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。
课程内容：
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
课程目录：
第1课 生成对抗网络基本原理.mp4
第2课 多种多样的GAN.mp4
第3课 基于能量的GAN.mp4
第4课 GAN实战.mp4
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