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AI Bildgenerator: Deep Learning mit GANs & TensorFlow [2026]
Rating: 4.6 out of 5(228 ratings)
2,801 students
Created byJan Schaffranek
Last updated 6/2025
German

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

Coding Exercises

This course includes our updated coding exercises so you can practice your skills as you learn.

See a demo
Image of coding exercise example

Course content

12 sections76 lectures6h 29m total length
  • Einleitung in den Kurs2:04
  • Die Software im Kurs6:25
  • Informationen zu der Software0:19
  • Windows: MSVC Compiler Installieren1:56
  • Windows: Installation von Anaconda4:53
  • Linux: Installation von Anaconda4:25
  • Mac: Installation von Anaconda4:05
  • Handbuch des Kurses1:48
  • Materialien des Kurses0:17
  • Die Einrichtung des Environments4:03
  • CPU: Python Pakete Installieren3:34
  • GPU: Python Pakete Installieren4:19
  • Visual Studio Code einrichten5:18
  • Visual Studio Code verwenden3:27

Requirements

  • Python Grundlagen
  • Mathematik Grundlagen aus dem Abitur

Description

Meistere Generative AI: GANs, Autoencoder & Adversarial Attacks mit TensorFlow!

Du willst verstehen, wie KI-Bildgeneratoren wie DALL-E oder Stable Diffusion funktionieren und eigene entwickeln? Dieser praxisorientierte Kurs führt dich in die kreative Seite der Künstlichen Intelligenz ein – mit Generativen Neuronalen Netzwerken (GANs), Autoencodern und Adversarial Attacks.

Mit Python, TensorFlow 2.14 und Keras entwickelst du Schritt für Schritt eigene Deep-Learning-Modelle, die realistische Bilder generieren, Daten komprimieren und sogar trainierte Netzwerke "hacken" können.

Was du lernst:

Deep Learning Grundlagen
Nach einer Einführung in Machine Learning und Deep Learning baust du eigene neuronale Netze auf – von klassischen Deep Neural Networks bis zu hochmodernen generativen Architekturen.

Generative Adversarial Networks (GANs)
Du verstehst die GAN-Theorie und implementierst verschiedene Varianten:

  • Standard GAN für Grundkonzepte

  • Deep Convolutional GAN (DCGAN) für Bildgenerierung

  • Conditional GAN (CGAN) für kontrollierte Generierung

Autoencoder-Techniken
Lerne Datenkomprimierung mit klassischen Autoencodern und entwickle Variational Autoencoder (VAE) zur Generierung realistischer, neuer Daten.

Adversarial Attacks
Verstehe, wie neuronale Netze durch gezielte Angriffe ausgetrickst werden können und wie man sich dagegen schützt – ein wichtiges Thema für KI-Sicherheit.

Praxisorientiertes Lernen:

6.5 Stunden hands-on Content mit zahlreichen Coding-Sessions. Du setzt die Theorie direkt in die Praxis um und entwickelst funktionierende KI-Modelle, die du sofort verwenden kannst.

Für wen ist dieser Kurs?

Data Science Studenten, KI-Enthusiasten, Softwareentwickler und alle, die ein solides Verständnis im Deep Learning aufbauen und moderne generative Modelle praktisch umsetzen möchten.

Voraussetzungen: Python Grundlagen, Mathematik-Grundlagen (Abiturniveau)

Tools: Anaconda, TensorFlow 2, Keras, Visual Studio Code (Installation wird im Kurs gezeigt)

Entwickle deine eigene Bild-generierende KI – mit 30-Tage-Geld-zurück-Garantie!

Wir sehen uns im Kurs!

Who this course is for:

  • Studenten, Softwareentwickler und alle Interessierten