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1.

図書

図書
加藤潔著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2015.3  vii, 406p ; 23cm
シリーズ名: Game developer's resources
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第1章 : レンダリング
第2章 : ポリゴン
第3章 : テクスチャマッピング・光源処理・半透明
第4章 : 2D/3D当たり判定
第5章 : ビルボード
第6章 : 物理運動
第7章 : 数学理論
第1章 : レンダリング
第2章 : ポリゴン
第3章 : テクスチャマッピング・光源処理・半透明
概要: ゲームでよく使われる画面表現を提示し、続いて、それを実現するための数式プログラミングの解説を行います。これにより、ゲームでの応用をイメージしながら、必要となる数学・物理学の基礎を学んでいくことができます。
2.

図書

図書
堂前嘉樹著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2015.9  502p ; 21cm
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第1章 : 整数
第2章 : 小数
第3章 : 演算
第4章 : 2次元
第5章 : 角度
第6章 : 時間
第7章 : 運動
第8章 : 3次元
第9章 : マトリクス
第10章 : 衝突
第11章 : 乱数
第1章 : 整数
第2章 : 小数
第3章 : 演算
概要: CEDEC AWARDS 2013著述賞受賞の鬼才プログラマ、3年ぶりの新刊書き下ろし!ゲーム作りに必要かつ十分な数学と物理の知識を、最短ルートで伝授。
3.

図書

図書
加藤潔著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2018.6  xvi, 367p ; 23cm
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1 数学をUnityで体験する : 基礎的な物体の運動
座標変換
当たり判定
簡単なレンダリング
立体物の作成
2 ゲームに必要な数学理論 : 基本的な数学理論
より高度な数学理論
1 数学をUnityで体験する : 基礎的な物体の運動
座標変換
当たり判定
概要: 本書では「動かしながら学ぶ」をコンセプトに、ゲームエンジンUnityを使って、実際に画面内で物体を動作させながら、座標変換、当たり判定、レンダリングなど、ゲームに必要な数学的知識を学ぶことができます。また、普段ゲームエンジンに任せているゲー ムの数学的背景を実装し、動作を体験することで、C#スクリプトと数式とを具体的なイメージでつなげることが可能になります。第一線でゲーム数学の授業を担当する著者が、「数学は苦手」という全てのゲームプログラマにおくる、ゲーム数学が「わかる」ようになる一冊です。 続きを見る
4.

図書

図書
久富木隆一著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2015.10  xii, 287p ; 24cm
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第1章 : 三角関数
第2章 : 座標系
第3章 : ベクトル
第4章 : 行列
第5章 : 座標変換
第6章 : クォータニオン
第7章 : 曲線
第8章 : ゲームアプリの環境
第9章 : シェーダー
第1章 : 三角関数
第2章 : 座標系
第3章 : ベクトル
概要: 見てわかる!動かして覚える!Unityによるサンプルプログラムでゲームアプリの開発に必要な数学を徹底解説!
5.

図書

図書
ウェンディ・スターラー著 ; 山下恵美子訳
出版情報: 東京 : ソフトバンククリエイティブ, 2009.12  xxiv, 447p ; 24cm
シリーズ名: Professional game programming
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6.

図書

図書
加藤潔著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2013.11  viii, 319p ; 23cm
シリーズ名: Game developer's resources
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第1章 : 物体の運動
第2章 : スクロール
第3章 : 当たり判定
第4章 : 光線の表現
第5章 : 画面切り替えエフェクト
第6章 : ゲームを支える数学・物理学の基礎理論
第1章 : 物体の運動
第2章 : スクロール
第3章 : 当たり判定
概要: 必須5分野を実例で解説。理論もしっかり学べる。サンプルを動かして確認できる。中学校レベルから無理なく学べる。
7.

図書

図書
巴山竜来著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2019.5  301p ; 23cm
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8.

図書

図書
チーム・カルポ著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2019.1  247p ; 21cm
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第1章 ディープラーニングとは何なのか : 深層学習(ディープラーニング)とは
ディープラーニングって具体的に何をするの?
第2章 ニューロンの発火を調整する : 自分以外を拒否するように学習する
Kerasで構築したニューラルネットワークで手書き数字を認識する
第3章 画像認識/物体認識を行う : 2次元フィルターを配置した「畳み込みニューラルネットワーク」
訓練データに過剰に適合するのを避ける
飛行機、自動車、イヌ、ネコなど10種類の物体を認識する
カラー画像を移動、回転、拡大・縮小して認識精度を90%にする
第4章 セマンティックギャップをなくす : イヌとネコ、機械にとっては見分けるのは困難
転移学習でイヌとネコを高精度で見分ける
第5章 過去の情報を取り入れて学習する : 過去の情報を現在の学習に活かす試み / リカレントニューラルネットワーク
RNNにLSTMを配置して画像認識を行う
第1章 ディープラーニングとは何なのか : 深層学習(ディープラーニング)とは
ディープラーニングって具体的に何をするの?
第2章 ニューロンの発火を調整する : 自分以外を拒否するように学習する
概要: 人工知能のためのプログラミング入門。アルゴリズムの基礎から実践までを解説!数式をPythonプログラムに落とし込む!
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