สร้าง Diffusion Models ตั้งแต่เริ่มต้นด้วย PyTorch

เคยสงสัยไหมว่า AI สร้างรูปภาพที่น่าทึ่งจากข้อความง่ายๆ ได้อย่างไร? Diffusion models คือเทคโนโลยีหลัก และคอร์สนี้จะแสดงให้คุณเห็นว่ามันทำงานอย่างไรตั้งแต่ต้นจนจบ โดยใช้ PyTorch คุณจะได้ก้าวข้ามการใช้ API ไปสู่ความเข้าใจพื้นฐานของกระบวนการ denoising ที่ขับเคลื่อนการสร้างภาพสมัยใหม่ เมื่อจบหลักสูตร คุณจะมีทักษะในการนำไปใช้ ฝึกฝน และทดลองกับ diffusion models ของคุณเอง ซึ่งจะทำให้คุณมีพื้นฐานที่มั่นคงในสาขา generative AI ที่น่าตื่นเต้นนี้ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจทฤษฎีหลักของ Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) - สร้าง diffusion model ที่สมบูรณ์ตั้งแต่ต้นจนจบโดยใช้ PyTorch และสถาปัตยกรรม U-Net - ฝึกฝนการเทรนโมเดลของคุณบนชุดข้อมูลรูปภาพเพื่อสร้างรูปภาพใหม่ทั้งหมด - เรียนรู้เทคนิคการกำหนดเงื่อนไขให้กับโมเดลของคุณเพื่อเปิดใช้งานการสร้างภาพที่ควบคุมด้วยข้อความ - นำหลักการ prompt engineering พื้นฐานไปใช้เพื่อนำทางและควบคุมผลลัพธ์ของโมเดลของคุณ - สำรวจการใช้งานจริง เช่น image inpainting เพื่อเติมเต็มส่วนที่ขาดหายไปของรูปภาพ คอร์สเริ่มต้นด้วยแนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็น และดำเนินไปสู่แบบฝึกหัดการเขียนโค้ดแบบลงมือปฏิบัติจริง ซึ่งคุณจะได้นำไปใช้และฝึกฝนโมเดลทีละส่วน คุณจะได้อ่านคำอธิบายและนำความรู้ไปใช้ผ่านตัวอย่างจริง คอร์สนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เรียนที่มีความคุ้นเคยกับ Python และ deep learning อยู่บ้าง แต่ยังใหม่กับ diffusion models ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ generative AI มาก่อนเพื่อเริ่มต้น เริ่มสร้างทักษะ generative AI ของคุณวันนี้