Apply Generative Adversarial Networks (GANs)

Visión de conjunto

En este curso, podrás:
– Explore las aplicaciones de las GAN y examínelas con el aumento de datos, la privacidad y el anonimato
– Aproveche el marco de traducción de imagen a imagen e identifique aplicaciones para modalidades más allá de las imágenes
– Implemente Pix2Pix, un GAN de traducción de imagen a imagen emparejado, para adaptar imágenes de satélite en rutas de mapas (y viceversa)
– Compare la traducción de imagen a imagen emparejada con la traducción de imagen a imagen no emparejada e identifique cómo su diferencia clave requiere diferentes arquitecturas GAN
– Implementar CycleGAN, un modelo de traducción de imagen a imagen no emparejado, para adaptar caballos a cebras (y viceversa) con dos GAN en uno.

La especialización DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GAN) proporciona una interesante introducción a la generación de imágenes con GAN, trazando un camino desde los conceptos fundamentales hasta las técnicas avanzadas a través de un enfoque fácil de entender. También cubre las implicaciones sociales, incluido el sesgo en ML y las formas de detectarlo, la preservación de la privacidad y más.

Construya una base de conocimientos completa y obtenga experiencia práctica en GAN. Entrene su propio modelo con PyTorch, utilícelo para crear imágenes y evalúe una variedad de GAN avanzadas.

Esta especialización proporciona un camino accesible para todos los niveles de estudiantes que buscan ingresar al espacio de las GAN o aplicar las GAN a sus propios proyectos, incluso sin familiaridad previa con la investigación avanzada en matemáticas y aprendizaje automático.

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