最后一天！ | 免费帮你掌握GAN原理及应用！

GAN，又称生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型。

近年来无监督学习领域最具前景的方法之一，由Ian Goodfellow等人在五年前提出。

GAN的诞生在深度学习领域掀起了一场革命。

这场革命产生了一些重大的技术突破，以至于Yann LeCun评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。

GAN的厉害之处在于，它的学习性质是无监督的。

GAN不需要标记数据，这使GAN功能强大，因为数据标记的工作极其枯燥繁琐。

其次，GAN具有丰富多样的潜在用例。

它可以生成高质量的图像，图片增强，从文本生成图像，将图像从一个域转换为另一个域，随年龄增长改变脸部外观等等。

围绕GAN不断的研究是如此令人着迷，以至于它吸引了其他所有行业的注意力。可以说，GAN是深度学习领域必学的理论模型。

为了帮助大家学习和理解GAN，分享一个专门讲解GAN的课程。

这门课程由牛津大学的AI科学家亲自授课，从GAN原理讲到项目实战。

详细的课程大纲见下图。

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