2018年12月4日-7日，全亚洲最大的计算机图形与互动技术会议与展会——SIGGRAPH Asia 2018大会在日本东京隆重举行。作为计算机图形学顶级会议，SIGGRAPH大会邀请了国际上在影像技术方面有建树的学者、技术名流大咖及高新技术企业共同研讨交流，展示最先进的图形学技术。来自英国伦敦大学学院UCL的Niloy J. Mitra等学者做了关于深度学习在计算机图形学应用的报告，《CreativeAI: Deep Learning for Graphics 》包含八个主题以及对应的报告，以及教程代码，是一份不可多得的参阅学习教程。
网址：
http://geometry.cs.ucl.ac.uk/creativeai/
内容目录：
1. 概述
2. 机器学习基础
3. 神经网络基础
4. 特征可视化
5. 直接监督的替代方案
6. 图像
7. 3D
8. 物理动画
教程代码：
https://github.com/smartgeometry-ucl/dl4g
线性回归和多项式回归
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/linear_regression.ipynbhttps://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/poly_regression.ipynbhttps://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/poly_regression_polyfit.ipynb
随机梯度下降
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/sgd.ipynb
多层感知器
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/multilayer_perceptron.ipynb
边缘过滤网络
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/edge_filter.ipynb
卷积网络
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/convolutional_network.ipynb
过滤器可视化
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/filter_visualization.ipynb
权重初始化策略
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/weight_initialization.ipynb
彩色化网络
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/colorization.ipynb
自编码器
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/autoencoder.ipynb
变分自编码器
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/variational_autoencoder.ipynb
生成对抗网络
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/gan.ipynb
卷积网络镜像
https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/master/mirroring.ipynb
PDE Learning
https://github.com/smartgeometry-ucl/dl4g/tree/master/pde_learning