近来一直流传着“GAN”将要取代“深度学习”的说法，足以见得GAN的风头强劲。的确，对于人工智能这个领域，需要从业者和学习者不断更新自己的知识技能，不然就会被时代所淘汰。那么该怎么学习GAN开发呢？本文就来为大家介绍一下关于GAN开发入门教程的相关课程，希望能带你从小白到精通。
一、为什么要学习GAN?
1、GAN是更好的生成模型。
在某种意义上避免了马尔科夫链式的学习机制。这使得它能够区别于传统的概率生成模型。传统概率生成模型一般都需要进行马可夫链式的采样和推断，而GAN避免了这个计算复杂度特别高的过程，直接进行采样和推断，从而提高了GAN的应用效率，所以其实际应用场景也就更为广泛。
2、GAN是一个非常灵活的设计框架。
各种类型的损失函数都可以整合到GAN模型当中，这样使得针对不同的任务，我们可以设计不同类型的损失函数，都会在GAN的框架下进行学习和优化。
3、当概率密度不可计算的时候，GAN仍然可用。
传统依赖于数据自然性解释的一些生成模型就不可以在上面进行学习和应用。这是因为GAN引入了一个非常聪明的内部对抗的训练机制，可以逼近一些不是很容易计算的目标函数。
二、GAN开发入门教程适合学习人群：
1、对深度学习、机器学习感兴趣，想入门生成对抗网络，但对GAN、DCGAN、WGAN等仅在了解阶段；2、工作中遇到图像生成、图片识别等相关问题，空有一身武功却无从下手；3、对深度学习、机器学习等论文阅读有需求，想要复现论文代码的同学。
三、师资力量介绍：
讲师杜飞老师，是云南大学在读博士，也是昆明市数据科学与智能计算重点实验室研究员。专注于机器学习、深度学习、图像识别、自然语言处理等研究，著有《深度学习实战》一书，发明专利一项，高水平论文数篇。另外作为主要人员先后参加两项国家自然基金，一项云南省重点项目（深度学习、卷积网络方向）。
四、GAN开发入门教程介绍：
课程以GAN论文阅读与复现为引，对GAN、DCGAN、WGAN、ConditionalGAN、GANs、CycleGAN这6类GAN模型进行了深入剖析，并完美的复现了其典型的应用代码，让你深入的理解各类图像生成、深度学习算法，掌握AI换脸、AI作画、文物修复等应用的核心原理，助你建立完整的GAN知识体系，踏实的进入图像生成领域。
五、学习GAN开发入门教程的收获：
1、建立完整的GAN知识体系，踏实的进入图像生成领域；2、深入的理解各类图像生成、深度学习算法，掌握AI换脸、AI作画、文物修复等应用的核心原理；3、学会系统性的阅读并复现GAN网络的各类核心论文；4、掌握成体系的自主学习方法论，在之后的工作和学习中可以扎实而自主的复现各类经典算法。
人工智能目前处于高速发展的时期，而GAN开发将成为人工智能的新力量，因此学习GAN还是很有必要的。大家如果想提升自己的核心竞争力，不妨来听听GAN开发入门教程，认真学完一定可以让大家精通生成对抗网络。大家还等什么，赶紧来学吧！《GAN生成对抗网络入门到精通》https://www.xuebuyuan.com/promote/detail-1479.html