اکسپرس 24
کتاب رندرینگ متمایزپذیر پیشرفته: از مش به دارایی — ساخت و بهینه‌سازی دارایی‌های 3D با یادگیری ماشین

کتاب رندرینگ متمایزپذیر پیشرفته: از مش به دارایی — ساخت و بهینه‌سازی دارایی‌های 3D با یادگیری ماشین

تگ‌ها: 3D Asset Creation 3D Modeling 3D Reconstruction AI for Graphics Computer Graphics Deep Learning Differentiable Graphics Differentiable Rendering Gradient-Based Optimization Machine Learning Mesh Optimization NeRF Neural Rendering PyTorch3D Virtual Asset Creation

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رندرینگ متمایزپذیر پیشرفته: از مش به دارایی — ساخت و بهینه‌سازی دارایی‌های 3D با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصطنع و گرافیک سه‌بعدی

موضوع میانی: رندرینگ متمایزپذیر برای خلق دارایی‌های سه‌بعدی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایهٔ رندرینگ متمایزپذیر
  • 2. ریاضیات خطی و مشتق‌پذیری در فضای سه‌بعدی
  • 3. مدل‌های سه‌بعدی و نمایش‌های دیفرانسیل
  • 4. رندرینگ سنتی vs رندرینگ متمایزپذیر
  • 5. پردازش تصویر به عنوان لایهٔ قابل‌گرادیان
  • 6. شبکه‌های عصبی برای نمایش هندژ
  • 7. شبکه‌های عصبی مولکولی (NeRF)
  • 8. نقشه‌برداری دیفرانسیل و وکتورگرادیان
  • 9. پردازش سه‌بعدی با PyTorch3D
  • 10. پیاده‌سازی لایهٔ رندرینگ متمایزپذیر
  • 11. گرادیان‌پذیری در فیزیک نور
  • 12. مدل‌های نوردهی متمایزپذیر
  • 13. تهیهٔ داده‌های سه‌بعدی واقعی
  • 14. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش
  • 15. بهینه‌سازی پارامترهای مش
  • 16. بهینه‌سازی موقعیت‌یابی نور
  • 17. شبکه‌های ژنراتیو متن‌به‌سه‌بعدی
  • 18. تبدیل دوبعدی به سه‌بعدی با رندرینگ متمایزپذیر
  • 19. یادگیری معماری سه‌بعدی از تصویر
  • 20. بهینه‌سازی رنگ و متریال مش
  • 21. تهیهٔ نقشه‌های متریال
  • 22. رندرینگ فیزیکی مبتنی بر امواج
  • 23. تقریب نوردهی با شبکه‌های عصبی
  • 24. یادگیری سایه‌ها به صورت متمایزپذیر
  • 25. بازتاب و انعکاس نور در رندرینگ متمایزپذیر
  • 26. شفافیت و ناپشتگی در رندرینگ
  • 27. یکپارچه‌سازی فیزیک نرمال‌ها
  • 28. بهینه‌سازی هندل در مدل سه‌بعدی
  • 29. کاهش جزئیات مش با گرادیان
  • 30. فشرده‌سازی دارایی‌های سه‌بعدی
  • 31. استخراج ویژگی‌های سطح
  • 32. تشخیص لبه در رندرینگ متمایزپذیر
  • 33. تهیهٔ داده‌های حجمی
  • 34. آموزش مدل‌های حجمی متمایزپذیر
  • 35. بهینه‌سازی معماری شبکه عصبی
  • 36. یادگیری بهینه‌ساز اتوماتیک
  • 37. انتقال سبک در رندرینگ سه‌بعدی
  • 38. یادگیری فراوانی متریال
  • 39. بهینه‌سازی پارامترهای دوربین
  • 40. تخمین موقعیت دوربین از تصویر
  • 41. یکپارچه‌سازی گرافیک و یادگیری عمیق
  • 42. بهینه‌سازی انتهای به انتهای متمایزپذیر
  • 43. رندرینگ زنده و پویا
  • 44. بهینه‌سازی فریم به فریم
  • 45. تهیهٔ دامنهٔ داده‌های آموزشی
  • 46. ارزیابی کیفیت رندرینگ متمایزپذیر
  • 47. معیارهای 손실 در بهینه‌سازی سه‌بعدی
  • 48. مقایسهٔ روش‌های مختلف رندرینگ
  • 49. پیشرفت‌های اخیر در رندرینگ متمایزپذیر
  • 50. کاربردهای صنعتی رندرینگ متمایزپذیر
  • 51. رندرینگ متمایزپذیر در گرافیک بازی
  • 52. یادگیری عمیق برای مدل‌سازی هندزفری
  • 53. بهینه‌سازی مش با گرادیان‌های تصویری
  • 54. پیکربندی شبکه‌های عصبی برای رندرینگ
  • 55. استفاده از GPU در رندرینگ متمایزپذیر
  • 56. بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 57. یکپارچه‌سازی داده‌های چندمنظوره
  • 58. تهیهٔ مدل‌های سه‌بعدی قابل ویرایش
  • 59. بهینه‌سازی پارامترهای ساختار مش
  • 60. رندرینگ متمایزپذیر برای دارایی‌های انیمیشنی
  • 61. یادگیری رفتارهای فیزیکی در مدل‌سازی
  • 62. بهینه‌سازی معادلات نور در فضای سه‌بعدی
  • 63. استفاده از داده‌های واقعی برای اعتبارسنجی
  • 64. پیش‌بینی متریال از تصویر ورودی
  • 65. تبدیل مدل‌های دوبعدی به سه‌بعدی
  • 66. بهینه‌سازی سرعت رندرینگ متمایزپذیر
  • 67. یکپارچه‌سازی روش‌های آماری در بهینه‌سازی
  • 68. تهیهٔ مجموعه داده‌های استاندارد شده
  • 69. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
  • 70. بهینه‌سازی فرایندهای خودکار ساخت دارایی
  • 71. رندرینگ متمایزپذیر در محیط‌های مجازی
  • 72. یادگیری و ویرایش متریال‌های پیچیده
  • 73. بهینه‌سازی روش‌های نمایش سطح
  • 74. تهیهٔ دارایی‌های سه‌بعدی با کیفیت بالا
  • 75. یکپارچه‌سازی فیدبک انسانی در آموزش
  • 76. بهینه‌سازی آینده‌نگر در خلق دارایی‌های سه‌بعدی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.