Репозиторий проекта Искусственный интеллект и наука МГУ имени М.В. Ломоносова
Курс: Нейронные сети и их применение в научных исследованиях
Здесь разрабатываются иллюстрации к блокнотам, по которым читается курс. Используются 4 выходных формата: GIF, PNG, JPG, MP4. Доступны исходники, хранящиеся в форматах eps, psd и aep. Сами блокноты доступны по адресу https://github.com/EPC-MSU/EduNet-lectures.
Весь разработанный курс передан в публичное достояние, включая изображения. Они распространяются вместе с исходниками под лицензией CC0. Все остальные изображения в блокнотах — это ссылки на чужой результат, который не требует перерисовки, и мы ссылаемся на автора в тексте блокнота.
Зачем это сделано? Для того, чтобы без оглядки на юристов можно было на основе наших материалов создать свой учебный курс, полностью скопировать наш, создать свой коммерческий продукт и продавать его, и т.д. Иными словами — заниматься конструктивной деятельностью и не беспокоиться об ограничениях. Это подарок человечеству во имя всеобщего процветания.
Что позволило это сделать? Мы работаем при поддержке некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект». Мы не ставим целью продажу курса, поэтому наработанные материалы не нужно прятать от потенциальных покупателей. Наша цель — это повышение качества науки в МГУ. Максимально открытая лицензия этому не противоречит.
Материалы разбиты по темам лекций. В каждой лекции 2 папки
- В папке
out
находятся иллюстрации к блокнотам. - В папке
src
находятся исходники, которые позволяют редактировать файл.
Мы делаем выходные файлы двойного разрешения по сравнению с тем, которое мы показываем в блокнотах, так как на компьютерах с Zoom, не равным 100% (Retina display и много других случаев), пиксели отображаются не 1 в 1, а в соответствии с Zoom. Двойное разрешение позволяет всегда иметь чёткие изображения ценой небольшого увеличения размеров файлов.
Внутри Adobe Illustrator мы используем разрешение растровых картинок в 2 раза больше (при наличии соответствующего исходника), чем в экспортируемом файле. Это позволит при дальнейших редактированиях не терять в качестве растровых изображений. При этом экономится размер eps файла.