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《人工智能前沿系列之生成式对抗网络》,炼数成金较高技术含量的超前瞻课程

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日期:2014-09-19 15:22:08
发表于 2016-12-20 15:05 | 显示全部楼层 |阅读模式

网络 数据分析 深度学习 培训 人工智能

课程介绍:
圣诞新年将至,人工智能前沿系列课程全新上线了。本系列首批课程预计有4-5门课,覆盖深度学习及其在各领域里的前沿应用,强化学习,大一统神经网络框架等多个领域的进展。由于课程的高精尖性质,需要具备一定基础的听众(例如参加过深度学习课程的优异学员,参加地面特训营的学员等)才适合参加,初学者免进。课程也采取比炼数成金其它课程更高的收费,以体现知识的价值。所有课程资料均采用加密形式传播,闲人勿扰。

《人工智能前沿系列之生成式对抗网络》是本系列首门课程。美图最近在香港IPO,集资400亿港元,这家2008年才成立的公司,凭借美图秀秀这款APP优秀的AI设计,坚持走做优秀产品的路线,发展到今天的规模,使广大同行,尤其是工程师文化工匠精神的认同者们深受鼓舞,学好本领,做高精尖产品,获得投资者和用户认同是我们共同的价值观。生成式对抗网络(GAN)作为近年快速蹿红的技术,在形成有独特的图像处理功能方面有非常重要的技术价值,产生让人震惊的产品效果。有着广泛的应用场景。本课程深入介绍GAN的原理以及多个应用场景,向学习者彻底剖析这项技术的强大之处。适合对于深度学习已经有一定理解,希望在计算机视觉领域掌握具竞争力技术的朋友参加。


课程内容:
第1课 什么是GAN?GAN的原理。
第2课 应用GAN实现“人脸算术”效果。
第3课 数据是人工智能的石油,样本太少网络训练不足?看下怎样应用GAN去生成以假乱真的图像样本。
第4课 应用GAN把低分辨率的模糊图片变成高分辨率的超清晰图片。
第5课 应用GAN把文字描述变成具体图片。

附图
1 人脸算术
1.jpg

2 把低分辨的模糊图片变成超清晰
2.jpg
3.jpg

3 根据文字描述生成图片
4.jpg

授课时间:
课程将于2018年10月28日开课。课程设计共5课。

授课对象:
对深度学习有一定了解的朋友,AI发烧友,AI创业者

收获预期:
快速了解GAN的技术原理,及应用场景,用到自己企业的产品中去

授课讲师:
tigerfish,知名数据库网站ITPUB创始人,知名数据分析网站炼数成金创始人。数据库专家,数据分析专家,有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式:
网上报名 请点击:人工智能前沿系列之生成式对抗网络
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:
706821899(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线)

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来源: 黄志洪老师重量级课程《机器学习》,急迫期待参与本课程的朋友速进!
来源: 2017年炼数成金较早的重磅级课程《Python机器学习》,校长亲授,期待已久的朋友速进!
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发表于 2017-4-23 23:43 | 显示全部楼层
这种课程太高大上了。。。
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发表于 2017-4-24 16:18 | 显示全部楼层
课程太高大上了,我的加紧苦练内功
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发表于 2017-4-26 06:37 | 显示全部楼层
#在这里快速回复劳动较高尚,学习最光荣,勤奋终有所获
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发表于 2017-4-27 15:37 | 显示全部楼层
可不可簡明一句話說清,什麼是人工智能
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发表于 2017-4-27 15:37 | 显示全部楼层
人工智能的界定是什麼?
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发表于 2017-4-27 15:38 | 显示全部楼层
最常用的可達的實例是?
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发表于 2017-4-27 16:56 | 显示全部楼层
感觉有很多东西要学
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感觉有很多东西要学
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发表于 2018-1-24 17:10 | 显示全部楼层
要有一定的理论还是基础吧
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