À propos de ce cours

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Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
  • Basic calculus, linear algebra, stats
  • Grasp of AI, deep learning & CNNs
  • Intermediate Python & experience with DL frameworks (TF / Keras / PyTorch)
Approx. 29 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Controllable GenerationWGANsConditional GenerationComponents of GANsDCGANs
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up97%(2,042 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

7 heures pour terminer

Week 1: Intro to GANs

7 heures pour terminer
10 vidéos (Total 58 min), 7 lectures, 1 quiz
10 vidéos
Welcome to Week 154s
Generative Models8 min
Real Life GANs5 min
Intuition Behind GANs5 min
Discriminator5 min
Generator7 min
BCE Cost Function6 min
Putting It All Together5 min
(Optional) Intro to PyTorch6 min
7 lectures
Syllabus5 min
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!5 min
Check out some non-existent people!5 min
Pre-trained Model Exploration30 min
Inputs to a Pre-trained GAN 30 min
Works Cited10 min
How to Refresh your Workspace10 min
Semaine
2

Semaine 2

5 heures pour terminer

Week 2: Deep Convolutional GANs

5 heures pour terminer
9 vidéos (Total 37 min), 3 lectures, 1 quiz
9 vidéos
Activations (Basic Properties)4 min
Common Activation Functions6 min
Batch Normalization (Explained)5 min
Batch Normalization (Procedure)5 min
Review of Convolutions3 min
Padding and Stride3 min
Pooling and Upsampling5 min
Transposed Convolutions2 min
3 lectures
(Optional) A Closer Look at Transposed Convolutions40 min
(Optional) The DCGAN Paper40 min
Works Cited5 min
Semaine
3

Semaine 3

8 heures pour terminer

Week 3: Wasserstein GANs with Gradient Penalty

8 heures pour terminer
7 vidéos (Total 26 min), 3 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Mode Collapse4 min
Problem with BCE Loss3 min
Earth Mover’s Distance2 min
Wasserstein Loss4 min
Condition on Wasserstein Critic3 min
1-Lipschitz Continuity Enforcement5 min
3 lectures
(Optional) The WGAN and WGAN-GP Papers2 h
(Optional) WGAN Walkthrough1 h
Works Cited5 min
Semaine
4

Semaine 4

10 heures pour terminer

Week 4: Conditional GAN & Controllable Generation

10 heures pour terminer
9 vidéos (Total 27 min), 4 lectures, 2 quiz
9 vidéos
Conditional Generation: Intuition2 min
Conditional Generation: Inputs4 min
Controllable Generation3 min
Vector Algebra in the Z-Space3 min
Challenges with Controllable Generation2 min
Classifier Gradients2 min
Disentanglement4 min
Conclusion of Course 11 min
4 lectures
(Optional) The Conditional GAN Paper30 min
(Optional) An Example of a Controllable GAN1h 30min
Works Cited5 min
Acknowledgments5 min

Avis

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Foire Aux Questions

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