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
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.
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
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.
