ゲーム開発者のための3Dグラフィックス、シェーダ、OpenGL(2) - プログラマブルパイプライン、ジオメトリベース、三角形出力
onemoresipofcoffee
✅ 3Dグラフィックスプログラミング:基礎から高度なアプリケーションまで ✅ GLSL Shading Language: 理論から実習まで ✅9つのシリーズ講義:(1)〜(9)で構成
初級
glsl, vertex-shader, fragment-shader
✅ 全体 (1) 〜 (6) のシリーズ講義を紹介する (0) イントロ講義です。 ✅ NVIDIA GPU + CUDA プログラミングを基礎から一歩ずつ解説します。 ✅ C++/C 言語を用いて、配列・行列・画像処理・統計処理・ソートなどを並列コンピューティングで非常に高速に処理します。
受講生 1,569名
難易度 中級以上
受講期間 36か月


学習した受講者のレビュー
5.0
홍사부
韓国語でこの講義を作ってくれてありがとう。
5.0
김성은
プログラムをstep-by-stepで勉強している会社員です。もちろん、仕事分野ではありませんが、コンピュータが率いる新しいパラダイムであることを知るために受講しました。入念な説明と講義進行をして、一講座を一度に受講しました。 (私がインフラで聞いた講義の中で初めてです~~^^) 次回の講義も頑張ります。よろしくお願いします。
5.0
몽크in도시
他の方も受講評に書かれましたが…本当にこんな講義を韓国語にしてくれてありがとう。
シリーズ全体 - GPUを利用したCUDAの大規模並列コンピューティング
この講義は - パート (0) - 大規模並列コンピューティングとCUDAの紹介
アップデート - 2023年6月、"リマスタリング"🍀(一部音源、イントロ映像)
ロードマップ「CUDAプログラミング」で✅セット割引クーポン✳️を提供
プログラムは速度が命!
大規模並列処理技術で高速化しましょう 🚀
✅ CUDA = 最も広く使われているGPU並列コンピューティング技術
✅ ステップバイステップ + 豊富な例題 + 詳しい説明 = まさにこの講義!
GPU/グラフィックボードベースの大規模並列コンピューティングは、AI、ディープラーニング、ビッグデータ処理、画像/映像/音声処理などで非常に活発に使用されています。そして現在、GPU並列コンピューティングにおいて最も広範囲に適用されている技術が、NVIDIA社のCUDAアーキテクチャです。
並列コンピューティングの中でも大規模並列コンピューティングやCUDA(クーダ)などの技術が重要だと言われていますが、いざこの分野を体系的に教えてくれる講義を見つけるのが難しく、学習を始めることすら容易ではありません。この講義を通じて、CUDAプログラミングを一歩ずつ学んでみてください。CUDAや並列コンピューティングは理論的な背景が必要で難易度も高いですが、この講義の豊富な例題と背景知識の解説とともに基礎から進めていけば、十分に習得可能です!この講義はシリーズとして制作される予定で、十分な講義時間を確保して提供します。
本講義では、C++/CプログラマーがCUDAライブラリとC++/C関数を組み合わせて、さまざまな分野の問題を大規模並列処理手法で加速する方法について説明します。この方法を通じて、すでに開発されたC++/Cプログラムを加速させたり、新しいアルゴリズムやプログラムを完全に並列コンピューティングで開発することで、画期的に高速化させることができます。
📢 受講前にご確認ください!
CUDAと大規模並列コンピューティングは、豊富な例題と説明が必要です。このシリーズ講義では、パート(0)からパート(6)まで、計24時間以上の講義を提供します。
コンピュータープログラミングの科目であるため、豊富な実習を強調し、実際に動作するソースコード(source code)を提供することで、一つ一つ順を追って進められるようになっています。
講義時間には、すでに説明したソースコード(source code)の部分については重複した説明を最大限排除し、変更された部分や強調すべき部分だけに集中して学習することができます。
既存のプログラムを画期的に改善したいプログラマー
様々なアプリケーションがどのように高速化されたかを知りたい専攻研究者
就職前に新技術に関するポートフォリオを追加したい大学生
AI、ディープラーニング、行列計算などの並列処理理論と実践を知りたい方
*以下のレビューは、知識共有者が同じテーマで行った外部講演に対するレビューです。
"私は並列アルゴリズムや並列コンピューティングについて何も知りませんでしたが、
講義を受けた後には並列コンピューティングに自信を持てるようになりました。"
"従来のC++プログラムでは解決できなかったアルゴリズムが多かったのですが、
この講義を通じてリアルタイム処理が可能になるよう改善することができました!"
"講義を受けた後、面接で並列コンピューティングの経験があると言ったら、面接官の方々がとても驚いていました。
大学生レベルではCUDAや並列コンピューティングの講義を見つけるのは容易ではないとのことでした。"
パート0 (1時間無料講義)現在の講義
パート1 (3時間40分)
パート 2 (4時間 15分)
パート 3 (4時間 5分)
パート 4 (3時間 45分)
パート 5 (3時間 55分)
パート 6 (3時間 45分)
CUDAプログラミングと
大規模並列コンピューティングを完全攻略!
Q. 有料講義の受講評はどうですか?
有料講義が(1)〜(6)まで順次公開されているため、受講レビューが分散しており、現在はまだ非公開です。有料講義には現在、以下のようなレビューが寄せられています。
Q. 非専門家でも受講できる講義ですか?
Q. 講義を受ける前に準備すべきことはありますか?受講に関する参考事項(必要な環境、その他の注意事項など)はありますか?
Q. 授業の内容はどのレベルまで扱いますか?
Q. 受講期限を設定している理由はありますか?
Q. 動画に字幕は入っていますか?
学習対象は
誰でしょう?
配列・行列・画像処理・統計処理・ソートなどをC++ベースの並列コンピューティング・並列処理で加速させたい方
自作のプログラムを並列コンピューティング/CUDA/クーダで加速させたい方
NVIDIA CUDA プログラミング/CUDA コンピューティングを基礎から学ぼうとしている方
GPU並列処理・並列コンピューティングの理論と実践をバランスよく学びたい方
前提知識、
必要でしょうか?
C++またはCプログラミングの経験
コンピュータ構成、レジスタ、キャッシュ、タイムシェアリングなどに関する知識があれば、より好ましいです。
全体
15件 ∙ (1時間 8分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
58件
4.9
58件の受講レビュー
受講レビュー 11
∙
平均評価 5.0
5
PythonでAIモデリングをしながら継続的にCUDAに対する高い理解度が求められ、一度はきちんと勉強しなければならなかった講義の内容です!
こんにちは。🌞 高評価をいただきありがとうございます。🍀 いつも幸せな時間をお過ごしください。
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
CUDAを使っていますが、明らかに全体的に勉強する機会をいただきありがとうございます。
こんにちは。🌞良い評価をいただきありがとうございます。 🍀いつも幸せな時間になってください。
受講レビュー 13
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 25
∙
平均評価 5.0
5
他の方も受講評に書かれましたが…本当にこんな講義を韓国語にしてくれてありがとう。
こんにちは。良い評価をいただきありがとうございます。ずっと内容でお会いしましょう。
受講レビュー 932
∙
平均評価 4.9
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