In deze uitdaging bouw en train je een variational autoencoder (VAE) op de MNIST-dataset — stap voor stap. Je definieert de architectuur, implementeert de reparameterisatietruc, maakt het aangepaste verlies en voert het volledige trainingsproces uit.

Om je ervaring soepeler te laten verlopen, kun je een van de volgende opties kiezen om met de code te werken:

• Download het notebook en voer het lokaal uit in je favoriete omgeving (bijv. VSCode, Jupyter, PyCharm);
• Open in Google Colab - slechts één klik en alles is klaar om online te draaien.

Zodra je het notebook opent, zie je een reeks taken. Elke taak bevat:

• Duidelijke instructies;
• Code met open plekken om in te vullen;
• Controlemechanismen die je oplossing verifiëren.

Wanneer je implementatie correct is, toont de checker een korte sleutel. Verzamel alle sleutels van elke stap — je hebt ze aan het einde nodig.