【Udemy中英字幕】Mastering Generative AI with PyTorch: Hands-on Experience

使用 PyTorch 掌握生成式 AI：亲身体验

生成对抗网络的实践训练：使用 PyTorch 创建、训练和应用 GAN

讲师：Navid Shirzadi

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您将学到什么

• 了解 GAN 基础知识
• 学习使用 PyTorch 从头开始​​构建和训练 GAN 模型
• 获得为各种应用程序创建合成数据的技能
• 探索将文本转换为图像的高级 GAN 技术

探索相关主题

• 生成式人工智能 (GenAI)
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 基本 Python 知识
• 理解机器学习概念
• 数学背景

描述

通过这门关于使用 PyTorch 的生成对抗网络 (GAN) 的综合课程，深入了解生成式 AI 的变革世界。本课程旨在深入了解 GAN 及其应用，将理论知识与丰富的实践经验相结合。

您将学到的内容：

• 核心 GAN 概念：掌握 GAN 的基础知识，包括生成器和鉴别器网络之间的动态，并了解它们如何协作以创建真实的输出。
• 高级模型开发：获得使用 PyTorch 从头开始​​构建和训练复杂 GAN 模型的实践经验。学习为生成器和鉴别器实现卷积神经网络 (CNN)，并了解如何改进这些模型以提高性能。
• 复杂数据生成技术：探索如何将长短期记忆 (LSTM) 网络等复杂模型集成到 GAN 框架中以生成时间序列和序列数据。了解 LSTM 和 GAN 之间的协同作用，以创建高质量的合成数据。
• 文本到图像合成：深入研究高级 GAN 技术，以便根据文本描述生成图像。了解如何将文本输入与视觉数据相结合，以生成准确且引人入胜的视觉表现。
• 道德考量：参与有关生成式 AI 技术的道德影响的讨论。了解 GAN 对隐私、错误信息和合成数据的道德使用的潜在影响。
• 动手编码体验：在分步指导下完成实际项目。您将协作编写和调试代码，并逐行详细解释每行代码的用途和功能。学习排除故障并优化 GAN 模型以获得更好的结果。

谁应该报名：

本课程非常适合有志于成为数据科学家、机器学习工程师和 Python 开发人员并希望扩展其生成模型专业知识的人士。它也适合计算机视觉领域的研究人员和从业人员以及对 AI 道德层面感兴趣的人士。无论您是 GAN 新手还是希望通过高级技术和道德见解加深您的知识，本课程都提供了在现实世界场景中有效应用生成 AI 的工具和理解。

加入我们，掌握 GAN，利用复杂模型进行创新数据生成，并通过详细的调试和代码解释获得实际的动手经验！

本课程适合哪些人：

• 有抱负的数据科学家和机器学习工程师
• 对 AI 感兴趣的 Python 开发人员
• 数据科学或人工智能领域的学生和专业人士
• 研究人员和从业人员
• 任何对生成式人工智能感兴趣的人