Курс «Нейросети для генерации визуального контента»

Нейросети стремительно меняют подход к визуальному контенту. Теперь для создания ярких изображений, иллюстраций и графики не требуется быть дизайнером. Искусственный интеллект помогает генерировать уникальные визуалы за минуты, а специалисты, умеющие с ним работать, становятся особенно востребованными в сфере digital и SMM. Курс образовательного проекта OTUS — это пошаговое обучение созданию изображений и видео с помощью нейросетей.

Во время обучения узнаете, как создавать визуальный контент с помощью нейросетей. Научитесь формулировать точные запросы (промпты), работать с готовыми моделями, настраивать их под свои задачи и понимать принципы их работы. Преподаватели научат использовать современные генеративные инструменты и познакомят с предобученными нейросетями, готовыми к применению в проектах.

Краткая программа курса «Нейросети для генерации визуального контента»:

1. Основы работы с нейросетями для генерации визуального контента.
2. Как использовать нейросети для создания уникальных изображений, иллюстраций и графического дизайна.
3. Методы оптимизации и улучшения качества генерируемого контента.
4. Принципы работы с различными инструментами и платформами для нейросетевого дизайна.
5. Стратегии применения нейросетевого контента в социальных сетях и маркетинговых кампаниях.

В результате вы научитесь создавать уникальные изображения и видео с помощью нейросетевых инструментов, адаптируя их под задачи бизнеса, маркетинга или личных проектов.

Введение в компьютерное зрение

• Тема 1: Основы глубокого обучения. Матрицы. Основы Python.
• Тема 2: Основы глубокого обучения.
• Тема 3: Сверточные нейронные сети.
• Тема 4: Классические архитектуры нейронных сетей.
• Тема 5: Работа с набором данных // ДЗ.
• Тема 6: Сегментация изображений.

Базовые порождающие модели

• Тема 1: Порождающие модели.
• Тема 2: Генеративно-состязательные сети.
• Тема 3: Семейство моделей StyleGAN.
• Тема 4: Вариационный автокодировщик // ДЗ.
• Тема 5: Q&A-сессия.

Современные порождающие модели

• Тема 1: Архитектура трансформер.
• Тема 2: Авторегрессионная генерация изображений.
• Тема 3: Диффузионные нейронные сети.
• Тема 4: Контролируемая генерация изображений с помощью диффузионных нейронных сетей.
• Тема 5: Дообучение диффузионных моделей // ДЗ.

Генерация по тексту

• Тема 1: Классические методы генерации изображений по тексту.
• Тема 2: Современные методы генерации изображений по тексту.
• Тема 3: Оценка качества генерации изображений // ДЗ.
• Тема 4: Generative Video Models: Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO.
• Тема 5: Генерация сцены в 3D.

Задачи генерации изображений

• Тема 1: Трансляция изображения в изображение.
• Тема 2: Генерация изображения по сегментации // ДЗ.
• Тема 3: Нейронный перенос стиля.
• Тема 4: Генерация векторных изображений.
• Тема 5: Гармонизация изображения.

Проектный модуль

• Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // ДЗ.
• Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям.
• Тема 3: Защита проектных работ, подведение итогов курса.

• Формат
  Самостоятельно с наставником
  Живые вебинары / Вебинары в записи / Видеоуроки
  Обучение в ЛК на сайте автора
• Уровень сложности
  Для новичков
• Когда вы будете учиться
  В любой день в любое время
• Домашние задания
  ЕстьС проверкой
• Документ об обучении
  СертификатУдостоверение Защита финального проекта
• Обязательное выполнение итоговой работы
• Сопровождение
  Куратором
• Общение с группой
  Чат в Telegram
• Техническая поддержка
  В рабочее времяЧат в вкЧат в мессенджереТелефон
• Срок доступа к материалам
  Бессрочный