内容简介
生成对抗网络毫无疑问是2018年最热门的人工智能技术之一，被美国《麻省理工科技评论》评选为2018年“全球十大突破性技术”。《生成对抗网络入门指南》是一本结合基础理论与工程实践的入门型书籍，深入浅出地讲解了生成对抗网络的各类模型以及技术发展。本书面向机器学习从业人员、在校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能领域爱好者。通过本书的学习，能够了解生成对抗网络的技术原理，并通过书中的代码实例深入技术细节。本书共分10个章节，其中前半部分分别介绍了目前研究领域已经较为成熟的生成对抗网络模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同结构的生成对抗网络变种。本书后半部分介绍了生成对抗网络在文本到图像的生成、图像到图像的生成以及其它应用中的研究与发展。希望本书能够帮助广大读者跟上人工智能技术的潮流，成为AI时代的先行者。
生成对抗网络（GAN）毫无疑问是当下热门的人工智能技术之一，被美国《麻省理工科技评论》评为2018年“全球十大突破性技术”。从2014年至今，与GAN有关的论文数量急速上升，网络上有人整理了近年来的GAN模型，截至2018年2月已经有超过350个不同形态的变种，并且数量仍然在持续增加中。除了科学研究本身的魅力以外，诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让业界非常兴奋，为人工智能领域带来了诸多可能性。
本书是一本结合基础理论与工程实践的入门书籍，深入浅出地讲解了GAN的技术发展以及各种衍生模型。本书面向机器学习从业人员、高校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能爱好者，书中包含GAN的理论知识与代码实践。通过本书的学习，读者能够理解GAN的技术原理与实现细节。
本书主要内容
•人工智能入门知识与开发工具
•GAN的理论与实践
•DCGAN、WGAN、cGAN等主流GAN衍生模型
•文本到图像的生成与图像到图像的生成
•多媒体与艺术设计领域中的GAN应用
•本书中实例代码和图片，可到华章官网www.hzbook.com搜索并下载
史丹青, 语忆科技联合创始人兼技术负责人，毕业于同济大学电子信息工程系。拥有多年时间的AI领域创业与实战经验，具备深度学习、自然语言处理以及数据可视化等相关知识与技能。是AI技术的爱好者，并拥抱一切新兴科技，始终坚信技术分享和开源精神的力量。