Introduction à Nerf (Neural Radiance Fields)

Introduction à NeRF et à la reconstruction 3D

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Introduction à Nerf (Neural Radiance Fields)

What You Will Learn!

  • Introduction à la reconstruction
  • Introduction à la reconstruction 3D
  • Introduction à NeRF (Neural Radiance Fields)
  • Génération de nouveaux points de vues avec NeRF
  • Reconstruction 3D avec NeRF (extraction de mesh)
  • Introduction à la génération de rendus 3D

Description

Bienvenue dans ce cours à propos de Nerf (neural radiance fields)!


Les champs de radiance neuronaux (Nerf) sont une technologie innovante qui suscite un vif intérêt dans le monde de la vision par ordinateur. Ils permettent notamment de générer de nouveaux points de vue, ainsi que de reconstruire des objets 3D. Depuis leurs apparitions il y a deux ans, de nombreuses startups ont vu le jour, et comme le suggèrent les offres d'emplois, les grandes sociétés technologiques (Meta, Apple, Google, Amazon, ...) les utilisent.


Dans ce cours en ligne, vous allez découvrir :

  • Comment fonctionnent les modèles Nerf et comment ils peuvent être utilisés dans diverses applications

  • Comment entraîner et évaluer un modèle de Nerf

  • Comment intégrer Nerf dans vos projets de vision par ordinateur

  • Des exemples de cas d'utilisation réels de Nerf dans l'industrie, y compris chez les grandes entreprises technologiques


Notre cours est conçu pour les développeurs et les scientifiques qui veulent se familiariser avec Nerf et les utiliser dans leurs projets. Nous couvrons tous les aspects de la mise en place et de l'utilisation de Nerf, du début à la fin.


Inscrivez-vous maintenant pour accéder à notre cours en ligne complet sur les modèles de type Nerf et découvrez comment cette technologie peut améliorer vos projets de vision par ordinateur.


Ne manquez pas cette occasion de vous perfectionner et de découvrir les dernières avancées en matière de vision par ordinateur grâce aux Nerf!



Who Should Attend!

  • Aux ingénieurs et programmeurs.
  • Aux entrepreneurs.
  • Aux étudiants et chercheurs.

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Tags

  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • Neural Networks

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