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你知道電腦遊戲用數學來完成每一個任務嗎，從渲染( rendering )到動畫( animation )，從物理( physics )到人工智慧( AI )？ 數學無處不在。 對數學的基本理解在任何職業中都是至關重要的，而在遊戲開發中，數學的基本理解是最重要的。 它支援遊戲引擎執行的所有主要操作。 沒有它，你甚至不能在螢幕上移動一個角色。 熱衷於學習更多的數學知識來提高你的遊戲開發技能？ 那麼這門課就是為你準備的。
https://softnshare.com/games_mathematics/
【一個好工具推薦給藥師們】
歡迎分享給你的藥師朋友或需要數數兒的朋友 👐🏻
以前在醫院藥局遇到盤點頭就很痛
一邊數藥一邊跟同事講話
一盤要都要數三次（誰叫你要講話😂）
此app結合相機與圖片辨識計數演算法
能夠快速幫你計算照片裡面有幾顆藥
有需要的趕快下載
可以早點下班去吃點心
（在醫院加班盤點有點心吃）
記得拍照時候
⭐️背景要乾淨 ⭐️光線要充足
藥丸當然不能重疊（重疊人眼也不好數 不要為難AI ）
相信可以大大增加正確度
數數兒遊戲就交給手機去數吧
iOS系統 （只是數藥不用付費，需要登錄e-mail註冊）
https://apps.apple.com/us/app/mediscount-counting-pills/id1537039316
安卓系統
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.rocateer.mediscount&fbclid=IwAR20ztYPf6UPFvRMd0mDOBkjNF6vrZ0dBIDdF0jqOoClpZI8x6F5eIE8uJM
#盤點
#數藥丸
#歡迎轉貼
AI 趨勢專家 #李開復 認為，「20年後的今天，這種 #沉浸式的技術 挑戰將獲得解套！」
在《#一級玩家》影片中，主角頭戴著VR眼鏡、身穿各種提供肢體感官的配備，暢遊在虛擬世界當中，遊戲中所營造出來的逼真動人的內容，離不開電腦視覺和自然語言處理等AI演算法，其中更重要的是模擬的XR技術（VR、AR、MR技術的複合體）。
創新工場的董事長兼執行長李開復就預測，2024年電腦視覺技術將能夠把現實真實場景中的物件一一分解，幫助MR理解真實環境的所有物體，而後遵循自然規律在場景中添加任何虛擬物件。目前MR技術仍處於起步階段，但20年後的今天，這種沉浸式的技術挑戰將獲得解套！ 詳見《數位時代》採訪報導 https://bookzone.pros.is/3mjdlt
▶延伸閱讀：《AI 2041》由 AI 趨勢專家李開復架構了10幅AI「技術藍圖」，攜手全球華語科幻星雲獎得主 #陳楸帆，打造10段結合科學與科幻的創作，帶你走入20年後被AI技術深刻改變的未來世界！
誠品 https://eslite.me/3lamdt
天下文化 https://bookzone.pros.is/3jqwnp
#天下文化 #AI2041 #人工智慧 #科幻 #科學 #未來世界
照片來源：電影《一級玩家》劇照
聖誕節🎄🤶🏽🎅🏿 來點輕鬆的！😜 今天是平安夜～又到了一年一度我最喜歡的節日！今年因為疫情，很多人聖誕節不能團聚，也不能到處出去走走，只好宅在家。希望Blob Opera 可以帶給你多一點聖誕節的感覺！讓可愛療癒的像茄子的東西可以給你一點娛樂吧～✨💖
自己玩玩 Blob Opera 👉🏻 https://g.co/arts/H5sdzrJcbsKDA2jq9
第一台會唱歌的電腦 IBM 7094 👉🏻 https://www.historyofinformation.com/detail.php?entryid=4445
這期的影片不適合放在podcast就不放囉～
【㊫ 電腦科學/軟體工程 學習資源 📖】
用Scala學習函式程式設計
https://bit.ly/2IF0Thv
Scala 函数式程式設計原理
https://bit.ly/3kBQXTb
平行程式設計
https://bit.ly/3pCeaZf
Android 應用程式開發 專項課程
https://bit.ly/3lGCUwW
普林斯頓大學 電腦科學 演算法 基礎理論
https://bit.ly/3nxomAh
Go 語言學起來
https://bit.ly/35AWhlv
Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java 專項課程
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Java 軟體工程基礎課程
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全端開發 跨平台手機app 開發 完整課程
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#還是比較喜歡交換禮物 #謝謝2020有你們 #聖誕快樂
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唯一戰勝 Google 旗下 Deep Mind 公司開發的人工智慧 AlphaGo 的南韓棋王李世乭，宣布將要退休，因為他認為人類永遠沒辦法擊敗人工智慧。
不過演算法不是只會越來越強大，為什麼 AlphaGo 會錯判輸給李世乭呢？
因為AlphaGo 有個叫『隨機森林』的算法，可以預測對手可能會下哪一步，但李世乭這一步下在 AlphaGo 認為對方不可能會去下的那一步，李世乭當時下完這步棋，Alphago 還認為自己的贏面超過八成，繼續往後下了十手之後，Alphago 自己有一個勝率的表，突然開始下降，發現自己處於弱勢了，開始慌張了，於是 Alphago 就開始亂下險棋，出現了連業餘選手都不會犯的錯，想賭李世乭會出錯，最後就輸了。
但 AlphaGo 也從敗給李世乭找到自身弱點，再次強化學習能力。像 AlphaGo 的孿生兄弟 AlphaGo Zero，就是完全不靠任何人類經驗訓練的神經網路，它就是不斷跟自己對戰學習，結果在自學 3 天後，就以 100：0 打敗了舊版 AlphaGo ，自學 40 天後，就擊敗了曾經戰勝中國棋手柯潔的 AlphaGo Master，成為世界上最強的圍棋程式！
雖然未來人類可能再也贏不過AI，不過AI 的加入反而讓圍棋有了更多玩法，這時候 AI 的功能，是在擴展人類棋手的思路，和人類合作一起探索圍棋還未被發掘的領域。
因為圍棋是世界上最複雜的遊戲！是看哪個顏色的棋子，圈出的空間最多，誰就獲勝。聽起來規則很簡單，但實際上卻複雜到不行。
圍棋的棋盤是 19X19，通常一步會有 200 種下法，圍棋變化位置的排列組合一共有10 的 170 次方種可能性，比整個宇宙的原子數ㄅ10 的 80 次方還要多更多！人類通常都只能憑經驗跟感覺判斷，但判斷才是最困難的。剛有說嘛，圍棋的勝負是由最終局時，雙方控制地盤的多寡決定，但棋局進行到一半，雙方的地盤都還沒封閉，怎麽判斷形勢呢？很多職業棋手之間微妙的差異，就是體現在這個判斷能力上。
但就連開發 AlphaGo 的團隊都坦言，AlphaGo 面前的最大問題，和人類棋手是一樣的，就是圍棋太難了，還有規則中的規則，例如優勢、虧損、打劫，雖然 AlphaGo 的勝利或失敗，完全取決於這些機率的估計是否準確，但計算力還遠遠達不到『最優解』的程度。目前AlphaGo 團隊的做法是，讓AlphaGo學習像人類棋手一樣，去選點和判斷。
當機器把一件事情做得比人類好時，我們還能做什麼？
你對棋王退休有什麼看法？快和我們一起分享！
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《#范琪斐ㄉ寰宇漫遊》每週四晚間十點在寰宇新聞播出，沒跟上的也沒關係，歡迎訂閱我們的 YouTube 頻道 🔔#范琪斐ㄉ寰宇漫遊 🔔https://reurl.cc/ZvKM3 十點半準時上傳完整版！
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