Resultados de la carrera Outcomes: 6,AG-C12
- Temas
- Teoría de GANs (minimax, Wasserstein)
- Autoregressive models (PixelCNN, Transformers)
- Métricas de evaluación (FID, Inception Score)
- Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)
- Entrenar GANs básicas [Usar (Usage)]
- Analizar modos de falla en generación [Evaluar (Assessment)]
Bibliografía: [Goodfellow et al., 2014]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
