生成對抗網絡7日打卡營來了!GAN就對了!

PaddlePaddle高T組團帶學「生成對抗網絡」,理論解析+代碼實踐,帶你逐步掌握GAN核心思想、經常使用模型脈絡及應用代碼;真正理解 GAN、會用 GAN、善用 GAN 。算法

下載安裝命令

## CPU版本安裝命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安裝命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

開課時間:週四晚上八點半正式開營,每晚1小時,連講7天,全程直播!|4月15日~4月22日網絡

課程官方羣(看直播、交流學習):搜索羣號651940985或文末掃碼入羣~|7位DL碼齡超5年的高水平助教駐羣在線答疑學習

 

— 爲何要學習生成對抗網絡?—spa

CV算法崗日漸內卷的今日,GAN( Generative Adversarial Networks,生成對抗網絡)持續吸引着你們的注意力。誠然,GAN在動做遷移、圖像超分等方面表現突出、堪稱深度學習文化創意頂流.net

但實際上,GAN的貢獻不只體如今文娛方面,在學術界、產業界也有着很是多的應用好比在生物及醫學領域:醫療數據相對來講數據量小,難得到,所以利用 GAN來擴充數據是很好的解決辦法。據估計,僅201六、2017年相關內容在 MICCAI、MIDL 等主要醫學影像相關會議和期刊上發表的論文就超過400篇[1][2][3]。除此以外,基於GAN對抗生成的特色還可完成以文本生成圖像、高質量翻譯、做曲等工做。愈來愈多的領域開始關注GAN、善用 GAN。翻譯


GAN自2014年被 Ian Goodfellow 提出至今,已發展成爲近年來複雜分佈上無監督學習最具前景的方法之一。被「卷積之父」Yann LeCun 譽爲「過去十年計算機科學領域最有趣的想法之一」。在百度學術上,GAN 的內容已多達十萬條!3d

不得不說,GAN 真的又頗有趣又頗有用。但爲何 GAN 方向算法崗那麼高薪卻招不到人?確實 GAN 的模型結構相對特別、模型衡量方法也各有千秋,全靠自學實在不易。視頻

咱們但願百度飛槳的開發者不只會用 GAN 作演示,還能理解 GAN 的原理、模型脈絡與具體代碼。所以,咱們在爲用戶提供算法等支持的同時,又準備了公開免費的《生成對抗網絡7日打卡營》,並將課程涉及模型代碼所有開源,也許屏幕前的你正須要~blog


—課程介紹—
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-課程大綱-

  • Day1_GAN 基礎概念及應用介紹

詳解 GAN 核心思想、WGAN 代碼等

  • Day2_GAN 的技術演進及生成應用

主講 DCGAN、LS-GAN、stylegan 部分

  • Day3_圖像翻譯及卡通畫應用

主講 CGAN、pix2pix、cyclegan、Photo2Cartoon

  • Day4_超分辨率及老視頻修復

主講 SRGAN、ESRGAN、EDVR 等模型

  • Day5_動做遷移理論及實踐

詳解 FirstOrderMotion 模型

  • Day6_Wav2lip 脣形合成理論|開源建設

大做業:代碼題-自選生成模型實現超分

  • Day7_結營

大做業解析與拓展提高|賽題指導

 

-授課團隊-

 


-助教團隊-


-學習激勵-

一等獎 1 名:HHKB Professional 靜電容藍牙鍵盤

二等獎 2 名:Kindle paperwhite 電子閱讀器

三等獎 6 名:小度無線智能耳機

優秀獎 20 名:紙質書任選_《Generative Deep Learning》、《Deep Learning》、《零基礎實踐深度學習》

總成績由你的代碼和開源精神決定!達到結業水平的同窗將得到百度飛槳官方頒發的結業證書+100小時 GPU 算力卡,爲渴望進步的同窗添一份力!

寫在最後,研發大哥精心準備了預習文檔、難度遞進的客觀題與代碼題做業。別怕學不會,先試試,給本身多點機會~

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