Foto: Pixabay / Gerd Altmann

Online Workshop: GANs & I2I Translation

Datum

Dienstag, 17. Mai & Donnerstag 18. Mai 2022

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Uhrzeit

Di 09:00 – 16:30 Uhr
Mi 09:00 – 14:30 Uhr

Ort

online

Kosten

kostenfrei

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Universität Salzburg

Ein Generatives Adversariales Netzwerk, kurz GAN, beschreibt ein Deep-Learning-Prinzip, das in der Lage ist, ein generatives Modell einer bestimmten Zielverteilung zu erlernen. Im Gegensatz zu voraussagenden Netzen ist es auf Basis dieses Modells möglich, aus der gelernten Zielverteilung Stichproben zu ziehen und neue Stichproben zu generieren, anstatt nur vorhandene zu klassifizieren.

Wird das Netz beispielsweise auf Porträts echter Menschen trainiert, ist es möglich, neue Bilder von (künstlich erzeugten) Menschen zu erzeugen, die von echten Menschen kaum zu unterscheiden sind. GANs können in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, z. B. bei der Bild-zu-Bild Übersetzung. Bei der Bild-zu-Bild Übersetzung geht es darum, den Inhalt eines Bildes von Domäne A nach Domäne B zu übertragen, z. B. eine Sommerszene in eine Winterszene oder eine Straßenkarte in ein Satellitenbild.

ECKDATEN

  • Dauer

  • Dienstag 09:00 – 16:30 Uhr und Mittwoch 09:00 – 14:30 Uhr
  • Zielgruppe

  • Alle Personen, die gern mehr zu Generative Adversarial Networks lernen möchten, sind herzlich eingeladen.
  • Termin

  • Dienstag, 17. Mai & Mittwoch, 18. Mai 2022
  • Ort

  • online
  • Kosten

  • kostenfrei
  • Anmeldung

  • Anmeldung – Bitte geben Sie bei der Anmeldung Ihren Namen, Firmenzugehörigkeit sowie Anzahl der Mitarbeiter*innen an.
  • Anmeldeschluss

  • Montag, 16. Mai 2022
  • Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse werden vorausgesetzt, diese können beispielsweise im Kurs Deep Learning Basics erworben werden

Inhalte

Dieser Workshop bietet zunächst einige theoretische Einblicke in die Prinzipien von GANs und Bild-zu-Bild Übersetzung. Die theoretischen Konzepte werden von praktischen Beispielen begleitet, die Folgendes umfassen:

  • GAN-Grundlagen
  • Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs)
  • Conditional DCGANs (cDCGANs)
  • CycleGANs (Bild-zu-Bild Übersetzung)