Toán học cho phát triển game (PHẦN 1)

Bài giảng này là bí quyết tìm việc làm để chuẩn bị cho phỏng vấn lập trình viên game. Chúng tôi đã chọn ra những câu hỏi phỏng vấn thường gặp của các lập trình viên game.

Đây là quá trình tái cấu trúc (refactor) một engine game được xây dựng bằng C++ sử dụng thư viện Directx11. Nó được xây dựng theo cách suy luận mã code nội bộ, qua đó bạn có thể suy ngẫm về nguyên lý hoạt động bên trong của các engine như Unity. Đây không phải là dự án ở mức độ chương trình render thường được dạy ở các học viện/khóa học. Chúng tôi xây dựng một engine game "thực thụ" tích hợp nhiều công nghệ khác nhau, từ hệ thống build (빌드시스템) và script (스크립트).

Chúng ta nên ngừng việc tìm kiếm và sao chép mã nguồn từ Google. Điều quan trọng là phải tự do viết mã mà không phụ thuộc vào mã của người khác.

Tôi đã xây dựng sẵn cấu trúc engine đơn giản bằng DX11 và giờ đây đây là khóa học triển khai các tính năng của engine chuyển đổi sang DX12 một cách toàn diện. Với tư cách là người đã phát triển engine riêng trong thời gian dài, tôi đã nỗ lực để nhiều người có thể tiếp cận dễ dàng việc phát triển engine riêng. Đừng vật lộn với GPT, Google và tìm kiếm tài liệu nữa.

Đây là khóa học dành cho những ai muốn học các thuật toán nâng cao, nhưng lại bế tắc không biết cách tiếp cận vấn đề chỉ với các cấu trúc dữ liệu/thuật toán cơ bản học từ sách.

Dễ dàng nắm vững cấu trúc dữ liệu và thuật toán mà bạn đã từng học một cách khó khăn bằng C++, thông qua các bước được chia nhỏ. Không giống như các bài giảng thông thường, lớp học này kết hợp cả cấu trúc dữ liệu và thuật toán, cho phép bạn đồng thời học hỏi có tính đến mối tương quan giữa chúng.

Đây là quá trình tạo ra một game engine tương tự như Unity game engine bằng C++. Nó được tạo ra bằng cách suy đoán mã bên trong và thông qua đó, chúng ta có thể suy nghĩ về các nguyên tắc bên trong của Unity engine.

Khóa nhập môn phát triển game Multiplayer UE5. Thực hành phát triển game Multiplayer dựa Listen Server, từ lý thuyết tới triển khai, bằng cách mô phỏng [Last Man Standing] thực chiến.

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

✅ Trong toàn bộ series từ (1) đến (6), (1) thực sự tạo kernel CUDA ✅ Lập trình NVIDIA GPU + CUDA được giải thích từng bước từ cơ bản. ✅ Xử lý mảng/ma trận/hình ảnh/xử lý thống kê/sắp xếp,… được xử lý rất nhanh thông qua tính toán song song bằng ngôn ngữ C++/C.

Tôi đã xây dựng sẵn cấu trúc engine đơn giản bằng DX11 và giờ đây đây là khóa học triển khai các tính năng của engine chuyển đổi sang DX12 một cách toàn diện. Với tư cách là người đã phát triển engine riêng trong thời gian dài, tôi đã nỗ lực để nhiều người có thể tiếp cận dễ dàng việc phát triển engine riêng. Đừng vật lộn với GPT, Google và tìm kiếm tài liệu nữa.

Đây là lý thuyết tối ưu hóa cần thiết cho AI/học sâu, thị giác máy tính và đồ họa máy tính. Lý thuyết tối ưu hóa 1 tập trung vào định nghĩa các hàm nhiều biến và sự vi phân của các hàm nhiều biến. Tại sao lại như vậy! Điều này là do tất cả các bài toán tối ưu hóa đều được thể hiện dưới dạng hàm nhiều biến. Nếu bạn có được định nghĩa chính xác về hàm nhiều biến và khái niệm vi phân, cách tiếp cận lý thuyết đối với các trường trên sẽ trở nên dễ dàng hơn đáng kể.

Bạn có thể hiểu nguyên lý hoạt động lý thuyết của Kalman Filter qua các ví dụ dễ hiểu.

✅ Trong loạt bài (1) đến (6), (2) song song cộng các vectơ (mảng 1D) ✅ Lập trình GPU NVIDIA + CUDA được giải thích từng bước từ những điều cơ bản. ✅ Xử lý mảng/ma trận/hình ảnh/xử lý thống kê/sắp xếp,… được xử lý rất nhanh thông qua tính toán song song bằng ngôn ngữ C++/C.

Đây là khóa học dành cho những ai muốn học các thuật toán nâng cao, nhưng lại bế tắc không biết cách tiếp cận vấn đề chỉ với các cấu trúc dữ liệu/thuật toán cơ bản học từ sách.

✅ Đây là (0) bài giảng giới thiệu toàn bộ (1) đến (6) bài giảng trong bộ. ✅ Lập trình NVIDIA GPU + CUDA được giải thích từng bước từ cơ bản. ✅ Xử lý mảng/ma trận/hình ảnh/xử lý thống kê/sắp xếp,… được xử lý rất nhanh thông qua tính toán song song bằng ngôn ngữ C++/C.

Dễ dàng nắm vững cấu trúc dữ liệu và thuật toán mà bạn đã từng học một cách khó khăn bằng C++, thông qua các bước được chia nhỏ. Không giống như các bài giảng thông thường, lớp học này kết hợp cả cấu trúc dữ liệu và thuật toán, cho phép bạn đồng thời học hỏi có tính đến mối tương quan giữa chúng.

Giới thiệu các phương pháp học AI nhập môn mà các bạn sinh viên đại học đang học AI có thể tham khảo.