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Image Synthesis Through Generative Networks

Advanced
Discover the artistry behind image generation using generative networks in our course. From theory to practice, delve into the world of generative networks, unlocking the secrets to crafting captivating images from data.
19 capítulos
3 horas
PythonChatGPTSQLNumPyRPandasHTMLReactCJavaJavaScriptReduxC++PythonChatGPTSQLNumPyRPandasHTMLReactCJavaJavaScriptReduxC++
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O que você vai aprender

1
Introduction to Generative Networks
In this section, we'll start by understanding different types of generative models. We'll look into autoencoders, which transform data, GANs, which use a competitive approach, and diffusion networks, which spread out data. You'll learn how each model generates data differently, paving the way for further exploration in generative networks.
Ver detalhes do capítulo
2
VAE implementation
We will implement a simple Variational Autoencoder (VAE) using the MNIST dataset. We will build and train the VAE model, which includes designing the encoder and decoder networks, sampling from the latent space using the reparameterization trick, and optimizing the combined reconstruction and Kullback-Leibler divergence loss.
Ver detalhes do capítulo
3
GAN Implementation
Now we will explore the generator-discriminator principle fundamental to GANs, implement a simple GAN model, and examine various GAN variations. Additionally, we will provide an overview of some existing state-of-the-art image generation models.
Ver detalhes do capítulo
1
Introduction to Generative Networks
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We will implement a simple Variational Autoencoder (VAE) using the MNIST dataset. We will build and train the VAE model, which includes designing the encoder and decoder networks, sampling from the latent space using the reparameterization trick, and optimizing the combined reconstruction and Kullback-Leibler divergence loss.
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Direções principais
Ciência de Dados
Eleve suas habilidades com a simplicidade, versatilidade e robustas bibliotecas do Python.
Desenvolvimento WEB
Habilite seu desenvolvimento web com aplicativos dinâmicos e escaláveis.
Análise de Dados
Extraia insights com facilidade e crie visualizações poderosas.
Mostre Mais
Mais de 200,000 avaliações de 5 estrelas
e contando
Ruslan Kravchuk
O principal é aprender e não desistir
O material é bom, há muito a aprender, tudo para se tornar melhor e o principal é aprender o que você quer....
Matteo Comune
Graças a eles, estou aprendendo muito…
Graças a eles, estou aprendendo muito mais rápido porque eles ajudam você a entender tudo desde o início. É o melhor site que ajuda pessoas sem conhecimento em TI...
Yuliana Cadavid
óptimo curso para iniciantes
ótimo curso para iniciantes, eles testam o seu conhecimento em cada lição...
Elpunzon
Estou a gostar da minha experiência com a Codefinity…
Estou a gostar da minha experiência de aprendizagem do Python com a Codefinity. A forma de aprendizagem ao meu ritmo é óptima porque posso ajustá-la ao meu horário...
Alexandru Alexandru
É bom aprender com o Codefinity
É bom aprender com o Codefinity. É fácil e tem bons exemplos do que aprendi aqui...
jacob Templet
Fácil de seguir e proporciona...
É fácil seguir e proporciona desafios no meu dia-a-dia. O desafio mantém-me querendo aprender dia após dia...
Elan
A Codefinity é uma ferramenta de aprendizagem abrangente…
A Codefinity é uma ferramenta de aprendizagem abrangente que ajuda a desenvolver as suas habilidades como engenheiro de software ou cientista de dados. Os exercícios são divertidos...
Thibault
Primeira vez aprendendo a programar
Primeira vez a aprender a programar e conseguindo-o com sucesso com a Codefinity - obrigado...
Adrien Morel
Bem desenhado para iniciantes totais
Bem desenhado para iniciantes totais, progresso incremental e faz-me sentir confiante....
_Gracy
é simplesmente muito bem explicado
é simplesmente perfeitamente bem explicado! Até agora, não tive qualquer dificuldade porque tudo é muito bem gerido...
Ruslan Kravchuk
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virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
brown
carnegie
rochester
california
connecticut
massachusetts
city-new-york
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