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、常用模型脈絡及應用代碼；真正理解 GAN、會用 GAN、善用 GAN 。
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
報名地址（寫作業、看回放）：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/16651
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
— 爲什麼要學習生成對抗網絡？—
CV算法崗日漸內卷的今日，GAN（ Generative Adversarial Networks，生成對抗網絡）持續吸引着大家的注意力。誠然，GAN在動作遷移、圖像超分等方面表現突出、堪稱深度學習文化創意頂流。
但實際上，GAN的貢獻不僅體現在文娛方面，在學術界、產業界也有着非常多的應用。比如在生物及醫學領域：醫療數據相對來說數據量小，難獲得，因此利用 GAN來擴充數據是很好的解決辦法。據估計，僅2016、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]。除此之外，基於GAN對抗生成的特點還可完成以文本生成圖像、高質量翻譯、作曲等工作。越來越多的領域開始關注GAN、善用 GAN。
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！
不得不說，GAN 真的又很有趣又很有用。但爲什麼 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。
我們希望百度飛槳的開發者不僅會用 GAN 做演示，還能理解 GAN 的原理、模型脈絡與具體代碼。因此，我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全部開源，也許屏幕前的你正需要～
—課程介紹—
-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_動作遷移理論及實踐
詳解 FirstOrderMotion 模型
- Day6_Wav2lip 脣形合成理論｜開源建設
大作業：代碼題-自選生成模型實現超分
- Day7_結營
大作業解析與拓展提升｜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！達到結業水平的同學將獲得百度飛槳官方頒發的結業證書+100小時 GPU 算力卡，爲渴望進步的同學添一份力！
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作業。別怕學不會，先試試，給自己多點機會～
