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Introduction to Image Generation - Français

Introduction to Image Generation - Français

magic_button Image Generation Machine Learning Model Training Machine Learning Models
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8 heures Débutant universal_currency_alt No cost

Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.

Terminez cette activité et gagnez un badge ! Boostez votre carrière dans le cloud en montrant les compétences que vous avez acquises.

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Informations sur le cours
Objectifs
  • Fonctionnement des modèles de diffusion
  • Cas d'utilisation concrets des modèles de diffusion
  • Modèles de diffusion non conditionnés
  • Avancées des modèles de diffusion (texte-vers-image)
Prérequis
Machine learning Deep learning Réseaux de neurones convolutifs (CNN) Programmation en Python
Cible
Data scientists, ingénieurs en machine learning, chercheurs qui développent de nouveaux modèles de génération d'images et développeurs qui souhaitent créer des applications utilisant la génération d'images
Langues disponibles
English, español (Latinoamérica), français, עברית, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, português (Brasil), 简体中文 et 繁體中文
Que faire après avoir terminé ce cours ?
Après avoir terminé ce cours, vous pouvez consulter des contenus supplémentaires de votre parcours de formation ou parcourir le catalogue de formations.
Quels badges pouvez-vous gagner ?
Lorsque vous terminez un cours, vous obtenez un badge de réussite. Vos badges s'affichent sur votre profil, et vous pouvez les partager sur les réseaux sociaux.
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