只要12小時！全面學習 GAN 完整的實戰演練。
行經在機器學習的路上，為的是解決不同的任務，如：迴歸或是分類問題，而「資料」就是其中關鍵重要的因素之一。若掌握越多資料就越能將任務做得越好，但資料的取得往往沒有這麼簡單。
這時候我們就可以使用「生成對抗網路」又稱為GAN（Generative Adversarial Network）幫助我們。透過GAN的生成網路與鑑別網路互相對抗，能生成出近似於真實資料的假資料。可以大幅減少神經網路訓練時所需要的資料數量。
生成各種不同類型的資料，解決資料集不夠的問題
例如：想要擁有自己的寶可夢，能夠客製化做出屬於自己的寶可夢
想要編詞作曲可以幫您創造出五線譜；
想要行銷宣傳活動可以為您產出廣告文案；
漫畫、小說及圖片等各類型的資料生成，都能透過 GAN 幫助您！
本次活動運用 6/24(五) 及 6/25(六)，共12小時。
由人工智慧科技基金會 首席資料科學家 蔡源鴻 及 AI 工程師 廖柏瑜，帶領大家學習近3年 GAN 完整的演算法推進歷程及如何應用實作。理解面對不同的資料集，該如何評估 GAN 模型優劣與優化調整，提升生成資料的品質。最後透過實際案例驗證，手把手帶大家實作屬於自己的 GAN，再運用最後生成的資料，加入因資料不足而訓練準確率不高的分類模型，來驗證最後透過 GAN 生成的資料能提高分類模型準確率的結果。
📍為什麼要學GAN？
- 提升資料收集效率：減少收集資料的瑣碎時間
- 增加資料的品質與多樣性：提高準確度，讓模型變得更聰明💡
- 不受應用範圍限制：生成圖像、文字、影像、影音等多重應用
｜活動議程｜
| 日期 | 時間 | 活動內容 |
| 6/24(五) ＆ 6/25(六) | 09:00-09:25 | 入場 & 線上報到 |
| 09:25-09:30 | 開場 & 介紹AIF | |
| 09:30-12:00 | 上午課程（含休息時間） | |
| 12:00-13:00 | 午餐時間 | |
| 13:00-17:00 | 下午課程（含休息時間） |
｜課程大綱｜
| 日期 | 主題 | 課程內容 |
| 6/24(五) | 【GAN基礎理論與實作】 | 介紹GAN的的基本原理，包含GAN的目標、演算法、loss function與常見架構。 實作： |
| 【基礎GAN的訓練技巧】 | 介紹Conditional GAN與WGAN的基本原理，另外介紹在實戰中常用的基本GAN訓練技巧。 實作： | |
【GAN的評估指標】 | 介紹如何評估生成模型生成圖片的好壞，介紹Inception Score與FID Score兩個評估指標。 | |
| 6/25(六) | 【進階GAN理論與實作】 | 介紹PGGAN、影像中的自我注意力、自我注意力應用於GAN的基本原理及GAN生成圖片後的模型視覺化解釋。 實作： |
| 【近年GAN理論介紹與實作】 | 介紹BigGAN、StyleGAN與StyleGAN2的基本原理，比較近年GAN與先前GAN架構的差異性。 實作： | |
| 【GAN實際案例實作】 | 帶入兩個講者實際做過的案例，第一個為基於GAN生成的車用器材的瑕疵檢測，第二個為使用生醫資料的GAN實例。 實作： |
📌課程資訊
- 課程形式：實體及線上同步進行
- 授課地點：
［實體］台中市西屯區西安街逢甲大學智慧創新港i-Hub
［線上］Google meet - 授課日期：2022年6月24日(五)、6月25日(六)
- 課程時數：12小時（6小時/天，共計2天）
💎 售票資訊
早鳥優惠⚡6/1前報名⚡
- 實體票：$6,000/人（55折🔥
原價$11,000/人） - 線上票：$5,600/人（53折🔥
原價$10,600/人）
一般票（6/1後報名）
- 線上票：$6,600/人（63折🔥
原價$10,600/人）
📢 適合對象
- 具備Tensorflow知識（請參考下方先備知識影片）
- 看完先備知識影片，想學習GAN我們歡迎您！
- 具演算法開發經驗，熟悉CNN等基礎知識
- 參與過4/27 AI CAFÉ，希望學習並了解更多GAN產業應用的軟體工程師
👑 參加完，您將會學到...
- GAN 模型的演算法及訓練技巧
- GAN 模型的優劣及評估指標
- 依據生成資料優化 GAN 模型
- 客製屬於自己的 GAN
📹 先備知識影片
＊＊＊上課前請先觀看此影片＊＊＊
課程中實作部分會使用tensorflow框架中較進階的功能，建議以此影片做為先備程式能力之評估，若尚不熟悉但仍對此課程內容有興趣的朋友也可使用這隻影片作為學習的素材。
- Tensorflow 客製化模型模組化建構的sub classing api 功能實作
- Tensorflow 模型建構的functional api功能實作
- 繼承tensorflow.keras.Model的功能，學習如何客製化的設計Model功能，包含：客製化的compile功能以及訓練功能（梯度下降與更新會運用到gradient_tape）
- 客製化call back功能，如何繼承tensorflow.keras.callbacks.Callback的功能並且對裡面的功能做敘述及實作
｜注意事項｜
- 響應節能環保，請自行攜帶環保杯。
- 請於 09:25 前報到入場，逾時不候，不要遲到囉！
- 須自備筆電，上課前請先觀看先備知識影片，課後提供至少兩週回放觀看課程影片。
- 本活動委託 Accupass 代為處理退票退款事宜，依《退票處理辦法》辦理，如需退票請於活動結束前 8 日辦理，逾期恕不受理，並酌收票價 10% 退票手續費。
- 若有開立發票需求者，請於報名頁面填寫統編與相關資料，本活動將會透過Accupass代開發票辦理，如需更改發票資訊，請主動聯繫主辦單位。
- 活動將進行錄影、拍攝，其影像供主辦單位日後成果紀錄使用，報名即同意授予肖像權。
- 若因申請補助或其它需求者，需要「研習證明書」，請來信至hi@aif.tw。
- 針對新冠肺炎疫情，配合政府單位防疫工作，針對實體課程實施下列防疫措施：
(1)工作人員及所有參加者將全面配戴口罩。
(2)活動開始前，主辦單位將確保會場桌椅、麥克風等均以酒精、清潔液消毒。
(3)為維護學員健康安全，現場不開放飲食及不提供餐點。
(4)報到須配合出示小黃卡、健保快易通、數位新冠病毒健康證明、三日內快篩陰性證明或貼有疫苗施打證明之健保卡，及配合酒精消毒、體溫檢測並填寫健康聲明表，完成後方可入場，若體溫高於 37.5 度者，將婉拒入場，以保障學員之健康安全。
(5)報到處提供酒精 ，參加者可用酒精消毒。
(6)報到後可自由入座，入座後採固定座位。
(7)若因疫情不可抗力因素，須匡列隔離改為線上票，請主動通知主辦單位並提供相關證明，得以更改票種，以一次為限。
(8)若有感冒、發燒、咳嗽或身體不適請儘快就醫居家休養。
(9)過去二週有到國外出差或旅遊，或是有接觸國外地區返台親友，建議勿出席本次活動，以維護彼此的安全健康。
(10)其餘未盡事項，請隨時注意政府相關單位公告。
(11)防疫期間，活動可能會依照疫情狀況調整活動形式(例如：原線下活動改線上活動)，購票完成代表您已同意此場活動形式可能會有所異動，感謝您的支持與諒解，若活動有任何變動，將於前一日以電子郵件通知，以及同步公告在本活動網站，謝謝。
｜個資聲明｜
財團法人人工智慧科技基金會(下稱本會) 依據個資法第 8 條為個人資料之蒐集告知。
本會於各項行銷活動之特定目的內蒐集、處理及利用您的個人資料，個人資料類別包含姓名、電話及各活動所須個人資料，該個人資料利用的期間、地區、對象及方式依各活動辦法暨個資法辦理。
您所留下的各項資料，僅供本會、本會之關係企業或合作廠商於活動執行、聯繫、回覆、資料分析等相關事項合理使用。除此之外，本會並不會將您所留的資料提供給他人。
對於您於本會所留的個人資料，仍可依個人資料保護法的規定，來信 hi@aif.tw 向本會行使查詢或閱覽、製給複製本、補充或更正、停止蒐集處理或利用、刪除之權利。
您可自由選擇提供個人資料的程度，但如果您提供的資料有誤或不足時，本會可能無法提供您完整服務。
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