CMU计算机图形学-学习资料
CMU计算机图形课程,内容覆盖渲染、动画、几何、成像等

关键词标签: CMU, 渲染, 动画, 几何, 成像

课程介绍

CMU 15-462/662是全球顶校卡内基梅隆开设的计算机图形学方向专业课程,围绕图形学垂直领域,全面介绍了计算机图形学基本概念和技术,以及它们与相关领域的一些知识(包括渲染、动画、几何、成像)的交叉关系。课程覆盖了 采样、混叠、插值、栅格化、几何变换、参数化、可视化、合成、滤波、卷积、曲线和曲面、几何数据结构、细分、meshing、空间层次结构、光线追踪、辐射学、反射、光场、几何光学、蒙特卡罗渲染、重要性采样、相机模型、高性能光线追踪、微分方程、time integration、数值微分、基于物理的动画、优化、数值线性代数、反向动力学、傅里叶方法、数据拟合、基于示例合成 等相关知识。


课时编号 课时内容
第0讲 计算机图形学:欢迎视频
第1讲 课程概述
第2讲 线性代数复习
第3讲 向量微积分复习
第4讲 绘制三角形和采样介绍
第5讲 空间变换
第6讲 3D 旋转和复杂表示
第7讲 透视投影和纹理映射
第8讲 深度和透明度
第9讲 几何导论
第10讲 网格和流形
第11讲 数字几何处理
第12讲 几何查询
第13讲 空间数据结构
第14讲 颜色
第15讲 辐射测量
第16讲 渲染方程
第17讲 数值积分
第18讲 蒙特卡罗渲染
第19讲 方差减少
第20讲 动画概论
第21讲 动力学和时间积分
第22讲 优化
第23讲 基于物理的动画和 PDE

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技术方向 课程及链接
计算机数学基础 MIT-计算机科学的数学基础
辛辛那提大学-微积分I
辛辛那提大学-微积分II
辛辛那提大学-离散数学
斯坦福-线性代数与矩阵方法导论
计算机科学导论 斯坦福-计算机科学导论
哈佛-计算机科学导论
MIT-计算机科学与Python编程导论
数据结构与算法 MIT-数据结构与算法设计
马里兰大学-数据结构
数据库 CMU-数据库系统导论
CMU-数据库系统进阶
机器学习及应用 斯坦福CS229
MIT-机器学习导论
深度学习及应用 斯坦福CS230
哈佛-Python人工智能入门
MIT-深度学习导论
李宏毅-机器学习(&深度学习)
应用深度学习(全知识点覆盖)
UC Berkeley-深度神经网络设计、可视化与理解
威斯康星-深度学习和生成模型导论
UC Berkeley-全栈深度学习训练营
自然语言处理 斯坦福CS224n(深度学习与NLP)
斯坦福CS124(从语言到信息)
斯坦福CS520(知识图谱)
马萨诸塞-自然语言处理进阶
计算机视觉 斯坦福CS231n(深度学习与CV)
密歇根eecs498(CS231n进阶课)
慕尼黑工大adl4cv(深度学习与CV高阶课)
多模态 CMU-多模态机器学习
图机器学习 斯坦福CS224w
强化学习 斯坦福CS234(强化学习)
伯克利CS285(深度强化学习)
无监督学习 伯克利CS294-158(深度无监督学习)
AI与生物医疗 MIT-面向生命科学的深度学习
MIT-基因组学机器学习
MIT-医疗机器学习
图形学与几何 CMU-计算机图形学
AMMI-几何深度学习
其他课程 哈佛-基于Python/JavaScript的web编程
MIT-计算思维导论(Julia)
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本文作者 韩信子
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