前言
GAN的研究和应用在这几年发展可以说是非常迅猛，无疑是这几年深度学习计算机视觉领域里落地性最酷的技术，包括图像与视频生成，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，图像质量提升等。
不过GAN也是一个数学味比较浓厚的模型，从核心的优化目标设计，到定量评估，以及各种各样的工程技巧，涉及非常多的数学知识，为了让大家掌握好GAN的这些基础知识，我们给大家录制过相关的视频讲解，本次给大家同步到我们课程平台。
课程介绍
本课程名为《深度生成模型GAN-基础理论篇》，内容主要包含生成模型基础，自编码器与变分自编码器，生成对抗网络基础，GAN优化目标设计与改进，GAN的评估，总计超过150分钟，为永久免费课程。
下面就是课程的大纲：
课程大纲
下面简单了解一下各部分的内容：
(1) 生成模型基础。讲解监督学习与无监督学习概念，判别模型与生成模型，无监督生成模型的原理与分类，约30分钟。
(2) 自编码器与变分自编码器基础。讲解自编码器与变分自编码器的原理，结构，适合的任务，约30分钟。
(3) 生成对抗网络基础。讲解生成对抗网络的学习机制，优化目标，训练方式以及优化目标的问题，约30分钟。
(4) GAN优化目标设计与改进。讲解原始GAN优化目标的问题及其改进，包括LSGAN，WGAN，EBGAN，BEGAN，Relativeistic GAN等，约60分钟。
(5) GAN的评估。讲解GAN的评估，以及各类GAN的定量评估指标，包括Inception分数，Fréchet Inception Distance，Kernel MMD(Kernel Maximum Mean Discrepancy)，Wasserstein Distance，1-最近邻分类器，GAN train/ GAN test等，约30分钟。
讲师介绍
本课程讲师为龙鹏，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。
课程订阅方法如下，直接扫码在网页端登录小鹅通账号即可学习。
为了在最大程度上让大家掌握好GAN各类模型理论和应用，我们也推出了GAN的一些理论与实战专栏，已经基本完结的包括《深度学习之图像生成GAN：理论实践篇》，《深度学习之图像翻译GAN：理论实践篇》。
子欲学GAN算法，必先从图像生成开始！这就是《深度学习之图像生成GAN：理论实践篇》期望帮大家搞定的问题！
本课程内容包括图像生成的各个经典算法与实践，时长超过5个小时：
(1) 理论部分。详细解读了基本的卷积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) 实践部分。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，部分案例效果如下：
完整的介绍，请阅读：【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！
图像翻译与风格化是GAN应用最为广泛的领域，《深度学习之图像翻译GAN-理论实践篇》专栏课程就是为此服务。
课程讲解图像翻译核心领域的算法与实践，当前时长约7个小时，理论讲解详细，案例丰富，下面是当前课程的大纲脑图：
(1) 理论部分：涵盖了深度学习之图像翻译的核心方向，如有监督图像翻译模型，无监督图像翻译模型，多域图像翻译模型。我们会非常详细地讲解算法中的细节，帮助彻底消化算法原理；并且后续还会有更多模型的更新。
(2) 实践部分：本次课程中一共已经包含了3个实践案例，分别为基于Pix2Pix的黑白图像上色实战，基于StarGAN的人脸表情编辑实战，基于BeautyGAN的人脸美妆实战，后续还会增加其他方向的实战，部分案例结果图如下：
完整的课程介绍，请阅读：【视频课】重磅GAN课程上新，掌握图像翻译与风格化核心技术！
另外，我们今年还出了许多GAN相关的实战课程，下面是当前已有课程的简单汇总。
介绍可阅读：【项目实战课】基于Pytorch的StyleGAN人脸属性（表情、年龄、性别）编辑实战
介绍可阅读：【项目实战课】基于Pytorch的StyleGAN v1人脸图像生成实战
介绍可阅读：【项目实战课】基于Pytorch的StarGAN人脸表情编辑实战
介绍可阅读：【项目实战课】基于Pytorch的UGATIT人脸动漫风格化实战
介绍可阅读：【项目实战课】基于Pytorch的BeautyGAN人脸智能美妆实战
介绍可阅读：【项目实战课】基于Pytorch的Pix2Pix黑白图片上色实战
介绍可阅读：【项目实战课】基于Pytorch的SRGAN图像超分辨实战
介绍可阅读：【项目实战课】基于Pytorch的DCGAN人脸嘴部表情图像生成实战
如果想要一次性获取所有GAN相关的内容，请了解2022年有三AI-CV秋季划GAN组：【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（2022年言有三一对一辅导）？
最后，欢迎大家来我们平台投稿原创的技术专栏，申请开设相关实战类课程。
其他干货课程
一直以来，有三AI所有的直播与录播视频课程都在小鹅通平台，小鹅通是一个很成熟的知识付费平台，我们有唯一的小鹅通知识店铺账号。
由于有很多用户之前不熟悉小鹅通，首先我们给大家介绍一下登录方式和课程观看方式。
1 小鹅通目前有多种登录与课程学习方式，建议大家使用以下两种：
(1) 在浏览器上进行学习，通过微信扫码或者手机验证码登录。可以直接进入“有三教育科技”微信公众号，然后点击菜单栏“我的课程”登录观看。
如果是首次登录，进入“首页”后，点击左下角“我的”进入设置，再点击页面中的“账号设置”进行手机号和关联账号（微信号）绑定。
(2) 使用鹅学习app进行学习，有手机版和Pad版，可以通过手机号码或者微信账号登录。
观看时可点击视频左下角“框”，进行全屏播放
2 为什么选定小鹅通平台作为我们官方服务平台
(1) 小鹅通平台可以绑定微信公众号，微信用户可以通过“有三教育科技”微信公众号界面直接登录小鹅通，在线观看视频课程
(2) 小鹅通平台支持直播服务，学员也可以在线观看直播课程
(3) 支持图文与视频，并且可以非常方便进行用户管理
所以我们最终选定了小鹅通平台作为官方服务平台，我们的店铺地址为：
https://appcdfgt3n15676.h5.xiaoeknow.com
大家也可以通过微信扫二维码直达登录
已有内容介绍
下面就来看看我们已有的内容吧，从3个板块来看：
(1) 首先是系统性专栏，该专栏包含10多个独立方向课程，每一个课都是理论加实践，理论部分是该方向的核心算法讲解，实践部分就是具体的项目解读，包括数据集和代码详解。
关于已有课程的一些介绍，请大家参考：
【视频课】有三AI所有免费与付费的视频课程内容汇总（2021年8月）
(2) 然后是项目实战，该部分是2022年推出的全新板块，以一个个独立项目为基础，帮助学员完成项目实战，掌握数据准备，模型搭建，模型训练，模型推理等流程，目前包括CV和NLP两大方向。
(3) 最后是季划专栏，这是同时享有言有三一对一答疑指导，有三的教材及其配套资料，图文课件与代码、数据集，各个知识星球社区，内容组与项目组，以及其他一系列生态权益的学习小组。
目前已有的包括CV夏季划，秋季划模型优化组、人脸算法组、图像质量组、GAN组，冬季划项目实战组及季划汇总：
【总结】2022年有三AI-CV夏季划出炉，超200个课时+10个方向+30个项目，从理论到实践全部系统掌握
【CV秋季划】模型算法与落地很重要，如何循序渐进地学习好（2022年言有三一对一辅导）？
【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（2022年言有三一对一辅导）？
【CV秋季划】图像质量提升与编辑有哪些研究和应用，如何循序渐进地学习好？
【CV秋季划】人脸算法那么多，如何循序渐进地学习好？
【CV冬季划】终极进阶，超30个项目实战+3大基础方向专栏+3本书+3年知识星球（2022年言有三一对一辅导）
请注意：所有的课程都是动态更新，一方面我们会不断增加新的内容进去，另一方面，随着技术的发展，课程内容会进行更新迭代，价格也会提升。
同时欢迎有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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