环球科技在此|吴恩达Deeplearning.ai国庆上新：GAN专项课程
Coursera刚刚上新了GAN的专项课程 ， 或许在这个国庆假期 ， 你应该学习一波了 。
作者：蛋酱
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生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork ， GAN）是当前功能最强大的机器学习模型之一 ， 其能够生成逼真的图像、视频和语音输出结果 。 基于GAN的应用十分广泛 ， 比如防御对抗攻击和数据匿名化来保护隐私 ， 以提升网络安全性 ， 再比如生成新图像 ， 为黑白图像着色、提高图像分辨率、2D图像转3D等技术 。
随着算力的增强 ， GAN的普及程度和功能也不断提升 ， 开启了许多新的方向：比如生成大量数据用来训练模型 ， 让无监督模型生成更加清晰、准确的输出图像 ， 同时也为相近研究领域提供了对抗学习、对抗样本、模型鲁棒性等方面的启示 。
近日 ， DeepLearning.AI推出了《生成对抗网络（GAN）专项课程》 ， 系统介绍了使用GAN生成图像的理论及方法 。 此外还包括机器学习偏见、隐私保护等社会影响话题的讨论 。
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这门课程适用于对机器学习感兴趣并希望了解GAN的工作原理的软件工程师、学生和研究者 。 专项课程内容尽可能做到通俗易懂 ， 让进入课程的人都真正理解GAN并学会使用 。
但在进入这门课程之前 ， 学习者应该具备关于深度学习、卷积神经网络的知识 ， 具备一定的Python技能和深度学习框架（TensorFlow、Keras、PyTorch）的使用经验 ， 且精通微积分、线性代数、统计学 。
课程内容
本次专项课程总共分为三节：
课程1:BuildBasicGenerativeAdversarialNetworks(GANs)
这一节的内容包括GAN的基本知识、使用PyTorch构建最基本的GAN模型 ， 以及使用卷基层构建DCGAN来处理图像、使用损失函数解决梯度消失问题 ， 并学习如何控制GAN和构建有条件GAN 。
课程2:BuildBetterGenerativeAdversarialNetworks(GANs)
这一节将介绍GAN模型现存的挑战 ， 通过对比不同的生成模型 ， 使用FréchetInceptionDistance（FID）来评估GAN的保真度和多样性 ， 辨别偏见的来源、在GAN中检测偏见的方法 ， 以及学习StyleGAN的相关技术 。
课程3:ApplyGenerativeAdversarialNetworks(GANs)
这一节将学习如何使用GAN进行数据增强和隐私保护 ， 并熟悉GAN的更多应用类型 ， 以及构建Pix2Pix、CycleGAN以实现图像转换功能 。
讲师介绍
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这门课程的授课讲师是吴恩达的博士生SharonZhou ， 她的研究领域涵盖医学、气候和更广泛的社会公益领域 。 SharonZhou2015年毕业于哈佛大学 ， 获得古典文学和计算机科学联合学位 ， 并在谷歌等多家公司担任机器学习方面的产品经理职位 。
【环球科技在此|吴恩达Deeplearning.ai国庆上新：GAN专项课程】与其他专项课程一样 ， 这门课程也包括实践项目 ， 需要完成一些项目才能结束专项课程并获得证书 。 如果专项课程中包括单独的实践项目课程 ， 则需要在开始之前完成其他所有课程 。 只想阅读和查看课程内容的话 ， 该课程提供免费旁听的机会 。
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