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