بناء شبكات التوليد العدائية المتقدمة

تقدم هذه الدورة مقدمة شاملة وعملية حول شبكات التوليد العدائية (GANs)، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى التقنيات المتقدمة مثل StyleGANs. تتضمن الدورة تقييم نماذج التوليد باستخدام طريقة Fréchet Inception Distance لقياس الدقة والتنوع في النتائج. كما تستعرض التحديات المرتبطة بالكشف عن مصادر التحيز في نماذج GANs وكيفية التعامل معها لضمان نتائج عادلة وموثوقة. بالإضافة إلى الجوانب التقنية، تغطي الدورة التأثيرات الاجتماعية المرتبطة باستخدام هذه التكنولوجيا وطرق الحفاظ على الخصوصية. ستحصل على معرفة نظرية معززة بتطبيق عملي باستخدام مكتبة PyTorch، مما يمكنك من تدريب نماذج توليد الصور وتقييمها بفعالية.

• تقييم تحديات تقييم شبكات GAN المختلفة
• مقارنة النماذج التوليدية المتنوعة باستخدام Fréchet Inception Distance
• التعرف على مصادر التحيز وطرق الكشف عنها في GANs
• تعلم وتنفيذ تقنيات StyleGANs الحديثة
• بناء قاعدة معرفية شاملة في مجال مصادر الشبكات التوليدية

• مبادئ الرياضيات الأساسية في التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاء
• فهم أساسي للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية
• مهارات متوسطة في البايثون وخبرات في استخدام أُطُر التعلم العميق مثل TensorFlow أو PyTorch