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優惠價：95 折，NT$ 713
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銷售地區：全球
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「GAN 是近年來機器學習領域中最有趣的點子！」這是臉書首席 AI 科學家、也是當今深度學習三巨頭之一的 Yann LeCun 對 GAN (對抗式生成網路) 技術下的註解。
GAN 從誕生至今已經創造了許多令人瞠目結舌的驚人應用，從最早貓圖片的自動產生器、虛擬人臉生成器、到 Deepfake 影片/照片換臉特效，都是 GAN 的應用。光是 GAN 的開山論文，被引用次數就足足是 TensorFlow 的 2.5 倍，不只在技術領域，就連麥肯錫 (McKinsey & Company) 等主流媒體，GAN 的相關討論也時常出現。
但要搞懂這最尖端、最熱門的技術可不容易，網路上許多似是而非的說法，加上漏洞百出的數學推導，讓初學者不得其門而入。
本書目標是針對想從基礎開始學習 GAN（對抗式生成網路）的人，提供最可靠的原理教學與實戰指南。我們將從最簡單的範例開始上手，然後介紹各種最先進的 GAN 技術並用程式實作，包括生成高解析度圖片、圖像轉譯、或製作對抗性樣本等。我們會提供最直觀的解說，讓讀者只需要具備基礎的 Python、深度學習、與數學相關知識，就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。
我們希望讀者不但能了解 GAN 到目前為止所取得的成就，還能獲得必要的知識與工具來充實自己，以便進一步展開新的應用。對於充滿企圖心的人來說，GAN 可是具有無窮的潛力，一旦上手，未來在學術界或生活應用上必能大放異彩，很高興您能加入我們的行列。
本書特色:
●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。
●內容涵蓋 Autoencoder/VAE 及各種 GAN 技術，包括 DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max GAN、WGAN、BigGANigGAN、StyleGAN、...等，還有對抗性樣本、以及 GAN 在醫學界與時尚界的應用案例。
●不求花俏吸睛，腳踏實地帶你一步步揭開各種 GAN 的神祕面紗。從原理、演算法、架構圖、再到程式實作，讓您一氣呵成、深入體驗 GAN 的奧妙。
●所有範例程式小編都已在 Colab 上實測過，並針對可能因版本不同而遇到的狀況提供說明及解決方案。建議讀者也在免費的 Colab 上執行範例程式，可避免一些環境設定或相容性等問題。
名人推薦:
"全面且深入介紹了 AI 的未來" - Simeon Leyzerzon, Excelsior Software
"超級實用, 將理論與實作完美整合" - Dana Robinson, The HDF Group
"對於發展快速且應用廣泛的 GAN 知識, 做了非常有系統的介紹" - Grigory V. Sapunov, Intento
"出色的寫作、加上易於理解的數學解釋" - Bachir Chihani, C3
"在「程式設計書、學術理論書、網誌」之間取得了極佳的平衡" - Erik Sapper博士, 加利福尼亞州立理工大學
作者簡介：
Jakub Langr 畢業於牛津大學，是一間新創公司的聯合創始人，該公司使用 GAN 進行創意和廣告應用。Jakub 自 2013 年起就一直從事資料科學工作，最近則是在 Filtered.com 負責資料科學技術，並在 Mudano 從事資料科學研發工作。他還在伯明翰大學（英國）和眾多民營公司設計並教授資料科學課程，另兼任牛津大學客座講師。他也是《Entrepreneur First》第七屆深度技術人才投資者中的一位駐點創業者。Jakub 還是皇家統計學會的研究員，並受邀在各種國際會議上發表演說。他將本書的全部收益捐給英國非營利心臟基金會。
Vladimir Bok 以優異成績取得哈佛大學計算機科學學士學位。他是在微軟研究院從事音樂風格轉換的相關研究時，見證到 GAN 的巨大潛力。他的工作經驗豐富，從 Y Combinator 投資的新創公司應用資料科學部門，到微軟的領導跨職能計劃皆有涉入。Vladimir 最近在紐約的一家新創公司管理資料科學專案，該公司針對線上旅行與電子商務網站提供機器學習服務，其中不乏《財訊》所列的五百大企業。他將本書的所有收益捐給非營利組織《Girls Who Code》。
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會員均享有10天的商品猶豫期（含例假日）。若您欲辦理退換貨，請於取得該商品10日內寄回。
辦理退換貨時，請保持商品全新狀態與完整包裝（商品本身、贈品、贈票、附件、內外包裝、保證書、隨貨文件等）一併寄回。若退回商品無法回復原狀者，可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。
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GAN 從誕生至今已經創造了許多令人瞠目結舌的驚人應用，從最早貓圖片的自動產生器、虛擬人臉生成器、到 Deepfake 影片/照片換臉特效，都是 GAN 的應用。光是 GAN 的開山論文，被引用次數就足足是 TensorFlow 的 2.5 倍，不只在技術領域，就連麥肯錫 (McKinsey & Company) 等主流媒體，GAN 的相關討論也時常出現。
但要搞懂這最尖端、最熱門的技術可不容易，網路上許多似是而非的說法，加上漏洞百出的數學推導，讓初學者不得其門而入。
本書目標是針對想從基礎開始學習 GAN（對抗式生成網路）的人，提供最可靠的原理教學與實戰指南。我們將從最簡單的範例開始上手，然後介紹各種最先進的 GAN 技術並用程式實作，包括生成高解析度圖片、圖像轉譯、或製作對抗性樣本等。我們會提供最直觀的解說，讓讀者只需要具備基礎的 Python、深度學習、與數學相關知識，就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。
我們希望讀者不但能了解 GAN 到目前為止所取得的成就，還能獲得必要的知識與工具來充實自己，以便進一步展開新的應用。對於充滿企圖心的人來說，GAN 可是具有無窮的潛力，一旦上手，未來在學術界或生活應用上必能大放異彩，很高興您能加入我們的行列。
本書特色:
●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。
●內容涵蓋 Autoencoder/VAE 及各種 GAN 技術，包括 DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max GAN、WGAN、BigGANigGAN、StyleGAN、...等，還有對抗性樣本、以及 GAN 在醫學界與時尚界的應用案例。
●不求花俏吸睛，腳踏實地帶你一步步揭開各種 GAN 的神祕面紗。從原理、演算法、架構圖、再到程式實作，讓您一氣呵成、深入體驗 GAN 的奧妙。
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"全面且深入介紹了 AI 的未來" - Simeon Leyzerzon, Excelsior Software
"超級實用, 將理論與實作完美整合" - Dana Robinson, The HDF Group
"對於發展快速且應用廣泛的 GAN 知識, 做了非常有系統的介紹" - Grigory V. Sapunov, Intento
"出色的寫作、加上易於理解的數學解釋" - Bachir Chihani, C3
"在「程式設計書、學術理論書、網誌」之間取得了極佳的平衡" - Erik Sapper博士, 加利福尼亞州立理工大學
作者簡介：
Jakub Langr 畢業於牛津大學，是一間新創公司的聯合創始人，該公司使用 GAN 進行創意和廣告應用。Jakub 自 2013 年起就一直從事資料科學工作，最近則是在 Filtered.com 負責資料科學技術，並在 Mudano 從事資料科學研發工作。他還在伯明翰大學（英國）和眾多民營公司設計並教授資料科學課程，另兼任牛津大學客座講師。他也是《Entrepreneur First》第七屆深度技術人才投資者中的一位駐點創業者。Jakub 還是皇家統計學會的研究員，並受邀在各種國際會議上發表演說。他將本書的全部收益捐給英國非營利心臟基金會。
Vladimir Bok 以優異成績取得哈佛大學計算機科學學士學位。他是在微軟研究院從事音樂風格轉換的相關研究時，見證到 GAN 的巨大潛力。他的工作經驗豐富，從 Y Combinator 投資的新創公司應用資料科學部門，到微軟的領導跨職能計劃皆有涉入。Vladimir 最近在紐約的一家新創公司管理資料科學專案，該公司針對線上旅行與電子商務網站提供機器學習服務，其中不乏《財訊》所列的五百大企業。他將本書的所有收益捐給非營利組織《Girls Who Code》。
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