2022. 2학기
| 교과목명 | 컴퓨터그래픽스와 딥러닝 (Deep Learning for Computer Graphics) |
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| 강의시간(강의실) | 화7~8(D540), 목7(D540) |
1. 교과목개요 |
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| 본 교과목에서는 컴퓨터그래픽스 분야에서 사용되는 딥러닝 기술을 배운다. 컴퓨터그래픽 분야에서는 딥러닝을 사용하여 2D 또는 3D 그래픽 데이터를 편집하거나 생성한다. 이러한 기술은 컴퓨터 애니메이션, 영화의 특수 효과, 컴퓨터 게임 및 가상 현실 응용 프로그램 등을 만드는 데 광범위하게 사용되고 있을 뿐만 아니라, 사람의 의사가 배제된 인공지능에 의한 창의적인 예술 작품을 생성하는 데에도 사용되고 있다. 수업에서는 먼저 컴퓨터그래픽스 문제에서 주로 사용되는 데이터의 속성과 딥러닝 처리를 위한 데이터 가공 법을 에 대해 학습한다. 다음 다양한 컴퓨터 그래픽스 문제에 적용되는 딥러닝 기법을 소개하고 실습한다. |
| 2. 강의내용 |
| -3차원 그래픽스 데이터의 특징을 이해한다. – 다양한 그래픽스 데이터를 기계학습 및 인공지능 학습에 적용하는 사례를 공부한다. – 렌더링 기술을 기계학습에 적용하기 위한 이론적 배경을 이해한다. – 렌더링 기술을 기계학습 및 인공지능학습에 적용하는 사례를 공부한다. – pytorch3d 실습을 통해 기계학습을 위한 렌더링 기술 (differentiable rendering)의 기초를 실습한다. |
3. 강의자료 |
| – 사이버캠퍼스를 통해 제공됩니다. |
4. 평가방법 |
| – 중간고사 35% – 기말고사 35 % – 과제 및 실습 20% – 출석 10% |