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生成对抗网络7日打卡营来了!GAN就对了!

飞桨PaddlePaddle 转载 编程分享 2021-04-17

简介 PaddlePaddle...


PaddlePaddle高T组团带学「生成对抗网络」,理论解析+代码实践,带你逐步掌握GAN核心思想、常用模型脉络及应用代码;真正理解 GAN、会用 GAN、善用 GAN 。

下载安装命令

IdId CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

IdId GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

开课时间:周四晚上八点半正式开营,每晚1小时,连讲7天,全程直播!|4月15日~4月22日

课程官方群(看直播、交流学习):搜索群号651940985或文末扫码入群~|7位DL码龄超5年的高水平助教驻群在线答疑

 

— 为什么要学习生成对抗网络?—

CV算法岗日渐内卷的今日,GAN( Generative Adversarial Networks,生成对抗网络)持续吸引着大家的注意力。诚然,GAN在动作迁移、图像超分等方面表现突出、堪称深度学习文化创意顶流

但实际上,GAN的贡献不仅体现在文娱方面,在学术界、产业界也有着非常多的应用比如在生物及医学领域:医疗数据相对来说数据量小,难获得,因此利用 GAN来扩充数据是很好的解决办法。据估计,仅2016、2017年相关内容在 MICCAI、MIDL 等主要医学影像相关会议和期刊上发表的论文就超过400篇[1][2][3]。除此之外,基于GAN对抗生成的特点还可完成以文本生成图像、高质量翻译、作曲等工作。越来越多的领域开始关注GAN、善用 GAN。


GAN自2014年被 Ian Goodfellow 提出至今,已发展成为近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。被“卷积之父”Yann LeCun 誉为「过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一」。在百度学术上,GAN 的内容已多达十万条!

不得不说,GAN 真的又很有趣又很有用。但为什么 GAN 方向算法岗那么高薪却招不到人?确实 GAN 的模型结构相对特别、模型衡量方法也各有千秋,全靠自学实在不易。

我们希望百度飞桨的开发者不仅会用 GAN 做演示,还能理解 GAN 的原理、模型脉络与具体代码。因此,我们在为用户提供算法等支持的同时,又准备了公开免费的《生成对抗网络7日打卡营》,并将课程涉及模型代码全部开源,也许屏幕前的你正需要~


—课程介绍—
 

-课程大纲-

  • Day1_GAN 基础概念及应用介绍

详解 GAN 核心思想、WGAN 代码等

  • Day2_GAN 的技术演进及生成应用

主讲 DCGAN、LS-GAN、stylegan 部分

  • Day3_图像翻译及卡通画应用

主讲 CGAN、pix2pix、cyclegan、Photo2Cartoon

  • Day4_超分辨率及老视频修复

主讲 SRGAN、ESRGAN、EDVR 等模型

  • Day5_动作迁移理论及实践

详解 FirstOrderMotion 模型

  • Day6_Wav2lip 唇形合成理论|开源建设

大作业:代码题-自选生成模型实现超分

  • Day7_结营

大作业解析与拓展提升|赛题指导

 

-授课团队-

 


-助教团队-


-学习激励-

一等奖 1 名:HHKB Professional 静电容蓝牙键盘

二等奖 2 名:Kindle paperwhite 电子阅读器

三等奖 6 名:小度无线智能耳机

优秀奖 20 名:纸质书任选_《Generative Deep Learning》、《Deep Learning》、《零基础实践深度学习》

总成绩由你的代码和开源精神决定!达到结业水平的同学将获得百度飞桨官方颁发的结业证书+100小时 GPU 算力卡,为渴望进步的同学添一份力!

写在最后,研发大哥精心准备了预习文档、难度递进的客观题与代码题作业。别怕学不会,先试试,给自己多点机会~

>> 访问 PaddlePaddle 官网了解更多相关内容

参考地址:https://my.oschina.net/u/4067628/blog/5017129


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