欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的DCGAN人脸嘴部表情图像生成实战》。

所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解，可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比，每一次项目实战都由独立的老师完成，课程更加专注、时长更短、更轻量级，适合快速锻炼项目能力。

本次课程内容

GAN无疑是这几年深度学习领域里最酷的技术，不管是理论的研究，还是GAN在图像生成，图像翻译，语音图像等基础领域的应用，都非常的丰富。我们公众号从很早以前开始就输出过非常多的GAN相关资源。

为了让大家能够快速上手学习图像生成GAN，本次我们给大家介绍一个非常适合新手入门的项目，使用DCGAN来进行图片生成。

本次课程是免费的，经过剪辑后的总时长约为49分钟，各部分课程内容与时长如下：

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：基于要完成的任务，回顾DCGAN模型的基本细节。

第2部分：基于Pytorch框架，从头搭建DCGAN模型。

第3部分：详细解读DCGAN模型的训练代码与结果。

第4部分：对训练好的模型进行测试，比较与真实图像的差异。

下图展示了训练过程中的一些图像：

可以看出随着训练的进行，生成图像的质量越来越好。

本次课程为录播课程，讲师为言有三，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。

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课程详情如下：

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【视频课】生成对抗网络经典任务，详解基于GAN的图像生成算法！

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讲师要求如下：

(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。

(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。

(3) 有三AI已有生态成员优先。

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