作為機器學習領域中備受關注的一項技術，生成對抗網路 (GAN) 潛力巨大，從影像合成到資料增強，應用範圍非常廣泛，正如 Facebook 人工智慧研究主管 Yann LeCun 所言，GAN 生成對抗網路是「過去10年間在機器學習領域最有意思的想法」，其對
AI 技術 的發展有著深遠影響。究竟GAN 生成對抗網路是什麼？又有哪些應用？快跟著本文一次了解！
生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一種深度學習技術，由 Ian Goodfellow 及其團隊於 2014 年提出。GAN 的核心概念是透過兩個相互競爭的神經網路，即生成器 (Generator) 與鑑別器 (Discriminator)，在無監督學習的情況下、學習資料的潛在分布，並生成高度擬真的新資料。
生成器 (Generator) 負責從隨機雜訊中生成假資料，而鑑別器 (Discriminator) 則會嘗試辨別生成的資料是否為真實資料。兩個神經網路的對抗關係是一個極小極大的對抗過程：生成器希望最大限度地欺騙鑑別器，而鑑別器則試圖最小化它的錯誤率。這種對抗機制促使兩個模型不斷互相進步，直到生成的資料無法再被鑑別器區分，最終達到生成逼真資料的效果。
最初的 GAN 架構被稱為 Vanilla GAN，其使用簡單的全連接神經網路來完成生成與鑑別。然而，隨著 GAN 應用的擴展和需求的多樣化，出現了許多衍生版本來解決不同的問題，如：DCGAN 能有效地提升影像生成的品質、CycleGAN 在風格轉移 (Style Transfer) 和影像修復等領域應用廣泛、StyleGAN 則能夠生成極其逼真的高解析度人臉圖像等。
隨著生成式 AI (Generative AI) 的技術越來越成熟，學習如何應用生成對抗網路 (GAN) 變得更加重要。GAN 的應用範圍廣泛，不僅限於影像生成，還能擴展到文本生成、語音合成等多種領域。透過
Python 實現生成對抗網路 (GAN) 模型，不僅可以掌握深度學習的核心技術，還能自行開發各種創新應用。
巨匠電腦 的「
Python 深度學習應用開發 」課程正是滿足這類需求而設計。此課程針對有興趣學習人工智慧技術的初學者，幫助學員從基礎理論出發，逐步掌握深度學習框架、進行圖像和語音等訓練，最後應用到生成對抗網路 (GAN) 、
卷積神經網路 (CNN) 等的實作，甚至涵蓋圖像仿製和文本生成等進階應用。
【巨匠電腦課程亮點】
- 生成對抗網路 (GAN) 實作：學習 DCGAN、CGAN 的理論與實踐，實現從簡單雜訊生成到以文生圖 (Text To Image) 的訓練。
- 卷積神經網路 (CNN) 應用：掌握 CNN 結構，並運用於圖像處理，如手寫字辨識、風格轉換等專案。
- 自然語言處理 (NLP) 技術：結合循環神經網路 (RNN)、長短期記憶網路 (LSTM) 等模型，訓練語言模型並生成自然語句，還可進行文本分析。
- 強化學習與 AI 應用：透過強化學習原理與演算法，理解如何搭建實用 AI 應用。
課程中提供多個實作專案，如影像辨識、語音分析、文本生成等，讓學員在實戰中提升技術能力，並掌握 GAN 生成對抗網路應用的全貌。如果你對 AI 和深度學習充滿興趣，這是不可錯過的課程！