--> Ga direct naar de opleidingen
Ontdek op deze pagina een uitgebreid aanbod van cursussen over Generative Adversarial Networks (GANs), ideaal voor iedereen die geïnteresseerd is in het verbeteren van zijn kennis en vaardigheden op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie. Of je nu een student, een datawetenschapper, een machine learning engineer, of een AI-onderzoeker bent, onze cursussen bieden de essentiële kennis en praktische vaardigheden die nodig zijn.
Je vindt hier cursussen die je leren over de basisprincipes van GANs, inclusief de structuur van generator- en discriminator-netwerken, het trainingsproces, en de theoretische fundamenten. Leer hoe je GANs implementeert, traint, en optimaliseert met behulp van frameworks zoals TensorFlow en PyTorch.
Deze cursussen bieden ook diepgaande inzichten in geavanceerde onderwerpen zoals het verbeteren van de stabiliteit van GANs, toepassingen van GANs in verschillende domeinen zoals beeldgeneratie, tekstgeneratie en data-augmentatie, en het gebruik van geavanceerde technieken zoals Wasserstein GANs (WGANs) en Conditional GANs (cGANs). Je leert over de nieuwste ontwikkelingen en best practices in het veld, hoe je je eigen GAN-architecturen ontwerpt en implementeert, en hoe je de prestaties van je modellen evalueert.
Of je doel nu is om je algemene kennis van GANs te verbeteren, geavanceerde AI-modellen te ontwikkelen, of om een expert te worden in specifieke technieken en toepassingen van GANs, onze cursussen bieden praktische begeleiding en deskundige instructies. Je leert van ervaren datawetenschappers en AI-experts die hun kennis delen door middel van interactieve lessen, gedetailleerde uitleg, en hands-on projecten.
Onze cursussen over GANs zijn toegankelijk voor deelnemers van alle leeftijden en bieden flexibele leertrajecten die kunnen worden aangepast aan jouw specifieke behoeften en doelen. Aanvullende bronnen zoals toegang tot codevoorbeelden, praktijkgerichte oefeningen, en ondersteuning via online forums verrijken je leerervaring en bereiden je voor op succes in het dynamische en steeds evoluerende veld van Generative Adversarial Networks en kunstmatige intelligentie.
Overzicht cursussen Generative Adversarial Networks (GAN)
Doelgroep: Alle niveaus..
Wat je leert: Generative Adversarial Networks , State of the art Generative Learning , Progressively Growing GANs
Doelgroep: Voor experts..
Wat je leert: Learn how the basic principles of generative models work , Build & Implement a GAN from scratch (Generative Adversarial Network) in Pytorch and Tensorflow , How to improve the training stability of GANs
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: Opportunities offered by generative models , How GANs work (intuitive & mathematical) , Implementing a GAN from scratch
Doelgroep: Alle niveaus..
Wat je leert: Generative Adversarial Networks (GAN) using Python with Keras , Learn Deep Learning From the Scratch to Expert Level , Python and Keras Generative Adversarial Networks and Deep Learning
Doelgroep: Alle niveaus..
Wat je leert: Understand the fundamentals of Generative Adversarial Networks (GANs) and their applications in image generation. , Gain a comprehensive understanding of the architecture and components of GANs. , Learn how to implement GANs using Python and Ker
Doelgroep: Alle niveaus..
Wat je leert: Understand the basics of graph generation and its applications in various fields. , Learn how to manipulate molecular structures using the RDKit library in Python. , Gain proficiency in preprocessing chemical data stored in CSV files.
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: Learn the basic principles of generative models , Build a GAN (Generative Adversarial Network) in Tensorflow , Tensorflow
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: Learn the basic principles of Generative Adversarial Networks (GAN) , Learn the basic principles of Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) , Build a Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) with step by step guid
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: Create a generator architecture that upsamples an image by 4 times in each dimension , Create a discriminator architecture that scores both realism and fidelity to the original image , Modify custom written Keras layers to accept input images of any size without rebuildin
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: GAN's Topic Overview and Prerequisites , Theoretical Concept behind GAN's , KL & JS Divergence
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: Create a GAN capable of generating high resolution images using TensorFlow 2.0 , Distribute training on a TPU or multiple GPUS , Implement the R2 loss function
Doelgroep: Voor beginners..
Wat je leert: Understand all the theoretical aspects in Generative Adversarial Networks (GANs) , Master the practical skills in coding the Generative Adversarial Networks (GANs)
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: How Generative Adversarial Networks work internally , How to implement state of the art GANs techniques and methods using PyTorch , How to improve the training stability of GANs
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: Understand the basic intuition about GANs , Generate images of digits (0 - 9) using DCGAN and WGAN , Transform satellite images into maps using Pix2Pix architecture
Doelgroep: Voor gevorderden..
Wat je leert: Learn the basic principles of generative models , Build a variational autoencoder in Theano and Tensorflow , Build a GAN (Generative Adversarial Network) in Theano and Tensorflow