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生成对抗网络 [精讲最火GAN模型]

  • 讲师:寒小阳 加号
  • 课时:4次课 [每次课至少2小时]
  • 开课时间:随到随学,提供代码、资料和讲师答疑
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  • 介绍
  • 大纲
  • 近两年,GAN热潮席卷AI领域顶级会议,很多高质量论文被发表和探讨,在很多场景下有应用。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。GAN能够有效解决建立自然性解释数据的生成难题,尤其是对于生成高维数据,GAN所采用的神经网络结构不限制生成维度,极大的扩展了生成数据样本的范围。本课程涵盖了GAN的多种应用,包括图像生成,图像到图像变换(从手绘简图生成图像),文本生成(唐诗生成),人脸生成,商品款式生成与变换,gan在聊天机器人里的应用等。


    课程特色

    1)由浅及深,透彻讲解GAN背后的原理

    2)涵盖从经典DCGAN到BEGAN等多种生成对抗网络,熟悉多重套路

    3)从理论到实战,全方位展示tensorflow代码完成生成对抗网络


    上课方式

    目前直播已结束,报名可看视频(可反复观看),且有任何疑问可随时在课程群向讲师提问。


    讲师天团


    寒老师
    著名电商搜索广告负责人,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受数千名学员好评。

    加号

    曾师从Google DeepMind的领军人物Prof. Nando de Freitas,主攻Deep Learning,牛津大学计算机系毕业。UiiTech创始人,原TypeScore首席数据科学家。现就职于伦敦某投资银行的金融创新实验室(Innovation Lab),专注金融行业的AI构架与大数据产品研发。

    • 第1课 生成对抗网络基本原理

    • 知识点1:机器学习中的生成模型与判别模型
    • 知识点2:生成对抗模型:警察与小偷的故事
    • 知识点3:GAN背后的原理:从KL散度说起

      第2课 多种多样的GAN

    • 知识点1:GAN训练不稳定及collapse mode问题
    • 知识点2:Wasserstein距离与KL/JS散度
    • 知识点3:WGAN原理
    • 知识点4:基于WGAN生成人脸案例

      第4课 GAN实战

    • 实战项目:DCGAN(深层卷积对抗网络)生成手写数字图片
    • 实战项目:google的BEGAN完成人脸自动生成
    • 实战项目:text-to-image:让计算机学会读文字进行画画
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