课程介绍
Pytorch深度学习入门，介绍GAN框架实战,GAN技术在图像生成和画面风格迁移技术实战,各类GAN模型的实战应用,提升学习者的职业技能。
培训对象
计算机相关专业专科本科在校生，或理工科本科，且至少熟悉一门编程语言；
Java 开发工程师、机器学习工程师、机器学习开发工程师、机器学习算法工程师、 数据科学家、人工智能工程师、人工智能应用工程师、人工智能应用开发工程师、应用架构高级工程师、人工智能产品经理。
课程收益
通过实战案例的讲解，使学员了解GAN和深度学习(Pytorch)的知识和技能。
知识概要
-- 初识深度学习；
-- GAN部分。
课程大纲
初识深度学习
概念与术语（人工智能、生成对抗网络、深度学习）
Python环境安装
什么是GAN
如果准备Pytorch环境
Window或linux环境下的准备工作
实现第一个神经网络
详解神经网络的组成部分
向量化
值归一化
处理缺失值
过拟合与欠拟合
权重正则化
Dropout使用
GAN部分
什么是生成器
什么是判别器
构建一个GAN模型网络生成MNist数据
优化的GAN网络，利用DCGAN创建图片数据
利用WGAN解决模型崩塌问题
使用WGAN-GP解决模型梯度消失问题
Pix2Pix图像转换
用CycleGAN进行画面风格切换
使用SimGAN实现真实画面效果
利用CGAN生成时尚衣柜
认证过程
无认证考试
开班信息
暂无开班信息