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生成對抗網路應用在元照出版 Facebook 的最讚貼文

2021-08-07 09:05:40 有 14 人按讚

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近年數位科技之迅速發展，對法律、金融領域的研究者與實務工作者而言，人工智慧、大數據、區塊鏈、金融監理、數位證據等，除理解其概況、運作模式外，也必須深入掌握國內外法制發展、監管等潛在議題。本次焦點話題統整科技法律領域之實務運作、比較法觀察、案例評析及趨勢發展等，提供各另領域之實務工作者汲取新知，對於相關實務操作情形有更完整圖像與瞭解。

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[金融科技]
🎧開放銀行、開放金融及資料自主／楊岳平
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生成對抗網路應用在彭菊仙之教養幸福又好玩 Facebook 的最佳解答

By 彭菊仙之教養幸福又好玩

2021-07-18 10:36:15 有 73 人按讚

【快來抽書：重磅科幻小說】《AI 2041：預見10個未來新世界》
(送出2本)

#李開復說看完這本精彩小說你就懂AI了
#歡迎青少年與所有大人提前進入美麗AI新世界
#李開復架構10幅技術藍圖
#科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個AI新世界

💖【參加辦法】(四步驟：按讚、留言、標兩個朋友，公開分享)

1. 即刻起至7/24(六)晚上12點止，在本文按讚
2. 在本文底下留言【AI 2041：預見10個未來新世界】並【標註兩個朋友】
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4. 7/26(一)進行電腦亂數抽獎(共抽出2本，將以私訊通知)

💖這不是業配文喔，菊仙純粹分享
💖一人僅限參加一次(貼文兩次以上也只算一次喔)

─────科學 + 科幻─────

➤李開復架構10幅「技術藍圖」，科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個「AI新世界」
➤李開復40年的AI專業經驗 + 科幻小說家陳楸帆的無邊想像
➤「虛構的敘事」與「非虛構的科技評論」完美結合
➤展現20年後被AI 技術深刻改變的未來世界。

AI時代已經開啟。在我們面前，機遇與挑戰並存。
如AI與人性特質如何共存等諸多課題，都需要深入探索和思考。──李開復

想要創造什麼樣的未來，就從想像那樣的未來開始。──陳楸帆

　　．AI能否幫助人類從根源上預防疫情？
　　．如何應對未來的職場挑戰？
　　．在AI主導的世界中如何確保文化多樣性？
　　．如何教導下一代適應人類與AI共存的新社會？
　　．面對AI帶來的社會問題所隱含的人性拉鋸戰，我們如何抉擇？

AI能創造前所未有的財富與價值，能徹底改變醫學和教育，能提升人類的工作、娛樂和交流的品質，能把人類從日常工作中解放出來。

不過，AI也會帶來無數挑戰和風險：

•演算法偏見
•安全隱患
•深度偽造
•隱私資料的侵犯
•自主武器的使用
•取代人類員工。

不過，以上情況並非AI主導造成的，而是惡意或草率使用AI技術的幕後黑手。

全球AI領軍人物李開復最關切的是，AI正飛速發展，人類的未來將通往何方？
　　
歡迎來到2041！

全球重磅推薦

　　✓劉慈欣│2015年雨果獎得主、《三體》作者
　　✓雷．達里歐（Ray Dalio）│橋水基金創辦人
　　✓薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella）│微軟董事長
　　✓楊立昆（Yann LeCun）│圖靈獎得主

★本書有著開創性的結構，用前所未有的跨越文類的多視角，展望人工智慧構造的未來，讓我們從理性上把握未來發展趨勢的同時，也從感性上觸摸未來的質感和溫度。生動逼真的科幻想像與嚴謹深入的技術論述完美地結合，讓本書無論是從科幻還是從技術現實的角度，都具有無與倫比的魅力。──劉慈欣，2015年雨果獎得主、《三體》作者　

★對未來的解析精闢又精采。──雷．達里歐（Ray Dalio），橋水基金創辦人、《紐約時報》第一名暢銷書《原則》作者

★陳楸帆的創作實力，加上李開復的科技功底，建構出令人好奇又恐懼的AI未來世界。閱讀這本絕無冷場的好書，就能明白某些科技會在何時，又會如何發展成熟，而全體人類又會面臨什麼樣的影響。──薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella），微軟董事長

★唯有有膽有識之人，才敢預測AI的未來。這是一位科技界的先驅泰斗，與一位洞悉未來的科幻作家，攜手打造的開示之書，對於AI科技會如何影響我們的生活，提出大膽又殷切的見解。──楊立昆（Yann LeCun），圖靈獎得主，臉書首席AI科學家

★我們能不能適應我們一心創造的奇異新世界？我們知道無從想像的改變即將到來，卻不知這些改變對人類有何影響。李開復跟陳楸帆的《AI 2041》，對於我們即將面對的未來有最詳盡的描寫，最深情的叮嚀。──班奈特．米勒（Bennett Miller），「魔球」與「暗黑冠軍路」導演，曾獲奧斯卡獎提名

★我們正處於AI發展史的關鍵時刻。我所讀過的書當中，唯有這本創意四射的佳作，才真正一語道破AI的精髓。與其思考該不該信任AI，還不如將AI當成一種工具，一種由我們人類塑造的工具。李開復在《AI 2041》的精闢分析，凸顯出這項人類必須積極承擔的責任。陳楸帆筆下的精采故事，昭示了AI可將曾經無解的問題，化為充滿新機的未來。──亞利安娜．哈芬登（Arianna Huffington），Thrive Global 創辦人兼執行長

★《AI 2041》是科學與科幻的完美融合，揭示了AI將如何全面滲透我們的生活，而我們想創造造福全人類的科技未來，又會面臨什麼樣的挑戰。──馬克．貝尼奧夫（Marc Benioff），Salesforce董事長兼執行長

★將AI應用於商業經營，通常必須先研究這項科技，再思考如何應用。《AI 2041》卻帶領讀者走上相反的道路。兩位作者李開復跟陳楸帆，透過精采絕倫的故事，引領我們走入逼真的未來世界。再以淺顯易懂的說明，闡述AI科技的原理，造就一本讓人欲罷不能又大開眼界的好書，想了解如何應用AI，絕不可錯過此書。──馬克．庫班（Mark Cuban）
.

…………..【內容快速勾勒】…………

第一章一葉知命
在印度孟買，一個當地家庭參與了一項由深度學習賦能的智慧保險計畫。為了改善這家人的生活，AI保險程式透過一系列生活應用與這家的每位成員相連，這些應用與保險演算法進行動態互動。然而，正值青春期的女兒卻發現，這套AI保險程式似乎總是在「巧妙」地阻撓她追求愛情。

【開復解讀】
一、什麼是深度學習
二、深度學習：能力驚人但也力有未逮
三、深度學習在網際網路和金融行業的應用
四、深度學習帶來的問題

第二章假面神祇

一名懷揣電影夢想的奈及利亞影音製作者，被神祕公司招募來製作一段真假難辨的Deepfake（深度偽造）影片。如果他成功地做到瞞天過海，將引發災難性的後果，從而改變整個國家未來的命運……

【開復解讀】
一、什麼是電腦視覺技術
二、電腦視覺技術的應用
三、電腦視覺的基礎─卷積神經網路（CNN）
四、Deepfake
五、生成式對抗網路（GAN）
六、生物特徵識別
七、AI安全

第三章雙雀

AI教師化身為韓國雙胞胎孤兒所喜愛的卡通化虛擬夥伴，分別幫助他們挖掘和發揮潛能。多虧有了AI的重要分支「自然語言處理技術」，這兩個AI夥伴才能夠用人類的語言流利地和孤兒交談，建立情感連結和信任，幫助兄弟倆在失散多年之後重新找回彼此。

【開復解讀】
一、自然語言處理（NLP）
二、有監督的NLP
三、自監督的NLP
四、NLP應用平台
五、NLP能通過圖靈測試或者成為通用人工智慧嗎？
六、教育領域的AI

第四章無接觸之戀

在疫苗問世後，新冠病毒毒株定期變異，繼續肆虐人間。二十年後，人類不得不學會與病毒共存，家家戶戶都配有機器人管家，以減少人與人接觸的風險。在這個故事裡，身在上海的女主角患上了一種把自己與世隔絕的恐懼症。當愛神來叩門時，她內心一方面渴望擁抱愛情，另一方面卻極度懼怕和戀人親密接觸。誰能幫助她邁出這關鍵性的一步？

【開復解讀】
一、數位醫療與人工智慧的融合
二、傳統藥物及疫苗研發
三、AI在蛋白質折疊、藥物篩選及研發方面的潛力
四、AI與精準醫療及診斷：讓人類活得更加健康長壽
五、機器人技術
六、機器人技術的工業應用
七、機器人技術的商業場景和消費級市場
八、AI時代的數位化工作

第五章偶像之死

故事描述了未來的娛樂業。到那時，遊戲都將是全感官立體沉浸式的，虛擬和現實之間的界限將變得虛實難辨。本故事發生在日本東京，主角利用AI和VR技術，讓她所愛慕的偶像復活過來，引領她去調查偶像之死背後的真正原因。

【開復解讀】
一、什麼是XR（AR⁄VR⁄MR）
二、XR技術：全方位覆蓋人類的六感
三、XR技術：超感官體驗
四、XR技術的兩大挑戰：裸眼顯示和腦機介面
五、XR技術普及背後的倫理道德和社會問題

第六章神聖車手

二十年後，自動駕駛技術正處於從人類司機切換到全AI司機的過渡時期。在這個有著動作大片節奏感的故事中，斯里蘭卡一名電競少年被招募進了一個神祕計畫，他將要面對的並不僅僅是遊戲中的對手……

【開復解讀】
一、自動駕駛
二、真正的自動駕駛什麼時候才會出現
三、L5自動駕駛車輛將帶來的影響
四、阻礙L5自動駕駛的非技術性難題

第七章人類剎車計畫

策劃〈人類剎車計畫〉的惡魔是一名歐洲電腦科學家。他在經歷了一場與氣候變化有關的家庭悲劇後，精神失常，開始利用量子計算、自動武器等突破性技術作惡，對人類進行史無前例的瘋狂報復。駭客與反恐特警聯手力挽狂瀾，人類命運將何去何從？

【開復解讀】
一、量子計算
二、量子計算在安全領域的應用
三、什麼是自主武器？
四、自主武器的利與弊
五、自主武器會成為人類生存的最大威脅嗎？
六、如何解決自主武器帶來的危機？

第八章職業救星

隨著AI向愈來愈多的行業穩步進軍，愈來愈多職位逐漸被AI技術取代，那麼人類接下來能從事的工作是什麼？一場發生在舊金山的建築業大震盪，帶領我們走入一個新的行業──再就業服務。如何幫助結構性失業人群找回屬於人類的價值與尊嚴感，也許同樣需要AI的幫助。

【開復解讀】
一、AI將如何取代人類員工？
二、AI取代人類員工背後的潛在危機
三、UBI會是一劑良方嗎？
四、從事哪些工作的人不容易被AI取代
五、如何化解AI時代的人類工作危機？
六、迎接AI新經濟以及制定全新的社會契約

第九章幸福島

一位中東的開明君主想試驗將AI做為給人類帶來終極幸福感的靈丹妙藥。然而，幸福是什麼？幸福如何衡量？這位君主邀請了各界名人聚集在一座私密的島嶼上，讓這些名人共享他們的個人資料，並成為探索這個奇妙命題的小白鼠。然而，試驗卻出人意料地走向了失控……

【開復解讀】
一、AI時代的幸福準則
二、如何利用AI衡量和提升幸福感
三、AI數據：去中心化 vs. 中心化
四、誰值得我們信賴並有資格儲存我們所有的資料？

第十章豐饒之夢

在布里斯班一座由AI管理的養老社區中，一位原住民女孩如何幫助罹患阿茲海默症的海洋生物學家解開身世之謎？故事中勾勒了在澳大利亞的未來社會的兩種貨幣：一種是錢，其重要性日益減弱；另一種是代表聲譽和尊重的價值的新貨幣，其重要性與日俱增。

【開復解讀】
一、可再生能源革命：太陽能＋風能＋電池技術的有效結合
二、材料革命：走向無限供給
三、生產力革命：AI與自動化
四、豐饒時代：技術發展的必然結果
五、稀缺時代與後稀缺時代的經濟模式
六、豐饒時代的貨幣制度
七、豐饒時代的挑戰
八、豐饒時代之後，會是奇點時代嗎？
九、AI 的故事會是圓滿的結局嗎？

•關於2041年的預測

【書訊】https://www.books.com.tw/products/0010895593?sloc=main

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生成對抗網路應用在數位時代 Facebook 的最讚貼文

By 數位時代

2021-06-25 12:11:35 有 14 人按讚

NVIDIA去年宣布推出雲端AI視訊串流平台Maxine，基於GPU和生成對抗網路的技術，能從多方面改善傳統的視訊體驗，如今有什麼新進展？

Tags: 生成對抗網路應用

數位時代

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《數位時代媒體群》跨越數位與傳統紙本媒體，串連線上與線下的資訊傳遞與實體活動，打造「大社群時代」的科技媒體。http://www.bnext.com.tw/

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#39. 生成對抗網路於工業影像之單一瑕疵分類

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#40. 生成對抗網路 - 科學Online

AI影像真假難辨撰文／Larry Greenemeier｜譯者／甘錫安轉載自《科學人》2018年5月第195期. 人工智慧的新技術已能製作唯妙唯肖的假照片。

#41. 生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用 - 腾讯云

生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用 · 1. 生成图像数据集案例. 2014年，Ian Goodfellow等人发表论文《对抗式生成网络》，提出了生成新案例这一应用。 · 2.

#42. 計算機與網路中心> 活動看板> 【轉知】「AI 深度學習之GANs ...

轉知財團法人工業技術研究院辦理109年政府補助「AI 深度學習之GANs生成對抗網路應用實作」及「AI深度學習影像辨識實作班」共2門政府補助培訓課程。

#43. 應用生成對抗網路於行車紀錄器影像之反射影去除演算法

因此本論文希望提出一個基於生成對抗網路(Generative Adversarial Network) 對單一影像進行反射影去除的演算法，來降低其影響，使得物件偵測效果能夠有所改善。

#44. 運用新型神經網路小資料集也能訓練高效人工智慧模型 - CTIMES

這項新方法是NVIDIA研究人員在生成對抗網路創新傳統中的最新成果，這些研究人員開發出突破性的生成對抗網路模型，像是AI 繪畫應用程式GauGAN、遊戲引擎 ...

#45. 人工智慧創作如同雙面刃深度造假挑戰社會信任 - 網管人

其中，以深度神經網路（DNN）與生成對抗網路（GAN）等，為基礎的AI技術亦 ... 過去其主要功能為影像中的物件之辨識、語音辨識與分類等，可應用於汽車 ...

#46. 【公告】財團法人工業技術研究院辦理「AI 深度學習之GANs ...

財團法人工業技術研究院來函，該院訂於9月份辦理「AI 深度學習之GANs生成對抗網路應用實作」及「AI深度學習影像辨識實作班」共2門政府補助培訓課程。報名方式： 1.

#47. 生成对抗网络（GAN）商业应用实例 - 知乎专栏

GAN的基本原理让我们从一些基本的原理开始。生成性对抗网络由生成器和判别器两部分组成。生成器产生图像，判别器试图区分真实图像和生成图像。

#48. 《科管局補助》生成對抗網路(GAN)理論與應用(實作)

課程名稱: 《科管局補助》生成對抗網路(GAN)理論與應用(實作). 課程內容: 1.讀取與顯示套件介紹(Read & show Image) 2.深度學習層介紹(Layers of Deep learning)

#49. 台灣教育網>> 公開課程>> 【資策會】人工智慧生成對抗網路 ...

本課程的目標在奠定學員學習當代生成對抗網路技術的理論基礎與應用。透過學習許多目前具有代表性的生成對抗網路案例，可累積學員對於各種生成對抗網路設計方法的理解， ...

#50. 生成對抗網路GAN · AU IntroAI - htchutw

生成對抗網路由Ian Goodfellow 於2014 年提出。GAN 不是神經網路應用在無監督學習中的唯一途徑，還有玻爾茲曼機（Geoffrey Hinton 和Terry Sejnowski，1985）和自動 ...

#51. 科技部補助AI 創新專案- ‍ 生成對抗網路(GAN) X 講座X 競賽 ...

生成對抗網路 (GAN) X 講座X 競賽 ‍ 今年最火紅的深度學習技術— 生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN) — 您上手了嗎？無論是人工智慧、深度學習領域 ...

#52. 生成對抗網路（GAN） - ITW01

今天來一起學習總結下gan模型，gan作為現在最火的深度學習模型之一，在各個領域都有應用，這當中當然包括nlp所以作為nlper，我覺得還是很有必要學習 ...

#53. AI軟體Fawkes如何透過「對抗生成網路」，反制Deepfake換臉 ...

雖然看似Deepfake技術因為負面新聞而廣為人知，但其實它可以應用在正面的議題上。利用Deepfake的原理「對抗生成網路」，可以幫照片加上像素等級且難以 ...

#54. 研調：GAN技術具二大特點，可望強化AI產業鏈根基

DIGITIMES Research指出，面對AI應用缺乏訓練數據量的難題，「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network；GAN)技術能將少量數據，生成更多擬真 ...

#55. 課堂3-2-3 何謂生成對抗網路GAN(P11) | 教學資源暨發展中心

課堂3-2-3 何謂生成對抗網路GAN(P11). 07:46,; 184 views,; 2020-12-22,; 上傳者: 科教中心,; 收藏 0. 您的瀏覽器不支援標準MP4 影片播放，因此無法 ...

#56. 生成對抗網路GAN在醫療方面的應用以及研究有哪些？

生成對抗網路 GAN在醫療方面的應用以及研究有哪些？,1樓學點詩歌和AI知識最初，GAN在被提出時，是一個無監督無條件的生成框架例如在影象合成中， ...

#57. 生成對抗網絡有什麼用生成對抗網路(GAN)的理論與應用完整 ...

生成對抗網絡有什麼用生成對抗網路(GAN)的理論與應用完整入門介紹. 藝術品到人像照都能夠在AI 的超能力下無中生有，哈工大和騰訊優圖的一篇最新研究，機器學習領域最讓 ...

#58. 生成對抗網路（GAN）的基本原理是什麼？它有哪些實際應用？

生成對抗網路，主要是一個生成模型，引入了對抗機制的思想。具體以自然語言處理中的文字生成為例，以往的文字 ...

#59. gan 生成對抗網路海量案例！生成對抗網路（GAN）的18個 ...

海量案例！生成對抗網路（GAN）的18個絕妙應用生成對抗網路（GAN）是生成模型的一種神經網路架構。生成模型指在現存樣本的基礎上，使用模型來生成新案例，比如，基於 ...

#60. 到底什麼是生成式對抗網路GAN？ - w3c菜鳥教程

但實用中一般均使用深度神經網路作為g 和d 。一個優秀的生成式對抗網路應用需要有良好的訓練方法，否則可能由於神經網路模型的自由性而導致輸出不 ...

#61. 生成神經網路新應用加速研發新藥 - DigiTimes

他們藉由稱為生成對抗網路(Generative Adversarial Network；GAN)的深度學習方法來發明新型分子結構，可望大幅減少尋找具藥用性質的物質等時間和成本。

#62. 「每重整一次就換一張臉」網站，出現眾多模仿者

然而兩年前（2017 年11 月），NVIDIA 開發了一種新的生成對抗網路（GAN）。當時這是深度學習領域強悍的應用，引起業界極大震驚。

#63. 人工智慧生成對抗網路7∕5日開課- 投資理財

資策會將於7月5日開辦「人工智慧生成對抗網路（GAN）」課程，細說生成對抗網路的設計理念及應用，結合深度學習技術並使用TensorFlow設計， ...

#64. 生成對抗網路（Generative Adversarial Nets）_實用技巧

深度學習的希望是發現表示概率的豐富的，層次化的模型[2]分佈在人工智慧應用中遇到的各種資料，例如自然影象，包含語音的音訊波形以及自然語言語料庫中的 ...

#65. 利用生成對抗網路生成擬真的山脈地形姓名

本研究主要能應用於遊戲開發，Unity 客戶端所生成的mesh，可以使. 使用者直接應用於遊戲的場景，模型所生成的PNG 高度圖也可以進行其他細部處理，使生成. 擬真山脈的流程更 ...

#66. 卷積神經網路、回圈神經網路、生成對抗網路 - 有解無憂

簡介：生成對抗網路（GAN，generative adversarial network），是一種常用于學習類別 ... 1 前言; 2 生成對抗網路應用; 2.1 風格遷移; 2.2 影像生成 ...

#67. caffe對抗網路

本資訊是關於生成式對抗網路GAN有哪些最新的發展可以實際應用到哪些場景中 ... 生成對抗網路是一種生成模型（Generative Model），其背後最基本的思想 ...

#68. 人工智慧中小樣本問題相關的系列模型演變及學習筆記（二）

... 對抗網路GAN 綜述. 說到小樣本學習，就想說比較時髦的生成對抗網路GAN。別誤會，生成對抗網路並不是只針對小樣本生成，還有很多別的豐富應用。

#69. 英科智能有限公司 - 104人力銀行

英科智能率先全球運用『生成對抗網路』（Generative Adversarial Network, ... 生成出具有特定特性的新分子結構，同時是全球第一家應用『生成對抗網路』，以生成具有 ...

#70. 資策會2019/11/14開辦「人工智慧生成對抗網路(GAN)」 - 中央社

中央社訊息服務20191104 17:47:53)在進行監督式深度學習(supervised deep learning)的模型訓練時，資料工程師往往必須準備大量人工辨識好的 ...

#71. 「AI 深度學習之GANs生成對抗網路應用實作」及「AI深度學習 ...

同時也會帶入上機實作的練習，實際體驗抓取資料、處理資料、並且利用雲端GPU 訓練生成對抗網路。本課程由AI人工智慧學校講師及數學顧問魏澤人講師授課， ...

#72. 生成對抗網路 - kycz

應用 [編輯] 生成對抗網路的應用範圍正在大幅增加。 ... 生成式對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN) 顯然是深度學習領域的下一個熱點，Yann LeCun 說這是 ...

#73. 生成對抗網路最精解：用TensorFlow實作最棒的GAN應用

書名: 生成對抗網路最精解：用TensorFlow實作最棒的GAN應用作者: 廖茂文,潘志宏, 出版: 深智數位, ISBN: 9789860776218, 内容簡介: 生成對抗網路終極 ...

#74. 應用生成對抗網路增強水下除霧之系統 - 國立中山大學

相比其他非監督式生成對抗網路，我們的模型在NYU 資. 料集和Middlebury Stereo 資料集上皆有更好的除霧效果，並且此段研究為APSIPA. 2019 ASC (Asia-Pacific Signal and ...

#75. 生成對抗網路Archives - 電腦王阿達

在過去我們看過很多AI 相關的延伸應用軟體，但還沒有看過一款能夠像近日剛推出的Nvidia Canvas 一樣，將創作者的信筆塗鴉、畫作直接轉換成有如實景照片的類型。

#76. AI生成對抗網路技術帶世界邁向新視野 - 民視新聞

2021年，一則馬斯克的惡搞影片在YouTube上爆紅，一名網路創作者利用AI人工智慧，製作出多個版本的馬斯克，效果十分驚人，引發熱烈討論。

#77. 使用生成對抗網路於強健式自動語音辨識的應用Exploiting ...

使用生成對抗網路於強健式自動語音辨識的應用. Exploiting Generative Adversarial Network for Robustness Automatic. Speech Recognition. 楊明璋Ming-Jhang Yang, ...

#78. 韓國科學技術院開發出一款生成對抗網路（GAN）處理器

韓國科學技術院（KAIST）已經成功開發出一種低功耗，高效率且處理生成對抗網路（GAN）的AI晶片，稱之為生成對抗網路處理器（GAN Processing Unit）。

#79. 協同調製生成對抗網路，幫你實現任意大區域圖像填充 - 天天要聞

近日，微軟亞洲研究院的研究員們在ICLR 2021 大會上發表了一項工作:“Large Scale Image Completion via Co-Modulated Generative Adversarial Networks”， ...

#80. 特價台版正體中文! 生成對抗網路最精解：用TensorFlow實作最 ...

◎涉及面廣：囊括GAN 的各個應用領域等10 多個方向。 ◎實戰性強：提供很多程式，並列出運行結果，講解生成器、判別器、損失定義、具體訓練邏輯等主要內容。【本書內容】 ...

#81. 利用生成對抗網路生成擬真的山脈地形 - 臺灣網路科教館

最後利用這些經訓練的pix2pix模型，開發了API、Unity客戶端及網頁客戶端，使我們訓練的pix2pix模型更加實用。本研究除了能應用於遊戲開發，使生成擬真山脈的流程更為簡化， ...

#82. 基於注意力生成對抗網路的中文轉高解析度影像系統 - tku - 淡江 ...

近年來人工智慧的發展下，在影像生成方面有許多應用，例如影像合成、影像風格轉換、生成高畫質影像……等等，其中利用中文語句生成影像的應用相當稀少。

#83. 著作系列8: 使用生成對抗網路的半監督式無線室內定位

這篇論文以生成對抗網路（generative adversarial network, GAN）架構來做半監督式學習（semi-supervised learning）的無線室內定位。

#84. 南部分校結業發表著重落地應用實踐生活與AI 的緊密連結

「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習AI 案例中發現，生成對抗網路(GAN) 被廣泛應用於各個產業 ...

#85. 人工智慧生成對抗網路7月5日開課 - 翻爆

2016年，Ian J. Goodfellow提出生成對抗網路（GAN：Generative Adversarial Nets）的設計方法。此方法在神經網路的訓練上可大幅減少人力的介入，排除了 ...

#86. GAN、FL、AutoML 成AI新顯學 - 工商時報

AI已是產業顯學，市調機構Digitimes Research表示，近來全球AI業界重心，朝向降低企業發展AI應用的門檻發展，生成對抗網路（GAN）、聯合學習（FL）、 ...

#87. 生成對抗網絡的研究進展與趨勢 - 每日頭條

由於生成對抗網絡一系列良好的特性，自生成對抗網絡產生後就被應用到了各個應用領域， ... CVAE-GAN) [97]、兩路生成對抗網絡(Two-Pathway Generative ...

#88. 生成對抗網路到底在GAN麻？ - HiSKIO 程式部落

深度學習中又以人工神經網路相關的應用最為熱門，而生成對抗網路（Generative Adversarial Network，以下簡稱GAN ）便是其中之一。 GAN的特別之處.

#89. 生成對抗網路（GANs ）誕生以來的主要技術進展 - iFuun

兩年前，蒙特利爾大學Ian Goodfellow 等學者提出「生成對抗網路」（Generative ... GANs 最重要的應用之一，是生成看起來『自然』的圖像，這要求對生成器的充分訓練。

#90. Google 發表「幻想生物繪圖器」藉由生成對抗網路運算打造可 ...

Mash Yang發佈Google 發表「幻想生物繪圖器」藉由生成對抗網路運算打造可快速繪製幻想生物工具，留言0篇於2020-11-19 11:21：卡牌如同NVIDIA提出 ...

#91. 一文看懂「生成对抗网络- GAN」基本原理+10种典型算法+13 ...

我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。本文将详细介绍生成对抗网络– GAN 的设计初衷、基本原理、10种典型算法和13种实际应用。

#92. 結合生成對抗網路和強化學習兩大人工智慧技術用於藥物發現

文中所描述的對抗閾值神經電腦（ATNC）模型，結合了對抗生成網路（GAN） ... Insilico Medicine是第一個將深度生成對抗網路（GAN），應用於生成具有 ...

#93. 生成对抗网络(GANs)简介 - 深度学习和OpenCV。

这篇文章涵盖了生成对抗网络(GAN)在高水平上的直觉，各种GAN变体，以及解决现实世界问题的应用。甘斯是如何工作的. GANs是一种生成模型，它观察许多样本 ...

#94. 生成对抗网络(GANs)简介 - 深度学习和OpenCV。

这篇文章涵盖了生成对抗网络(GAN)在高水平上的直觉，各种GAN变体，以及解决现实世界问题的应用。甘斯是如何工作的. gan是一种类型生成模型，它观察许多 ...

#95. Deepfake 辨偽技術如何在魔高一尺時 - 泛科學

... 生成網路與判別網路的對抗，產生逼真的圖片或影片，因此說到DeepFake，通常都會說起GAN。「我們會說Deepfake 就是GAN，是因為就目前生成技術還是 ...

#96. G 代表生成對抗網絡(GANs)

其中一個AI 系統會嘗試模仿畢加索的作品，而另一個就負責評審。負責複製的系統會根據現有畫作的特徵，應用所學到的知識來 ...

#97. 瑞士資訊SWI swissinfo.ch得到新聞信任計畫的認證

瑞士資訊力求新聞報導的真實性，對抗假新聞，得到認證的新聞機構必須能在讀者眼中 ... 新聞信任計畫的功能不僅得到可信媒體的認可，該計畫的網路應用程式還能幫助媒體 ...

#98. AIoT人工智慧在物聯網的應用與商機(第三版)(電子書)

生成對抗網絡由伊恩•古德費洛等人於 2014 年提出,是透過讓兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。兩個神經網絡分別為一個生成網絡與一個判別網絡。生成網絡從潛在空間32 ...

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