Нейросетевые эффекты в графике
Сроки: 9 ноя — 18 дек
Цена 21000 рублей до 10 октября
Искусственные нейронные сети — специальные программы, функционирующие по принципу работы мозга — совершили настоящий прорыв в самых разных областях применения компьютеров. На этом курсе вы изучите перспективные и популярные применения нейросетей в компьютерной графике для создания удивительных изображений, в том числе в реальном времени.
Кому подойдет курс
Художникам, дизайнерам и всем, кто интересуется и занимается современными визуальными эффектами и высокотехнологичными методами работы с цифровым изображением. В отличие от иных доступных материалов, этот курс нацелен на практическую работу с CG и видеографикой.
Курс будет представлен на двух уровнях: базовом (с использованием готовых скриптов) и углублённом (с изучением внутреннего устройства моделей). Для первого уровня достаточно базовых понятий программирования, для второго же необходимы более продвинутые знания:
- знакомство с языком Python
- знакомство с мат. анализом и векторной алгеброй (производные, векторы, матрицы)
- знакомство со средой vvvv или аналогичной
- Набор нейросетевых инструментов для создания и обработки графики
- Понимание принципов работы основных видов нейросетей
- Навыки работы с нейросетевыми приложениями от обучения моделей до автоматизированного видео-процессинга
- Понимание устройства и деталей архитектуры нейросетей в контексте работы с графикой
- Знание возможностей адаптации, модификации и настройки нейросетевых пакетов
- Установка программ, настройка среды.
- Устройство нейросетей, принципы и особенности их работы.
- Свёрточные сети (cnn), работа с изображениями, библиотека tensorflow.
- Перенос стиля (style transfer): принципы, варианты, нюансы.
- Состязательные сети (gan), генерация и перевод (pix2pix) изображений.
- Управление процессом, обработка видео (секвенции, realtime), адаптация github.
Что в итоге
После обучения на курсе вы узнаете о принципах работы основных видов нейросетей в компьютерной графике, научитесь работать с нейросетевыми приложениями и применять их на практике.
https://bangbangeducation.ru/course/neuralnet