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：
部分
内容
时长(分钟)
第1节
任务解读
10
第2节
模型搭建

11
第3节
模型训练
23
第4节
模型测试
5
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。
如何订阅
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课程详情如下：
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实战课讲师招募
为了进一步丰富有三AI生态的实战内容，欢迎有经验，有能力的讲师报名成为平台讲师：
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。
实战课的收入与平台采取固定分成的方式，具体细节可在内容组了解详情，报名请联系微信Alice-girll提交简历，或直接联系有三本人。
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