本週影片主要涵蓋 1.GAN(生成對抗網路) GAN(Generative Adversarial Network) 兩個神經網路, 一個生成、一個判斷, 相互對抗! 簡單做個比喻： GAN是一場鑑定師與仿畫家的比賽，仿畫家畫出假畫讓鑑定師評斷有多接近真品，根據評斷結果再繼續畫出比原本更好的作品，鑑定師也會透過不斷練習提升鑑定水準，最後比賽的結果就是一幅可以以假亂真的機器畫。 深度學習的重要突破 以往訓練神經網路常是透過人類提供大量標記資料供機器分析練習（即監督式學習）比如知名的圍棋人工智慧AlphaGo前期的訓練，便是針對人類輸入的大量棋譜進行監督式學習而GAN透過自己相互對抗的生成與判別器網路，大幅減少資料量的需求，也為非監督式學習提供了更為進步的方法。