このコースについて

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柔軟性のある期限
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中級レベル
  • Basic calculus, linear algebra, stats
  • Grasp of AI, deep learning & CNNs
  • Intermediate Python & experience with DL frameworks (TF / Keras / PyTorch)
約29時間で修了
英語

習得するスキル

Controllable GenerationWGANsConditional GenerationComponents of GANsDCGANs
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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(2,042 件の評価)Info
1

1

7時間で修了

Week 1: Intro to GANs

7時間で修了
10件のビデオ (合計58分), 7 学習用教材, 1 個のテスト
10件のビデオ
Welcome to Week 154
Generative Models8 分
Real Life GANs5 分
Intuition Behind GANs5 分
Discriminator5 分
Generator7 分
BCE Cost Function6 分
Putting It All Together5 分
(Optional) Intro to PyTorch6 分
7件の学習用教材
Syllabus5 分
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!5 分
Check out some non-existent people!5 分
Pre-trained Model Exploration30 分
Inputs to a Pre-trained GAN 30 分
Works Cited10 分
How to Refresh your Workspace10 分
2

2

5時間で修了

Week 2: Deep Convolutional GANs

5時間で修了
9件のビデオ (合計37分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
9件のビデオ
Activations (Basic Properties)4 分
Common Activation Functions6 分
Batch Normalization (Explained)5 分
Batch Normalization (Procedure)5 分
Review of Convolutions3 分
Padding and Stride3 分
Pooling and Upsampling5 分
Transposed Convolutions2 分
3件の学習用教材
(Optional) A Closer Look at Transposed Convolutions40 分
(Optional) The DCGAN Paper40 分
Works Cited5 分
3

3

8時間で修了

Week 3: Wasserstein GANs with Gradient Penalty

8時間で修了
7件のビデオ (合計26分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
7件のビデオ
Mode Collapse4 分
Problem with BCE Loss3 分
Earth Mover’s Distance2 分
Wasserstein Loss4 分
Condition on Wasserstein Critic3 分
1-Lipschitz Continuity Enforcement5 分
3件の学習用教材
(Optional) The WGAN and WGAN-GP Papers2 時間
(Optional) WGAN Walkthrough1 時間
Works Cited5 分
4

4

10時間で修了

Week 4: Conditional GAN & Controllable Generation

10時間で修了
9件のビデオ (合計27分), 4 学習用教材, 2 個のテスト
9件のビデオ
Conditional Generation: Intuition2 分
Conditional Generation: Inputs4 分
Controllable Generation3 分
Vector Algebra in the Z-Space3 分
Challenges with Controllable Generation2 分
Classifier Gradients2 分
Disentanglement4 分
Conclusion of Course 11 分
4件の学習用教材
(Optional) The Conditional GAN Paper30 分
(Optional) An Example of a Controllable GAN1 時間 30 分
Works Cited5 分
Acknowledgments5 分

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。