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【视频课】CV必学，超6小时，2大模块，循序渐进地搞懂GAN图像生成！
前言
欢迎大家关注有三AI的视频课程系列，我们的视频课程系列共分为5层境界，内容和学习路线图如下：
第1层：掌握学习算法必要的预备知识，包括Python编程，深度学习基础，数据使用，框架使用。
第2层：掌握CV算法最底层的能力，包括模型设计基础，图像分类。
第3层：掌握CV算法最核心的方向，包括图像分割，目标检测，图像生成，目标跟踪。
第4层：掌握CV算法最核心的应用，包括人脸图像，图像质量，视频分析，图像编辑。
第5层：掌握算法落地的关键技术，包括模型优化，模型部署。
其中部分课程的主体内容已经更新完毕，比如数据使用/模型分析/图像分类/图像分割/目标检测/图像生成/图像翻译/视频分类/模型部署/模型优化/人脸图像检测与识别；部分课程正在重制更新中，比如人脸图像编辑；部分课程正在计划上线中，比如图像编辑，请大家及时关注！
最新的完整介绍如下：【总结】最专业最系统的CV内容，有三AI所有免费与付费的计算机视觉课程汇总（2022年6月）
本次给大家介绍的课程内容是《深度学习之图像生成GAN：理论实践篇》，目标是帮助大家掌握基于生成对抗网络GAN的图像生成问题。
为什么要学习这门课程
GAN的研究和应用在这几年发展可以说是非常迅猛，已经被用于各个研究方向，其应用涉及图像与视频生成，数据仿真与增强，各种各样的图像风格化任务，人脸与人体图像编辑，图像质量提升。
其中GAN最早期也是最经典的任务，就是高质量图像生成，当前已经可以生成1024分辨率以上的高清逼真图像，如下图生成了一些假明星脸。
为了帮助初学者学习GAN用于图像生成领域的问题，有三AI推出《深度学习之图像生成GAN-理论实践篇》课程，让你以最短的时间掌握GAN与图像生成的经典框架，并进行代码实践。
课程的第一期的主体部分已经更新完毕，本课程结合实际项目，将所学理论应用于实践。
深度学习之图像生成GAN课程
图像生成GAN完整课程介绍
本课程内容包括图像生成GAN的各个领域的核心算法与实践，当前的时长超过6个小时，分为2大模块，2个实践案例，内容详细，案例丰富，下面是当前课程的大纲脑图：
(1) 理论部分内容包括：详细解读了基本的全卷积GAN，各类条件生成GAN，强大的StyleGAN系列，数据增强与仿真GAN，后续还会增加3D与视频的部分内容，既有足够的宽度，也具备有足够的深度。
(2) 实践非常丰富。本次课程中一共已经包含了2个Pytorch实战案例，分别为DCGAN人脸嘴唇表情生成任务，StyleGAN人脸图像生成任务，后续还会增加3D与视频部分的实践内容。
2大模块分为基础篇和提高篇。
(1) 基础篇，包括基本的全卷积GAN理论与实战，以及有监督条件生成GAN，半监督条件生成GAN，无监督条件生成GAN。
(2) 提高篇，包括多尺度生成LAPGAN，PGGAN，以及StyleGAN系列理论与实战。
下面简单了解一下课程各部分的大体内容：
(0) 课程简介，包括图像生成GAN的课程介绍。
(1) 全卷积图像生成GAN理论，讲解DCGAN的原理与结果，约17分钟，本小节内容可以免费收听。
(2) 全卷积图像生成GAN实战，讲解DCGAN的实战，包括模型解读与训练，约50分钟，本小节内容可以免费收听。
(3) 条件GAN理论，讲解有监督条件GAN，无监督条件GAN，半监督条件GAN，约30分钟。
(4) 多尺度GAN理论，包括金字塔GAN，渐进式生成GAN的原理讲解，约25分钟。
(5) 风格化GAN理论，对StyleGAN v1与StyleGAN v2的原理进行非常详细的解读，95分钟。
(6) 基于Pytorch的StyleGAN v1人脸图像生成实战，约60分钟。
(7) 数据增强与仿真GAN，讲解典型的数据增强与仿真GAN模型，约15分钟。
(8) 直播答疑，课程配套有直播答疑，7月份即将开启。
本课程适合人群：
(1) 所有学习人工智能/深度学习算法，并有志于从事该领域的人员。
(2) 掌握了Python，深度学习基础概念等预备知识的技术人员。
(3) 学习与从事计算机视觉领域的技术人员。
学习完本课程你将掌握：
(1) 图像生成GAN的主流算法。
(2) 熟悉Pytorch项目实践。
(3) 掌握计算机视觉项目的完整流程。
课程讲师介绍
本课程讲师包括言有三，讲师简介如下。
龙鹏，笔名言有三，技术社区《有三AI》创始人。先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP。
拥有超过7年的计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文。
擅长领域：Caffe，Tensorflow，Pytorch等主流深度学习平台。神经网络与深度学习理论，深度学习模型设计与优化，计算机视觉的基础领域，AI美学，2D与3D人脸算法，生成对抗网络GAN等领域。
如何获取本课程
订阅本课程的方法有三个：
其一：参加有三AI-CV夏季划，不仅可以获得绝大部分有三AI的课程，还可以获得私人一对一答疑与书籍，知识星球赠送，以及在有三AI团队参与企业项目研发的权限。
有三AI-CV夏季划介绍与订阅方式如下：【CV夏季划】2022年正式入夏，从理论到实践，如何系统性进阶CV？（产学研一体的超硬核培养方式）
其二：参加有三AI-CV秋季划GAN组，不仅可以获得所有有三AI的GAN相关的课程，还可以获得私人一对一答疑与书籍，知识星球赠送，以及在有三AI团队参与企业项目研发的权限。
有三AI-CV秋季划GAN组的介绍与订阅方式如下：【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用，如何循序渐进地学习好？
其三：单独订阅《深度学习之图像生成GAN-理论实践篇》专栏课程，本专栏定价为199，随着后续内容增加可能会进行价格调整，感兴趣的请提前订阅订阅链接如下：
课程完整目录如下：
《图像生成GAN》课程目录
课程设有交流群，大家在订阅课程后可以添加小助手入群：
《CV基础》课程交流群
同时欢迎在深度学习领域有沉淀积累的同学加入有三AI生态，让更多人受益！
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