Inteligência Artificial
Modelos de Difusão: fundamentos e aplicações avançadas
16hCarga horária
69Atividades
301Estudantes
8,9Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Entenda os conceitos de ruído, sua adição e reversão na geração de imagens.
- Simule o movimento browniano e utilize cadeias de Markov para representar o processo de difusão.
- Domine a utilização de arquiteturas UNet com blocos de convolução, downsampling e upsampling.
- Aplique embeddings temporais seno-cossenoidais em pipelines de difusão.
- Explore técnicas de embedding sinoidal e a montagem de pipelines de difusão.
- Otimize datasets com augmentations e treine redes neurais condicionais.
Público alvo
Este curso é indicado para pessoas interessadas em inteligência artificial e machine learning que desejam explorar técnicas avançadas de geração de imagens sintéticas. Ao final do curso, será possível aprofundar conhecimentos em processamento de imagens, simulações e avaliação de modelos, ideal para profissionais e entusiastas que já possuem uma base em redes neurais.
Ementa
- Introdução
- Histórico das redes difusoras
- Para saber mais: evolução dos modelos de difusão
- Superando limitações dos GANs com modelos de difusão
- Intuição dos modelos
- Pipeline com difusers
- Faça como eu fiz: geração de imagens com prompts
- Criatividade com modelo multimodal
- O que aprendemos?
- Projeto do curso
Certificado reconhecido pelas maiores
empresas do Brasil e do mundo.
Aprenda com
quem está
construindo
o mercado
João Vitor Alencar Rosa A...
Instrutor e Cientista de Dados com foco Visão Computacional, graduado em Engenharia Civil e Ciência ...
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