老师给出的四个毕设题目分别为：《基于生成对抗网络的中文语音合成系统设计》、《基于深度学习的自然语音句性标注方法设计》、《基于计算机视觉的硬币真伪鉴别系统》、《基于深度学习的图像迁移系统设计》
由于本科没有接触过相关课程，实话实说对这四个题目都没有概念，但是以后想从事这个方向的技术，所以选了研究人工智能方向教授的毕设。请问大佬们这四个题目的难易顺序是什么，能不能简单比较或介绍一下？想选择一个综合点的题目来更好的入门，哪个题目比较合适我？希望学到的东西能对以后有所帮助。
泛泛地说，不好说，从理论技术上说，你如果大学基础课程都能达到平均水平，自己努力，研究起来都不会因为你的基础问题而无法理解。
但是难易程序主要一个取决于你某个课题需要达到的目标。比如你的硬币鉴定，你需要达到生产级别的效果，识别率>某个极其严苛的条件，可以实际用呢，还是仅仅能区分游戏筹码和硬币，做做样子，不同的效果，有本质的差别。还有你的研究的条件，比如说第一个课题，你有没有足够的测试样本数据，语音片断，对应的文本作为监督学习的标记，你有1GB的数据可能什么也研究不出来，你有10TB的数据就不同了。
再比如，你做图像的识别，这个用到大的卷积神经网络，你有没有足够好的硬件去计算和调参。如果你的老师给你提供足够的显卡和高档服务器，那么能搞，如果什么也没有，用入门的个人电脑，那你什么也别做，就一直等待机器慢慢算吧。
如果有不明白，请追问，如果采纳本回答，我可以提供大约10本最新的机器学习的电子书
首先，生成对抗GAN网络你可以排除，这个训练需要一定基础。
我觉得你这里第三个适合你，其他的都不太行，图像迁移说白了就是搞泛化性，弄个系统没啥意义，语音标注我不太了解，不过明显难度高于第三个，我目前做的图像伪造检测，倒是像你这第三个，github找个图像篡改的开源代码，把硬币改成图像就行了。
第一个题目：《基于生成对抗网络的中文语音合成系统设计》
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，它通过竞争的方式来学习数据的分布。在这个毕业题目中，将使用 GAN 来设计一个中文语音合成系统，它可以根据输入的文本，生成真实的中文语音。
第二个题目：《基于深度学习的自然语音句性标注方法设计》
深度学习是一种机器学习技术，它使用深度神经网络来解决复杂的问题。在这个毕业题目中，将在这个毕业题目中，将使用深度学习的方法来设计一种自然语音句性标注的方法。它可以自动根据语音中的内容，来给句子打上语法标签，以提高语音识别系统的准确度。
第三个题目：《基于计算机视觉的硬币真伪鉴别系统》
计算机视觉是指用计算机程序来处理图像和视频的技术。在这个毕业题目中，将设计一个硬币真伪鉴别系统，它可以根据输入的图像，自动判断硬币是否为真。
第四个题目：《基于深度学习的图像迁移系统设计》
图像迁移是指将一张图像的样式应用到另一张图像上，从而使得两张图像看起来更像。在这个毕业题目中，将设计一个图像迁移系统，它可以根据用户输入的两张图像，将其中一张图像的样式应用到另一张图像上，生成一张新的图像。
这些题目的难易程度是相对的，可能因人而异。如果您对这些题目感兴趣，可以先了解一些相关的知识，然后根据自己的兴趣和能力选择一个合适的题目。希望这些信息能够帮助您。