O que você aprenderá
- Entenda a intuição básica sobre as GANs
- Gerar imagens de dígitos (0 – 9) utilizando DCGAN e WGAN
- Transformar imagens de satélites em mapas utilizando a arquitetura Pix2Pix
- Transformar zebras em cavalos utilizando a arquitetura CycleGAN
- Transferir estilos entre imagens
- Aplicar super resolução para melhorar a qualidade de imagens utilizando a arquitetura ESRGAN
- Criar novos rostos de pessoas com alta qualidade e definição utilizando ProGAN e StyleGAN
- Gerar imagens por meio de descrições textuais
- Restaurar fotos antigas utilizando GFP-GAN
- Completar partes faltantes de imagens utilizando a arquitetura Boundless
- Gerar deepfakes para trocar rostos com SimSwap
Pré-requisitos
- Lógica de programação
- Programação básica em Python
- Conhecimentos sobre redes neurais são desejáveis, porém não obrigatórios
Descrição
As GANs (Generative Adversarial Networks – Redes Adversárias Generativas) são consideradas uma das tecnologias mais modernas e fascinantes dentro da área de Deep Learning e Visão Computacional. Elas tem ganhado bastante destaque na mídia por terem a característica de gerarem conteúdo falso (fake). Um dos exemplos mais clássicos é a utilização de pessoas que não existem no mundo real para transmitirem telejornais e lerem as notícias, ou seja, a GAN consegue criar uma pessoa para falar com o telespectador. Essa tecnologia é considerada uma revolução na área de Inteligência Artificial por produzir resultados de alta qualidade, mantendo-se como um dos temas mais populares e relevantes.
Para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica básica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas arquiteturas de GANs! Este curso é considerado um guia completo pelo fato de apresentar desde conceitos mais básicos até técnicas mais modernas e avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir seus próprios projetos! Veja abaixo alguns dos projetos que serão implementados passo a passo:
- Geração dos dígitos de 0 até 9
- Transformação de imagens de satélite em imagens no formato de mapas, no estilo do Google Maps
- Transformação de desenhos (ou somente rabiscos) em fotos de alta qualidade
- Gerar zebras utilizando images de cavalos
- Transferir estilos entre imagens, utilizando pinturas de artistas famosos como Van Gogh, Cezanne e Ukiyo-e
- Aumentar a resolução de imagens com baixa qualidade (super resolução)
- Gerar deepfakes (faces falsas) com alta qualidade
- Gerar imagens de gatos e carros que não existem no mundo real
- Criar imagens por meio de descrições textuais
- Restaurar fotos antigas
- Completar partes faltantes de imagens
- Trocar o rosto de pessoas que estão em ambientes diferentes
Para implementar esses projetos, você aprenderá várias arquiteturas diferentes de GANs, como por exemplo: DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network), WGAN (Wassertein GAN), WGAN-GP (Wassertein GAN-Gradient Penalty), cGAN (conditional GAN), Pix2Pix (Image-to-Image), CycleGAN (Cycle-Consistent Adversarial Network), SRGAN (Super Resolution GAN), ESRGAN (Enhanced Super Resolution GAN), ProGAN (Progressively Growing GAN), StyleGAN (Style-Based Generator Architecture for GANs), StackGAN (Stacked GANs), AttnGAN (Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional GANs), BigGAN, GFP-GAN (Generative Facial Prior GAN), GAN ilimitada (Boundless) e SimSwap (Simple Swap).
Durante o curso, vamos utilizar a linguagem de programação Python e o Google Colab on-line, ou seja, você não precisa se preocupar com instalações e configurações de bibliotecas na sua própria máquina! São mais de 110 aulas e 16 horas de vídeos!
Para quem é este curso
- Pessoas interessadas em criar aplicações complexas utilizando GANs
- Alunos de graduação e pós-graduação que estão cursando disciplinas sobre Visão Computacional, Inteligência Artificial, Processamento Digital de Imagens ou Computação Gráfica
- Pessoas que querem implementar seus próprios projetos utilizando técnicas de Visão Computacional
- Cientistas de Dados que queiram aumentar o seu portfólio de projetos
Publicado em novembro de 2023
Achei muito positiva a forma que está abordando o conteúdo.
Até o momento o curso atende as minhas expectativas. O instrutor explica passo a passo os algoritmos de rede neural e seus parâmetros.
O curso oferece uma base sólida nos conceitos e conhecimentos envolvendo as GANS e é um ótimo pontapé inicial para o estudo dessa área, embora algumas aulas e materiais possuam alguns problemas ou alguns conceitos/assuntos não fiquem claros os instrutores não demoram a responder na aba de perguntas
Como sempre, excelente a demonstração e didática do instrutor, levando a uma assimilação progressiva e natural dos conceitos expostos. Valeu demais !
Otimo Curso, Professor excelente explica de uma forma muito fácil de entender um verdadeiro profissional do ensino está de parabéns.
Curso sensacional!
Já fiz vários outros cursos de IA com esse professor, o cara é sensacional, demostra total conhecimento do assunto, sabe explicar perfeitamente e fornece os exemplos práticos que facilitam bastante o entendimento, e sem sombra de duvidas da um norte na hora de aplicar em projetos práticos na empresa, comecei o curso agora mais só pela explicação do curso já sei que vai ser excepcional.
Muito bom! Professor exemplar
Muito bom! Bem explicado e com exemplos.
Mais um excelente curso!
Porque a aula é didática, com slides claros e objetivos e ótima narração do professor.
Incrível
Um curso bastante completo, com muitos exemplos e vários links para adicionar materiais de apoio. Muito bom!!!
Ótimo curso.
Faltam maiores explicações a respeito dos parâmetros usados nas funções de convolução e convolução transposta.
Um conteúdo mais incrível do que o outro. E o instrutor explica muito bem cada arquitetura.
Você precisa fazer login e ter iniciado este curso para publicar uma avaliação.
Você vai entendendo como a rede funciona e como o código se comporta