廣宣學堂為您推出機器視覺系列之 生成對抗網路 GAN 於電腦視覺之發展
Yann LeCun曾說，他認為，GAN 是"過去十年間在機器學習領域最有意思的想法。"
GAN (Generative Adversarial Network，生成對抗網路) 近年來強大的威力，以及席捲學術界、實務界並且在各領域產生了大量的創意與應用。從 Ian Goodfellow 原版的 GAN、加入CNN 產生清晰品質的 DCGAN、條件生成的CGAN，到可以創造馬與斑馬的 CycleGAN、加入self attention 的 SAGAN，以及 DeepMind 效果逼真清晰的 BigGAN，以及能夠精準控制生成圖像的 StyleGAN 等等。MIT 在 CVPR 2019 甚至發表了能夠加減各樣佐料的 PizzaGAN 披薩生成器。
GAN 的多樣變化以及對風格的控制，非常有趣而充滿吸引力。紮實對原理與架構有深入了解，將在深度學習的功力上大增。不論您是入門、或是對內部原理充滿好奇，這門課提供您一個深入了解的機會。
誰適合學習這堂課
對生成對抗網路的發展有興趣的朋友，以及要深入了解內部原理的學員。本課程對 GAN 的原理與發展有完整與深入介紹。
課程內容:
三小時高品質教學、概念+實作、精華一次吸收
8/17 (六) 13:30~16:30 (13:00開放入場；13:30準時開始，時段以當場狀況為準)
-
GAN 原理深入剖析
-
探討 GAN 各類進化與變形模型
-
GAN 發展趨勢與各式精彩應用
三小時精彩扼要課程、高手經驗、句句精華。（講師依學員實際狀況動態調整進度）
講師簡介
王鈺強博士畢業於美國卡內基美隆 (Carnegie Mellon University) 大學，目前為台灣大學電機工程學系副教授，曾於中央研究院資訊科技創新研究中心擔任副研究員與副主任一職。研究專長為電腦視覺與機器學習，研究領域包括深度學習、遷移學習、領域適應、少樣本/零樣本學習、多標籤分類等。講師活躍於國際頂級機器視覺與人工智慧會議，如著名的 CVPR, ICCV, ECCV, AAAI等，所率領研究團隊歷年來有大量優秀論文發表，其他論文亦曾入選 IEEE ICIP, ICME, AVSS, MVA 等重要國際會議最佳論文候選。曾兩度獲選科技部優秀年輕學者，其課程在台大場場爆滿 。
一般價：2980 (即將額滿 及早把握）