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Réseaux Antagonistes Génératifs Avancés (GANs)
Partez pour un voyage éclairant dans le domaine des Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs), où vous maîtriserez l'art de la synthèse d'images pilotée par l'IA. Ce cours commence par une base solide, vous introduisant aux concepts et composants de base des GANs, tels que le Générateur et le Discriminateur. De là, vous plongerez dans les subtilités des GANs entièrement connectés et à convolution profonde, en comprenant leurs architectures et en apprenant à les implémenter et à les optimiser efficacement.
Le cours progresse avec des tutoriels pratiques en utilisant des ensembles de données populaires comme MNIST et CIFAR-10, où vous apprendrez à charger, pré-traiter et entraîner des modèles GAN. Chaque étape est expliquée minutieusement pour vous assurer d'acquérir des connaissances et une expérience pratiques. En utilisant des outils tels que Google Colab, vous explorerez les capacités de l'accélération GPU, améliorant l'efficacité et la performance de votre entraînement de modèle.
Au fur et à mesure de votre avancement, vous aborderez des sujets plus sophistiqués, y compris les GANs Conditionnels, l'intégration des étiquettes et les techniques d'optimisation des modèles. Le cours culmine avec des projets pratiques où vous appliquerez vos connaissances pour générer et analyser des images réalistes, comblant le fossé entre les concepts théoriques et les applications réelles. Cette approche complète vous garantit de ressortir avec les compétences et la confiance nécessaires pour exploiter tout le potentiel des GANs dans vos projets.
Ce cours est conçu pour les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique et les passionnés d'IA ayant une compréhension de base des réseaux neuronaux et de la programmation en Python. Une familiarité avec des frameworks d'apprentissage profond comme TensorFlow ou Keras est recommandée mais non obligatoire.
Université : Fournisseur : Coursera
Catégories : Cours d'Apprentissage Profond, Cours sur les Réseaux Neuronaux, Cours sur l'IA Générative, Cours sur l'Accélération GPU
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