Deep Learning: Generative Neural Networks in Python
Erstelle beeindruckende Bilder mit neuronalen Netzen, hacke trainierte Modelle uvm! Alles mit TensorFlow 2 und Keras.
Description
Update Oktober 2023: Mit der neusten TF 2.14 Version kompatibel!
Kursbeschreibung:
Der Kurs führt Sie in die faszinierende Welt der generativen neuronalen Netzwerke ein.
Zu Beginn tauchen Sie in die Grundlagen des Machine und Deep Learnings ein, um ein solides Fundament für Ihre weiteren Schritte zu schaffen. Sie werden lernen, eigene Deep Neural Networks zu implementieren und die Geheimnisse verschiedener Adversarial Generative Networks (GAN) zu entschlüsseln.
Der Kurs zeigt Ihnen auch, wie Sie Angriffe auf neuronale Netzwerke mit Adversarial Attacks durchführen und Ihre Systeme gegen solche Angriffe absichern. Darüber hinaus lernen Sie, Daten effizient zu komprimieren, indem Sie Autoencoder (AE) einsetzen, und erzeugen sogar komplexe, realistische Daten mithilfe von Variational Autoencoder (VAE).
Lassen Sie sich von der Neugier leiten und entdecken Sie die beeindruckenden Möglichkeiten, die generative Algorithmen bieten. Dieser Kurs ist ideal für alle, die ihr Wissen im Bereich Deep Learning erweitern und die faszinierenden Aspekte von Generative Neural Networks in Python erforschen möchten.
Dieser Kurs besteht aus folgenden Themengebieten:
Grundlagen des Machine und Deep Learnings
Eigene Deep Neural Networks implementieren
Verschiedene Adversarial Generative Networks implementieren (GAN)
Ein Angriff auf Neuronale Netzwerke mit Adversarial Attacks
Die Komprimierung von Daten mit Autoencodern (AE)
Das Erzeugen von Daten mit Variational Autoencoder (VAE)
Werde noch heute ein Profi, in der Technologie von Morgen!
Wir sehen uns im Kurs!
What You Will Learn!
- Verwende die neuste TensorFlow 2 Version
- Verstehe und verwende Generative Deep Learning Techniken
- Entwickle eine eigene künstliche Intelligenz mit Generativen Neuronalen Netzwerke
- Entwickle eine AI, die täuschend echte Bilder erzeugen kann
- Führe einen Angriff auf trainierte Neuronale Netzwerke aus
- Entwickle Modelle, die realitätsnahe Daten generieren können
Who Should Attend!
- Studenten, Softwareentwickler und alle Interessierten