我是熱愛製作遊戲的青年,於碩士時期主攻遊戲開發與 Machine Learning,熟悉 Unity 開發並時常業餘時間練習技能。是位勤奮肯學的遊戲開發者。
Wugu, New Taipei City, TW
ericmina83@gmail.com
於大學時期有用 Unity 開發小遊戲的經驗。於研究所時期參與了產學合作案,因合作夥伴公司之遊戲開發於 Unity 上,因此有很長一段時間持續在接觸 Unity。
於研究所時期有選修機器學習等相關課程,並實際運用於撞球的路徑預測中,日後也參與學弟們的論文,採用機器學習的方式研發撞球 AI 。
於大學時期,有參加過 APP 應用開發課程,並自製一套用藥提醒 APP,可自行登記藥種、新增用藥時間、醫師姓名等等資訊。
於大學專題時期,有使用 C 於 Arduino 控制板上寫入機器人程式,並採用 C++ 與 Open CV 等視覺辨識完成機器人運動會的各項運動項目,並奪得佳績。
於 2015 年參加國際機器人足球賽「Robocup」,與有經驗的學長一同撰寫機器人的對策程序,運用 C++ 與 Open CV 撰寫策略邏輯,將策略傳送至 Arduino 單晶片控制板中,控制板搭載機器人運動學程式,指揮機器人按照策略邏輯執行。
於業餘時間使用 Unity 練習製作的 Side Project,提升自己的圖學概念與 Unity 中 Mesh、 Shader 的操作。
Radiosity 是一種全域光照技術,可以更真實的反應環境中個物體的反光互相影像後呈現的畫面。
Voronoi Diagrams 為圖學之基礎之一,與 Delaunay Triangulation 為互補之技術。此作品作為練習,參考了各方文獻自己做成的生成 Voronoi Diagrams 的演算法,並且使用 Unity 來完成以精進 C# 與 Unity 的使用技術。
此為碩士時期參與的產學合作案。雖為學長發表的論文,但有參與方法發想與製作過程。若要在短時間內透過數學實際運算撞球位置將會耗費大量的運算時間與資源,因此我們研發了一套利用 Machine Learning 來建構一個可以取代物理模擬的 Model,透過 Model 直接推測出撞球可能的物理運動結果,以節省大量的思考時間。
此專案為某次公司面試現場製作,於面試的半小時完成了 50% 後,後來又花了一個多小時把它完成。 裡面呈現了一些我在開發 Unity 時的編程習慣與技巧運用。