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Google Cloud Training
In diesem Kurs werden Diffusion-Modelle vorgestellt, eine Gruppe verschiedener Machine Learning-Modelle, die kürzlich einige vielversprechende Fortschritte im Bereich Bildgenerierung gemacht haben. Diffusion-Modelle basieren auf physikalischen Konzepten der Thermodynamik und sind in den letzten Jahren in der Forschung und Industrie sehr beliebt geworden. Dabei stützen sich Diffusion-Modelle auf viele innovative Modelle und Tools zur Bildgenerierung in Google Cloud. In diesem Kurs werden Ihnen die theoretischen Grundlagen der Diffusion-Modelle erläutert und wie Sie diese Modelle über Vertex AI trainieren und bereitstellen können.
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Syllabus
Einstieg in die Bildgenerierung
In diesem Kurs werden Diffusion-Modelle vorgestellt, eine Gruppe verschiedener Machine Learning-Modelle, die kürzlich einige vielversprechende Fortschritte im Bereich Bildgenerierung gemacht haben. Dabei stützen sich Diffusion-Modelle auf viele innovative Modelle und Tools zur Bildgenerierung in Google Cloud. In diesem Kurs werden Ihnen die theoretischen Grundlagen der Diffusion-Modelle erläutert und wie Sie diese Modelle über Vertex AI trainieren und bereitstellen können.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Taught by Google Cloud Training, who are recognized for their work in Cloud
Demonstrates the principles of image generation using Diffusion Models
Provides practical experience training and deploying Diffusion Models using Vertex AI
Suitable for learners interested in exploring Diffusion Models and their applications in image generation
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Review Python basics
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Reinforces Python fundamentals that will be essential throughout the course and build a stronger foundation for success.
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Python
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-
Review Python syntax and data structures
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Practice writing simple Python programs
Review machine learning concepts
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Refreshes machine learning concepts that will be expanded upon in the course, providing a stronger foundation for understanding.
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Machine Learning
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-
Review different types of machine learning algorithms
-
Review evaluation metrics for machine learning models
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Practice implementing machine learning algorithms in Python
Auffrischen der Grundlagen aus der Thermodynamik
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Thermodynamik ist ein grundlegendes Konzept für das Verständnis von Diffusionsmodellen. Durch das Auffrischen Ihrer Kenntnisse in diesem Bereich können Sie ein solides Fundament für den Kurs aufbauen.
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Diffusion
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-
Überarbeiten Sie Ihre Notizen oder Lehrbücher zur Thermodynamik.
-
Lösen Sie Übungsprobleme zur Thermodynamik.
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Durchführen von Tutorials zu Vertex AI
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Die Tutorials von Vertex AI helfen Ihnen, sich mit der Plattform vertraut zu machen und Ihre Diffusionsmodelle bereitzustellen.
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Vertex AI
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-
Suchen Sie nach Tutorials zu Vertex AI.
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Befolgen Sie die Schritte in den Tutorials.
Teilnahme an Lerngruppen
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Die Teilnahme an Lerngruppen bietet die Möglichkeit, sich mit anderen Schülern auszutauschen und von deren Perspektiven zu profitieren.
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-
Treten Sie einer Lerngruppe bei.
-
Nehmen Sie an Diskussionen und Aktivitäten teil.
Übungsaufgaben zur Bildgenerierung
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Übungsaufgaben helfen Ihnen, Ihre Fähigkeiten zur Generierung von Bildern zu verbessern.
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Diffusion
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-
Finden Sie Übungsaufgaben zur Bildgenerierung.
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Lösen Sie die Übungsaufgaben.
Erstellen eines einfachen Diffusionsmodells
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Das Erstellen eines eigenen Diffusionsmodells hilft Ihnen, die Konzepte des Kurses in die Praxis umzusetzen.
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Diffusion
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-
Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken und Werkzeuge.
-
Implementieren Sie die Diffusionsgleichung.
-
Trainieren Sie das Modell mit einem Datensatz von Bildern.
-
Evaluieren Sie die Leistung des Modells.
Solve practice problems on diffusion models
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Provides practice applying the concepts of diffusion models, reinforcing understanding and improving problem-solving skills.
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Diffusion Models
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-
Solve practice problems on diffusion model architectures
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Solve practice problems on training and evaluating diffusion models
Verfassen eines Artikels über Diffusionsmodelle
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Das Verfassen eines Artikels hilft Ihnen, Ihr Verständnis von Diffusionsmodellen zu vertiefen und Ihre Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern.
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Diffusion
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-
Recherchieren Sie Diffusionsmodelle.
-
Erstellen Sie eine Gliederung für Ihren Artikel.
-
Verfassen Sie einen Entwurf Ihres Artikels.
-
Überarbeiten und lektorieren Sie Ihren Artikel.
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Provides practical experience implementing diffusion models using Vertex AI, enhancing technical skills and understanding.
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Follow a tutorial on setting up Vertex AI for diffusion model training
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Follow a tutorial on training a diffusion model on Vertex AI
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Follow a tutorial on deploying a diffusion model on Vertex AI
Folge Video-Tutorials zu Vertex AI
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Video-Tutorials bieten eine praktische Anleitung zum Trainieren und Bereitstellen von Diffusionsmodellen mit Vertex AI, was für die praktische Anwendung unerlässlich ist.
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Suche nach Video-Tutorials zu Vertex AI.
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Wähle ein Tutorial aus, das sich auf die Bereitstellung von Diffusionsmodellen konzentriert.
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Folge den Anweisungen im Tutorial.
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Encourages deeper understanding and articulation of concepts, fostering retention and promoting critical thinking.
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Choose a specific topic related to diffusion models
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Research the topic and gather relevant information
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Provides access to valuable insights and support from experienced professionals, enhancing learning and career development.
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Reach out to mentors and request guidance
Contribute to open-source projects related to diffusion models
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Encourages practical application and collaboration, fostering a deeper understanding of diffusion models and the broader AI community.
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Identify open-source projects related to diffusion models
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Make a meaningful contribution to the project
Nimm an einem Hackathon zum Thema Diffusionsmodelle teil
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Die Teilnahme an einem Hackathon bietet dir die Möglichkeit, deine Fähigkeiten zu testen, innovativ zu sein und von Experten auf dem Gebiet zu lernen.
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-
Finde einen geeigneten Hackathon.
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Bilde ein Team oder nimm alleine teil.
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Brainstorme Ideen und entwickle ein Projekt.
-
Implementiere dein Projekt innerhalb der vorgegebenen Zeit.
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August 19, 2024
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