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Generative Models für Bilder Seminar


Generative Models für Bilder Seminar

Über diesen Kurs:

Dieser Kurs bietet eine Einführung in die faszinierende Welt der Generativen Modelle für Bilder. Dabei werden verschiedene Methoden und Techniken vorgestellt, mit denen Bilder künstlich generiert werden können. Sie lernen, wie Sie mit Hilfe von Algorithmen und künstlicher Intelligenz Bilder erstellen können, die von echten Fotos kaum zu unterscheiden sind. Der Kurs richtet sich an Studierende und Fachleute aus den Bereichen Informatik, Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung.

Warum sollten Sie diesen Kurs buchen?

Dieser Kurs bietet Ihnen die Möglichkeit, tiefer in die Welt der Generativen Modelle für Bilder einzutauchen und Ihr Wissen auf diesem Gebiet zu erweitern. Mit den erlernten Fähigkeiten können Sie in der Lage sein, komplexe Bilder und Muster zu generieren, die in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie z.B. der Gaming-Industrie oder der Medienbranche, von Nutzen sein können. Dieser Kurs ist auch ideal für alle, die sich für die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz interessieren und ihre Kenntnisse in diesem Bereich vertiefen möchten.

Verpassen Sie nicht die Chance, Teil dieses spannenden Seminars zu sein und lernen Sie, wie Sie mit Generativen Modellen beeindruckende Bilder erstellen können!

Course outline
  • Einführung in generative Modelle für Bilder
  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildgenerierung
  • Autoencoder und Variational Autoencoder (VAE)
  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Conditional GANs und ihre Anwendungen
  • Style Transfer und Neural Texture Synthesis
  • Deep Dream und Artistic Style Transfer
  • Wasserstein GANs und verbesserte GAN-Architekturen
  • Progressiver Growing GANs und BigGAN
  • Anwendungen von generativen Modellen in der Bildsynthese
  • Evaluation und Metriken für generative Modelle
  • Transfer Learning und feineinstufige Generierung
  • Ethik und Datenschutz in der Bildgenerierung
  • Zukünftige Entwicklungen in der Bildsynthese mit generativen Modellen
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