深度學習基礎課：課程介紹

大家好~我開設了“深度學習基礎班”的線上課程，帶領同學從0開始學習全連接和卷積神經網絡，進行數學推導，并且實現可以運行的Demo程序本文為第一節課：課程介紹的復盤文章

大家好~我開設了“深度學習基礎班”的線上課程，帶領同學從0開始學習全連接和卷積神經網絡，進行數學推導，并且實現可以運行的Demo程序

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為什么要學習深度學習？

我主要關注在圖形學中的應用，在“深度學習和圖形學渲染的結合和應用” 中總結了深度學習在圖形學中的部分應用。

具體來說應用包括下面幾個方面：

如上圖所示，左邊為路徑追蹤生成的有噪點的場景圖片，右邊為經過深度學習降噪后的清晰圖片

降噪主要使用深度學習中的卷積神經網絡，這也是本課程會重點學習的
在最新的論文中，已經實現了10ms降噪，從而可以用在實時渲染的全局光照中了！

具體說就是2D圖片轉成3D場景

比如谷歌之前發布的3D地圖，就是使用了該技術。它先從多個角度拍攝街道，然后通過深度學習中的NeRF將其轉換為可從任意視角觀看的3D模型

深度學習通過GAN網絡，可以將“我的世界”這種體素構成的3D場景，轉換為三角面構成的3D場景，從而可以實現玩家在游戲中既可以像我的世界那樣，通過操作體素的方式自定義世界，又可以切換到真實渲染模式（三角面組成的3D場景）查看渲染精美的3D場景

在Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing論文中，提出了使用深度學習實現輻照度緩存，從而加快路徑追蹤的渲染速度

在NeuMIP: Multi-Resolution Neural Materials論文中，提出了使用深度學習實現高清分辨率的紋理

Rescript
Rescript以前叫Reasonml，它跟Typescript類似，都屬于編譯到Javascript的語言
Rescript是從Ocaml而來，基于函數式編程范式，高度優化了編譯后的Javascript，性能非常好，非常適合像深度學習這種處理數據的場景
Rescript的學習資料為：
官方文檔

本課程從0開始，不使用任何框架，重點學習在“圖像識別”、“降噪”領域的應用

課程內容包括：