课程概览
掌握 DECT 完整课程体系 — 下载概览文件，或搜索浏览全部课程。
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這個專業的動畫基礎培訓課程是為所有想從事動畫事業的學生設計的，不論是2D還是3D動畫。在12週內，你將從業內最好的動畫師身上獲得寶貴經驗，打造堅實的動畫原理基礎。該課程將首先追溯動畫的歷史，然後闡述動畫製作過程，最後涵蓋使用2D和3D工具實行動畫製作。該課程還將重點介紹角色動畫，如擺姿勢、時間控制和動作等。
課程旨在帶領學生深入了解人工智能（AI）圖像生成技術，並應用於創意創作中，創造富有視覺吸引力的圖像。課程將為學生提供仔細的AI製作圖像流程，包括如何選取及構建關鍵詞彙以控制角色特徵生成，以獲得適用於商業用途的概念設計圖。導師並會向學生介紹如何使用AI工具將他們天馬行空的想法與情感心思轉化為視覺效果，用以輔助概念設計、分鏡、漫畫繪製、遊戲與電影創作，來達到理想、低成本、快捷的繪圖。 --------------------------------------------- 課程架構 ： 1. 介紹基本AI技術：介紹AI圖像生成技術的基本背景、歷史進程和原理；解釋如何使用AI系統以及如何對不同的情境進行判斷 2. 圖像表達：學習圖形和數據表達方式，以及圖片中色彩、光線、對比、顏色差異和其他通道之間的關係 3. AI圖像生成：學習如何使用熱門AI 圖像生成工具生成高質量的圖片；善用官網進行過濾搜尋，使用共享的開放資料庫；與電影、遊戲的開發者連接，獲得快速、低成本的多樣化角色設定 4. AI 創作：使用AI生成各式曲風音樂，並利用所學內容開始實施AI漫畫、遊戲製作
AI 音樂生成是使用人工智能生成音樂的過程。通過分析音樂數據和模式並使用機器學習算法，可以生成不同類型的音樂，包括流行音樂、爵士音樂、古典音樂等。這個課程包含對音樂生成技術的概述，並圍繞於學習不同類型的音樂生成技術。學生亦能夠在本課程中學習基本樂理，如音樂結構、類型、和弦、旋律、節奏、音樂格式等。 課程適合初學者報讀，通過完成實際項目，學生可以更好地理解 AI 自動音樂生成的原理和實際應用，並使用AI來創作出不同的樂曲，提高音樂創作效率和創意性。
在本課程中，學生將會了解自然語言處理 (NLP) 技術，以及學習常用的語言模型，如 RNN、LSTM 和 Transformer。學生也會以 ChatGPT 工具為學習模型，學會包括如何生成文本進行問答，和如何提升問答的準確率等寫作生成技能。課程亦會介紹聊天 AI 和問答系統的發展前景，以及將來它可能在不同領域的應用
這門課程將會教導你如何使用AI（人工智能）生成影片。導師會介紹動畫基本概念：帧數、故事版、特效等，並介紹AI在動畫行業的使用現況，比如業界如何利用最新AI技術輔助製作故事版，進行動作捕捉、特效、增加字幕與背景音樂等工作。在課程結束前，學生將使用所學的AI動畫製作流程與技術的知識，通過實際操作生成一套屬於自己的小動畫。
本课程将向学生介绍人工智能辅助工具在CG动画和平面设计中的应用。学生将学习如何把人工智能工具融入到他们的创意工作流程中，并探索如何利用人工智能来提高制作的各个方面，如角色设计、三维建模、动画和特效等。在课程完结时，学生将对如何在 CG、动画和平面设计中利用人工智能有一个充分的理解，并创作一个最终项目，以展示他们所学的技能和知识。 ---------------------------------------- 职业准备教育: 该课程专为协助学生在CG、动画和平面设计行业的就业作准备而设。本课程教授的技能和知识将为学生在这些领域寻求就业时提供竞争优势。目前，CG、动画和平面设计行业均对了解人工智能辅助技术的专才需求量很大。本课程将让学生掌握能满足此需求的技能，从而在其职场中脱颖而出。
这个 800 小时课程的目标是让学生掌握使用开源 AI 和设计工具创建电影级 CG动画所需的知识和技能。课程将涵盖 CG 动画的所有方面，从脚本编写到最终渲染，学生将在所有相关技术领域打下坚实的基础。通过本课程，学生将学习使用 AI 工具来加速动画制作过程，创作出逼真、震撼的动画。 --------------------------------- 将人工智能引入传统工作流程 随着对高质量 CG 电影级动画长片的需求不断增加，市场上需要大量熟练使用开源 AI 和设计工具的艺术家和动画师。本课程旨在为学生提供创建 CG 电影级动画长片所需的知识、技能和工具，并探索人工智能和该领域其他新兴技术的潜力。通过团队协作，学生还将培养重要的人际交往能力，这对于在创意产业取得成功至关重要。 课程设置： 800 小时的 CG 专题动画课程将在 20 周内教授，每周上课 40 小时。以下是课程时间表的细目： 第 1-2 周：CG 长片动画简介 在课程的前两周，将向学生介绍 CG 长片动画的基本概念和原理。这将包括课程概述、将在整个计划中使用的软件和工具的介绍，以及 CG 长片动画制作流程的概述。学生们还将开始他们的第一个项目，这将涉及使用 Blender AI 创建一个简单的 3D 模型。 第 3-4 周：角色设计和建模 在第 3 周和第 4 周，将向学生介绍角色设计和建模的原则。这将包括对设计过程、角色解剖和 3D 建模基础知识的概述。还将向学生介绍用于角色设计的 Midjourney 软件工具。在本节中，学生将致力于设计和建模自己的原创角色。 第 5-6 周：环境设计和世界构建 在第 5 周和第 6 周，学生将学习环境设计和世界构建。这将包括情绪板创建、环境叙事和环境资产创建的介绍。学生还将开始使用 Blender AI 设计和构建自己的环境。 第 7-8 周：特效和模拟 在第 7 周和第 8 周，学生将学习特效和模拟。这将包括对用于创建特殊效果的 Stable Diffusion 软件工具的介绍。学生将努力为他们的角色和环境添加特效。 第 9-10 周：人群场景和动作捕捉 在第 9 周和第 10 周，学生将学习人群场景和动作捕捉。这将包括对 Point-E 和 PifuHD 软件工具的介绍，它们将用于动作捕捉和面部表情传输。学生将努力为他们的角色添加动作捕捉并创建人群场景。 第 11-12 周：声音设计和视频合成 在第 11 周和第 12 周，学生将学习声音设计和视频合成。这将包括对声音设计原则和声音在动画中的使用的介绍，以及对用于视频合成和编辑的 Kdenlive 软件工具的介绍。学生将致力于创建自己的声音设计并将其整合到他们的最终项目中。 第 13-14 周：纹理、光照和渲染 在第 13 周和第 14 周，学生将学习纹理、光照和渲染。这将包括介绍使用 Krystal Office+（GIMP、Krita 和 Inkscape）创建和编辑纹理，以及介绍 Blender AI 中的照明和渲染。学生将致力于为他们的最终项目添加纹理、照明和渲染。 第 15-16 周：最终毕业设计 在课程的最后两周，学生将完成他们的最终毕业设计。这将涉及使用他们在整个计划中学到的所有技能和工具来创建高质量的 CG 动画长片。学生将被要求提交符合特定质量标准的完整项目，这些标准将在项目指南中进行概述。
本课程的目标是让学生掌握必要的技能和知识，利用各种人工智能和开源工具在元宇宙中创造身临其境的体验。该课程涵盖广泛的主题，包括虚拟现实 (VR)、扩展现实 (XR)、Web3、不可替代令牌 (NFT)、区块链、去中心化自治组织 (DAO) 和各种人工智能工具。 --------------------------------- AI 工具对元宇宙创作的重要性 元宇宙是一项快速发展的技术，有望为用户创造身临其境和引人入胜的体验。随着 NFT 和区块链技术的兴起，元宇宙正在成为内容创作和分发的新平台。随着对沉浸式内容需求的增长，创作者需要利用各种 AI 工具进行辅助，高效率地创建高质量的元宇宙体验。 课程大纲： 第 1 单元：元宇宙和虚拟世界设计原则介绍 • 课程目标和成果 • 元宇宙概述及其潜力 • 虚拟世界设计原则介绍 • 在 Blender 中创建虚拟空间 第 2 单元：VR 和 XR 设计 • VR 和 XR 设计简介 • 为 VR 和 XR 界面设计 • 在 Blender 中创建 3D 模型 • 在 GIMP 和 Krita 中创建纹理 第 3 单元：MR 设计与开发 • MR 设计简介 • 使用 UPBGE 和 Godot 创建 MR 体验 • 在虚拟世界中实施 AR 元素 • 区块链介绍及其在元界中的应用 第 4 单元：UI/UX 设计 • UI/UX 设计原则简介 • 设计元宇宙中的用户体验 • Inkscape 和 Kdenlive 简介 • 设计和制作 UI/UX 界面原型 第 5 单元：NFT 和 Web3 • NFT 介绍及其在元宇宙中的使用 • Web3 介绍及其在元宇宙中的使用 • 使用 Get3D 和 PifuHD 创建 NFT • 使用智能合约和 DAO 将 NFT 集成到虚拟世界中 第 6 单元：AI 构建世界 • AI 驱动的世界构建简介 • 使用 Blender AI 进行生成建模 • 使用 Midjourney 进行纹理合成 • 使用稳定扩散进行图像处理 第 7 单元：视频编辑和 Machinima • 元界视频剪辑介绍 • 使用 Black Magic DaVinci 和 Natron 进行视频编辑 • Omniverse Machinima 简介 • 使用 Machinima 技术制作短片模块 第 8 单元：创建个性化avatar • 头像设计和定制介绍 • 使用 Luma AI 和 Point-E 进行面部识别和头像生成 • 使用 Dream Fusion 和 Godot 进行头像动画和集成 第 9 单元：构建虚拟房地产 • 建立虚拟房地产简介 • 使用 UPBGE 进行实时渲染 • 使用 Metamask 创建虚拟商店和市场 • 实施基于区块链的虚拟房地产所有权和交换 第 10 单元：最终项目和演示 • 团队协作，在元宇宙中创建虚拟世界 • 结合元宇宙的各种用例 • 展示在整个课程中获得的知识和技能 • 最终项目展示和评估
本课程旨在以一种具吸引力、有趣而适合学生年龄的方式，向三年级学生介绍人工智能的迷人世界。通过让学生熟悉人工智能的工具和概念，他们可以更好地理解他们身处的、越发数字化的世界，并培养基本技能为未来作准备。通过实践活动、游戏、创意练习和富趣味性的最终项目，课程将鼓励学生对人工智能及其潜力进行批判性和创意性的思考，同时促进学生之间的合作并培养解决问题的能力。 ------------------------------------------ 简单有趣的最终项目： 「AI超级英雄」 在最终项目中，学生们将以小组为单位，创作以人工智能超级英雄为主题的短篇漫画。他们将使用ChatGPT来帮助产生灵感、创作故事情节和人物背景，并将自己的创造力和想像力融入其中。他们亦会使用Midjourney生成图形来丰富作品。学生可以自己绘制插图，或使用人工智能工具，如NVIDIA Canvas，来创造场景。漫画一共应该有3-5格，包括开头、中间和结尾。学生将向全班展示他们的漫画，并解释他们如何在项目中融入人工智能工具。 课程大纲： 第一节：人工智能介绍 - 什么是人工智能？ - 日常生活中的人工智能实例 - 简单解释人工智能的运作原理 第二节：ChatGPT - 一个友好的人工智能帮手 - 介绍ChatGPT - ChatGPT的简单演示 - 实践活动： 向ChatGPT提问 第三节: Midjourney - 计划你的人工智能旅程 - 介绍Midjourney - 简单演示Midjourney的图形生成 - 实践活动： 使用Midjourney规划一个理想的假期 第四节：人工智能音乐 - 介绍人工智能音乐工具 - 简单演示人工智能音乐工具 - 实践活动： 制作你自己的音乐 第五节：我们生活中的人工智能 - 人工智能语音助手： Siri和Alexa - 它们能做什么以及如何操作 - 实践活动： 向Siri或Alexa提问 - 游戏和玩具中的人工智能 - 电影和动画片中的人工智能 - 我们身边的人工智能助手 第六节：工作和人工智能 - 简单解释人工智能如何改变未来的工作 - 探讨涉及人工智能的未来工作 - 小组讨论： 人工智能如何在我们未来的工作中帮助我们？ 第七节：有责任地使用人工智能 - 了解负责任地使用人工智能的重要性 - 公平和善意在人工智能中的重要性 - 小组讨论： 我们怎样才能确保人工智能被用来做善事？ 第八节：人工智能游戏和活动 - 快，画！ - 人工智能迷宫（教师指导与监督) - 石头、布、剪子与人工智能 - 可教的机器 第九节：使用英伟达画布的人工智能艺术 - 介绍英伟达画布 - 演示英伟达画布如何使用 - 实践活动： 使用英伟达画布创作简单的场景和风景画 - 分享和讨论学生的创作 第十节：最终项目介绍 - 「AI超级英雄」 - 解释最终项目的概念和指导方针 - 组建团队，集思广益 - 介绍该项目的人工智能工具，如ChatGPT和英伟达画布 第十一节：完成最终项目的工作 - 各小组利用人工智能工具制作他们的AI超级英雄漫画 - 教师根据需要进行监督和指导 - 完成漫画并准备展示 第十二节：最终项目展示和反思 - 学生向全班展示他们的AI超级英雄漫画 - 小组讨论项目和整体学习经验 - 反思人工智能可以做的有趣和令人兴奋的事情 - 课程总结和感想
本课程为学生提供一个探索人工智能和计算机图形学在动画制作中应用的机会。通过提供实践经验和项目为本的教学，学生将在人工智能辅助的CG动画制作方面打下坚实的基础，为未来配备宝贵的技能。 ------------------------------------------ 课程结构： 本课程的设计宗旨是给予孩子易于理解并参与其中的内容，故而使用简单的语言进行授课。每个星期的课程将分为三个部分： 1. 理论：学生将学习各种工具和技术背后的概念和原则。此部分将以简单的介绍、视频和演示的方式进行传达。 2. 实践：学生将实践他们在理论课程中学到的、工具和技术相关的知识。他们将完成小型练习和迷你项目，籍此应用他们新获得的知识。 3. 反思和反馈：在每个课程结束时，学生将分享他们的作品，互相给予和接受反馈，并反思他们的学习经验。这将帮助他们进一步成长和发展个人技能。 课程大纲： 第一单元：AI工具和CG动画介绍（4小时） • 介绍AI、计算机图学和动画（1小时） • CG动画制作中使用的AI工具总览（1小时） • 软件和工具的设置（2小时） 第二单元：使用Blender 3D和Get3D进行3D建模（4小时） • 介绍Blender 3D和Get3D（1小时） • 创建和编辑基础3D模型（1.5小时） • AI辅助的3D建模技术（1.5小时） 第三单元：使用Inkscape和GIMP进行艺术创作和设计（4小时） • 介绍Inkscape和GIMP（1小时） • 创建动画项目的2D素材（1.5小时） • AI辅助的艺术创作和设计技术（1.5小时） 第四单元：使用Leonardo AI进行动画制作（4小时） • 介绍Leonardo AI（1小时） • 使用AI创建基础动画（1.5小时） • 高级AI辅助动画技术（1.5小时） 第五单元：使用Shotcut进行影片和音效剪辑（4小时） • Shotcut介绍（1小时） • 剪辑动画项目的影片和音效（1.5小时） • AI辅助的影片和音效剪辑技术（1.5小时） 第六单元：使用ChatGPT进行故事讲述和编剧（4小时） • ChatGPT介绍（1小时） • AI辅助的故事讲述和编剧（1.5小时） • 合作和脑力激荡技巧（1.5小时） 第七单元：使用Midjourney AI进行项目管理（4小时） • Midjourney AI介绍（1小时） • 计画和管理动画项目（1.5小时） • AI辅助的项目管理技巧（1.5小时） 第八单元：最终项目和演示（4小时） • 最终项目准备工作（2小时） • 项目演示和反馈（2小时）
矢量数据库是专门用于高效存储、搜索和检索高维矢量的数据库。它们特别适用于根据相似性或接近性比较数据点的应用程序中，例如机器学习（ML）和人工智能（AI）。 本课程旨在帮助学生学会为人工智能和机器学习应用程序设计、实现和管理矢量数据库，以及进行高效的相似性搜索和高维数据处理。该课程使用 Python 语言，并将 Python 编程培训纳入课程内容的一部分，为不熟识 Python 编程的学生打好基础。 ---------------------------------------- 矢量数据库的常见用例： 1. 推荐系统：向量数据库可根据特征向量查找相似的物品或用户，实现个性化推荐。 2. 图像搜索和电脑视觉：高维特征向量可以模拟图像，允许向量数据库执行相似性搜索，以用于图像检索或对象识别任务。 3. 自然语言处理（NLP）：词嵌入和文档向量可以存储在向量数据库中，用于文本相似性搜索、语义分析和机器翻译等任务。 4. 异常检测：向量数据库可以通过将特征向量与其余数据进行比较来识别异常数据点或异常值。 5. 聚类和分类：在无监督和被监督的 ML 场景中，向量数据库可用于执行聚类和分类任务。 课程大纲： 学习 Python（40小时）： 第 1 周：Python 编程简介（10 小时） • Python 数据类型、变量和运算符（3 小时） • 控制结构：条件、循环和异常处理（4 小时） • 函数、模块和库（3 小时） 第 2 周：Python 中的面向对象编程（10 小时） • 类、对象和继承（4 小时） • 封装、多态和抽象（4 小时） • 设计模式和最佳实践（2 小时） 第 3 周：用于数据操作和可视化的 Python 库（10 小时） • 用于数值计算的 NumPy（3 小时） • 用于数据操作的 Pandas（4 小时） • 用于数据可视化的 Matplotlib（3 小时） 第 4 周：Python 中的线性代数概念和实现（10 小时） • 向量、矩阵和运算（4 小时） • 线性变换和特征值/特征向量（3 小时） • 优化简介（3 小时） 矢量数据库（160小时）： 第 1 周：矢量数据库和高维数据简介（10 小时） • 了解矢量数据库及其在 AI 和 ML 中的作用（3 小时） • 高维数据表示和挑战（4 小时） • 距离度量和相似性搜索简介（3 小时） 第 2 周：索引技术和距离度量（10 小时） • 矢量数据库索引技术概述（4 小时） • k-d 树、球树、HNSW 图和 LSH（4 小时） • 距离度量：欧氏距离、余弦相似度和曼哈顿距离（2 小时） 第 3-4 周：索引技术和距离度量的实践练习（20 小时） 第 5 周：矢量数据库工具和 ML 框架集成（10 小时） • Pinecone、Faiss、Annoy 和带矢量扩展的 Elasticsearch 简介（4 小时） • 每个工具的实践练习（4 小时） • 与用于机器学习应用程序的 TensorFlow 和 PyTorch 集成（2 小时） 第 6-7 周：矢量数据库工具的案例研究和实践练习（20 小时） 第 8 周：可扩展性和高级主题（10 小时） • 数据分区、负载平衡和分布式索引（3 小时） • 查询处理和优化技术（4 小时） • 数据存储和管理策略（2 小时） • 矢量数据库中的安全、隐私和监控（1 小时） 第 9-10 周：真实世界的用例和应用程序（20 小时） • 图像搜索和计算机视觉（5 小时） • 自然语言处理和文本相似性（5 小时） • 推荐系统（5 小时） • 异常检测和聚类（5 小时） 第 11-14 周：最终项目 - 提案、设计和实施（40 小时） 第 15 周：最终项目的展示和评估（10 小时） 第 16 周：课程复习和继续学习的其他资源（10 小时） 第 17 周：高级距离度量和评估技术（10 小时） • Minkowski 距离、Jaccard 相似度和其他距离指标（4 小时） • 评估相似性搜索质量的技术（3 小时） • 基准测试和性能分析（3 小时） 第 18 周：与 AI 和 ML 框架的高级集成（10 小时） • 将向量数据库与强化学习框架结合使用（4 小时） • 与其他人工智能框架和库的集成（3 小时） • 跨框架兼容性和最佳实践（3 小时） 第 19 周：新兴趋势和前沿研究（10 小时） • 调查矢量数据库研究的最新进展（4 小时） • 分析影响矢量数据库的 AI 和 ML 新兴趋势（3 小时） • 讨论开放的研究问题和潜在的未来发展（3 小时） 第 20 周：优化和性能调整（10 小时） • 优化矢量数据库性能的技术（4 小时） • 负载测试和压力测试（3 小时） • 识别和解决性能瓶颈（3 小时） 第 21 周：矢量数据库中的数据隐私和安全（10 小时） • 保护隐私的相似性搜索技术（4 小时） • 矢量数据库中的安全数据存储和访问控制（3 小时） • 法规和合规注意事项（3 小时） 第 22 周：构建自定义矢量数据库解决方案（10 小时） • 开源矢量数据库项目概述（3 小时） • 设计和实施自定义矢量数据库解决方案（4 小时） • 为开源矢量数据库项目做贡献（3 小时） 第 23 周：行业客座讲座和案例研究（10 小时） • 行业专业人士关于矢量数据库应用的客座讲座（5 小时） • 分析各个行业的真实案例研究（5 小时） 第 24 周：课程反思和职业机会（10 小时） • 讨论矢量数据库和高维数据管理领域的职业道路和机会（4 小时） • 回顾课程概念以及它们如何应用于现实世界的问题（3 小时） • 准备工作面试和作品集开发（3 小时）
这个 800 小时课程的目标是让学生掌握使用开源 AI 和设计工具创建电影级 CG 动画所需的知识和技能。课程将涵盖 CG 动画的所有方面，从脚本编写到最终渲染，学生将在所有相关技术领域打下坚实的基础。通过本课程，学生将学习使用 AI 工具来加速动画制作过程，创作出逼真、震撼的动画。 ---------------------------------- 创作人才的需求 随着对高质量 CG 电影级动画长片的需求不断增加，需要大量熟练使用开源AI和设计工具的艺术家和动画师。本课程旨在为学生提供创建 CG 电影级动画长片所需的知识、技能和工具，并探索人工智能和该领域其他新兴技术的潜力。通过团队协作，学生还将培养重要的人际交往能力，这对于在创意产业取得成功至关重要。 课程大纲： 第 1-2 周：CG 长片动画简介 在课程的前两周，将向学生介绍CG长片动画的基本概念和原理。这将包括课程概述、将在整个计划中使用的软件和工具的介绍，以及 CG 长片动画制作流程的概述。学生们还将开始他们的第一个项目，这将涉及使用 Blender AI 创建一个简单的 3D 模型。 第 3-4 周：角色设计和建模 在第 3 周和第 4 周，将向学生介绍角色设计和建模的原则。这将包括对设计过程、角色解剖和 3D 建模基础知识的概述。还将向学生介绍用于角色设计的 Midjourney 软件工具。在本节中，学生将致力于设计和建模自己的原创角色。 第 5-6 周：环境设计和世界构建 在第 5 周和第 6 周，学生将学习环境设计和世界构建。这将包括情绪板创建、环境叙事和环境资产创建的介绍。学生还将开始使用 Blender AI 设计和构建自己的环境。 第 7-8 周：特效和模拟 在第 7 周和第 8 周，学生将学习特效和模拟。这将包括对用于创建特殊效果的 Stable Diffusion 软件工具的介绍。学生将努力为他们的角色和环境添加特效。 第 9-10 周：人群场景和动作捕捉 在第 9 周和第 10 周，学生将学习人群场景和动作捕捉。这将包括对 Point-E 和 PifuHD 软件工具的介绍，它们将用于动作捕捉和面部表情传输。学生将努力为他们的角色添加动作捕捉并创建人群场景。 第 11-12 周：声音设计和视频合成 在第 11 周和第 12 周，学生将学习声音设计和视频合成。这将包括对声音设计原则和声音在动画中的使用的介绍，以及对用于视频合成和编辑的 Kdenlive 软件工具的介绍。学生将致力于创建自己的声音设计并将其整合到他们的最终项目中。 第 13-14 周：纹理、光照和渲染 在第 13 周和第 14 周，学生将学习纹理、光照和渲染。这将包括介绍使用 Krystal Office+（GIMP、Krita 和 Inkscape）创建和编辑纹理，以及介绍 Blender AI 中的照明和渲染。学生将致力于为他们的最终项目添加纹理、照明和渲染。 第 15-16 周：最终毕业设计 在课程的最后两周，学生将完成他们的最终毕业设计。这将涉及使用他们在整个计划中学到的所有技能和工具来创建高质量的 CG 动画长片。学生将被要求提交符合特定质量标准的完整项目，这些标准将在项目指南中进行概述。 在整个课程中，我们将为学生提供其他资源和材料，例如视频教程和在线论坛，以支持他们的学习和发展。 该课程还将包括定期评估和反馈，以帮助学生跟踪他们的进步并确定他们需要改进的地方。
本訓練營為參與者提供體驗使用Python進行數據分析和決策的機會。即使完全沒有接觸過Python，也能在本訓練營中自如學習。 我們的導師將指導學生從基本的語法開始學習Python的基礎知識，之後再帶領他們在實踐中學習更複雜的數據分析操作。 在訓練營尾聲，學生需要完成知識評估，以證明自身的知識掌握程度。 (課程對象： 對經常接觸數據，並對數據分析已有基本概念和認識而有意加強其數據可視化，分析和決策能力的人士。 適合對象： 工作上需要接觸數據或想投身或想投身於數據分析行業的人士
研究金融市場有很多種方法。其中，杜邦分析法對於了解推動公司盈利的特定因素很有幫助。杜邦分析公式是一種工具，可有助避免公司盈利能力相關的誤導性結論。在本課程中，投資者將學習如何閱讀和解釋上市公司的財務報告。通過使用杜邦公式在10分鐘內建立一個簡單的表格，投資者還可以學會尋找被低估的公司，並且避免被高估的公司。
雖然交易是人與人之間的過程，但市場本身是客觀、沒有偏見的。一個人對市場的看法完全取決於自己。如果你的長期目標是達到並保持市場交易者的地位，那麼培養一種有助於你從不偏不倚的角度觀察市場的心態就非常重要。在本課程中，你將學習如何消除對市場的主觀概念，並且在進行交易前從多角度客觀分析事實。
在本課程中，你將學習核心動畫原理，從簡單的彈跳球動畫開始，到更高級的角色模型動作，如行走、跳躍和表演等。導師還將指導學生學習動畫工作流程和技術術語，以幫助他們更快地適應專業動畫工作。 本課程是為沒有經驗，並對3D動畫製作懷有強烈興趣的初學者設計的。
本課程旨在幫助希望為自己的遊戲創建簡單資產的Blender初學者。從學習Blender的基本操作到將你自己的遊戲資產導入你喜歡的遊戲引擎，本課程將成為你在Blender中製作遊戲資產的完整指南。
本課程將幫助剛接觸Blender的油脂鉛筆工具的初學者快速掌握其基本功能和應用。學生將學習如何使用繪製模式、編輯畫作、選擇合適的畫筆和材料、添加修改器和著色器、製作2D動畫等等。
本課程為Blender的動態圖形技術提供了一個全面的指導。以Blender作品為示範，將仔細剖析和分析各個鏡頭和其中使用的技術，以及達成的效果。在本課程完結時，學生將能夠掌握各種動態圖形技術，並將其應用到自己的作品中。 本課程是為初學動態圖形及對Blender創作有著濃厚興趣的人設計的。
本課程假定你有一定的使用Blender的經驗。你將學習Blender Studio中的裝配工具，以及Rigify的裝配生成工作流程。什麼是Rigify？這個插件可以讓你在一個簡單的Metarig上輸入參數，從而生成可用來控制角色的控制器。整個過程將由我們經驗豐富的導師在課程中向你詳細說明。
