Нейросетевые эффекты в графике

Вадим Эпштейн
21 курс про иллюстрацию

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.
  • 8уроков
  • 6недель
  • 37дней

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

  1. набор нейросетевых инструментов для создания и обработки графики
  2. понимание принципов работы основных видов нейросетей
  3. навыки работы с нейросетевыми приложениями от обучения моделей до автоматизированного видео-процессинга
  4. понимание устройства и деталей архитектуры нейросетей в контексте работы с графикой
  5. знание возможностей адаптации, модификации и настройки нейросетевых пакетов

Расписание

  1. Устройство нейросетей, принципы и особенности их работы
  2. Популярные библиотеки, работа с Tensorflow
  3. Свёрточные сети (CNN), особенности работы с изображениями
  4. Перенос стиля (style transfer): принципы, варианты, практика, нюансы подготовки
  5. Состязательные сети (GAN), генерация изображений: устройство, вариации, практика, нюансы подготовки
  6. Перевод изображений (pix2pix, CycleGAN): принципы, практика, нюансы
  7. Обработка видео (секвенции, realtime), управление процессом, оптимизация
  8. Самостоятельное освоение — адаптация пакетов с github, настройка и тюнинг нейросетей

Необходимые материалы и инструменты

  • компьютер Windows 10 с видеокартой NVidia из списка
  • 10−15gb свободного места на диске

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.

Кто будет преподавать

Вадим Эпштейн — московский медиа-художник, теоретик и практик, ведущий российский VJ; в прошлом консультант HP и автор статей по теоретической физике. Занимался проектами в различных областях (net.art, science art, visuals, авангардные мероприятия) c 1996 г. Участвовал в сотнях коммерческих мероприятий и десятках фестивалей в качестве художника, видео-продюсера или куратора. С 2009 года — директор студии in[visible]. Основной интерес сейчас — новые медиа и арт-программирование (creative coding).

Примеры работ преподавателя

в bang bang education учатся студенты из компаний

и многих других