Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
İleri Düzey Stable Diffusion'e Giriş
- İleri Düzey Stable Diffusion mimarisine ve bileşenlerine genel bakış
- Metinden görüntüye üretimi için derin öğrenme: son teknoloji modellerin ve tekniklerin gözden geçirilmesi
- İleri Düzey Stable Diffusion senaryoları ve kullanım durumları
İleri Düzey Metinden Görüntüye Üretim Teknikleri Stable Diffusion ile
- Görüntü sentezi için üretici modeller: GAN'lar, VAE'ler ve varyasyonları
- Metin girdileriyle koşullu görüntü üretimi: modeller ve teknikler
- Çoklu girdi ile çok modlu üretim: modeller ve teknikler
- Görüntü üretimi üzerinde ince ayarlı kontrol: modeller ve teknikler
Stable Diffusion için Performans Optimizasyonu ve Ölçeklendirme
- Büyük veri kümeleri için Stable Diffusion'ün optimize edilmesi ve ölçeklendirilmesi
- Yüksek performanslı eğitim için model paralelliği ve veri paralelliği
- Eğitim ve çıkarım sırasında bellek tüketimini azaltma teknikleri
- Verimli model dağıtımı için nicelleme ve budama teknikleri
Stable Diffusion ile Hiperparametre Ayarlama ve Genelleme
- Stable Diffusion modelleri için hiperparametre ayarlama teknikleri
- Model genellemesini iyileştirmek için düzenlileştirme teknikleri
- Stable Diffusion modellerindeki önyargı ve adalet sorunlarını ele almak için gelişmiş teknikler
Stable Diffusion'ün Diğer Deep Learning Çerçeveleri ve Araçlarıyla Entegrasyonu
- Stable Diffusion'ün PyTorch, TensorFlow ve diğer derin öğrenme çerçeveleriyle entegrasyonu
- Stable Diffusion modelleri için gelişmiş dağıtım teknikleri
- Stable Diffusion modelleri için gelişmiş çıkarım teknikleri
Stable Diffusion Modellerini Hata Ayıklama ve Sorun Giderme
- Stable Diffusion modellerindeki sorunları teşhis etmek ve çözmek için teknikler
- Stable Diffusion modellerini hata ayıklama: ipuçları ve en iyi uygulamalar
- Stable Diffusion modellerini izleme ve analiz etme
Özet ve Sonraki Adımlar
- Temel kavramların ve konuların gözden geçirilmesi
- Soru-Cevap oturumu
- İleri Düzey Stable Diffusion kullanıcıları için sonraki adımlar.
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Derin öğrenme kavramları ve mimarilerine dair güçlü bir anlayış
- Stable Diffusion ve metinden görüntüye oluşturma konusunda aşinalık
- PyTorch ve Python programlama konusunda deneyim
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri
- Derin öğrenme araştırmacıları
- Bilgisayarlı görü uzmanları.
21 Saat
