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Spécialisation Réseaux adversoriels génératifs (GAN)

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Spécialisation Réseaux adversoriels génératifs (GAN)

Pénétrez dans l'espace des GANs. Maîtrisez les techniques de pointe des GANs grâce à trois cours pratiques !

Sharon Zhou
Eda Zhou
Eric Zelikman

Instructeurs : Sharon Zhou

46 775 déjà inscrits

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(2,256 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(2,256 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les composants du GAN, construire des GAN de base en utilisant PyTorch et des DCGAN avancés en utilisant des couches convolutives, contrôler votre GAN et construire des GAN conditionnels

  • Comparez les modèles génératifs, utilisez la méthode FID pour évaluer la fidélité et la diversité des GAN, apprenez à détecter les biais dans les GAN et mettez en œuvre les techniques StyleGAN

  • Utiliser les GAN pour l'augmentation des données et la préservation de la vie privée, étudier les applications des GAN, et examiner et construire Pix2Pix et CycleGAN pour la traduction d'images

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
2 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de DeepLearning.AI

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : IA générative
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Architectures de modèles génératifs
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Éthique des données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : IA générative
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Qualité de l'image
Catégorie : Tests de performance
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Architectures de modèles génératifs

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : IA générative
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Synthèse des données
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Architectures de modèles génératifs
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Protection de l'information

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Sharon Zhou
DeepLearning.AI
6 Cours124 751 apprenants
Eda Zhou
DeepLearning.AI
3 Cours80 139 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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