Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/apply-generative-adversarial-networks-gans
В последнее время генеративные состязательные сети (GAN) стали настоящим революционным шагом в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Курс “Применение генеративных состязательных сетей (GAN)” на платформе Coursera предлагает углублённый подход к пониманию и практическому применению GAN в различных сферах.
Обзор курса:
Курс состоит из 3 недель, каждая из которых посвящена специфическим темам и технологиям, связанным с GAN.
Неделя 1: GAN для увеличения данных и конфиденциальности
На первом этапе учащиеся узнают о различных приложениях GAN, оценят достоинства и недостатки их использования для увеличения объёма данных и рассмотрят, как GAN могут улучшать зависимые от данных AI-модели.
Неделя 2: Перевод изображений с помощью Pix2Pix
В ходе этого модуля участники изучат метод перевода изображений один к одному и реализуют GAN Pix2Pix для адаптации спутниковых изображений под маршруты карт и наоборот.
Неделя 3: Непарный перевод с помощью CycleGAN
Финальная неделя курса посвящена обучению на непарных данных. Студенты осознают, как непарный перевод изображений отличается от парного, и на практике реализуют модель CycleGAN, которая позволит преобразовывать изображения лошадей в зебр и наоборот.
Курс отлично подходит как для новичков, так и для тех, кто хочет освежить свои знания о GAN. Лекции дополнены практическими заданиями, что делает обучение не только эффективным, но и интересным. Ваша работа над проектами даст вам необходимый опыт для будущих исследований или приложений в реальных сценариях.
Рекомендуем!
Если вы хотите погрузиться в мир GAN и расширить свои навыки в области обработки изображений и машинного обучения, не пропустите этот курс! Обучение доступно в любое время, а это значит, что вы сможете учиться в удобном для вас темпе.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/apply-generative-adversarial-networks-gans