In diesem Kurs werden Sie: - die Herausforderungen bei der Bewertung von GANs einschätzen und verschiedene generative Modelle vergleichen - die Fréchet Inception Distance (FID)-Methode anwenden, um die Treue und Vielfalt von GANs zu bewerten - Quellen von Verzerrungen und die Möglichkeiten, diese in GANs zu erkennen, identifizieren - die mit den hochmodernen StyleGANs verbundenen Techniken erlernen und implementieren Die DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization bietet eine aufregende Einführung in die Bilderzeugung mit GANs, die den 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.
Bessere Generative Adversarial Networks (GANs) erstellen
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Bessere Generative Adversarial Networks (GANs) erstellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Generative adversarische Netze (GANs)“



Dozenten: Sharon Zhou
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685 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Bildqualität
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Daten-Ethik
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
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1 Aufgabe
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module
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Geprüft am 5. März 2021
Good course and flexible! Quick if you want that but lots of references to the papers if you want depth.
Geprüft am 23. Apr. 2021
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
Geprüft am 15. Dez. 2021
Really fun to learn. The programming assignments are good as well. They made sure I had to understand every component of different GANs. Excited for the third part
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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