課程介紹
Pytorch深度學習入門，介紹GAN框架實戰,GAN技術在圖像生成和畫面風格遷移技術實戰,各類GAN模型的實戰應用,提升學習者的職業技能。
培訓對象
計算機相關專業專科本科在校生，或理工科本科，且至少熟悉一門編程語言；
Java 開發工程師、機器學習工程師、機器學習開發工程師、機器學習算法工程師、 數據科學家、人工智能工程師、人工智能應用工程師、人工智能應用開發工程師、應用架構高級工程師、人工智能產品經理。
課程收益
通過實戰案例的講解，使學員了解GAN和深度學習(Pytorch)的知識和技能。
知識概要
-- 初識深度學習；
-- GAN部分。
課程大綱
初識深度學習
概念與術語（人工智能、生成對抗網絡、深度學習）
Python環境安裝
什么是GAN
如果準備Pytorch環境
Window或linux環境下的準備工作
實現第一個神經網絡
詳解神經網絡的組成部分
向量化
值歸一化
處理缺失值
過擬合與欠擬合
權重正則化
Dropout使用
GAN部分
什么是生成器
什么是判別器
構建一個GAN模型網絡生成MNist數據
優化的GAN網絡，利用DCGAN創建圖片數據
利用WGAN解決模型崩塌問題
使用WGAN-GP解決模型梯度消失問題
Pix2Pix圖像轉換
用CycleGAN進行畫面風格切換
使用SimGAN實現真實畫面效果
利用CGAN生成時尚衣柜
認證過程
無認證考試
開班信息
暫無開班信息