- Generator
- Image-to-Image Translation
- glossary of computer graphics
- Discriminator
- Generative Adversarial Networks
- Controllable Generation
- WGANs
- Conditional Generation
- Components of GANs
- DCGANs
- Bias in GANs
- StyleGANs
Специализация Generative Adversarial Networks (GANs)
Break into the GANs space. Master cutting-edge GANs techniques through three hands-on courses!
от партнера


Чему вы научитесь
Understand GAN components, build basic GANs using PyTorch and advanced DCGANs using convolutional layers, control your GAN and build conditional GAN
Compare generative models, use FID method to assess GAN fidelity and diversity, learn to detect bias in GAN, and implement StyleGAN techniques
Use GANs for data augmentation and privacy preservation, survey GANs applications, and examine and build Pix2Pix and CycleGAN for image translation
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Проект прикладного обучения
Course 1: In this course, you will understand the fundamental components of GANs, build a basic GAN using PyTorch, use convolutional layers to build advanced DCGANs that processes images, apply W-Loss function to solve the vanishing gradient problem, and learn how to effectively control your GANs and build conditional GANs.
Course 2: In this course, you will understand the challenges of evaluating GANs, compare different generative models, use the Fréchet Inception Distance (FID) method to evaluate the fidelity and diversity of GANs, identify sources of bias and the ways to detect it in GANs, and learn and implement the techniques associated with the state-of-the-art StyleGAN.
Course 3: In this course, you will use GANs for data augmentation and privacy preservation, survey more applications of GANs, and build Pix2Pix and CycleGAN for image translation.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаБудет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаО специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

от партнера
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
What are GANs?
What are the applications of GANs?
Why are GANs important?
What is the GANs Specialization about?
What will I learn in the GANs Specialization?
Who is the GANs Specialization for?
What background knowledge is necessary?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Who created the GANs Specialization?
Is this a standalone course or a Specialization?
Do I need to take the courses in a specific order?
Can I audit the Specialization?
Сколько времени занимает получение специализации?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.