Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
  • Basic calculus, linear algebra, stats
  • Grasp of AI, deep learning & CNNs
  • Intermediate Python & experience with DL frameworks (TF / Keras / PyTorch)
Aprox. 28 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Bias in GANsStyleGANsPros and Cons of GANsGANs AlternativesGAN Evaluation
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
  • Basic calculus, linear algebra, stats
  • Grasp of AI, deep learning & CNNs
  • Intermediate Python & experience with DL frameworks (TF / Keras / PyTorch)
Aprox. 28 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

9 horas para concluir

Week 1: Evaluation of GANs

9 horas para concluir
10 vídeos (Total 66 mín.), 7 leituras, 1 teste
10 videos
Welcome to Week 11min
Evaluation6min
Comparing Images3min
Feature Extraction6min
Inception-v3 and Embeddings6min
Fréchet Inception Distance (FID)14min
Inception Score10min
Sampling and Truncation6min
Precision and Recall5min
7 leituras
Syllabus5min
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!5min
(Optional) A Closer Look at Inception Score1h
(Optional) HYPE!!1h 10min
(Optional) More on Precision and Recall1h 20min
(Optional) Recap of FID and IS15min
Works Cited5min
Semana
2

Semana 2

10 horas para concluir

Week 2: GAN Disadvantages and Bias

10 horas para concluir
6 vídeos (Total 28 mín.), 6 leituras, 2 testes
6 videos
Disadvantages of GANs4min
Alternatives to GANs6min
Intro to Machine Bias6min
Defining Fairness 2min
Ways Bias is Introduced6min
6 leituras
(Optional Notebook) Score-based Generative Modeling2h
Machine Bias40min
Fairness Definitions40min
A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning2h
Finding Bias1h 10min
Works Cited20min
1 exercício prático
Analyzing Bias30min
Semana
3

Semana 3

9 horas para concluir

Week 3: StyleGAN and Advancements

9 horas para concluir
9 vídeos (Total 48 mín.), 5 leituras, 1 teste
9 videos
GAN Improvements7min
StyleGAN Overview8min
Progressive Growing5min
Noise Mapping Network6min
Adaptive Instance Normalization (AdaIN)8min
Style and Stochastic Variation8min
Putting It All Together2min
Conclusion of Course 21min
5 leituras
(Optional) The StyleGAN Paper1h 20min
(Optional) StyleGAN Walkthrough and Beyond30min
(Optional Notebook) Finetuning Notebook: FreezeD1h
Works Cited10min
Acknowledgments5min

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Perguntas Frequentes – FAQ

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