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5 成果ベースのコース

各コースには、明示的な成果、マッピングされたコンピテンシー、練習アクティビティ、および適用されたキャップストーンが含まれています。

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気になるエリアに飛び込んでみましょう。すべてのトラックには複数のわかりやすい英語のガイドが付いています。

基本中心となる概念: AI が高レベルでどのように機能するか。84 ガイド 言語AILLM、NLP、ChatGPT、プロンプト、およびテキストの理解。155 ガイド ビジュアルAI画像生成、コンピュータビジョン、ビデオ、デザイン。133 ガイド オーディオAI音声、音楽、ポッドキャスティング、オーディオファースト AI。117 ガイド 企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。121 ガイド アプリケーションAI がコーディング、検索、エージェント、日常生活にどのように現れるか。111 ガイド 産業ヘルスケア、金融、教育、エネルギーなどにおける AI。91 ガイド 技術的なチップ、微調整、RAG、ベクター、AI インフラストラクチャ。177 ガイド 社会偏見、プライバシー、著作権、安全性、そして AI の未来。30 ガイド

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すべてのガイド

133 の 1019 ガイドが表示されます。トラックでフィルタリングするか、上で検索してください。

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Magic3D テキストから 3D へのパイプライン

Magic3D は、DreamFusion に対する NVIDIA の 2 段階の回答であり、より高解像度でより詳細な 3D コンテンツをより迅速に作成します。

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ネットワークのノイズ除去とブレ除去

ノイズ除去およびブレ除去ネットワークは、ノイズの多い画像やぼやけた画像をクリーンアップし、乱雑な入力から鮮明なディテールを回復するニューラル モデルです。

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GFPGAN 顔の復元

GFPGAN は、低品質、ぼやけた、または古い顔写真を鮮明でリアルなポートレートに復元する特殊なモデルです。

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CodeFormer の堅牢な顔の回復

CodeFormer は、極度の劣化に対処するために構築された顔復元モデルで、ひどく損傷した、小さな、またはぼやけた入力から認識可能な顔を復元します。

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GigaGAN スケールのジェネレーター

GigaGAN は 10 億パラメータの GAN であり、敵対的生成ネットワークが拡散モデルに匹敵するテキストから画像への生成まで拡張できることを証明しています。

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VQGAN とコードブック画像合成

VQGAN は、学習されたコードブックから描画された離散トークンのグリッドに画像を圧縮し、言語モデルと同じ方法でトランスフォーマーに画像を生成させます。

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MaskGIT 並列トークン デコード

MaskGIT は、多くのトークンを一度に予測し、最も信頼性の高いトークンを最初に入力することで画像を生成し、遅い左から右への生成を置き換えます。

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ゼロ 1 から 3 の小説ビューの普及

Zero-1-to-3 は、カメラで調整された拡散モデルを使用して、オブジェクトの 1 枚の写真を、同じオブジェクトを新しい角度から見た画像に変換します。

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DMTet ハイブリッド 3D 表現

DMTet (Deep Marching Tetrahedra) は、変形可能な四面体グリッドと符号付き距離フィールドを組み合わせたハイブリッド 3D 形状表現です。

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インスタント NGP ハッシュ エンコーディング

Instant-NGP は、学習可能なデータを保存することで、ニューラル ラディアンス フィールドやその他のニューラル グラフィックス プリミティブを数時間ではなく数秒でトレーニングする NVIDIA の技術です。

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DepthAnything 単眼の深さ

DepthAnything は、特別なハードウェアを使用せずに、1 枚の通常の写真から各ピクセルがどのくらい離れているかを推定する基礎モデルです。

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マリーゴールドの拡散深さの推定

Marigold は、事前トレーニングされた画像生成拡散モデル (安定拡散) を再利用して、非常に詳細な深度マップを予測します。

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