وب سایت تخصصی شرکت فرین
دسته بندی دوره ها

Generative Adversarial Networks (GANs): Complete Guide

سرفصل های دوره

Deep Learning and Computer Vision to implement projects using one of the most revolutionary technologies in the world!


1. Introduction
  • 1. Course content
  • 2. Introduction to GANs
  • 3. How GANs work
  • 4. Course materials.html

  • 2. DCGAN and WGAN
  • 1.1 Source code - Google Colab.html
  • 1. DCGAN - intuition
  • 2. MNIST dataset
  • 3. Building the generator
  • 4. Building the discriminator
  • 5. Loss (error) calculation
  • 6. Training
  • 7. Visualizing the results
  • 8. HOMEWORK and solution.html
  • 9.1 Source code - Google Colab.html
  • 9. WGAN - intuition 1
  • 10. WGAN - intuition 2
  • 11. WGAN-GP - intuition
  • 12. Preparing the environment
  • 13. Wassertein loss
  • 14. Gradient penalty
  • 15. Training 1
  • 16. Training 2 and visualization
  • 17. HOMEWORK and solution.html

  • 3. cGAN - Pix2Pix and CycleGAN
  • 1. cGAN - intuition
  • 2.1 Source code - Google Colab.html
  • 2. Pix2Pix - intuition
  • 3. Map dataset
  • 4. Preprocessing the images 1
  • 5. Preprocessing the images 2
  • 6. Loading the data
  • 7. Building the generator 1
  • 8. Building the generator 2
  • 9. Building the generator 3
  • 10. Building the discriminator 1
  • 11. Building the discriminator 2
  • 12. Generating the images
  • 13. Training 1
  • 14. Training 2 and results
  • 15.1 Source code - Google Colab.html
  • 15. Pretrained Pix2Pix with PyTorch
  • 16. Facades dataset
  • 17. Visualizing the results
  • 18. Drawing to photo 1
  • 19. Drawing to photo 2
  • 20. Night to day
  • 21. HOMEWORK and solution.html

  • 4. Additional content 1 Artificial neural networks
  • 1. Biological fundamentals
  • 2. Single layer perceptron
  • 3. Multilayer perceptron sum and activation functions
  • 4. Multilayer perceptron error calculation
  • 5. Gradient descent
  • 6. Delta parameter
  • 7. Updating weights with backpropagation
  • 8. Bias, error, stochastic gradient descent, and more parameters

  • 5. Additional content 2 Convolution neural networks
  • 1. Introduction to convolutional neural networks
  • 2. Convolutional operator
  • 3. Pooling
  • 4. Flattening
  • 5. Dense neural network

  • 6. Final remarks
  • 1. Final remarks
  • 139,000 تومان
    بیش از یک محصول به صورت دانلودی میخواهید؟ محصول را به سبد خرید اضافه کنید.
    افزودن به سبد خرید
    خرید دانلودی فوری

    در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.

    ایمیل شما:
    تولید کننده:
    شناسه: 13489
    حجم: 4236 مگابایت
    مدت زمان: 595 دقیقه
    تاریخ انتشار: ۲۰ خرداد ۱۴۰۲
    طراحی سایت و خدمات سئو

    139,000 تومان
    افزودن به سبد خرید