【Udemy中英字幕】Master GANs from Scratch: Implement 11 Game-Changing Models

从头开始掌握 GAN：实现 11 个改变游戏规则的模型

从理论到应用：使用 PyTorch 亲手掌握 GAN 的终极初学者指南

讲师：Maxime Vandegar

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您将学到什么

• 生成对抗网络 (GAN) 的工作原理
• 使用 PyTorch 从头开始​​实现 GAN
• 深入分析 GAN：打开黑匣子
• 有影响力的研究论文评论

探索相关主题

• 无监督机器学习
• 数据科学
• 发展

要求

• 基本编程知识
• 机器学习基本知识

描述

虽然扩散模型是目前最热门的话题，但生成对抗网络 (GAN)凭借其速度和效率仍然是最先进的。尽管扩散模型备受关注，但 GAN 仍在行业中得到广泛应用，研究表明，使用相同的计算和数据，GAN 可以生成与扩散模型一样好的样本（GigaGAN 论文）。本课程将为您提供掌握 GAN 所需的一切，使用 PyTorch 从头开始​​实现它们，并在生成 AI领域保持竞争力。

在本课程中，我们将深入研究塑造 GAN 发展的 11 篇有影响力的研究论文。通过逐步构建每个模型，您将获得创建强大 GAN 架构的实践经验，从原始 GAN 到高级模型。

为什么选择这门 GAN 课程？

• 动手 PyTorch 实现：使用实用的 PyTorch 教程从头开始构建 GAN。

• 回顾 11 篇关键论文：理解和实现开创性的 GAN 模型，从原始架构到尖端变体。

• 掌握 GAN 损失变体：使用 vanilla GAN、LSGAN、WGAN、WGAN-GP和特征匹配损失函数实现和训练模型，以解决现实世界的挑战。

您将实现的目标：

• 使用 PyTorch 从头实现 GAN

• 训练和评估ALI、LSGAN、WGAN、WGAN-GP、Pix2Pix和CycleGAN等模型来应对现实世界的挑战。

• 掌握对抗训练技巧

• 应用 GAN 解决现实世界的 AI 挑战

立即报名并从头开始构建 GAN！

通过掌握 GAN，在生成式 AI领域保持领先地位——经过适当训练后，速度更快，并且与扩散模型一样强大。立即加入我们，亲身体验尖端的 GAN 研究和实施！

本课程适合哪些人：

• 对于工程师和程序员
• 对于学生和研究人员
• 对于企业家、首席执行官和首席技术官来说
• 机器学习爱好者