Мастер-класс по дизайну уровней: все в одном полном курсе

Он охватывает не только основы дизайна уровней. Он охватывает больше, и мы рассматриваем основные принципы, лучшие способы делать вещи и то, что делает дизайнера хорошим и готовым для работы в отрасли.

Подробнее

Новый раздел "Генеративные нейросети"

Перевод курсов по Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion, ChatGPT, Adobe Firefly и другим.

Подробнее

Звук для кинопроизводства

В этом курсе опытный звукорежиссер Марк Эдвард Льюис рассказывает обо всех аспектах работы со звуком. Запись, диалоги, звуковые эффекты, шумовые эффекты, ADR, микширование, исправления - всё это вы сможете освоить в самом полном курсе по работе со звуком для кино.

Подробнее

Игровой Ассет: Постапокалиптичный Нож

Сегодня я хочу поделиться с вами своими знаниями, а точнее показать, как создается реалистичное постапокалиптическое оружие для видеоигр!

Подробнее

Создание Человека-паука в Nomad Sculpt

В этом курсе среднего уровня сложности мы с нуля создадим 3D модель Человека-паука (Майлз Моралес/ «Паутина вселенных»). Начнем с блокаута и шаг за шагом проработаем все формы, которые превратятся в наше тело, мышцы и костюм.

Подробнее

Маркетинг для запуска игр в Steam, на консолях и мобильных устройствах

Это включает в себя сторонние примеры, а также маркетинговые примеры разработанные и управляемые Карлосом Коронадо, а также интервью с другими испаноязычными разработчиками, которые добились успеха в своих проектах и что они объяснят нам, как они подошли к маркетингу…

Подробнее

Введение в Nuke 14. Том 1

Курс ведет Кристоф Заплеталь, внештатный художник Flame и Nuke, который работает в индустрии почти 25 лет, работая как над коммерческими, так и над художественными проектами, а также является инструктором в HFF в Мюнхене, Германия.

Подробнее

Голливудские VFX в Maya и Nuke

Этот курс научит вас тому, что вам нужно знать, чтобы создавать художественные работы с помощью 3D-инструмента Maya: от HDRI до разработки внешнего вида, освещения, финального рендеринга, манипуляции с изображением и даже теории, стоящие за этим.

Подробнее

Основы Adobe Firefly

Генеративный искусственный интеллект захватывает мир. И ответом Adobe на революцию ИИ стало появление Adobe Firefly, совершенно нового семейства генеративных моделей искусственного интеллекта.

Подробнее

Создание города-крепости в Unreal Engine 5

Изучите полный рабочий цикл создания кинематографического окружения на этом комплексном курсе, который проводит старший специалист по окружению Цзяньфэн Ли (Аллан).

Подробнее

Курс по созданию стилизованных 3D-моделей в Blender 4

Этот курс специально разработан для того, чтобы помочь каждому, будь то новичок в 3D-моделировании или просто новичок в Blender, создать стилизованные модели профессионального уровня AAA.

Подробнее

Цветокоррекция для художников по играм и освещению в Da Vinci Resolve

По окончании этого курса вы сможете заниматься цветокоррекцией для фотографий, видео и 3D-рендеров. Каждый пример будет тестировать и обучать вас различным проблемам, с которыми вы можете столкнуться в будущем.

Подробнее

Фотограмметрия для продакшен-художников

В данном 4-часовом воркшопе, John William Crossland, ведущий художник в Remedy Entertainment, прольет свет на весь процесс для тех, кто хочет начать делать фотограмметрию с малого.

Подробнее

Скульптура с Андреа Блазич

На этом курсе вы узнаете подход Андреа к традиционной скульптуре: как правильно выбирать дизайн, как почувствовать свой путь в искусстве, правильное исполнение и как воплотить свое творение в жизнь!

Подробнее

Создание цепляющей анимации

Тренируйте свое восприятие, практикуя интервалы и хронометраж. Динамичные позы, основанные на понимании анатомии человека. Операторская работа и эффекты для драматических экшн-сцен.

Подробнее

EmberGen Bootcamp: курс по симуляции эффектов в реальном времени

Станьте квалифицированным топ-специалистом для любой студии, опередив своих коллег и освоив новый инструмент, который молниеносно внедряется в индустрию.

Подробнее

Наброски чего угодно с KleinerHai

Вы научитесь рисовать все: от монументальных пейзажей до мельчайших деталей жизни, создавая вселенные с каждым штрихом. Вдохновение - это не то, чего вы ждете, это то, чем вы владеете.

Подробнее

Динамическое рисование жестами с Гленном Вилппу

В этом 8-ми недельном курсе с Гленном Вилппу, вы изучите подход к рисованию, уходящий корнями в традиции эпохи Возрождения, но применимый сегодня в мире изобразительного искусства, анимации и иллюстрации.

Подробнее

Создание короткометражек в Blender c помощью ИИ

В этом курсе вы узнаете как использовать возможности Blender 3D, ведущей программы для создания 3D с открытым исходным кодом, чтобы вдохнуть жизнь в свои анимационные короткометражные фильмы, используя преобразующие возможности искусственного интеллекта.

Подробнее

Полный курс по Godot 3D: создавайте 3D игры с помощью Godot 4

Узнайте, как максимально эффективно использовать новый игровой движок Godot 4, создавая крутые 3D-видеоигры.

Подробнее

Unreal Engine: Создание Виджетов Для UI

В этом курсе вы узнаете, как использовать систему Unreal "Widget Blueprint" для создания пользовательского интерфейса (UI) для ваших игр и приложений.

Подробнее

Unreal Engine 5 Sci-Fi VFX: Часть 1

Это первая часть курса из трех, в которой вы узнаете, как полноценно сделать эффект, от концепции до готового для внедрения в геймплей результата. Вы увидите мой рабочий процесс, который был использован во многих моих спецэффектах при работе над AA и AAA играми.

Подробнее

Изгибы: женская красота

Преподаватель курса Рафа Соуза отмечает, что курс «Изгибы: женская красота» имеет для него особую важность, поскольку изучение моделирования женского тела помогло ему самому осознать некоторые философские аспекты красоты.

Подробнее

Технический процесс для игровых персонажей AAA. Том 1

В этой серии я провожу работу используя 3dsmax, однако я стараюсь, чтобы она не зависела от программного обеспечения, поэтому мы больше сосредоточимся на конкретных технических моментах - правильности хода топологии и других принципах.

Подробнее

Полное руководство по Mari

Начнем с текстурирования простого грамофона. Затем познакомимся с рисованием текстур в Mari на примере фигурного (в виде быка) деревянного ящика. После этого, затекстурим игрушечную машинку, используя нодовую схематику. В завершении, разработаем текстуры для органической…

Подробнее

Введение в Maya: Стилизованные трехмерные Миры

В этом курсе я поделюсь с вами методами работы со всеми необходимыми инструментами, что помогут Вам стать классным 3д художником. Покажу свои подходы, секреты, приемы и рабочий процесс, дабы они помогали Вам создавать великолепные проекты!

Подробнее

Логика создания AI рукопашного боя с использованием Blueprint в UE

Курс фокусируется на фундаментальных принципах работы с нодами искусственного интеллекта поведения движения и контроля боя. Каждый шаг в этом проекте демонстрируется с самого начала, воссоздавая логику боя на манер любых подобных игр.

Подробнее

Эс Девлин учит, как превращать идеи в искусство

Вы узнаете, как создавать яркие визуальные истории - от набросков до коллабораций - и научитесь превращать нечто абстрактное (ваши идеи и воображение) в искусство, которое можно увидеть, почувствовать и поделиться.

Подробнее

3D Автомобили: Внутри и снаружи

Это снова мы, но в этот раз курс больше, лучше и здесь будет целая куча нового материала, включая полноценный интерьер. Мой предыдущий курс по моделированию автомобилей использовали гиганты индустрии такие как Hyundai и Volvo, а также дизайнеры в топовых игровых студиях и…

Подробнее

Пошаговое руководство по инди-производству анимации

Получите эксклюзивные советы и рекомендации от 2D-аниматора HAVTZA в 21-м видеоуроке. Узнайте все, что вам нужно знать для начала вашего пути в анимации: от объектов, персонажей и фонов до создания сцены и реалистичной перспективы.

Подробнее

Материалы Unreal Engine 5: Том 1 Окружения

Часть 1 этого курса охватывает целостный обзор редактора материалов в Unreal 5 — от типов материалов и режимов наложения до отдельных математических узлов и входных данных, уделяя особое внимание не только тому, как что-то делать, но и почему, и рассматривая основную логику и…

Подробнее

О клубе "Перевод всем"

Клуб "Перевод всем" - это площадка для совместного заказа переводов зарубежных видеокурсов и книг на русский язык. С 2014 года мы перевели 3400 видеокурсов и книг, по направлениям: CG|3D|VFX|CONCEPT ART|GAMEDEV|FILM|SOUND|IT|AI. В клубе работает 26 Переводчиков!

Подробнее

Зарезервирован [Udemy] Data Science: Supervised Machine Learning in Python [ENG-RUS]

Тема в разделе "Работа с данными", создана пользователем Jinny_Nou, 18/10/18.

Этап:
Набор участников
Цена:
19000.00 руб
Участников:
9 из 55
Переводчик:
squal
16%
Расчетный взнос:
380 руб
  1. Jinny_Nou

    Jinny_Nou Модератор

    Регистрация:
    3/3/15
    Сообщения:
    2.066
    Симпатии:
    1.375
    Пол:
    Женский
    Язык №1:
    русский
    Наука о Данных: Машинное обучение с учителем на Python
    "Udemy" на русском

    Автор: Lazy Programmer Inc.

    Студия: Udemy

    Год: 2018

    Продолжительность: 6 часов

    Язык: Английский

    Описание:

    В последние годы мы наблюдали становление ИИ и машинного обучения.

    Машинное обучение привело к некоторым удивительным результатам, таким как способность анализировать медицинские изображения и предсказывать заболевания наравне с докторами-людьми.

    Программа Google AlphaGo, использовавшая Глубокое Обучение с Подкреплением, смогла победить чемпиона мира в стратегической игре.

    Машинное обучение используется даже для программирования автопилотов автомобилей, что навсегда изменит автомобильную индустрию. Вообразите мир где стало намного меньше аварий, из-за устранения человеческого фактора.

    Представители компании Google объявили, что теперь они ставят Машинное обучение на первый план, что означает, что машинному обучению будет уделено гораздо больше внимания, что приведет к инновациям в этой области, в ближайшие годы. Результаты будут использоваться во всех видах различных продуктов.

    Машинное обучение используется во многих отраслях, таких как финансы, интернет-реклама, медицина и робототехника.

    Это широко применяемый инструмент, который принесет вам пользу независимо от того, в какой отрасли вы работаете, а также откроет массу возможностей для карьерного роста, когда вы разберетесь с ним.

    Машинное обучение также поднимает некоторые философские вопросы. Мы строим машину, которая может думать? Что значит быть сознательным? Захватят ли компьютеры мир?

    В этом курсе мы сначала обсудим алгоритм k-ближайших соседей. Он чрезвычайно прост и интуитивно понятен, и это отличный алгоритм классификации, для изучения первым. После того, как мы обсудим концепции и реализуем их в коде, мы рассмотрим некоторые способы, которые могут привести KNN (алгоритм k-ближайших соседей) к сбою.

    Важно знать как преимущества, так и недостатки каждого алгоритма.

    Далее мы рассмотрим наивный байесовский классификатор и общий байесовский классификатор. Это очень интересный алгоритм, потому что он основан на теории вероятностей.

    Мы увидим, как можно преобразовать байесовский классификатор в линейный классификатор и квадратичный классификатор, чтобы ускорить наши вычисления.

    Далее мы рассмотрим знаменитый алгоритм дерева решений. Это самый сложный из алгоритмов, которые мы изучим и он не разбирается в большинстве других курсов. Мы же разберем его, потому что я думаю, что практика это хорошо.

    Последний алгоритм, который мы рассмотрим, это алгоритм Перцептрон. Перцептроны являются прародителями нейронных сетей и глубокого обучения, поэтому их важно изучать в контексте машинного обучения.

    Как только мы изучим эти алгоритмы, мы перейдем к более практичным темам машинного обучения. Гиперпараметры, перекрестная проверка, извлечение признаков, выбор признаков и многоклассовая классификация.

    Мы проведем сравнение с глубоким обучением, чтобы вы поняли все за и против каждого подхода.

    Мы обсудим библиотеку Sci-Kit Learn, потому что реализация собственных алгоритмов - это весело и познавательно, но вы должны уметь использовать оптимизированный и хорошо проверенный код в своей работе.

    Мы закончим сделав очень практичный, реальный пример, написав веб-сервис, который запускает модель машинного обучения и делает прогнозы. Это то, что делают реальные компании, чтобы зарабатывать деньги.

    Все материалы для этого курса бесплатны. Вы можете загрузить и установить Python, Numpy и Scipy с помощью простых команд в Windows, Linux или Mac.

    Этот курс фокусируется на «как сделать и понять», а не на том, «как использовать». Любой может понять, как использовать API (интерфейс программирования приложений), за пятнадцать минут, прочитав некоторую документацию. Курс фокусируется не на «запоминании фактов», а на «усвоении для себя» посредством экспериментов. Он научит вас, как визуализировать то, что происходит внутри модели. Если вы хотите получить больше, чем просто поверхностный взгляд на модели машинного обучения, этот курс для вас.

    In recent years, we've seen a resurgence in AI, or artificial intelligence, and machine learning.

    Machine learning has led to some amazing results, like being able to analyze medical images and predict diseases on-par with human experts.

    Google's AlphaGo program was able to beat a world champion in the strategy game go using deep reinforcement learning.

    Machine learning is even being used to program self driving cars, which is going to change the automotive industry forever. Imagine a world with drastically reduced car accidents, simply by removing the element of human error.

    Google famously announced that they are now "machine learning first", meaning that machine learning is going to get a lot more attention now, and this is what's going to drive innovation in the coming years. It's embedded into all sorts of different products.

    Machine learning is used in many industries, like finance, online advertising, medicine, and robotics.

    It is a widely applicable tool that will benefit you no matter what industry you're in, and it will also open up a ton of career opportunities once you get good.

    Machine learning also raises some philosophical questions. Are we building a machine that can think? What does it mean to be conscious? Will computers one day take over the world?

    In this course, we are first going to discuss the K-Nearest Neighbor algorithm. It’s extremely simple and intuitive, and it’s a great first classification algorithm to learn. After we discuss the concepts and implement it in code, we’ll look at some ways in which KNN can fail.

    It’s important to know both the advantages and disadvantages of each algorithm we look at.

    Next we’ll look at the Naive Bayes Classifier and the General Bayes Classifier. This is a very interesting algorithm to look at because it is grounded in probability.

    We’ll see how we can transform the Bayes Classifier into a linear and quadratic classifier to speed up our calculations.

    Next we’ll look at the famous Decision Tree algorithm. This is the most complex of the algorithms we’ll study, and most courses you’ll look at won’t implement them. We will, since I believe implementation is good practice.

    The last algorithm we’ll look at is the Perceptron algorithm. Perceptrons are the ancestor of neural networks and deep learning, so they are important to study in the context of machine learning.

    One we’ve studied these algorithms, we’ll move to more practical machine learning topics. Hyperparameters, cross-validation, feature extraction, feature selection, and multiclass classification.

    We’ll do a comparison with deep learning so you understand the pros and cons of each approach.

    We’ll discuss the Sci-Kit Learn library, because even though implementing your own algorithms is fun and educational, you should use optimized and well-tested code in your actual work.

    We’ll cap things off with a very practical, real-world example by writing a web service that runs a machine learning model and makes predictions. This is something that real companies do and make money from.

    All the materials for this course are FREE. You can download and install Python, Numpy, and Scipy with simple commands on Windows, Linux, or Mac.

    This course focuses on "how to build and understand", not just "how to use". Anyone can learn to use an API in 15 minutes after reading some documentation. It's not about "remembering facts", it's about "seeing for yourself" via experimentation. It will teach you how to visualize what's happening in the model internally. If you want more than just a superficial look at machine learning models, this course is for you.

    Страница курса:

    Пример перевода:


    Курс зарезервировал squal, начнет переводить, когда запишутся минимум 50-55 человек
     
    Последнее редактирование модератором: 29/5/22
  2. Antonio

    Antonio Администратор

    Регистрация:
    12/8/14
    Сообщения:
    40.213
    Симпатии:
    8.493
    Пол:
    Мужской
    Язык №1:
    Русский
    Добавлен пример перевода :)