6 S980 Machine Learning para gráficos inversos Fall 2022

Os computadores gráficos tradicionais transformam modelos 3D em imagens 2D, mas os gráfico gráfico inverso fazem o oposto, usando o aprendizado de máquina para reconstruir o mundo 3d a partir de imagens planas. Entender essa interseção entre visão computacional e gráficos é fundamental para aplicações modernas de IA em robótica, realidade virtual e computação espacial. Através deste curso baseado em texto, você entenderá os fundamentos matemáticos e conceituais necessários para construir e treinar modelos de aprendizado de máquina que entendam a geometria 3D, a iluminação e os materiais dos dados de pixel 2D. Você aprenderá a: Entenda como as câmeras projetam o mundo 3D em planos 2D usando sistemas de coordenadas e modelos de câmera; Represente formas e cenas 3d usando voxels, malhas, nuvens de pontos e representações neurais implícitas modernas, como campos de radiação neural (NeRFs); Aplique técnicas de aprendizagem profunda para reconstruir geometria e texturas 3 Explore métodos de aprendizagem autosupervisionada para treinar modelos de gráficos inversos sem conjuntos de dados 3D rotulados massivos; Analise princípios de aprendizado profundo geométrico para garantir que os modelos se generalizem em diferentes formas e pontos de vista. O curso começa com a matemática de coordenadas 3D essencial e a geometria de projeção da câmera antes de passar para arquiteturas de aprendizado profundo para representação de formas. Você progredirá através de explicações escritas e trechos de código estruturados que demonstram como implementar esses algoritmos passo a passo. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, cientistas de dados e estudantes novos para a visão computacional 3D que desejam uma base conceitual e prática sólida sem precisar de experiência prévia em programação gráfica avançada. Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre os pixels 2D e a compreensão 3D.