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。
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授课语言：英语（English）
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- 获得对主题或工具的基础理解
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学生评论
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PS
已于 Aug 29, 2023审阅
Excellent understanding and practical experience, however the last assignment could have gone more ahead to semi final generated images
MZ
已于 Mar 12, 2022审阅
This course reignited my interest in and passion about ML. I can hardly imagine the much I dont know that awaits me out there! I can barely wait for the third course!
AB
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.
