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Schulungsübersicht
Einführung
GANs und Variations-Autoencoder
- Was ist ein GAN? Was sind Variations-Autoencoder?
- Architektur von GAN und Variations-Autoencodern
Vorbereiten der Entwicklungsumgebung
- Installieren und Konfigurieren TensorFlow
Generative Modelle
- Probenahme von Daten
- Arbeiten mit Bayes-Klassifikator und Gaußschem Mischmodell
Variations-Autokodierer
- Parametrisierung und Reparametrisierung mit neuronalen Netzen
- Dimensionalitätsreduktion finden
- Visualisierung des latenten Raums
GANs
- Implementierung der Rückwärtsfortpflanzung
- Arbeiten mit Verlustfunktionen
- Trainieren eines Klassifizierungsmodells
- Erzeugen neuer Daten
Fortgeschrittene GANs
- Arbeiten mit bedingtem GAN
- Arbeiten mit Deep Convolutional GAN
- Arbeiten mit progressivem GAN
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Python Programmiererfahrung
Publikum
- Datenwissenschaftler
14 Stunden