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Programa del Curso
Introducción
GAN y autocodificadores variacionales
- ¿Qué es una GAN? ¿Qué son los autocodificadores variacionales?
- Arquitectura de GAN y autocodificadores variacionales
Preparación del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración TensorFlow
Modelos generativos
- Datos de muestreo
- Trabajar con el clasificador Bayes y el modelo de mezcla gaussiana
Autocodificadores variacionales
- Parametrización y reparametrización con redes neuronales
- Encontrar la reducción de la dimensionalidad
- Visualización del espacio latente
Gans
- Implementación de la propagación hacia atrás
- Trabajar con funciones de pérdida
- Entrenamiento de un modelo clasificador
- Generación de nuevos datos
GAN avanzadas
- Trabajar con GAN condicional
- Trabajar con GAN convolucional profunda
- Trabajar con GAN progresiva
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Científicos de datos
14 horas