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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Neural Graphics and Inverse Rendering

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Neural Graphics and Inverse Rendering - Cheatsheet
Neural Graphics and Inverse Rendering - Cheatsheet Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks Definition: CNNs zur Bildverarbeitung; RNNs zur Verarbeitung sequenzieller Daten. Details: CNNs (Convolutional Neural Networks): Nutzen Faltungen für Merkmalextraktion in Bildern. Layer: Convolutional Layer, Pooling Layer, Fully Connected Layer. Aktivierungsfunktionen: ReLU, Sigmoid, Tanh...

Neural Graphics and Inverse Rendering - Cheatsheet

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Neural Graphics and Inverse Rendering - Exam
Neural Graphics and Inverse Rendering - Exam Aufgabe 1) Ein Bildklassifizierungsproblem soll durch ein Convolutional Neural Network (CNN), und ein Sprachverarbeitungsproblem soll durch ein Recurrent Neural Network (RNN) gelöst werden. Das Bildklassifizierungsproblem umfasst die Identifikation von Handgeschriebenen Ziffern (MNIST-Datensatz), während das Sprachverarbeitungsproblem die Vorhersage des...

Neural Graphics and Inverse Rendering - Exam

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Was nutzen Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Merkmalextraktion in der Bildverarbeitung?

Welche Typen von Recurrent Neural Networks (RNNs) gibt es?

Welche Aktivierungsfunktionen werden häufig in Convolutional Neural Networks verwendet?

Was ist Dropout und wie hilft es das Overfitting zu vermeiden?

Was bewirkt die L2-Regularisierung in einem Modell?

Was ist der Regularisierungsterm in der L2-Regularisierung?

Was ist der grundlegende Unterschied zwischen Raytracing und Rasterisierung?

Welche Technik ist besser geeignet für Echtzeit-Rendering, wie z.B. in Spielen?

Wie lautet die Formel zur Berechnung der Beleuchtung in Raytracing?

Was ist der Zweck der Shader-Programmierung in der Vorlesung 'Neural Graphics and Inverse Rendering'?

Welche Shader-Sprache ist für Microsoft-Plattformen vorgesehen?

In welchen Netzen wird Shader-Programmierung für inverse Darstellung und neural Rendering verwendet?

Was ist Path Tracing im Kontext des Physik-basierten Renderings?

Welche Gleichung wird beim Path Tracing verwendet?

Warum erfordert Path Tracing viele Samples?

Was beschreibt ein inverses Problem?

Welche Methoden gibt es zur Lösung inverser Probleme?

Wie lautet die typische Gleichung eines inversen Problems?

Was ist das Ziel der Integration neuronaler Netze in inverse Rendering-Prozesse?

Welche Arten von neuronalen Netzen werden in inverse Rendering-Prozessen verwendet?

Was ist ein Beispiel für den Einsatz neuronaler Netze in inverse Rendering-Prozessen?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Neural Graphics and Inverse Rendering an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Neuronale Netze

Diese Vorlesung vertieft die Grundkonzepte von neuronalen Netzen und deren Anwendung in der Computergraphik. Dabei werden verschiedene Netzwerktopologien und Trainingsverfahren erläutert.

  • Architekturen von neuronalen Netzen (z.B., Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks)
  • Trainingsalgorithmen und Optimierungstechniken
  • Regulierungsmethoden zur Vermeidung von Overfitting
  • Anwendung von neuronalen Netzen in der Bildverarbeitung
  • Evaluierung und Validierung von Modellen
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02
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Computergraphik

Im Bereich der Computergraphik werden die Grundlagen der Bildsynthese und der Darstellung von 3D-Objekten vermittelt. Wichtige Themen sind hierbei die Geometrie und die Rendering-Techniken.

  • Grundlagen der 3D-Modellierung und -Manipulation
  • Rendertechniken wie Raytracing und Rasterisierung
  • Shader-Programmierung
  • Licht- und Schattenmodelle
  • Texturierung und Materialeigenschaften
Karteikarten generieren
03
03

Bildsynthese

Hier wird erläutert, wie digitale Bilder erstellt und manipuliert werden können. Speziell werden Methoden zur Realisierung realistischer und stilisierter Bilder besprochen.

  • Techniken der Bild- und Videosynthese
  • Physik-basierte Modellierung und Rendering
  • Prozedurale Methoden zur Bildgenerierung
  • Bildmanipulation und -verbesserung
  • Fortgeschrittene Visualisierungstechniken
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04
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Inverse Probleme

In diesem Abschnitt wird auf inverse Probleme im Kontext der Bildverarbeitung und der Computergraphik eingegangen. Ziel ist es, aus gegebenen Bilddaten die zugrunde liegenden Ursache zu rekonstruieren.

  • Formulierung von inversen Problemen in der Bildverarbeitung
  • Lösungsmethoden für inverse Probleme
  • Anwendung von Regularisierungstechniken
  • Behandlung von Unsicherheiten und Fehlern
  • Integration von neuronalen Netzen in die Lösung inverser Probleme
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Neural Graphics and Inverse Rendering an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Neural Graphics and Inverse Rendering' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir fundiertes Wissen und praxisnahe Einblicke in die Schnittstelle von neuronalen Netzen und Computergraphik. Teil des Informatikstudiengangs, verbindet dieser Kurs theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen, um Dein Verständnis für komplexe Bildsynthese und inverse Probleme zu vertiefen. Du lernst, wie neuronale Netze in der Computergraphik angewendet werden und entwickelst somit die Fähigkeit, aktuelle Herausforderungen in diesem innovativen Bereich zu meistern.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Am Ende der Vorlesung wird eine schriftliche Prüfung abgehalten.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Neuronale Netze, Computergraphik, Bildsynthese, Inverse Probleme

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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