深度学习项目实战视频课程-styleTransfer（基于Tensorflow附代码讲义）

课程介绍：
Style-Transfer是深度学习的酷炫应用，课程从基本原理开始讲解，逐步分析如何构造网络模型以及面临的挑战和解决思路，详解如何使用卷积神经网络构造风格转移模型并基于最流行的Tensorflow框架从零开始分模块构造网络模型。
课程目标：
快速掌握风格转换原理以及如何使用Tensorflow实现网络模型和测试效果。
适用人群：
深度学习,人工智能,机器学习爱好者
课程目录：
1 课程简介
2 Tensorflow安装
3 style-transfer基本原理
4 风格生成网络结构原理
5 风格生成网络细节
6 风格转换效果展示
7 风格转换参数配置
8 数据读取操作
9 VGG体征提取网络结构
10 内容与风格特征提取
11 生成网络结构定义
12 生成网络计算操作
13 参数初始化
14 Content损失计算
15 Style损失计算
16 完成训练模块
17 模型保存与打印结果
18 完成测试代码