CA, Sacramento - Promenade Circle

180 Promenade Circle, Sacramento, united states, 95834
El lugar está ubicado justo al lado de la autopista Dwight D. Eisenhower, en las cercanías de The Promenade y Best Buy.

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Avanzado Stable Diffusion: Aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Sacramento (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.
  • Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
  • Optimice el rendimiento y la escalabilidad para grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
  • Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
  • Integre Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo
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Introducción a Stable Diffusion para la generación de texto a imagen

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender los principios de la Difusión Estable y cómo funciona para la generación de imágenes.
  • Cree y entrene modelos de difusión estable para tareas de generación de imágenes.
  • Aplique Difusión estable a diversos escenarios de generación de imágenes, como pintura interior, pintura exterior y traducción de imagen a imagen.
  • Optimice el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion

 
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