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] Machine Learning with Python from Scratch [ENG-RUS]

Тема в разделе "Машинное обучение и Глубокое обучение", создана пользователем squal, 23/3/20.

Этап:
Набор участников
Цена:
40000.00 руб
Участников:
17 из 75
Переводчик:
squal
22%
Расчетный взнос:
586.66 руб
  1. squal

    squal Переводчик

    Регистрация:
    21/3/20
    Сообщения:
    686
    Симпатии:
    19
    Пол:
    Мужской
    Язык №1:
    Русский
    Язык №2:
    Английский
    Машинное обучение на Python с нуля
    "Udemy" на русском

    [​IMG]
    Автор: CARLOS QUIROS

    Студия: Udemy

    Год: 2020

    Продолжительность: 12 часа 30 минут

    Язык: Английский

    Программное обеспечение:

    Описание:

    Машинное обучение это горячая тема! Разработчики на Python, которые разбираются в ней - очень востребованы.

    Но как начать? Может быть, вы пытались разобраться с машинным обучением, но не смогли найти достойных руководств в сети, которые бы быстро ввели вас в курс дела.
    Может быть информация, которую вы нашли - слишком поверхностная. И не дает вам настоящих навыков в области создания машинного обучения на Python, которые вам требуются.
    Или может быть, информация в них сводится к сложным математическим выкладкам, которые слишком сложно применить.
    Вне зависимости от причины, вы попали в правильное место, если хотите улучшить свои навыки в Машинном Обучении на Python.

    Этот курс поможет вам понять главные алгоритмы машинного обучения на Python и то, как применять их в ваших собственных проектах.

    Но почему именно машинное обучение?

    Это область компьютерной науки, которая позволяет компьютерам "учиться", то есть, последовательно улучшать производтильность в работе над конкретной задачей, с данными, без дополнительного программирования.

    Почему это важно?

    Машинное обучение часто используется для решения задач, которые считаются слишком сложными для решения людьми. Мы создаем алгоритмы и применяем много данных к этим алгоритмам и позволяем компьютеру обрабатывать (исполнять) алгоритмы и находить модель (или решение).
    Так как есть практическое применени для машинного обучения, в приложениях (как, например, автомобильный автопилот), к данной теме имеется высокий интерес со стороны компаний и правительства, что делает данную область очень перспективной для разработчиков на Python.
    Если вы хотите стать более востребованным специалистом, то изучение машинного обучения должно стать для вас одним из главных приоритетов.

    Что вы узнаете из этого курса?

    Для начинающих: мы узнаем про главные научные библиотеки в Python, такие как Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn. Вы узнаете про искуственные нейросети, и то, как работать с моделями машинного обучения, с помощью них.
    Вы приобретете солидный опыт в машинном обучении и сможете применить эти знания прямо в собственных программах.

    Какие главные темы есть в данном курсе?

    • Анализ данных при помощи Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn.
    • Схема машинного обучения.
    • Переобучение и Недообучение
    • Перекрестная проверка.
    • Метрики в задачах классификации.
    • Регуляризация: Lasso, Ridge and ElasticNet (Ридж, лассо и эластичная сетка)
    • Логистическая Регрессия
    • Метод опорных векторов для Регрессии и Классификации
    • Наивный байесовский классификатор
    • Деревья решений и Random Forest (случайный лес)
    • Классификатор KNN (Метод k-ближайших соседей)
    • Оптимизация гиперпараметров: GridSearchCV
    • Метод главных компонент
    • Линейный дискриминантный анализ
    • Ядерный метод главных компонент
    • Ансамбль методов: Бэггинг
    • AdaBoost
    • Метод k-средних
    • Регрессионный анализ и оценка
    • SVM (метод опорных векторов), KNN (Метод k-ближайших соседей), и Random Forest (случайный лес), для Регрессии
    • Регрессия RANSAC
    • Нейросети: создание вашего собственного Многослойного перцептрона
    • Перцептрон и Многослойный перцептрон

    И не беспокойтесь, если вы не понимаете что-то одно или все из этих терминов. В конце курса вы будете знать что это такое и как их использовать.

    Почему выбор данного курса это лучшее решение, которое можно принять?

    Этот курс поможет вам понять сложные концепции в Машинном обучении, при помощи уникального подхода. Вместо того, чтобы просто фокусироваться на сложных математических объяснениях, будут использоваться более простые объяснения, с диаграммами и показом информации.
    Много примеров и действительно полезных кусков кода, так же, будут включены, для большей простоты понимания и изучения.

    После завершения этого курса, у вас будут необходимые навыки для применения машинного обучения в ваших собственных проектах.

    Чем скорее вы подпишетесь на этот курс, тем скорее у вас появятся навыки и знания, которые вам нужны для того, чтобы продвинуться в работе или способностях консультирования.
    Почему бы не начать сегодня?

    Для кого этот курс:
    • Студентов, которые хотят вывести свои навыки программирования на Python на следующий уровень, изучив разные библиотеки Python
    • Студентов, которые хотят понимать и применять машинное обучение в собственных программах
    • Студентов, желающих наделить себя знаниями по машинному обучению

    Machine Learning is a hot topic! Python Developers who understand how to work with Machine Learning are in high demand.

    But how do you get started?

    Maybe you tried to get started with Machine Learning, but couldn’t find decent tutorials online to bring you up to speed, fast.

    Maybe the information you found was too basic, and didn’t give you the real-world Machine learning skills using Python that you needed.

    Or maybe the information got bogged down in complex math explanations and was too difficult to relate to.

    Whatever the reason, you are in the right place if you want to progress your skills in Machine Language using Python.

    This course will help you to understand the main machine learning algorithms using Python, and how to apply them in your own projects.

    But what exactly is Machine Learning?

    It’s a field of computer science that gives computers the ability to “learn” – e.g. continually improve performance on a specific task, with data, without being explicitly programmed.

    Why is it important?

    Machine learning is often used to solve tasks considered too complex for humans to solve. We create algorithms and apply a bunch of data to that algorithm and let the computer process (execute) the algorithm and search for a model (solution).

    Because of the practical applications of machine learning, such as self driving cars (one example) there is huge interest from companies and government in Machine learning, and as a result, there are a a lot of opportunities for Python developers who are skilled in this field.

    If you want to increase your career options, then understanding and being able to work with Machine Learning with your own Python programs should be high on your list of priorities.

    What will you learn in this course?

    For starters, you will learn about the main scientific libraries in Python for data analysis such as Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn. You’ll then learn about artificial neural networks and how to work with machine learning models using them.

    You obtain a solid background in machine learning and be able to apply that knowledge directly in your own programs.

    What are the Main topics included in the course?

    Data Analysis with Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn.

    The machine learning schema.

    Overfitting and Underfitting

    K Fold Cross Validation

    Classification metrics

    Regularization: Lasso, Ridge and ElasticNet

    Logistic Regression

    Support Vector Machines for Regression and Classification

    Naive Bayes Classifier

    Decision Trees and Random Forest

    KNN classifier

    Hyperparameter Optimization: GridSearchCV

    Principal Component Analysis (PCA)

    Linear Discriminant Analysis (LDA)

    Kernel Principal Component Analysis (KPCA)

    Ensemble methods: Bagging

    AdaBoost

    K means clustering analysis

    Regression model and evaluation

    Linear and Polynomial Regression

    SVM, KNN, and Random Forest for Regression

    RANSAC Regression

    Neural Networks: Constructing our own MLP.

    Perceptron and Multilayer Perceptron

    And don’t worry if you do not understand some, or all of these terms. By the end of the course you will know what they are and how to use them.

    Why enrolling in this course is the best decision you can make.

    This course helps you to understand the difficult concepts of Machine learning in a unique way. Rather than just focusing on complex maths explanaitons, simpler explanations with charts, and info displays are included.

    Many examples and genuinely useful code snippets are also included to make it even easier to learn and understand.

    After completing this course, you will have the necessary skills to apply Machine learning in your own projects.

    The sooner you sign up for this course, the sooner you will have the skills and knowledge you need to increase your job or consulting opportunities. Your new job or consulting opportunity awaits!

    Why not get started today?

    Click the Signup button to sign up for the course!

    Для кого этот курс:
    • Students who wish to take their basic Python skills to the next level by mastering Pythons various scientific libraries
    • Students who want to understand and apply Machine Learning into their own programs
    • Students wanting to empower themselves with machine learning.

    Страница курса:

    Пример перевода:


    Курс зарезервировал squal, начнет переводить, когда запишутся минимум 70-75 человек
     
    Последнее редактирование модератором: 17/3/22
  2. Antonio

    Antonio Администратор

    Регистрация:
    12/8/14
    Сообщения:
    40.208
    Симпатии:
    8.491
    Пол:
    Мужской
    Язык №1:
    Русский
    Добавлен пример перевода :)