您是否对宇宙之美着迷，但又对如何使用机器学习使天文图像栩栩如生感到好奇？欢迎来到使用机器学习 （GAN） 进行天文图像着色，在这里，您将深入了解生成对抗网络 （GAN） 的世界及其在天文图像处理中的应用。

在本课程中，您将学习如何利用机器学习技术生成星系并为来自太空的黑白图像着色。您将通过构建端到端项目获得实践知识，从了解 GAN 到使用 FastAPI 和 Streamlit 创建自己的图像着色应用程序。

 您将学到什么：

• 模块 1：探索生成对抗网络 （GAN） 的基础知识，并了解其架构、损失函数和优化挑战。

• 模块 2：通过在 Kaggle Notebooks 中通过动手编码从头开始设置和训练模型，使用 GAN 生成星系。

• 模块 3：深入了解带梯度惩罚的 Wasserstein GAN （WGAN-GP），了解算法及其实现以实现更稳定的训练。

• 模块 4：实施 WGAN-GP 以生成逼真的星系图像，并将生成的图像与真实的天文数据进行比较。

• 模块 5：掌握图像到图像的转换 GAN （Pix2Pix） 并探索它们如何用于在天文学背景下转换图像。

• 模块 6：使用 UNET 架构、PyTorch 和高级 GAN 模型对黑白天文图像进行着色，以重现逼真、生动的太空图像。

• 模块 7：了解 FastAPI 和 Streamlit，学习构建 API 并为您的机器学习模型创建前端。

• 模块 8：使用 FastAPI 创建和部署您自己的图像着色应用程序，将您的所有学习整合到一个实际项目中。

 课程亮点：

• 真实世界的天文应用：使用真实的天文数据来训练您的模型。

• 基于项目的学习：构建多个项目，包括 Galaxy Generation 项目和着色 Web 应用程序。

• GAN 动手实践：通过分步编码练习，深入了解 GAN、WGAN 和 Pix2Pix 的技术细节。

• PyTorch & FastAPI：学习如何使用PyTorch进行模型构建和FastAPI在生产环境中部署您的模型。

本课程适合谁：

• 对生成对抗网络 （GAN） 感兴趣的数据科学爱好者。

• 希望提高计算机视觉和图像生成技能的机器学习工程师。

• 希望将机器学习应用于太空图像处理的天文学爱好者。

• 对使用 FastAPI 和 Streamlit 构建真实世界的 ML 应用程序的开发人员。

 要求：

• Python 编程的基本知识。

• 建议熟悉机器学习概念，但并非强制性要求。

• 热衷于学习 GAN、WGAN 和图像处理技术！

 常见问题部分：

我们将在本课程中使用哪些工具和库？
您将使用 PyTorch 等 Python 库进行模型构建，使用 FastAPI 进行后端开发，使用 Streamlit 进行前端接口。我们还将利用 Kaggle Notebooks 进行编码练习。

我是否需要具备 GAN 方面的经验？
不需要事先使用 GAN 的经验，但具备基本的 Python 编程知识和对机器学习的基本了解将是有益的。