《CreativeAI: Deep Learning for Graphics》
在计算机图形学中，许多传统问题现在通过基于深度学习的数据驱动方法得到更好的解决。在越来越多的问题设置中，深层网络是最先进的，远远超过了专门手工设计的方法。本教程对深度学习的核心理论、实践和图形相关应用进行了系统性的概述。以下为跨象乘云整理的大纲目录及 PPT 链接：
内容目录：
同时，课程还给出来大量的实验代码，并发布在 Github 上，包含主题：
- 线性回归和多项式回归
- 随机梯度下降
- 多层感知器
- 边缘过滤网络
- 卷积网络
- 过滤器可视化
- 权重初始化策略
- 彩色化网络
- 自编码器
- 变分自编码器
- 生成对抗网络
- 卷积网络镜像
- PDE Learning
项目 GitHub 地址