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Introduction Course to Autoencoders, VAEs, and GANs

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Introduction Course to Autoencoders, VAEs, and GANs

Priyanka Mehta

Instructeur : Priyanka Mehta

Inclus avec Coursera Plus

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niveau Débutant

Expérience recommandée

3 heures pour terminer
3 semaines Ă  1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Build and train Autoencoders and VAEs using TensorFlow

  • Use VAEs for generating synthetic data like images

  • Understand and apply GAN architecture and training techniques

  • Create realistic outputs with GANs for real-world use cases

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Deep Learning
  • CatĂ©gorie : Artificial Neural Networks
  • CatĂ©gorie : Applied Machine Learning
  • CatĂ©gorie : Generative AI
  • CatĂ©gorie : Tensorflow
  • CatĂ©gorie : Computer Vision
  • CatĂ©gorie : Image Analysis
  • CatĂ©gorie : Unsupervised Learning

Détails à connaître

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juin 2025

Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 2 modules dans ce cours

Explore the fundamentals of Autoencoders and Variational Autoencoders (VAE) in this module. Learn how autoencoders compress and reconstruct data, the challenges they face, and how VAEs overcome them. Understand the VAE training process and its generative capabilities. Gain hands-on experience by implementing a VAE with TensorFlow for image generation using the MNIST dataset.

Inclus

8 vidéos1 lecture4 devoirs

Master Generative Adversarial Networks (GANs) in this hands-on module. Learn how GANs work through their unique adversarial training process and explore real-world use cases across industries. Understand generator-discriminator dynamics and how they produce realistic data. Gain practical skills by implementing a GAN to generate fake images with guided demos and code examples.

Inclus

4 vidéos3 devoirs

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Instructeur

Priyanka Mehta
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19 Cours304 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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