Çevrimiçi kurs – Google, DeepLearning.AI tarafından üretken rakip ağlarda (GAN’ler) sertifikalı profesyonel uzmanlık

Staj – 3 bölümlük kurslardan oluşan bir dizi

GAN’lar nedir?

Üretken sinir ağları (GAN’lar), gerçekçi görüntü, video ve ses çıktıları üretebilen güçlü makine öğrenimi modelleridir. GAN’ların aşağıdakiler dahil geniş uygulamaları vardır:

• Bilgi güvenliğini iyileştirme
• Verilerin anonimleştirilmesi
• Birinci sınıf fotoğraflar oluşturma
• Renkli siyah beyaz fotoğraflar
• Görüntülerin çözünürlüğünü artırma
• Avatar oluşturma
• 3D görüntüleri 2D görüntülerden dönüştürme

bu uzmanlık için

Üretken Algoritma Ağları (GAN’lar) konusunda uzmanlaşan DeepLearning.AI, GAN’ları kullanarak görüntü oluşturmaya heyecan verici bir giriş sağlar ve temel kavramlardan ileri tekniklere giden yolu işaretler. Uzmanlık aynı zamanda makine öğrenimindeki veri yanlılığı da dahil olmak üzere sosyal sonuçlarla da ilgileniyor.

Kapsamlı bir bilgi tabanı oluşturun ve GAN’larla uygulamalı deneyim kazanın. PyTorch’u kullanarak kendi modelinizi eğitin, onu görüntüler oluşturmak için kullanın ve çeşitli gelişmiş GAN’ları değerlendirin.

senin üzerinde

Bu uzmanlık, makine öğrenimiyle ilgilenen ve GAN’ların nasıl çalıştığını anlamak isteyen yazılım mühendisleri, öğrenciler ve araştırmacılar için tasarlanmıştır. GAN dünyasına girmek isteyen her seviyedeki öğrenci için erişilebilir bir yol sağlar.

Uygulamalı öğrenme projesi

• Kurs 1: GAN’ların temel bileşenlerini anlamak, PyTorch kullanarak temel bir GAN oluşturmak, DCGAN’ler oluşturmak için evrişimli katmanları kullanmak, W-Loss fonksiyonunu uygulamak ve koşullu GAN’lar oluşturmak.
• Kurs 2: GAN’ları değerlendirmedeki zorlukları anlamak, üretken modelleri karşılaştırmak, Fréchet Başlangıç ​​Mesafesi (FID) yöntemini kullanmak, önyargı kaynaklarını ve tespit araçlarını belirlemek ve StyleGAN tekniklerini öğrenmek.
• Kurs 3: Verileri artırmak ve gizliliği korumak için GAN’ları kullanma, ek uygulamaların gözden geçirilmesi ve görüntü çevirisi için Pix2Pix ve CycleGAN’ın oluşturulması.