Arbeitsablage für Dokumentation der Abschlussarbeit an der HBK Saar für den Titel Master of Arts in Media Art and Design (REUPLOAD der Repo von 2019)
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FMX über AI.txt 1.8KB

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  1. Am ersten Tag der FMX 2019 wurden im "Deep Learning: Highlights of SIGGRAPH" Block aktuelle Entwicklungen der Technologien "lernender" künstlicher Intelligenz vorgestellt.
  2. Der Block wurde kuratiert von Professor Adam Finkelsten vom Computer Science Department von der Princeton University.
  3. Andrew Glassner gab einen fast 3 stündigen "Crash Course in Deep Learning" welcher sehr visuell die komplette Entwicklungspipeline von State of the Art AI wie sie Beispielsweise mit Tensorflow programmierbar ist vor.
  4. Zum Ende des Vortrags nahm er 10 Minuten, in denen er auf ethische Problem- und soziale Verantwortungsfragen aufmerksam machte.
  5. Dr. Dani Lischinski von ???Universität??? stellte Technologien seiner Schule vor, mit denen Texturen verbessert, erweitert und synthetisiert werden kkönnen. Super-Resolution
  6. Michael van de Panne von der University of British Columbia stellte in seinem Vortrag "Learning To Move" Projekte seiner Schule mit dem Thema "Deep Reinforcement Learning for Skilled Simulated Characters and Robots" vor.
  7. Die Bilder von 3D-Charakteren die in einer Physik-simulativen Umgebung das Stehen, Laufen und Hindernisse überwinden erlernen sind bekannt. Neu ist der Einsatz dessen in der Produktionspipeline. Motion Capture kann durch AI Bewegungen eines Menschen von einem Video weniger Sekunden dessen auf ein virtuelles humanoides Skelett-Rig übertragen - man kann schon seit Längerem virtuelle Charaktere wie im Puppenspiel durch die Bewegung des eigenen Körpers in Echtzeit animieren, neu ist dass diese Animations-Loops nun direkt von einem kurzen, 2-dimensionalem Video (ohne stereoskope oder mit Infrarot ausgestatteter Kamera oder Motion-Capture-Anzug, wie bisher nötig) erkannt werden und in sofort nutzbare Motion-Capture-Daten umgewandelt werden kann.
  8. Das ist erst der erste Schritt.
  9. Es wurde ein Netzwerk in MoCap-Daten erkannt (Convolution),