生成对抗网络
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AI 周报：浙大脑机接口临床突破：高位截瘫患者能用意念喝可乐；华为组织架构调整；国产编程语言“木兰”存在欺瞒问题，当事人刘雷停职检查
甄选全球最新行业动态，着眼影响技术变革的大事件。
Jeff Dean 再执笔：一文看尽 2019 谷歌 AI 重大突破
对于谷歌的研究团队来说，2019 年是令人兴奋的一年。
微软北大造出超逼真 AI 换脸框架，顺便搞了个伪人脸检测器，网友：自造矛和盾？
研究人员表示，这两项技术优于以前许多同类技术，所需数据也更少，且不会以牺牲性能代价。
AI 周报：华为回应关于“获政府 5200 多亿补贴”报道；投资 64 亿的阿里北京总部动土开工；人工智能可预测大熊猫的配对成功机率
“AI 一周资讯”栏目甄选全球最新行业动态，着眼影响技术变革的大事件，聚焦业内专家学者的发声，为读者呈现出内容丰富且有价值的新闻资讯。
盘点 AI 领域最具影响力人物，哪些是你心中的“众望所归”？
纵观 AI 风云史，数风流人物，还看今朝 。
一键高清还原老照片：全方位解读美图影像实验室 MTlab 人像画质修复技术
美图人像画质修复算法主要基于自研的超清人像生成网络结构 BeautyGAN（Beauty Generative Adversarial Networks），并从美图数以亿计的海量人像数据中学习，使其具备人像画质修复能力，最大程度还原人像原有的脸部信息。
一文看懂 GAN 演进图谱
GAN 作为近几年深度学习的大坑以其优雅的理论和惊艳的效果而大火。本文简单总结串讲下 GAN 发展至今比较有代表性的模型以及其主要特点。
TensorFlow 工程实战（五）：构建 DeblurGAN 模型，将模糊相片变清晰
在拍照时，常常因为手抖或补光不足，导致拍出的照片很模糊。本文将介绍如何利用 DeblurGAN 模型将模糊的照片变清晰。
GAN 毕业手册：从零到一构建自己的 GAN 模型
本文首先对生成对抗网络（GAN）的发展进行了简单的介绍。随后深入探讨了 GAN 的网络原理，并介绍了网络的评价指标。最后带领读者创建并运行自己的 GAN，利用 MNIST 数据集训练网络，用 Comet.ml 对实验数据和参数进行分析，并生成手写数字。
AI 一周热闻：GAN 之父 Ian Goodfellow 离开谷歌加盟苹果；谷歌火速解散人工智能道德委员会
近日，机器学习研究员 Ian Goodfellow 已离开谷歌，加盟苹果。他开发了生成对抗网络（GAN），被称为“GAN 之父”。
