東京大学のDeep Learning講座のコンテンツ公開

素晴らしい。
勉強させて貰います。

Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ
http://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/deep-learning%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E8%AC%9B%E5%BA%A7%E6%BC%94%E7%BF%92%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%84-%E5%85%AC%E9%96%8B%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/

計算・幾何学の教科書

グラフィック系アルゴリズムに役立つ「計算幾何学」の入門用ノートPDF
http://language-and-engineering.hatenablog.jp/entry/20140528/ComputationalGeometryPDFNoteLinks

確認する。

ゲームで使えるタスクスケジューラ(ジョブシステム)

Multithreaded task scheduler
https://github.com/SergeyMakeev/TaskScheduler

オープンソース(MIT ライセンス)のタスクスケジューラ/ジョブシステムです。
ロシアのゲーム開発者によるもので、自身が関わった商業ゲームで採用したものみたいです。

GDC 2015 で講演された Naughty Dog の実装に影響を受けているみたいなので、
コードの仕組みを理解するには、下記資料も合わせて読む必要がありそうです。

Parallelizing the Naughty Dog engine using fibers
http://www.swedishcoding.com/wp-content/uploads/2015/03/parallelizing_the_naughty_dog_engine_using_fibers.pdf