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Plan du cours
Introduction
GANs et Autoencodeurs variationnels
- Qu'est-ce qu'un GAN ? Qu'est-ce qu'un autoencodeur variationnel ?
- Architecture des GAN et des autoencodeurs variationnels
Préparation de l'environnement de développement
- Installation et configuration TensorFlow
Modèles génératifs
- Échantillonnage des données
- Travailler avec le classificateur de Bayes et le modèle de mélange gaussien
Autoencodeurs variationnels
- Paramétrage et reparamétrage des réseaux neuronaux
- Réduction de la dimensionnalité
- Visualisation de l'espace latent
GANs
- Mise en œuvre de la rétropropagation
- Travailler avec des fonctions de perte
- Formation d'un modèle de classificateur
- Générer de nouvelles données
GAN avancés
- Travailler avec un GAN conditionnel
- Travailler avec un GAN convolutionnel profond
- Travailler avec un GAN progressif
Résumé et conclusion
Pré requis
- Python expérience en programmation
Audience
- Data Scientists
14 heures