Unlock the creative power of generative AI by learning to build your own multimodal systems from the ground up. In this hands-on course, you’ll master deep generative modeling with PyTorch and the Hugging Face ecosystem, progressing from foundational concepts to advanced applications like text-to-image generation and model personalization. Guided by expert instructor Jonathan Dinu, you’ll gain practical skills in manipulating data, training neural networks, and fine-tuning large pre-trained models—empowering you to design innovative AI systems that understand and generate both text and images.
Spezialisierung für Programming Generative AI
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Spezialisierung für Programming Generative AI
Deep Generative AI Neural Network Multimodal Model. A journey through deep generative modeling—build, train, and personalize AI models using PyTorch.
Dozent: Pearson
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
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Was Sie lernen werden
Develop and implement deep generative models for images and text using PyTorch and Hugging Face libraries.
Build and personalize state-of-the-art multimodal systems, including text-to-image generators like stable diffusion.
Apply advanced techniques for data manipulation, model evaluation, and efficient fine-tuning of large pre-trained AI models.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
August 2025
8 Praxisübungen
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Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Develop a foundational understanding of generative AI and deep generative modeling concepts.
Explore and compare various multimodal generative models and their input/output modalities.
Gain hands-on experience programming with tensors and building neural networks using PyTorch.
Understand the theoretical trade-offs between different generative model architectures and their practical implications.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Generative AI
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Computer Programming Tools
Kategorie: Large Language Modeling
Was Sie lernen werden
Understand and implement core generative AI models for images and text, including autoencoders, diffusion models, and transformers.
Gain practical experience with leading deep learning frameworks such as PyTorch and Hugging Face libraries.
Learn to represent, generate, and manipulate images and text using state-of-the-art neural network architectures.
Apply advanced generative techniques for tasks like image enhancement, translation, and natural language inference.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Text Mining
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Was Sie lernen werden
Understand and implement multimodal models that integrate images and text for advanced AI applications.
Build and optimize semantic image search engines using contrastive language-image pre-training.
Master the principles and practicalities of latent diffusion and stable diffusion for text-to-image generation.
Adapt, fine-tune, and efficiently evaluate pre-trained generative models for new tasks, styles, and real-time performance.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
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