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Introducción a la generación de imágenes

Introducción a la generación de imágenes

magic_button Deep Learning Machine Learning Models Deep Learning
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15 minutos Introductorio

En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.

Completa esta actividad y gana una insignia. Impulsa tu carrera de nube mostrándole al mundo las habilidades que desarrollaste.

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Información del curso
Objetivos
  • Cómo funcionan los modelos de difusión
  • Casos de uso reales sobre los modelos de difusión
  • Modelos de difusión no condicionales
  • Avances en los modelos de difusión (texto a imagen)
Requisitos previos

Aprendizaje automático

Aprendizaje profundo

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Programación en Python

Público
Científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores que trabajan en el desarrollo de nuevos modelos de generación de imágenes y desarrolladores interesados en crear aplicaciones que utilicen generación de imágenes
Idiomas disponibles
English, español (Latinoamérica), français, עברית, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, português (Brasil), 简体中文, 繁體中文, Deutsch y Türkçe
¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
¿Qué insignias puedo obtener?
Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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El poder de los labs de desafío

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