I denne utfordringen skal du bygge og trene en variational autoencoder (VAE) på MNIST-datasettet — steg for steg. Du skal definere arkitekturen, implementere reparametriseringstrikset, lage egendefinert tapsfunksjon og kjøre hele treningsprosessen.

For å gjøre opplevelsen enklere, kan du velge ett av følgende alternativer for å arbeide med koden:

• Last ned notatboken og kjør den lokalt i ditt foretrukne miljø (f.eks. VSCode, Jupyter, PyCharm);
• Åpne i Google Colab – kun ett klikk og alt er klart til å kjøres online.

Når du åpner notatboken, vil du se en rekke oppgaver. Hver oppgave inneholder:

• Tydelige instruksjoner;
• Kode med tomrom som skal fylles ut;
• Kontrollere som verifiserer løsningen din.

Når implementeringen din er korrekt, vil kontrollen vise en kort nøkkel. Samle alle nøklene fra hvert steg — du trenger dem til slutt.