AI Bildgenerator: Deep Learning mit GANs & TensorFlow [2026]

Meistere Generative AI: GANs, Autoencoder & Adversarial Attacks mit TensorFlow! Du willst verstehen, wie KI-Bildgeneratoren wie DALL-E oder Stable Diffusion funktionieren und eigene entwickeln? Dieser praxisorientierte Kurs führt dich in die kreative Seite der Künstlichen Intelligenz ein – mit Generativen Neuronalen Netzwerken (GANs), Autoencodern und Adversarial Attacks.

Mit Python, TensorFlow 2.14 und Keras entwickelst du Schritt für Schritt eigene Deep-Learning-Modelle, die realistische Bilder generieren, Daten komprimieren und sogar trainierte Netzwerke "hacken" können. Was du lernst: Deep Learning GrundlagenNach einer Einführung in Machine Learning und Deep Learning baust du eigene neuronale Netze auf – von klassischen Deep Neural Networks bis zu hochmodernen generativen Architekturen. Generative Adversarial Networks (GANs)Du verstehst die GAN-Theorie und implementierst verschiedene Varianten: Standard GAN für GrundkonzepteDeep Convolutional GAN (DCGAN) für BildgenerierungConditional GAN (CGAN) für kontrollierte GenerierungAutoencoder-TechnikenLerne Datenkomprimierung mit klassischen Autoencodern und entwickle Variational Autoencoder (VAE) zur Generierung realistischer, neuer Daten.

Adversarial AttacksVerstehe, wie neuronale Netze durch gezielte Angriffe ausgetrickst werden können und wie man sich dagegen schützt – ein wichtiges Thema für KI-Sicherheit. Praxisorientiertes Lernen: 6.5 Stunden hands-on Content mit zahlreichen Coding-Sessions. Du setzt die Theorie direkt in die Praxis um und entwickelst funktionierende KI-Modelle, die du sofort verwenden kannst.

Für wen ist dieser Kurs?