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Create Discriminator and Generator Network
Create a training loop to train GAN model
Präsentieren Sie diese praktische Erfahrung in einem Vorstellungsgespräch
In this two hour project-based course, you will implement Deep Convolutional Generative Adversarial Network using PyTorch to generate handwritten digits. You will create a generator that will learn to generate images that look real and a discriminator that will learn to tell real images apart from fakes. This hands-on-project will provide you the detail information on how to implement such network and train to generate handwritten digit images. In order to be successful in this project, you will need to have a theoretical understanding on convolutional neural network and optimization algorithm like Adam or gradient descent. This project will focus more on the practical aspect of DCGAN and less on theoretical aspect. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Prior programming experience in Python and basic pytorch. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Network and Training process (Optimization)
Convolutional Neural Network
Python Programming
pytorch
Genrative Adversarial Network
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Setup Google Runtime
Configurations
Load MNIST Handwritten Dataset
Load Dataset into Batches
Create Discriminator Network
Create Generator Network
Create Loss Function and Load Optimizers
Training GAN
Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich
Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.
Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.
Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.
Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
