课程主页: https://www.coursera.org/learn/build-better-generative-adversarial-networks-gans
在Coursera平台上提供的《构建更好的生成对抗网络（GANs）》课程，特别适合对深度学习和图像生成感兴趣的学习者。在这门课程中，您将深入探讨评估GAN的多种挑战，并比较不同的生成模型。
课程的第一周，您将了解评估GAN时面临的各种挑战，以及不同GAN性能测量方法的优劣。您还将学习如何使用Fréchet Inception Distance（FID）方法，利用嵌入数据评估GAN的准确性。
在第二周，课程将探讨GAN的缺点，特别是在与其他生成模型相比时。您将了解到机器学习中的偏见何处而来，为什么偏见的重要性不容忽视，并学习如何在GAN中识别这种偏见。
最后，在第三周，课程将重点关注最先进的StyleGAN模型，它在以往模型的基础上有了显著改进。您将学习实现StyleGAN的各种组件和技术，掌握当前强大的生成能力。
总的来说，这门课程不仅为初学者提供良好的基础，同时也对有经验的深度学习从业者来说，进一步深化对GAN的理解是非常有帮助的。若您希望提升自己的生成对抗网络技能，建议立即参与这一系列课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/build-better-generative-adversarial-networks-gans