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
Stable Diffusion'e Giriş
- Stable Diffusion'nin genel bakışı ve uygulamaları
- Stable Diffusion'nin diğer görüntü oluşturma modelleriyle (örneğin, GAN'lar, VAE'ler) karşılaştırılması
- Stable Diffusion'nin gelişmiş özellikleri ve mimarisi
- Temel bilgilerin ötesinde: Karmaşık görüntü oluşturma görevleri için Stable Diffusion
Stable Diffusion Modelleri Oluşturma
- Geliştirme ortamının kurulumu
- Veri hazırlığı ve ön işleme
- Stable Diffusion modellerinin eğitilmesi
- Stable Diffusion hiperparametre ayarı
Gelişmiş Stable Diffusion Teknikleri
- Stable Diffusion ile resim tamamlama ve dışa aktarma
- Stable Diffusion ile görüntüden görüntüye çeviri
- Veri artırma ve stil aktarımı için Stable Diffusion'nin kullanılması
- Stable Diffusion ile diğer derin öğrenme modelleriyle çalışma
Stable Diffusion Modellerini Optimize Etme
- Performansı ve kararlılığı artırma
- Büyük ölçekli görüntü veri kümeleriyle başa çıkma
- Stable Diffusion modelleriyle ilgili sorunları teşhis etme ve çözme
- Gelişmiş Stable Diffusion görselleştirme teknikleri
Vaka Çalışmaları ve En İyi Uygulamalar
- Stable Diffusion'nin gerçek dünya uygulamaları
- Stable Diffusion görüntü oluşturma için en iyi uygulamalar
- Stable Diffusion modelleri için değerlendirme metrikleri
- Stable Diffusion araştırması için gelecekteki yönler
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 ve bilgisayarlı görü konusunda deneyim
- Görüntü oluşturma modellerine (örneğin, GAN'lar, VAE'ler) aşinalık
- Python programlama konusunda yetkinlik
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- Makine öğrenimi mühendisleri
- Bilgisayarlı görü araştırmacıları
21 Saat