Descrição
Introdução às GANs com PyTorch: Aprendizado Prático
Do DCGAN ao Self-Attention GAN, Explore Várias GANs
Para quem é este curso?
Este curso é projetado para indivíduos que concluíram o curso "Introdução ao Aprendizado Profundo com PyTorch: Aprendizado Prático" e agora são proficientes em implementar aprendizado profundo com PyTorch. É especificamente adaptado para aqueles que estão interessados em aprender sobre Redes Generativas Adversariais (GANs), que é um subcampo do aprendizado profundo. GANs envolvem o treinamento de dois modelos de aprendizado profundo opostos, o gerador e o discriminador, para gerar imagens e outros conteúdos realistas. GANs são um tópico quente no campo do aprendizado profundo, com inúmeros artigos de pesquisa sendo publicados todos os anos. Este curso tem como objetivo fornecer uma compreensão abrangente das GANs tanto do ponto de vista teórico quanto prático usando PyTorch.O que você vai aprender?
Neste curso, você obterá uma base sólida tanto na teoria quanto na implementação de GANs. Para entender os aspectos teóricos das GANs, é necessário ter uma compreensão básica de matemática, como estatística e álgebra linear. Portanto, forneceremos explicações matemáticas conforme necessário ao abordar os fundamentos da teoria das GANs. Para a implementação prática, usaremos o PyTorch, um framework de aprendizado profundo, para construir modelos GAN do zero. Ao escrever código e participar ativamente de exercícios práticos, você aprofundará sua compreensão das GANs. Embora as GANs envolvam uma quantidade significativa de programação, o instrutor o guiará passo a passo pelo código, tornando a implementação das GANs alcançável. Como o treinamento das GANs pode ser demorado, utilizaremos o Google Colab, que permite o uso de GPUs. Também exploraremos a integração entre o Google Colab e o Google Drive, permitindo a leitura e gravação de dados e parâmetros de treinamento. Ao fazer este curso, você aprenderá o seguinte: - Obter uma compreensão sólida da matemática (estatística/álgebra linear) necessária para entender as GANs. - Compreender os conceitos fundamentais da teoria das GANs, incluindo arquitetura, processo de treinamento e funções de perda. - Implementar e compreender todo o processo de construção do modelo GAN, funções de perda e processo de treinamento usando o PyTorch. - Compreender e implementar modelos GAN representativos, como DCGAN, Wasserstein GAN, Cycle GAN e Self-Attention GAN. - Treinar GANs utilizando a integração entre o Google Colab e o Google Drive.O que você vai aprender
Ao fazer este curso, você será capaz de: - Entender a matemática (estatística/álgebra linear) necessária para entender as GANs. - Compreender os conceitos fundamentais da teoria das GANs, incluindo arquitetura, processo de treinamento e funções de perda. - Implementar e compreender todo o processo de construção do modelo GAN, funções de perda e processo de treinamento usando o PyTorch. - Compreender e implementar modelos GAN representativos, como DCGAN, Wasserstein GAN, Cycle GAN e Self-Attention GAN. - Treinar GANs utilizando a integração entre o Google Colab e o Google Drive.Estimar frete
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