Dans ce cours, vous allez:

– En savoir plus sur les GAN et leurs applications

– Comprendre l’intuition derrière les composants fondamentaux des GAN

– Explorez et implémentez plusieurs architectures GAN

– Construire des GAN conditionnels et des ACGAN capables de générer des exemples à partir de catégories déterminées.

Cette spécialisation Generative Adversarial Networks (GANs) fournit une introduction passionnante à la génération d’images avec les GAN, traçant un chemin entre les concepts fondamentaux et les techniques avancées grâce à une approche facile à comprendre.

Il couvre également les implications sociales, y compris les préjugés dans le ML et les moyens de les détecter, la préservation de la vie privée, etc.

Créez une base de connaissances complète et acquérez une expérience pratique des GAN avec le langage le plus apprécié: Python.

Entraînez votre propre modèle à l’aide de Tensorflow et Keras, utilisez-le pour créer des images et évaluez une variété de GAN avancés.

Cette spécialisation offre un parcours accessible pour un niveau intermédiaire d’apprenants qui cherchent à pénétrer dans l’espace des GAN ou à appliquer les GAN à leurs propres projets, même sans familiarité préalable avec la recherche avancée en mathématiques et en apprentissage automatique.