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【資策會】人工智慧生成對抗網路(GAN)
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本課程的目標在奠定學員學習當代生成對抗網路技術的理論基礎與應用。透過學習許多目前具有代表性的生成對抗網路案例,可累積學員對於各種生成對抗網路設計方法的理解,進而應用到許多人工智慧核心系統的設計,達成具有生成對抗網路功能的智慧型產品設計。 相關資訊請參閱課程網頁: http://www.iiiedu.org.tw/ites/GAN.htm
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【資策會】人工智慧生成對抗網路(GAN)
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 ◆生成對抗網路(GAN)簡介

˙為何需要生成對抗網路

˙生成對抗網路的基本架構

˙資料辨識器(Discriminator)網路設計

˙偽資料產生器(Generator)網路設計

˙定義損失函數(Loss function)

˙訓練生成對抗網路

˙產生訓練資料

 

AC-GAN應用案例說明

˙AC-GAN 原理介紹

˙AC-GAN影像合成應用設計

˙AC-GAN Tensorflow 程式解說

 

DC-GAN應用案例說明

˙結合CNNGAN

˙資料辨識器(Discriminator)CNN結構

˙偽資料產生器(Generator)CNN結構

˙訓練DC-GAN

˙DC-GAN Tensorflow 程式解說

 

◆生成對抗網路個案研究

˙Progressive Growing of GANS for Quality

˙GAN to Sketch realistic Portrait

˙Text to Photo Synthesis with Stacked GAN

˙GAN to Generate Images of Outdoor Scenes

˙Image Super Resolution GAN

˙Visual Dialog Generation GAN

詳細課程內容請參考以下網址:http://www.iiiedu.org.tw/ites/GAN.htm
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