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GAN,又称生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型。

近年来无监督学习领域最具前景的方法之一,由Ian Goodfellow等人在五年前提出。

GAN的诞生在深度学习领域掀起了一场革命。

这场革命产生了一些重大的技术突破,以至于Yann LeCun评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。

GAN的厉害之处在于,它的学习性质是无监督的。

GAN不需要标记数据,这使GAN功能强大,因为数据标记的工作极其枯燥繁琐。

其次,GAN具有丰富多样的潜在用例。

它可以生成高质量的图像,图片增强,从文本生成图像,将图像从一个域转换为另一个域,随年龄增长改变脸部外观等等。

围绕GAN不断的研究是如此令人着迷,以至于它吸引了其他所有行业的注意力。可以说,GAN是深度学习领域必学的理论模型。

为了帮助大家学习和理解GAN,分享一个专门讲解GAN的课程。

这门课程由牛津大学的AI科学家亲自授课,从GAN原理讲到项目实战。

详细的课程大纲见下图。

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