یادگیری عمیق مولد با TensorFlow

در این دوره، شما: الف) انتقال سبک عصبی را با استفاده از یادگیری انتقال بیاموزید: محتوای یک تصویر (مثلاً قو) و سبک یک نقاشی (مثلاً کوبیست یا امپرسیونیست) را استخراج کنید و محتوا و سبک را در یک تصویر جدید ترکیب کنید. ب) رمزگذارهای خودکار ساده را بر روی مجموعه داده آشنای MNIST بسازید، و معماری‌های پیچیده‌تر و پیچیده‌تر روی مجموعه داده‌های Fashion MNIST، تفاوت در نتایج مدل‌های رمزگذار خودکار DNN و CNN را درک کنید، راه‌هایی را برای حذف نویز تصاویر نویزدار شناسایی کنید، و یک CNN بسازید. AutoEncoder با استفاده از TensorFlow برای خروجی یک تصویر تمیز از یک تصویر پر سر و صدا. ج) رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) را برای تولید داده‌های کاملاً جدید کاوش کنید و چهره‌های انیمه را برای مقایسه آنها با تصاویر مرجع تولید کنید. د) درباره GAN ها بیاموزید. اختراع، ویژگی‌ها، معماری، و تفاوت آنها با VAE، عملکرد ژنراتور و تمایزکننده در مدل، مفهوم 2 مرحله آموزشی و نقش نویز معرفی شده را درک کنید و GAN خود را بسازید که می‌تواند چهره‌ها را تولید کند. تخصص DeepLearning.AI TensorFlow: Advanced Techniques ویژگی های TensorFlow را معرفی می کند که به زبان آموزان کنترل بیشتری بر معماری مدل خود می دهد و ابزارهایی را برای ایجاد و آموزش مدل های پیشرفته ML به آنها می دهد. این تخصص برای مهندسین نرم افزار و یادگیری ماشین در مراحل اولیه و اواسط حرفه ای با درک اساسی از TensorFlow است که به دنبال گسترش دانش و مجموعه مهارت های خود با یادگیری ویژگی های پیشرفته TensorFlow برای ساخت مدل های قدرتمند هستند.