ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Hands-On Generative Adversarial Networks with PyTorch 2.x. Gain hands-on expertise in utilizing robust Generative AI models to tackle a wide array of challenges - Second Edition Marija Jegorova

Język publikacji: angielski
Hands-On Generative Adversarial Networks with PyTorch 2.x. Gain hands-on expertise in utilizing robust Generative AI models to tackle a wide array of challenges - Second Edition Marija Jegorova - okladka książki

Hands-On Generative Adversarial Networks with PyTorch 2.x. Gain hands-on expertise in utilizing robust Generative AI models to tackle a wide array of challenges - Second Edition Marija Jegorova - okladka książki

Autor:
Marija Jegorova
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »
Generative AI is the most spoken of AI direction in media nowadays, and this book is aimed at assisting you in becoming an expert in its most well-established class of models - Generative Adversarial Nets.



With the help of this book, you will work your way up from understanding the basic components and architecture of GANs, building your first model from scratch to designing, building, training and optimizing a wide variety of these powerful models. You will go way beyond theoretical knowledge and gain hands-on experience in finding the right type of GAN for each specific problem using PyTorch examples provided in every chapter.



You will cover important image-generation and translation architectures such as classic and conditional GANs, DCGANs, StyleGANs, CycleGANs, and pix2pix. Learn to synthesize sequences, text and audio, and generate videos. Finally, we will dive into the state-of-the-art hybrid models of GANs with other generative models.



By the end of this book, you will be an expert in practical applications of GANs to real-world problems.

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Marija currently holds the position of a Senior Machine Learning Research Scientist at Metaphysic.ai. She has worked in Generative AI research for over 8 years, 5+ of them specifically with GANs. Previous employers and projects include Meta, iCAIRD (NHS Scotland), Seebyte (Batelle Company), and DREAM (EU Horizon2020). Her PhD is in Generative Models Applications to Robotics and Automation, acquired from the University of Edinburgh. She also has an MSc in Computational Statistics and Machine Learning from the University College London. She has authored multiple academic publications in several prestigious peer-reviewed venues in the fields of Machine Learning and Robotics, such as IEEE IROS, ICRA, and TPAMI.

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile