AI Bildgenerator: Deep Learning mit GANs & TensorFlow
What you'll learn
- Verwende die neuste TensorFlow 2 Version
- Verstehe und verwende Generative Deep Learning Techniken
- Entwickle eine eigene künstliche Intelligenz mit Generativen Neuronalen Netzwerke
- Entwickle eine AI, die täuschend echte Bilder erzeugen kann
- Führe einen Angriff auf trainierte Neuronale Netzwerke aus
- Entwickle Modelle, die realitätsnahe Daten generieren können
Requirements
- Python Grundlagen
- Mathematik Grundlagen aus dem Abitur
Description
Tauche ein in die kreative Seite der Künstlichen Intelligenz – mit Generativen Neuronalen Netzwerken (GANs), Autoencodern und Adversarial Attacks. In diesem praxisorientierten Kurs lernst du, wie du mit Python, TensorFlow 2.14 und Keras eigene Deep-Learning-Modelle entwickelst, trainierst und sogar „hackst“.
Nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning, baust du Schritt für Schritt eigene neuronale Netze auf – von klassischen Deep Neural Networks bis hin zu verschiedenen Arten von GANs. Du verstehst nicht nur, wie diese Modelle funktionieren, sondern setzt sie auch selbst um – mit zahlreichen spannenden Coding-Sessions.
Neben der Generierung realistischer Daten mit Variational Autoencodern (VAE) und der Datenkomprimierung mit klassischen Autoencodern, wirst du auch lernen, wie neuronale Netze durch gezielte Adversarial Attacks ausgetrickst werden können – und wie man sich dagegen schützt.
Dieser Kurs richtet sich an alle, die ein solides Verständnis im Deep Learning aufbauen und moderne generative Modelle praktisch umsetzen möchten. Egal ob Data Science Student, KI-Enthusiast oder Entwickler – hier wirst du gefordert und gefördert.
Das wirst du lernen:
Grundlagen von Machine Learning & Deep Learning
Eigene Deep Neural Networks mit TensorFlow & Keras entwickeln
Adversarial Generative Networks (GANs) verstehen und implementieren
Adversarial Attacks: Netzwerke gezielt angreifen & absichern
Daten komprimieren mit Autoencodern (AE)
Realistische Daten generieren mit Variational Autoencodern (VAE)
Arbeiten in Python (über Anaconda oder andere Installationen)
Werde jetzt Teil der KI-Zukunft – mit deinem eigenen generativen Netzwerk.
Let’s code the future – wir sehen uns im Kurs!
Hinweis:
Python wird im Kurs mit Anaconda installiert. Alternativ ist auch eine Einrichtung über andere Quellen möglich.
Who this course is for:
- Studenten, Softwareentwickler und alle Interessierten
Instructor
Hi, ich bin der Jan!
German Description (English down below)
Ich habe meinen Master of Science (M. Sc.) im Fach der Angewandte Informatik an der Ruhr-Universität Bochum im September 2019 abgeschlossen und arbeite seitdem als Machine Learning Entwickler für das Autonome Fahren bei der ZF Group.
Mein Interesse, Informatik und Mathematik Wissen zu vermitteln besteht schon seit vielen Jahren. Ich führe neben meiner Dozenten-Tätigkeit auf Udemy ebenfalls den Youtube Kanal mit dem Namen ""Franneck"".
Vor Allem im Gebiet des Machine Learnings, des Deep Learnings, der C/C++ und Python Programmierung versuche ich Euch fit zu machen und euch alles wichtige zu zeigen.
English Description
Hi, I'm Jan!
I finished my Master of Science (M. Sc.) in Applied Computer Science at Ruhr-Universität Bochum in September 2019 and have been working as a Machine Learning Developer for Autonomous Driving at ZF Group since then.
My interest in teaching computer science and mathematics knowledge has existed for many years. In addition to my lecturing activities on Udemy, I also run the Youtube channel with the name ""Franneck"".
Especially in the area of machine learning, deep learning, C/C++ and Python programming I try to make you fit and show you everything important.