На курсе вы узнаете, как генерировать анимешных кошкодевочек!

Мы изучим способы синтеза данных с помощью нейросетей. Основной упор будем делать на современные нейросетевые свёрточные архитектуры, типа StyleGAN, для синтеза изображений. Разберем трудности генерации и разные методы решения задачи.

Расписание

Четверг 17:15, ОмГУ 1 корпус, 119 аудитория.

План курса

План может поменяться по ходу курса.

1. Введение: демонстрация текущего состояние индустрии и науке в задаче синтеза изображений на примере интересных проектов.
2. База машинного обучения. Постановка задачи синтеза контента. Таксономия генеративных моделей.
3. GAN модель
   1. DCGAN, PGGAN, BIGAN, StyleGAN v1..v3
4. Conditional GANs
5. Кроссдоменный перенос стиля изображений
   1. CycleGAN
   2. Обращение StyleGAN
6. Способы манипулировать латентным представлением StyleGAN
   1. CLIP + StyleGAN
7. Другие модели генерации
   1. VAE
   2. Авторегрессионные модели
   3. Обратимые сети

Онлайн лекции

Курс "Глубинное обучение", Школа анализа данных

СПбГУ -- 2020-2021 -- Машинное обучение

Lecture Collection | Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Spring 2017)

• CSE599
• CS236 Stanford

Учебник по ML от ШАД