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Science AI
关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展
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从点云到NeRF,多伦多大学CSC 2547课程全面讲解3D计算机视觉
随着神经渲染等方法的成熟,3D 计算机视觉领域也有了诸多进展。对于从事机器人、生物识别等方向的研究人员和从业者来说,掌握几何深度学习知识和 3D 计算机视觉的相关算法是非常必要的。CSC 2547 是多伦多大学的一门课程,主要介绍了几何深度学习方法和 3D 视觉的最新进展。近期 2021 年冬季的 CSC 2547 课程已全部上线,课程视频和讲义资料均公开可看。该课程首先讲解了物体和场景级别的 3D 视觉任务表征、学习算法和生成模型,然后介绍了与深度学习相关的几何深度学习和流形学习的概念。![图片](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/d9251e7d-cefb-47b6-b259-9c6e501564c1/640.png)
课程链接:https://www.pair.toronto.edu/csc2547-w21/此外,该课程还重点讲解了近期热门研究方向——神经辐射场(NeRF)及其应用。在学习 CSC 2547 这门课程之前,学生需要了解机器学习的基本概念、多变量微积分、线性代数和概率的基本知识,同时还要具备强大的 Python 编程技能。![图片](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/83f5657b-b582-4b55-945c-be6005b92530/640.png)
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该课程的讲师是多伦多大学计算机科学系的助理教授 Animesh Garg,他也是英伟达的高级研究员。Animesh Garg 曾在伯克利人工智能研究院 (BAIR) 与 Ken Goldberg 一起工作,还曾与李飞飞、Silvio Savarese 一起在斯坦福人工智能实验室做博士后。Animesh Garg 的研究目标是建立通用自主的算法基础,使机器人能够获得认知水平上的技能,并在新环境中与人类无缝交互和协作。他的研究专注于理解结构化归纳偏置和因果关系,以从不精确的信息中学习,实现人类推理的灵活性和效率。