دورة عبر الإنترنت – تخصص احترافي معتمد في شبكات الخصومة التوليدية (GANs) من Google، DeepLearning.AI

التدريب – سلسلة من الدورات المكونة من 3 أجزاء

ما هي شبكات GAN؟

تعد الشبكات العصبية التوليدية (GANs) نماذج قوية للتعلم الآلي قادرة على توليد مخرجات واقعية للصور ومقاطع الفيديو والأصوات. شبكات GAN لها تطبيقات واسعة، بما في ذلك:

• تحسين أمن المعلومات
• إخفاء هوية البيانات
• إنشاء صور عالية الجودة
• صور ملونة بالأبيض والأسود
• زيادة دقة الصور
• إنشاء الصور الرمزية
• تحويل الصور ثلاثية الأبعاد من صور ثنائية الأبعاد

لهذا التخصص

يوفر DeepLearning.AI المتخصص في شبكات الخوارزميات التوليدية (GANs) مقدمة مثيرة لتوليد الصور باستخدام شبكات GAN، مما يمثل مسارًا من المفاهيم الأساسية إلى التقنيات المتقدمة. ويتعامل التخصص أيضًا مع الآثار الاجتماعية، بما في ذلك تحيز البيانات في التعلم الآلي.

قم ببناء قاعدة معرفية شاملة واكتسب خبرة عملية مع شبكات GAN. قم بتدريب النموذج الخاص بك باستخدام PyTorch، واستخدمه لإنشاء الصور، وتقييم مجموعة متنوعة من شبكات GAN المتقدمة.

عليك

هذا التخصص مخصص لمهندسي البرمجيات والطلاب والباحثين المهتمين بالتعلم الآلي ويريدون فهم كيفية عمل شبكات GAN. فهو يوفر مسارًا يسهل الوصول إليه لجميع مستويات المتعلمين الذين يرغبون في دخول عالم شبكات GAN.

مشروع التعلم التطبيقي

• الدورة 1: فهم المكونات الأساسية لشبكات GAN، وبناء شبكة GAN أساسية باستخدام PyTorch، واستخدام الطبقات التلافيفية لبناء شبكات DCGAN، وتطبيق وظيفة W-Loss، وبناء شبكات GAN المشروطة.
• الدورة الثانية: فهم التحديات في تقييم شبكات GAN، ومقارنة النماذج التوليدية، باستخدام طريقة Fréchet Inception Distance (FID)، وتحديد مصادر التحيز ووسائل الكشف، والتعرف على تقنيات StyleGAN.
• الدورة التدريبية 3: استخدام شبكات GAN لزيادة البيانات والحفاظ على الخصوصية، ومراجعة التطبيقات الإضافية، وبناء Pix2Pix وCycleGAN لترجمة الصور.