6 S980 Maschinelles Lernen für inverse Grafiken Herbst 2022

Herkömmliche Computergrafiken wandeln 3D-Modelle in 2D-Bilder um, aber inverse Grafiken tun das Gegenteil – sie verwenden maschinelles Lernen, um die 3-D-Welt aus flachen Bildern zu rekonstruieren. Das Verständnis dieser Schnittstelle zwischen Computer Vision und Grafik ist der Schlüssel zu modernen KI-Anwendungen in der Robotik, Virtual Reality und Raumdatenverarbeitung. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie die mathematischen und konzeptionellen Grundlagen kennen, die für die Erstellung und das Training von Machine-Learning-Modellen erforderlich sind, die 3D-Geometrie, Beleuchtung und Materialien aus 2D-Pixeldaten verstehen. Sie lernen: Verstehen, wie Kameras die 3D-Welt mithilfe von Koordinatensystemen und Kameramodellen auf 2D-Ebenen projizieren; Repräsentieren Sie 3d-Formen und Szenen mit Voxeln, Meshes, Punktwolken und modernen impliziten neuronalen Repräsentationen wie Neural Radiance Fields (NeRFs); Wenden Sie Deep-Learning-Techniken an, um 3-D-Geometrie und Texturen aus einer Erforschen Sie selbstüberwachte Lernmethoden, um inverse Grafikmodelle ohne massive beschriftete 3D-Datensätze zu trainieren. Analysieren Sie geometrische Deep-Learning-Prinzipien, um sicherzustellen, dass Modelle über verschiedene Formen und Ansichtspunkte hinweg verallgemeinert werden. Der Kurs beginnt mit grundlegender 3D-Koordinatenmathematik und Kameraprojektionsgeometrie, bevor er sich Deep-Learning-Architekturen für die Formdarstellung widmet. Sie werden schriftliche Erklärungen und strukturierte Code-Snippets durchlaufen, die die Schritt-für-Schritt-Implementierung dieser Algorithmen demonstrieren. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und Studenten, die neu in der 3D-Computervision sind und eine solide konzeptionelle und praktische Grundlage wünschen, ohne vorherige Erfahrung in der fortgeschrittenen Grafikprogrammierung zu benötigen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Lücke zwischen 2D-Pixeln und 3D-Verständnis zu schließen.