Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/build-basic-generative-adversarial-networks-gans
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs)’ 과정을 소개하고 리뷰해보려고 합니다. 요즘 인공지능 기술이 발전하면서 GANs에 대한 관심이 뜨거운데요, 이 과정은 GAN의 기본 개념부터 여러 가지 아키텍처를 구현하는 방법까지 배울 수 있는 좋은 기회입니다.
### 과정 개요
이 과정에서는 GAN의 기본 구성 요소와 이의 응용을 배울 수 있으며, PyTorch를 사용하여 직접 GAN을 구축하는 실습을 진행합니다. 강의는 총 4주로 구성되어 있으며, 각 주차별로 다음과 같은 내용이 포함되어 있습니다:
– **1주차: GAN 소개**
실제 GAN의 응용 사례를 보고, GAN의 기본 구성 요소를 배우며, 나만의 GAN을 구축해볼 수 있습니다.
– **2주차: 심층 합성곱 GAN(DCGAN)**
다양한 활성화 함수, 배치 정규화 및 전치 합성곱을 배우고 이미지 처리를 위한 고급 DCGAN을 구현하는 법을 익힐 수 있습니다.
– **3주차: 그래디언트 페널티가 있는 Wasserstein GAN**
생성기와 판별기 간의 불균형으로 인한 GAN 실패 사례를 줄이는 고급 기술을 배웁니다. 불안정한 훈련과 모드 붕괴를 완화하기 위해 W-Loss와 Lipschitz 연속성 강제를 사용하여 WGAN을 구현합니다.
– **4주차: 조건부 GAN 및 제어 가능한 생성**
GAN을 효과적으로 제어하는 방법과 생성된 이미지의 특성을 수정하는 방법을 이해합니다. 특정 카테고리에서 예제를 생성할 수 있는 조건부 GAN을 구축합니다.
### 추천 이유
이 과정은 GANs의 기초부터 심화까지 배우고 싶은 분들에게 강력히 추천합니다. 실습이 잘 구성되어 있어서 이해도를 높일 수 있으며, PyTorch를 사용하여 실질적인 경험을 쌓기에 좋습니다. AI 분야에 관심이 많은 분들에게 특히 유익한 과정이 될 것입니다.
Coursera의 깊이 있는 자료와 전문가의 강의를 통해 여러분도 GAN의 매력을 느껴보세요! 오늘도 좋은 하루 되시길 바랍니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/build-basic-generative-adversarial-networks-gans