Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/build-better-generative-adversarial-networks-gans
개요
최근 몇 년 동안 인공지능 분야에서 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)의 발전이 눈부셨습니다. 그 중에서도 Coursera에서 제공하는 ‘Build Better Generative Adversarial Networks (GANs)’ 강의는 GANs에 대한 깊이 있는 이해와 실제적인 기술을 습득할 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다. 이번 포스트에서는 이 강음을 자세히 리뷰하고 추천해보려 합니다.
코스 목표
- GANs 평가의 도전 과제를 평가하고 다양한 생성 모델을 비교합니다.
- Fréchet Inception Distance (FID) 방법을 사용할 수 있으며, 이를 통해 GANs의 충실도와 다양성을 평가합니다.
- GANs에서 발생할 수 있는 편향의 출처를 식별하고 이를 탐지할 수 있는 방법을 배웁니다.
- 최첨단 StyleGAN과 관련된 기법을 배우고 구현합니다.
주차별 내용
1주차: GAN 평가
GAN 평가의 도전 과제를 이해하고, 다양한 GAN 성능 척도의 장단점을 배우며, Fréchet Inception Distance (FID) 방법을 활용하여 GAN의 정확성을 평가하는 법을 배웁니다.
2주차: GAN의 단점과 편향
다른 생성 모델과 비교했을 때 GAN의 단점을 배우며, 편향이 발생할 수 있는 여러 장소를 이해하고, GAN에서 이를 식별하는 방법을 배웁니다.
3주차: StyleGAN과 발전
StyleGAN이 이전 모델을 개선하는 방법을 배우고, 현재 가장 발전된 GAN 모델인 StyleGAN의 구성 요소와 기법을 구현합니다.
총평
이 강의는 GAN의 배경과 특정 기술적 측면을 깊이 있는 방식으로 전달하며, 실제로 GAN을 생성하는데 필요한 기술을 익힐 수 있습니다. 강사가 제공하는 자료와 실습 also 매우 유익합니다. 따라서 데이터 과학자 또는 머신러닝 엔지니어로 커리어를 발전시키고자 하는 분들께 강력히 추천합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/build-better-generative-adversarial-networks-gans