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 讲师指导的培训班

构建基于扩散模型的生成式 AI 应用 

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得益于计算能力的提升和科学理论的进步,生成式 AI 离我们越来越近,特别是其在创造性内容生成、数据增强、仿真规划、异常检测、药物研发和个性化推荐等诸多方面所展现出的非凡成就,生成式 AI 将在各行各业中扮演愈发重要的角色。在本课程中,我们将深入探讨去噪扩散模型,这是当下从文本转换为图像的一种非常流行的手段,正在颠覆着多个行业的发展。

 

学习目标

参加本次培训,您将学到:

>构建 U-Net 模型从纯噪声出发生成图像

>使用去噪扩散过程提高生成图像的质量

          >比较去噪扩散概率模型(DDPMs)与去噪扩散隐式模型(DDIMs)

>使用上下文的嵌入向量控制图像的输出

>使用对比语言-图像预训练 (CLIP) 神经网络按照英文文本提示生成图像

下载课程大纲文档 (PDF 528 KB)

课程大纲

议题 说明
课程介绍
(15 分钟)
  • 讲师介绍
  • 登录 DLI 学习平台
从U-Net 到扩散模型
(60 分钟)
  • 构建一个U-Net,即一种图像自编码器
  • 学习转置卷积来放大图像
  • 学习非序列化的神经网络和残差连接
  • 尝试向 U-Net 注入噪声来生成新图像
休息(10 分钟)
扩散过程
(90 分钟)
  • 了解如何使用前向扩散过程 (DDPM) 创建一系列噪声越来越大的图像
  • 了解如何在噪声生成序列中向前跳过以加快网络训练 (DDIM)
  • 使用贝叶斯定理去除图像中的噪声以进行反向扩散过程
休息(60 分钟)
通过上下文进行控制
(60 分钟)
  • 了解如何通过添加上下文嵌入来更改扩散过程的输出
  • 添加额外的模型优化,例如
  • 正弦位置嵌入
  • 高斯误差线性单元(GELU) 激活函数
  • 注意力机制

使用 CLIP 将文本转换为图像
(60 分钟)
  • 循序解析 CLIP 架构,了解它如何将图像嵌入与文本嵌入关联起来
  • 使用 CLIP 来训练文本到图像的扩散模型
休息(10 分钟)
当下领先的模型
(60 分钟)
  • 了解多种目前最先进的生成式 AI 模型,并将它们与课上所学的概念关联起来
  • 讨论提示工程以及如何更好地影响生成式 AI 模型的输出
值得信赖的人工智能和总结
(60 分钟)
  • 了解内容真实性以及如何构建值得信赖的模型
  • 回顾所学要点并解答问题
  • 完成评估并获得证书
  • 填写培训调查表
下一步 学习更多 DLI 相关课程:
  • 构建基于 Transformer 的自然语言处理应用
  • 数据并行 —— 用多 GPU 训练神经网络
  • 模型并行 —— 构建和部署大型神经网络
 

培训详情

课程时长:8 小时,课后 6 个月内可以继续使用课件和实验

课程模式:讲师实时授课,每位学员可使用云端完全配置的 GPU 加速工作站实验练习

价格:

  • AI 培训班:每人 3500 元(提供发票)
  • 企业专属培训:联系我们,微信添加 NVIDIALearn

预备知识:

  • 熟悉 PyTorch
  • 熟悉深度学习

使用的工具、库和框架:PyTorch, CLIP

课程测评问题类型:

  • 多项选择题:关于基础理论的掌握程度
  • 编程技能评测:关于创建去噪扩散隐式模型

培训证书:成功完成本课程和测试后,学员将获得 NVIDIA DLI 培训证书,证明在相关领域的能力,为职业发展提供证明

学习此课程的硬件要求:您需要一台笔记本电脑或台式机,且能够运行最新版 Chrome 或 Firefox 浏览器。我们为您提供在云端完全配置的 GPU 加速工作站的专用访问权限

即将举行的公开培训

模型并行 —— 构建和部署大型神经网络
2022 年 11 月 17 日(星期四)凌晨 1:00 至上午 9:00(北京时间)

加速计算基础知识 – CUDA C/C++
2023 年 1 月 12 日(星期四)凌晨 1:00 至上午 9:00(北京时间)

用于工业检测的计算机视觉
2023 年 1 月 19 日(星期四)凌晨 1:00 至上午 9:00(北京时间)

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