探索及應用生成對抗網路

活動簡介

生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, 簡稱 GAN) 是深度學習在 2017 年的最大焦點之一。 有大量的研究結果及讓人驚訝的應用。 單憑輪廓就能自動畫出生動的小貓、指定屬性就能生出成動漫角色、將圖片中的馬換成斑馬、將視訊中的直播主直接替換成另外一個人、從文字描述畫出圖片、 任意產生中文字型、改變照片中人的性別、膚色等等屬性。

可以說不了解 GAN的話,等於錯過了一大半 2017 的深度學習的進展。

但是:

  • 很像之前那個照片變梵谷畫風,挺好玩的,但用途似乎有限?
  • 好難訓練,為什麼實際訓練不出來?
  • 品質到什麼程度?有機會實用了嗎?

這些細節需要經過實做嘗試,才能具體掌握。

本次課程除了介紹 GAN 外,也會從實際應用以及理論上的範例,探討其中的一些訣竅。

  1. 生成對抗網路簡介
    我們會先介紹生成對抗網路的原理。
  2. 生成對抗網路的進展
    我們將介紹 WGAN, improved WGAN, DRAGAN,  Pix2pix, CycleGAN 及後續的相關進展。
  3. 從論文到程式碼
    凡是我不能創造的東西,我就不瞭解  –  理查·費曼
    雖然論文中滿滿讓人讚嘆的原理和巧思,看完感感覺頗有收穫。 但沒真正寫一次,誰也無法確定了解多少。
    可是,這麼多 GAN,要花多少時間來一個一個來實作?明明都照著 paper 寫了,為什麼還是黑畫面?
  4. 從程式碼到應用
    有了可以跑的 code 後,要如何用在自己想要的資料上?
    GAN 不是萬靈丹,但在哪些條件下,能讓他發揮出最好的效果?
    有什麼潛在的應用呢?

 

議程

9:00-9:30

報到

9:30-10:30

生成對抗網路簡介

10:30-10:50

茶點時間

10:50-12:30

生成對抗網路的進展

12:30-13:20

午餐

13:20-15:00

從論文到程式碼

15:00-15:20

茶點時間

15:20-17:00

從程式碼到應用

講者簡介

魏澤人

東華大學應用數學系 / 副教授

東華應數副教授,今年參與台灣 Python 年會專業課程、TWSIAM 會前工作坊 PyDay、台大黑客松資料科學學程、Taipei.py 、南港高中、花蓮.py Omega Zone、木刻思等多項資料科學、影像處理相關工作坊或課程。創辦花蓮.py 及實做數學,定期、不定期組織各項活動。

報名須知

  • 學員基本要求
    • 主要目標為想要掌握 GAN 的發展趨勢的人
    • 不須自備硬體,因為訓練 GAN 需要時間,無法讓大家現場動手操作。現場會示範一些簡單的訓練過程。
    • 如果需要補充背景知識,可以先參考李宏毅老師的一日搞懂生成式對抗網路的相關資料及投影片。

  • 退票須知
    • 本活動委由 KKTIX 代為處理退票退款事宜。
    • 退票時將酌收 10% 手續費、且活動前十天內(不含活動日)不予退票。
    • 詳情請見 KKTIX 代理退換票辦法

報名活動

  • 日期 2017-12-17(日)
  • 地點 中央研究院人文社會科學館
  • 票價 $1980
2017/11/7 中午12:00 開放報名
2017/11/28 中午12:00 截止報名
立即報名

交通資訊

  • 公車
    • 請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線)、小 12、藍 25、 679、小 5、小 1 任何一班至中研院站 (前一站為中研新村站)。

  • 捷運
    • 請搭捷運板南線至南港站 2 號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或 藍25 至中研院站。
    • 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (5 號出口),走至對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研院站。

  • 火車
    • 請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或 藍25 至中研院站。

  • 自行開車
    • 請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。
    • 開車請由正門進入院區。
    • 車輛可停人文社會科學館 B2 停車場 (空間可停 100 輛),或停放在中研院區內平面停車格。
    • 週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。
    • 週末中研院內免費停車。

中央研究院位置圖


人文社會科學館位置圖