限时免费 | 上海交大博士带你玩转GAN生成对抗网络

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  如何使用深度学习,让AI成为艺术家?
前段时间的人工智能绘画也是大火了一把
还引起了一波关于AI是否会取代艺术家的讨论
emmm,效果类似这样:

  
图片来源于网络
这类AI技术,叫做“图像风格迁移”
你想知道如何实现风格迁移,
并应用到自己的照片上吗?
欢迎观看由上海交大张宏伦博士带来的
“深度有趣”系列课程
张宏伦老师现抽取了《深度有趣》课程中的
五个人工智能项目
将通过天池直播教大家学习生成对抗网络技术

  带领大家完成
↓↓↓

  手写数字生成

  人脸图片生成

  改善人脸图片质量

  控制人脸性别

  最后通过大家的学习

  实现二次元头像生成

  项目概述

  张宏伦博士的《深度有趣》包括了30多个实战项目,以人工智能为方向,从自然语言理解、计算机视觉、数据分析等角度,介绍大量有趣的Python案例和应用,探索实现原理、完整动手实践,极大提升人工智能相关的理论基础和技术能力。

  项目一:DCGAN 手写数字生成(教程)

  本项目将教会你使用DCGAN 模型生成手写数字图片

  数据:MNIST 手写数字图片数据集

  目标:通过该项目了解GAN 的基本原理,掌握DCGAN 的模型细节和TensorFlow实现,在 MNIST 数据集上训练DCGAN 模型并生成类似的手写数字图片
直播时间:2018-10-25(本周四) 20:00

  

  项目二:DCGAN 人脸生成(教程)

  本项目将教会你使用DCGAN 模型生成人脸图片

  数据:CelebA 人脸图片数据集

  目标:掌握DCGAN 的原理和实现之后,在CelebA 数据集上训练DCGAN模型并生成类似的人脸图片
直播时间:2018-11-01 20:00

  

  项目三:巧妙的WGAN(教程)

  本项目将通过WGAN 改进DCGAN

  数据:CelebA 人脸图片数据集

  目标:了解GAN 存在的问题和挑战,掌握WGAN 所提出的几点改进以及对应的好处,并在CelebA 数据集上实践

  直播时间:2018-11-08 20:00

  

  项目四:讲条件的ACGAN(教程)

  本项目将通过ACGAN 控制图片生成的属性

  数据:CelebA 人脸图片数据集

  目标:掌握ACGAN 的原理和实现,在DCGAN 和WGAN 的基础上引入额外的条件输入和分类输出,从而控制图片生成的细节属性

  直播时间:2018-11-15 20:00

  

  项目五:二次元头像生成(任务)

  本任务将带你在更有挑战性的二次元头像数据集上训练更复杂的ACGAN

  数据:二次元头像图片数据集

  目标:相对于CelebA 真人头像,二次元头像更加自由和多样,因此挑战性更强、生成难度更高。请尝试使用更加复杂的网络,训练可以控制多项细节属性的ACGAN 模型

  

  项目讲师

  

  适用人群

  具备基本的Python编程能力,希望用Python实现一些有意思的人工智能案例和应用。

  怎么样?在玩乐中就可以学习GAN生成对抗网络系列课程,还可以举一反三,立即应用,感兴趣的话可以点击左下角的“阅读原文”,立即关注!现在学习本系列课程并完成项目作业,综合完成速度+图片质量等指标,我们还会发放丰富的奖励给大家哦!

  

  

  点击阅读原文,立即关注!

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