Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Advanced Stable Diffusion
- Overzicht van Stable Diffusion architectuur en componenten
- Deep learning voor het genereren van tekst-naar-beeld: beoordeling van state-of-the-art modellen en technieken
- Geavanceerde Stable Diffusion scenario's en gebruiksscenario's
Geavanceerde technieken voor het genereren van tekst-naar-beeld met Stable Diffusion
- Generatieve modellen voor beeldsynthese: GAN's, VAE's en hun variaties
- Voorwaardelijke beeldgeneratie met tekstinvoer: modellen en technieken
- Multimodale generatie met meerdere inputs: modellen en technieken
- Fijnmazige controle van beeldgeneratie: modellen en technieken
Prestatie-optimalisatie en schaling voor Stable Diffusion
- Optimaliseren en schalen Stable Diffusion voor grote datasets
- Modelparallellisme en gegevensparallellisme voor high-performance training
- Technieken voor het verminderen van geheugenverbruik tijdens training en inferentie
- Kwantiserings- en snoeitechnieken voor efficiënte modelimplementatie
Hyperparameterafstemming en generalisatie met Stable Diffusion
- Hyperparameter-afstemmingstechnieken voor Stable Diffusion modellen
- Regularisatietechnieken voor het verbeteren van modelgeneralisatie
- Geavanceerde technieken voor het omgaan met vooringenomenheid en eerlijkheid in Stable Diffusion modellen
Integratie Stable Diffusion met andere Deep Learning frameworks en tools
- Integratie Stable Diffusion met PyTorch, TensorFlow en andere deep learning-frameworks
- Geavanceerde implementatietechnieken voor Stable Diffusion modellen
- Geavanceerde inferentietechnieken voor Stable Diffusion modellen
Foutopsporing en probleemoplossing Stable Diffusion Modellen
- Technieken voor het diagnosticeren en oplossen van problemen in Stable Diffusion modellen
- Foutopsporing Stable Diffusion modellen: tips en best practices
- Monitoren en analyseren van Stable Diffusion modellen
Samenvatting en volgende stappen
- Herziening van de belangrijkste concepten en onderwerpen
- Q&A-sessie
- Volgende stappen voor geavanceerde Stable Diffusion gebruikers.
Vereisten
- GoOD begrip van deep learning-concepten en -architecturen
- Bekendheid met Stable Diffusion en het genereren van tekst-naar-beeld
- Ervaring met PyTorch en Python programmeren
Audiëntie
- Datawetenschappers en machine learning-ingenieurs
- Onderzoekers op het gebied van deep learning
- Experts op het gebied van computervisie.
21 Uren
