강좌 소개수업내용/목표최근 인공지능 연구에서도 2D 영상처리를 넘어 3차원 기하 정보와 텍스쳐 정보를 잘 표현하고 생성해내는 기술이 떠오르는 가운데, 3D 렌더링 활용 기법 습득 능력 함양을 위한 강좌이며, 본 강좌에서는 인공지능 기반 3D 생성/렌더링 연구의 최신 흐름을 소개하고, 유형별 대표 연구를 소개함. 본 강좌의 목적은 전통적인 3D 렌더링 기법이 아닌 인공지능을 이용한 학습 기반의 3D 렌더링 기법에 관하여 기존 연구부터 최신 응용연구까지 다루는 것임. 인공지능을 이용한 3D 렌더링 연구의 발전과정과 대표 기법들의 문제해결 방법들을 공부하고 실습해보면서 딥러닝 3D 생성 연구에 대한 깊은 이해와 구현 능력을 키우고자 함강좌 운영 계획1Learning-based 3D Rendering전통적인 3D 렌더링 기법과 최신 3D 렌더링 연구 이해1-1.Explicit 3D Representations강좌영상(60분×1개)퀴즈(1)PDF 제공1-2.Implicit 3D Representations2Explicit 3D Representations IPoint Cloud 데이터를 이용한 3D 렌더링 연구 이해2-1.Point Cloud-based 3D Classification강좌영상(60분×1개)퀴즈(1)PDF 제공2-2.Point Cloud-based 3D Representations3Explicit 3D Representations IIVoxel 및 Mesh 데이터를 이용한 3D 렌더링 연구 이해3-1.Voxel-based 3D Representations강좌영상(60분×1개)퀴즈(1)PDF 제공3-2.Mesh-based 3D Representations4Implicit 3D Representations IImplicit 3D representations의 핵심 개념과 대표 연구 이해4-1.SDF-based 3D Representations강좌영상(60분×1개)퀴즈(1)PDF 제공4-2.Occupancy-based 3D Representations5Impl...