷谢特起始距离 (FID) 方法来评估 GANs 的准确性！
涵盖的内容
10个视频8篇阅读材料1个编程作业1个非评分实验室
了解 GAN 与其他生成模型相比的缺点，发现这些模型的优缺点--此外，了解机器学习中可能产生偏差的许多地方、偏差的重要性以及在 GAN 中识别偏差的方法！
涵盖的内容
6个视频9篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
了解 StyleGAN 如何改进以前的模型，并实施与 StyleGAN 相关的组件和技术，StyleGAN 是目前最先进、功能最强大的 GAN！
涵盖的内容
9个视频6篇阅读材料1个编程作业2个非评分实验室
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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学生评论
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JM
5
已于 Apr 22, 2021审阅
Me gustaron mucho los temas en general, aunque me gustaría que en los videos hablen de las dimensiones de los tensores, a mí eso me ayudaría mucho a entender rápido
MB
5
已于 Aug 25, 2023审阅
This course has helped me to dive deeper into the world of Generative AI through GANs and know what they can do and what are the advantages, benefits and disadvantages at the same time.
AB
5
已于 Mar 24, 2021审阅
Great material...but the stylegan code implementation requires more video material. Instead adding one more week for ProGan part before stylegan would be helpful for the learners.
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