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将棋AIで学ぶディープラーニング 単行本(ソフトカバー) – 2018/3/14

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商品の説明

内容紹介

人より強い"将棋プログラム"を作ろう

将棋プログラムの作成を通してディープラーニングをより深く理解できる。

2016年3月、プロ棋士に勝つには後10年かかると言われていたコンピュータ囲碁でDeepMindが開発したAlphaGoがトップ棋士に勝利しました。そのAlphaGoで使われた手法がディープラーニングです。

AlphaGoでは局面を「画像」として認識し打ち手の確率と局面の勝率を予測することで、次の打ち手を決めています。画像とは具体的にどのようなものか、次の打ち手をどうやって決めるのか?AlphaGoの論文をヒントに、ディープラーニングを使い棋譜を学習した将棋AIの開発を行います。強化学習のみでトップレベルの強さを持つAlphaZeroで用いられた手法についても取り入れています。

[導入編]では、コンピュータ将棋の歴史とディープラーニングの関係、コンピュータ将棋の大会の概要と参加方法について紹介します。
[理論編]では、実装する将棋AIの前提となる理論について解説します。従来のコンピュータ将棋のアルゴリズム、コンピュータ囲碁で用いられているモンテカルロ木探索とAlphaGoがどのようにディープラーニングを応用したか。基礎的な知識について解説しつつ、これらを将棋AIに応用する方法について述べます。
[実践編]では、ディープラーニングを使った、実際に対局できる以下の3つの将棋AIについて、PythonとChainerで実装していきます。

方策ネットワーク(policy network)を使って指し手の予測のみでプレイするAI。
価値ネットワーク(value network)を使って1手探索を行うAI。
方策ネットワークと価値ネットワークを使ってモンテカルロ木探索を行うAI。

最後に、より強い将棋AIを作りたいという方のために、ヒントとなる情報を紹介します。

内容(「BOOK」データベースより)

人より強い将棋プログラムを作る!Python、Chainerによる将棋AIの作成を通して、ディープラーニングのしくみをより深く理解。AlphaGo、AlphaZeroで用いられた手法も解説。

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 288ページ
  • 出版社: マイナビ出版 (2018/3/14)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4839965412
  • ISBN-13: 978-4839965419
  • 発売日: 2018/3/14
  • 梱包サイズ: 23.4 x 18.2 x 2.6 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.0 12件のカスタマーレビュー
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12件のカスタマーレビュー

2018年3月20日
形式: Kindle版Amazonで購入
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2018年3月20日
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2018年5月28日
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2019年8月16日
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