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Spezialisierung „Programming Generative AI“

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Spezialisierung „Programming Generative AI“

Deep Generative AI Neural Network Multimodal Model.

A journey through deep generative modeling—build, train, and personalize AI models using PyTorch.

Pearson
Jonathan Dinu

Dozenten: Pearson

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Develop and implement deep generative models for images and text using PyTorch and Hugging Face libraries.

  • Build and personalize state-of-the-art multimodal systems, including text-to-image generators like stable diffusion.

  • Apply advanced techniques for data manipulation, model evaluation, and efficient fine-tuning of large pre-trained AI models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Image Quality
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Multimodal Prompts

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Hugging Face
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Autoencoders

Wichtige Details

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Programming Generative AI: Unit 1

Programming Generative AI: Unit 1

KURS 1, 6 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Develop a foundational understanding of generative AI and deep generative modeling concepts.

  • Explore and compare various multimodal generative models and their input/output modalities.

  • Gain hands-on experience programming with tensors and building neural networks using PyTorch.

  • Understand the theoretical trade-offs between different generative model architectures and their practical implications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Model Training
Programming Generative AI: Unit 2

Programming Generative AI: Unit 2

KURS 2, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand and implement core generative AI models for images and text, including autoencoders, diffusion models, and transformers.

  • Gain practical experience with leading deep learning frameworks such as PyTorch and Hugging Face libraries.

  • Learn to represent, generate, and manipulate images and text using state-of-the-art neural network architectures.

  • Apply advanced generative techniques for tasks like image enhancement, translation, and natural language inference.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Autoencoders
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Hugging Face
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Image Quality
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Model Training
Programming Generative AI: Unit 3

Programming Generative AI: Unit 3

KURS 3, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand and implement multimodal models that integrate images and text for advanced AI applications.

  • Build and optimize semantic image search engines using contrastive language-image pre-training.

  • Master the principles and practicalities of latent diffusion and stable diffusion for text-to-image generation.

  • Adapt, fine-tune, and efficiently evaluate pre-trained generative models for new tasks, styles, and real-time performance.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Image Quality
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Multimodal Prompts
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Autoencoders
Kategorie: Model Training
Kategorie: Embeddings

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Dozenten

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Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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