[important_sample]

Lista linków do materiałów edukacyjnych z informatyki. Poprzednia lista z fizyki. Dla odmiany więcej czytanek i podział na tematy.

#programowanie #informatyka #cssamples #ciekawostki #popularnonaukowe #gruparatowaniapoziomu #liganauki #swiatnauki

Czytanki:

Różne:
Robert Nystrom - Crafting Interpreters - o pisaniu interpreterów [parsowanie języka, itp.]. polecam
The blog at the bottom of the sea: Programming, Graphics, Gamedev, Exotic Computation, Audio Synthesis
Let's Build a Simple Database
Irhum’s Notes - Blog AI
MARKOV CHAIN MONTE CARLO (MCMC) SAMPLING - Seria wpisów o Markov Chain Monte Carlo
gingerBill - Memory Allocation Strategies
Let’s Build A Simple Interpreter
Video Game Physics Tutorial
Jamie Wong - polecam szczególnie o color science i ray marching

AI:
Mathematics for Machine Learning
Neural Networks and Deep Learning - opis matematyki sieci neuronowych i backpropagation
Destill - A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
Destill - Understanding Convolutions on Graphs
Lil'Log - dużo rzeczy o ML
Karpathy - Hacker's guide to Neural Networks
Calculus on Computational Graphs: Backpropagation

Grafika:
Scratchapixel - grafika komputerowa od podstaw (path tracing)
Physically Based Rendering: From Theory To Implementation - Biblia grafiki komputerowej - path tracer
GPU Gems
Ray Tracing Gems
Ray Tracing Gems II
Learn OpenGL - Tutorial do OpenGL 3.3 Core (już niezbyt modern opengl)
vulkan-tutorial - Tutorial do Vulkana
opengl-tutorial
Bartosz Ciechanowski - Color Spaces
Completely Painless Programmer's Guide to XYZ, RGB, ICC, xyY, and TRCs
How the CIE 1931 RGB Color Matching Functions Were Developed from the Initial Color Matching Experiments
Interactive Tutorials on Color Science Basics
OKLAB - A perceptual color space for image processing - jak widać kocham color science
Notes on Computer Graphics
therealmjp - polecam serię o Spherical Harmonics
ronja-tutorials
WHAT EVERY CODER SHOULD KNOW ABOUT GAMMA
The Book Of Shaders
Inigo Quilez - shadery, demo scena
reedbeta - głównie grafika
patapom - grafika
schuttejoe - grafika
Adrian Courrèges - graphics study na podstawie klatek gier
momentsingraphics - głównie offline rendering
Simon's Graphics Blog - jak wyżej
andrew-pham
64.github.io
Iliyan Georgiev - publikacje
shihchinw.github.io
An Introduction to Raymarching
benedikt-bitterli.me/tantalum - 2D Spectral Path Tracing
ogldev.org
Tzu-Mao Li - assistant professor at the CSE department of UCSD slajdy
CSE 291 (SP 2023 E00) Physics Simulation
CSE 274 (WI 2022) Discrete Differential Geometry

------------------------------

FILMIKI:

Webdev:
Traversy Media

Ogólne:
Tsoding Daily - VODy ze streamów. Bardzo rozrywkowe i edukujące
Tsoding - jego główny kanał z krótszą formą
CS50 - bardzo znany kurs
Computerphile
The Coding Train - przyjazne dla noobów
Reducible - topka
Molly Rocket - gamedev
blackedout01 - symulacja fizyki
GynvaelColdwind - POLAK OMG
Introduction to Cryptography by Christof Paar
Ben Eater - hardware
Artem Kirsanov - Neurobiologia
Two Minute Papers - omawianie publikacji (głownie AI ze względu na zeitgeist) w krótkiej formie
Fireship - znacie
Freya Holmér - grafika, gamedev, Unity
Sebastian Lague - cudowny kanał
ThinMatrix - devlogi z pisania gierki i tutoriale z OpenGL
LiveOverflow - security
Derek Banas - słynna seria learn in one video
Spanning Tree
Tom S
DepthBuffer
No Boilerplate - głupotki
CodeAesthetic - jak wyżej
Dmitry Soshnikov
Low Byte Productions
gingerBill

Wykłady:
MIT 6.006 Introduction to Algorithms, Fall 2011 - TOP
MIT 6.851 Advanced Data Structures, Spring 2012 - TOP
MIT 6.046J Design and Analysis of Algorithms, Spring 2015
Advanced Algorithms (COMPSCI 224)
Algorithms for Big Data (COMPSCI 229r)
MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010
MIT 6.875 (Cryptography), Spring 2018
MIT 6.854 (Advanced Algorithms), Spring 2016
6.S955: Applied Numerical Algorithms (fall 2023)
MIT 6.832 Underactuated Robotics, Spring 2009
Stanford - Introduction to Robotics
Fundamental Algorithms in Bioinformatics
MIT 18.404J Theory of Computation, Fall 2020
Numerical Computation spring 2015. Wen Shen
MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2018
UC Berkeley CS 61A The Structure and Interpretation of Computer Programs, Spring 2010
MIT 6.0002 Introduction to Computational Thinking and Data...
MIT 6.890 Algorithmic Lower Bounds, Fall 2014
MIT 6.858 Computer Systems Security, Fall 2014
Stanford - Programming Paradigms
Theory of Computation - Fall 2011 - automaty skończone itp
Digital Signal Processing
Binary Exploitation / Memory Corruption by LiveOverflow

AI:
bycloud - newsy ze świata AI
Yannic Kilcher - czytanie publikacji i AI News
hu-po - streamy z czytania publikacji ze świata ML
Aladdin Persson - implementacje prostych architektur w PyTorchu
Mutual Information
Ari Seff
Andrej Karpathy - chyba wiecie kto to
Robert Miles AI Safety
sentdex

Wykłady:
Deep Learning — Andreas Geiger
MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Learning And Beyond
Optimization Methods for Machine Learning and Engineering
NYU Deep Learning SP21
Stanford - Convolutional Neural Networks
Neural networks class - Université de Sherbrooke
Stanford CS221: Artificial Intelligence
MIT 6.034 Artificial Intelligence, Fall 2010
Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep
Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018
Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019
MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and...
Stanford - Machine Learning
Trustworthy Machine Learning (Winter 2023/2024)
Probabilistic Machine Learning -- Philipp Hennig, 2023
Data Compression With and Without Deep Probabilistic Models — Robert Bamler, 2023
Numerics of Machine Learning (Winter 2022/23)
Math for Deep Learning — Andreas Geiger
Data Compression With Deep Probabilistic Models — Robert Bamler, 2021
Neural Data Science — Philipp Berens, 2021
Essential Statistics – Philipp Berens, 2020/21
Introduction to Machine Learning — Dmitry Kobak, 2020/21
Mathematics for Machine Learning — Ulrike von Luxburg, 2020/21
Statistical Machine Learning — Ulrike von Luxburg, 2020
Probabilistic Machine Learning — Philipp Hennig, 2021

Grafika:
GSN Composer - pisanie shaderów
Inigo Quilez - znana osoba w świecie shaderów i demoscenie
The Art of Code - jak wyżej
thebennybox - tutoriale do gamedevu i OpenGL (nieaktywny)
Vojtěch Pröschl
Josh's Channel
Indigo Code - tutoriale do WebGLa
Arseny Kapoulkine - Vulkan itp
ChiliTomatoNoodle

Polecam również materiały z Siggraph i GDC, np. A Gentle Introduction to ReSTIR Path Reuse in Real-Time. Często kursy na SIGGRAPH są bardzo dobre.

Wykłady/Playlisty:
Computer Graphics at TU Wien - Rendering (186.101, 2021S) - Path Tracing
Computer Graphics at TU Wien - Vulkan
Interactive Computer Graphics
INF585/2020 - Computer Animation
C++ 3D DirectX Programming
Graphics Architecture, Winter 2009
Computer Graphics (CMU 15-462/662)
6.837: Introduction to Computer Graphics (fall 2020)
Fun With WebGL 2.0
Ray Tracing for Global Illumination
Computer Graphics, Fall 2009

Image Processing+Computer Vision:
First Principles of Computer Vision - wspaniałe wykłady od Shree Nayara (tego od Oren–Nayar BRDF); wymyślił część rzeczy o których opowiada
Cyrill Stachniss - wykłady eksperta od SLAMu i wizji komputerowej
3D Computer Vision | National University of Singapore - TOP
Computer Vision — Andreas Geiger - TOP
Discrete Differential Geometry - CMU 15-458/858 - TOP
Intro to Digital Image Processing
MIT 6.801 Machine Vision, Fall 2020
6.838: Shape Analysis (Spring 2021)
The Ancient Secrets of Computer Vision
Image Processing and Analysis
Virtual Humans -- Gerard Pons-Moll
Self-Driving Cars — Andreas Geiger

[important_sample]

@important_sample: omg @a__s ( ͡° ͜ʖ ͡°)