课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-deep-learning-with-tensorflow
近年来，生成式深度学习在人工智能领域引起了广泛关注。Coursera平台的《Generative Deep Learning with TensorFlow》课程正是一扇迈入这一前沿领域的大门。课程内容丰富，涵盖了从神经风格迁移到生成对抗网络（GANs）等多个核心主题，非常适合希望深入了解生成模型的学习者。
课程第一周介绍神经风格迁移，通过 transfer learning 技术，学习如何将一幅画的风格应用到另一张图片内容上。这个部分不仅实用，还能激发你的创造力。
第二周着重AutoEncoders的构建，从基础的MNIST数据集到复杂的Fashion MNIST数据集，深入理解深度自编码器和卷积自编码器的区别以及去噪技术。亲手实现CNN AutoEncoder，为你的项目增添实战经验。
第三周探索变分自编码器（VAE），不仅可以重建数据，还能生成全新的人脸图片，拓展了理解和应用范围。
第四周介绍生成对抗网络（GANs），讲述其架构、训练策略，最后自己动手打造一款生成面孔的GAN模型。这个环节最让人兴奋，直观感受生成式模型的威力。
总体而言，这门课程内容深入浅出，实用性强，非常适合对生成模型感兴趣的AI开发者和研究人员。无论你是想提升自己的技术实力，还是希望在创意项目中应用，都是极佳的选择。强烈推荐！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-deep-learning-with-tensorflow