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] Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python [ENG-RUS]

Тема в разделе "Машинное обучение и Глубокое обучение", создана пользователем squal, 1/4/20.

Этап:
Набор участников
Цена:
22500.00 руб
Участников:
4 из 55
Переводчик:
squal
7%
Расчетный взнос:
450 руб
  • Участники покупки:
    1. Antonio, 2. matimala, 3. Hallowed, 4. nechik5;
  1. squal

    squal Переводчик

    Регистрация:
    21/3/20
    Сообщения:
    686
    Симпатии:
    19
    Пол:
    Мужской
    Язык №1:
    Русский
    Язык №2:
    Английский
    Глубокое Обучение: Свёрточные Нейронные Сети на Python
    "Udemy" на русском

    [​IMG]
    Автор: Lazy Programmer Inc.

    Студия: Udemy

    Год: 2020

    Продолжительность: 07 часа 30 минут

    Язык: Английский

    Требования:
    • Установить Python, Numpy, Scipy, Matplotlib, Scikit Learn, и Theano или TensorFlow
    • Изучить курс про метод обратного распространения ошибки в Глубоком обучении на Python, часть один.
    • Изучить курс про использование Theano и TensorFlow при создании нейронных сетей с Глубоким Обучением, часть два.
    Описание:

    Это третья часть моей серии курсов "Наука о данных и машинное обучение", посвященная глубокому обучению на Python. На данный момент вы уже много знаете о нейронных сетях и глубоком обучении, включая не только основы, такие как метод обратного распространения ошибки, но и то, как их улучшить, используя современные методы, такие как импульс и скорость адаптивного обучения.
    Вы уже написали нейронные сети с глубоким обучением при помощи Theano и TensorFlow, и вы знаете, как запускать код с помощью графического процессора.

    Этот курс посвящен тому, как использовать глубокое обучение для компьютерного зрения с использованием сверточных нейронных сетей. Это современный подход к классификации изображений, и новые сети побеждают старые нейронные сети с глубоким обучением, в таких задачах, как MNIST.

    В этом курсе мы усложним задачу и рассмотрим датасет StreetView House Number (SVHN), который состоит из больших цветных изображений под разными углами, что делает все сложнее как в вычислительном отношении, так и с точки зрения задачи классификации.Однако, мы покажем, что сверточные нейронные сети или CNN способны справиться с этой задачей!

    Поскольку свертка является центральной частью этого типа нейронной сети, мы глубже разберем эту тему. У этого процесса больше применений, чем вы можете себе представить - например, моделирование искусственных органов, таких как поджелудочная железа и сердце. Я собираюсь показать вам, как создавать сверточные фильтры, которые можно применять к звуку, например, создавая эффект эха. Я покажу вам, как создавать фильтры для эффектов изображения, таких как размытие по Гауссу и выделение краев.

    Мы также немного поговорим о биологии и обсудим то, что сверточные нейронные сети были вдохновлены зтирельной корой животных.

    После описания архитектуры сверточной нейронной сети мы сразу перейдем к коду, и я покажу вам, как при помощи добавления всего нескольких новых функций, усовершенствовать нейронные сети с глубоким обучением, которые мы создали в прошлый раз (во второй части), и превратить их в CNN. Затем мы проверим их производительность и проиллюстрируем, что сверточные нейронные сети, написанные как при помощи Theano, так и TensorFlow, превосходят точность простой нейронной сети при выполнении задачи с номерами домов в StreetView.

    Все материалы для этого курса бесплатны. Вы можете скачать и установить Python, Numpy, Scipy, Theano и TensorFlow с помощью простых команд, показанных в предыдущих курсах.

    Этот курс фокусируется на том, как "сделать и понять", а не просто "как использовать". Все могут узнать, как использовать Интерфейс программирования приложений, за 15 минут, после прочтения некоторой документации. А этот курс не про "запоминание фактов", а про "усвоение для себя", посредством экспериментов. Курс научит вас визуализировать то, что происходит внутри модели. Если вы хотите получить более чем поверхностный взгляд на модели машинного обучения, этот курс для вас.

    Желательно знать:
    • Сложение и умножение матриц
    • Программирование на Python: if / else, циклы, списки, словари, множества
    • Программирование с NumPy: матричные и векторные операции, загрузка файла CSV
    • Знание теоретических основ нейронных сетей с прямой связью.
    • Способность создания нейронной сети в Theano или TensorFlow

    СОВЕТЫ (для прохождения курса):
    • Смотреть с ускорением 2x
    • Делайте рукописные заметки. Это значительно повысит эффективность запоминания.
    • Записывайте уравнения. Если этого не сделать, то они будут выглядеть бредово.
    • Задавайте вопросы в обсуждении. Чем больше, тем лучше!
    • Примите то, что на выполнение большинства упражнений у вас уйдут дни или недели.
    • Пишите код самостоятельно, а не только смотрите, как это делаю я.
    В каком порядке мне стоит заказывать курсы?
    • Ознакомьтесь с лекцией "В каком порядке я должен пройти ваши курсы?" (доступно в Приложении любого из моих курсов, включая бесплатный курс Numpy)

    Для кого этот курс:
    • Студенты и профессиональные компьютерщики
    • Инженеры-программисты
    • Специалисты по данным, которые работают над задачами компьютерного зрения
    • Тех, кто хочет применять глубокое обучение к работе с изображениями
    • Тех, кто хочет расширить свои знания о глубоком обучении нейросетей в прошлом
    • Тем, кто не знает, что такое метод обратного распространения ошибки и как он работает, нужно сначала пройти части 1 и 2.
    • Тем, кто не знаком с основами Theano и TensorFlow, нужно пройти часть 2, прежде чем проходить этот курс.

    This is the 3rd part in my Data Science and Machine Learning series on Deep Learning in Python. At this point, you already know a lot about neural networks and deep learning, including not just the basics like backpropagation, but how to improve it using modern techniques like momentum and adaptive learning rates. You've already written deep neural networks in Theano and TensorFlow, and you know how to run code using the GPU.

    This course is all about how to use deep learning for computer vision using convolutional neural networks. These are the state of the art when it comes to image classification and they beat vanilla deep networks at tasks like MNIST.

    In this course we are going to up the ante and look at the StreetView House Number (SVHN) dataset - which uses larger color images at various angles - so things are going to get tougher both computationally and in terms of the difficulty of the classification task. But we will show that convolutional neural networks, or CNNs, are capable of handling the challenge!

    Because convolution is such a central part of this type of neural network, we are going to go in-depth on this topic. It has more applications than you might imagine, such as modeling artificial organs like the pancreas and the heart. I'm going to show you how to build convolutional filters that can be applied to audio, like the echo effect, and I'm going to show you how to build filters for image effects, like the Gaussian blur and edge detection.

    We will also do some biology and talk about how convolutional neural networks have been inspired by the animal visual cortex.

    After describing the architecture of a convolutional neural network, we will jump straight into code, and I will show you how to extend the deep neural networks we built last time (in part 2) with just a few new functions to turn them into CNNs. We will then test their performance and show how convolutional neural networks written in both Theano and TensorFlow can outperform the accuracy of a plain neural network on the StreetView House Number dataset.

    All the materials for this course are FREE. You can download and install Python, Numpy, Scipy, Theano, and TensorFlow with simple commands shown in previous courses.

    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.

    Suggested Prerequisites:


      • matrix addition and multiplication
      • Python coding: if/else, loops, lists, dicts, sets
      • Numpy coding: matrix and vector operations, loading a CSV file
      • Know the basic theory behind feedforward neural networks
      • Can write a feedforward neural network in Theano or TensorFlow
    TIPS (for getting through the course):


      • Watch it at 2x.
      • Take handwritten notes. This will drastically increase your ability to retain the information.
      • Write down the equations. If you don't, I guarantee it will just look like gibberish.
      • Ask lots of questions on the discussion board. The more the better!
      • Realize that most exercises will take you days or weeks to complete.
      • Write code yourself, don't just sit there and look at my code.
    WHAT ORDER SHOULD I TAKE YOUR COURSES IN?:


      • Check out the lecture "What order should I take your courses in?" (available in the Appendix of any of my courses, including the free Numpy course)


    Страница курса:

    Пример перевода:


    Курс зарезервировал squal, начнет переводить, когда запишутся минимум 50-55 человек
     
    Последнее редактирование модератором: 26/3/22
  2. Antonio

    Antonio Администратор

    Регистрация:
    12/8/14
    Сообщения:
    40.208
    Симпатии:
    8.492
    Пол:
    Мужской
    Язык №1:
    Русский
    Добавлен пример перевода :)