板上前輩好，
目前嘗試以機器學習的方法進行影像創作，研究其他藝術家的作品，例如Sofia Crespo的這組作品
http://www.aiartonline.com/art/sofia-crespo/
或是Mario Klingmann的這件AI錄像裝置
https://www.sothebys.com/en/articles/artificial-intelligence-and-the-art-of-mario-klingemann
爬文找資料知道是用GAN神經網絡系統來訓練，但是網路上關於機器學習的神經訓練模型，解說的範例大多是用來識別圖像，但是在訓練模型的方向，以及成果輸出的部分，並沒有太多著墨。很疑惑在以圖片數據集訓練模型之後，最終還需經過哪個環節，讓影像可以輸出成最終成果？
另外也想請教，網路找到的訓練用的數據集圖像不大，成果的尺寸小且粗糙，要如何進行，才能達到像範例作品中精緻的圖像？
例如我想訓練一組3000張女人頭像，最終輸出成二三十張的圖像作品，從訓練模型到輸出的階段，我還需經過什麼環節？
如果需要解說的部分太多，也懇請提供關鍵字，讓我有找資料學習的頭緒 >_<"
感謝！
p.s. 我本身不是專業工程師，在技術方面會跟工程師合作，因此希望自己能先多了解，幫助自己在計畫進行過程跟工程師溝通，以及可以有效準備需要的數據資料庫。
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我實在Google不到
到底是誰／那裡有在教人「只要有心，人人都可以AI/DL/神經網路/ML」
是不是我只要去下載
https://awesomeopensource.com/projects/alphago
我就會人工智慧/電腦圍棋了嗎
首先就精緻圖像這個點來說，在訓練時候你的設備可能就吃不消了，這也是為什麼一般網路上多數範例的圖片都是模糊的主要原因之一，畢竟不是人人都有谷哥微軟等級的資源。
在來簡單說一下是怎麼想輸出結果轉為圖像的，首先你有最終輸出是類別這個概念就已經對一半了，以cifar10這個資料集來說，每張圖片的大小是32•32•3 （沒記錯的話），因此模型最終輸出的大小是32x32x3=3072個pixel 也就是你類別的概念，最後再將他reshape回圖片的形狀，並plot出來就可以了。
更多資訊請參考此書https://www.packtpub.com/data/python-machine-learning-third-edition
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