Об этом курсе

Недавно просмотрено: 361,643
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
  • Basic calculus, linear algebra, stats
  • Grasp of AI, deep learning & CNNs
  • Intermediate Python & experience with DL frameworks (TF / Keras / PyTorch)
Прибл. 29 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Controllable GenerationWGANsConditional GenerationComponents of GANsDCGANs
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
  • Basic calculus, linear algebra, stats
  • Grasp of AI, deep learning & CNNs
  • Intermediate Python & experience with DL frameworks (TF / Keras / PyTorch)
Прибл. 29 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up97%(1,966 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

7 ч. на завершение

Week 1: Intro to GANs

7 ч. на завершение
10 видео ((всего 58 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
Welcome to Week 154
Generative Models8мин
Real Life GANs5мин
Intuition Behind GANs5мин
Discriminator5мин
Generator7мин
BCE Cost Function6мин
Putting It All Together5мин
(Optional) Intro to PyTorch6мин
7 материалов для самостоятельного изучения
Syllabus5мин
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!5мин
Check out some non-existent people!5мин
Pre-trained Model Exploration30мин
Inputs to a Pre-trained GAN 30мин
Works Cited10мин
How to Refresh your Workspace10мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Week 2: Deep Convolutional GANs

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 37 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Activations (Basic Properties)4мин
Common Activation Functions6мин
Batch Normalization (Explained)5мин
Batch Normalization (Procedure)5мин
Review of Convolutions3мин
Padding and Stride3мин
Pooling and Upsampling5мин
Transposed Convolutions2мин
3 материала для самостоятельного изучения
(Optional) A Closer Look at Transposed Convolutions40мин
(Optional) The DCGAN Paper40мин
Works Cited5мин
Неделя
3

Неделя 3

8 ч. на завершение

Week 3: Wasserstein GANs with Gradient Penalty

8 ч. на завершение
7 видео ((всего 26 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Mode Collapse4мин
Problem with BCE Loss3мин
Earth Mover’s Distance2мин
Wasserstein Loss4мин
Condition on Wasserstein Critic3мин
1-Lipschitz Continuity Enforcement5мин
3 материала для самостоятельного изучения
(Optional) The WGAN and WGAN-GP Papers
(Optional) WGAN Walkthrough
Works Cited5мин
Неделя
4

Неделя 4

10 ч. на завершение

Week 4: Conditional GAN & Controllable Generation

10 ч. на завершение
9 видео ((всего 27 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Conditional Generation: Intuition2мин
Conditional Generation: Inputs4мин
Controllable Generation3мин
Vector Algebra in the Z-Space3мин
Challenges with Controllable Generation2мин
Classifier Gradients2мин
Disentanglement4мин
Conclusion of Course 11мин
4 материала для самостоятельного изучения
(Optional) The Conditional GAN Paper30мин
(Optional) An Example of a Controllable GAN1ч 30мин
Works Cited5мин
Acknowledgments5мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе BUILD BASIC GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GANS)

Посмотреть все отзывы

Специализация Generative Adversarial Networks (GANs): общие сведения

Generative Adversarial Networks (GANs)

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.