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deeplearning.ai による Apply Generative Adversarial Networks (GANs) の受講者のレビューおよびフィードバック

4.8
453件の評価

コースについて

In this course, you will: - Explore the applications of GANs and examine them wrt data augmentation, privacy, and anonymity - Leverage the image-to-image translation framework and identify applications to modalities beyond images - Implement Pix2Pix, a paired image-to-image translation GAN, to adapt satellite images into map routes (and vice versa) - Compare paired image-to-image translation to unpaired image-to-image translation and identify how their key difference necessitates different GAN architectures - Implement CycleGAN, an unpaired image-to-image translation model, to adapt horses to zebras (and vice versa) with two GANs in one The DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization provides an exciting introduction to image generation with GANs, charting a path from foundational concepts to advanced techniques through an easy-to-understand approach. It also covers social implications, including bias in ML and the ways to detect it, privacy preservation, and more. Build a comprehensive knowledge base and gain hands-on experience in GANs. Train your own model using PyTorch, use it to create images, and evaluate a variety of advanced GANs. This Specialization provides an accessible pathway for all levels of learners looking to break into the GANs space or apply GANs to their own projects, even without prior familiarity with advanced math and machine learning research....

人気のレビュー

UD

2020年12月5日

I really liked the exposure to preparing various loss functions in paired and non-paired GANs, introduction to other applications, and many great changes to improve the quality of the networks!

MM

2021年1月23日

GANs are awesome, solving many real-world problems. Especially unsupervised things are cool. Instructors are great and to the point regarding theoretical and practical aspects. Thankyou!

フィルター:

Apply Generative Adversarial Networks (GANs): 1 - 25 / 92 レビュー

by Akit M

2020年11月15日

by Dylan T

2020年11月30日

by Iván G

2020年11月11日

by Nikita K

2021年4月4日

by Behnaz B

2020年12月31日

by Quincy Q

2020年11月1日

by Mahdi E

2020年11月10日

by Ulugbek D

2020年12月5日

by Akhtar M

2021年1月24日

by Dmitry F

2020年11月24日

by Yifan J

2021年1月18日

by Aladdin P

2020年11月21日

by Kyle M P O

2021年1月3日

by Amit J

2021年1月29日

by Brian G

2021年1月31日

by Rajendra A

2021年8月11日

by Pablo C E

2021年4月9日

by Vinayak N

2020年11月16日

by Mikhail G

2020年11月11日

by Mark L

2020年12月8日

by Mark T

2022年1月19日

by Jong H S

2022年3月16日

by GERMÁN G J

2020年10月28日

by Pang C H J

2021年9月26日