Нейросетевые эффекты в графике [bangbangeducation.ru] [Вадим Эпштейн]

Нейросетевые эффекты в графике Сроки: 9 ноя — 18 дек 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 После курса у вас будет 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 Расписание 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.