As Redes Adversariais Generativas (GANs) são uma das mais empolgantes inovações em inteligência artificial dos últimos anos. Com elas, é possível gerar rostos humanos, transformar rabiscos em obras de arte, criar novos estilos visuais e até simular dados realistas — tudo isso com modelos que aprendem sozinhos, a partir de exemplos.
Neste livro, você aprenderá a implementar do zero uma GAN em Python usando PyTorch, como no exemplo clássico da geração de dígitos manuscritos da base MNIST. Com explicações passo a passo, você entenderá como o gerador e o discriminador interagem em um jogo de inteligência e como é possível treinar redes que criam imagens do nada — apenas com vetores de ruído.
Com uma abordagem prática e didática, este livro é ideal para estudantes, programadores e entusiastas que desejam aprender essa tecnologia de ponta.
| Número de páginas | 108 |
| Edição | 1 (2025) |
| Formato | A5 (148x210) |
| Acabamento | Brochura c/ orelha |
| Tipo de papel | Couche 115g |
| Idioma | Português |
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