[推坑] 分享鐵人賽電腦對局系列文
(代po)
各位軟工版的大神們安安,跟大家分享我的鐵人賽系列文。
小弟選了一個非常冷門的主題,覺得電腦對局這麼有趣的領域居然沒有人寫過真的是太可惜了,希望可以推更多的人入坑。
https://ithelp.ithome.com.tw/users/20169302/ironman/7684
這次的電腦對局系列文可以分成五個部分,每篇都是有連貫性的(除了幾篇意外的小插曲),建議按照順序閱讀。
第一部分:簡介
Day2、3、4:介紹了電腦對局的類型、複雜度與小故事。
Day8:介紹了電腦對局競賽。
第二部分:搜尋演算法
Day5、6:使用Minimax Algorithm搭配審局函數使用做出簡單的對局AI。
Day7、9:利用Alpha-Beta Pruning、Scout Algorithm等方式進行剪枝,來優化程式效能。
Day10、11、12:著手分析通過優先展開較佳的走步來提昇剪枝效果,進階一點的ThreatSpace Search,還有不能不注意的Horizon Effect。
Day16:用Bouzy's 5/21 Algorithm實作圍棋的形勢判斷,也算是一種審局函數。
Day13、14:最後利用實作圍棋征子邏輯來複習前面所學的演算法。
第三部分:Monte Carlo Tree Search
這邊介紹MCTS花了比較多的篇幅,所以我把它切出來。
Day15、17、18:介紹了MCTS的原理與優化方式。
Day19、20:介紹AlphaGo與開源框架AlphaZero General。
第四部分:進階優化方式
這部分屬於網路上能找到的資料比較少,一般人很難接觸到的部分,還有像是Bitboard等實作細節,感覺都是透過比賽或是實驗室前輩的傳承,幾乎沒有看到網路上有相關學習資源。
Day21:棋盤的資料結構。
Day22:利用Transposition Table增加程式效能。
Day23、24:介紹開局庫與殘局庫。
Day25、26:實作蜜月橋牌殘局庫。
Day27:通過位元運算來增加程式效能。
第五部分:生活中的應用?!
Day28、29:這邊純屬娛樂,幫大家增加一些無用的知識,但是祭品文的部分是真的有在準備XDD。
這是去年底C_Chat版熱烈討論的[新聞] 陸「民間棋王」賽後浴缸排泄!遭質疑塞肛
我對其進行了深度的學術探討,寫成以下兩篇。
Day28 從象棋比賽作弊事件探討資料傳輸與資料結構
https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10367074
Day29 什麼?肛門也能下棋!
https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10367432
拜託各位多多支持,讓祭品文早日達標。
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可以出書了,那麼有系統的介紹
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出電子書加上 Sample 的話,我應該會買
讚讚
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推,一直有興趣的主題,但不得其門而入,謝大大
肛門也能下棋XDDD
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Re: [心得] AI時代來臨,技術分析真的已經沒用了當年NASA首次登陸月球,所使用的電腦相較現在的手機根本像玩具, 也就是說我們帶手機穿越到當年,等於是帶一台超級電腦, 但這時代的手機應該比較像是掌上型遊戲機的樣子。 無意冒犯,但您真的理解通篇堆砌的那些詞藻,其真正的意義? : 這邊提到的AI演算法量化交易,7
[心得] 鐵人賽中的 data governance 組合包在今年的鐵人賽多了一些跟資料工程相關的主題, 這也是隨著前幾年資料科學而興起的新職缺。 若將資料科學視為最終導出 Data Product 的出口, 那進口的原料則是 Data Engineer 來處理。 如果你也處於 Data Team 或是技援 Data Team 做事情,6
Re: [新聞] 陸「民間棋王」賽後浴缸排泄!遭質疑塞肛是說 龍王的工作在描寫對弈時的插圖 為什麼每個人的表情都這麼猙獰啊?4
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Re: [討論] 我就問,刷題強者的實務表現?我是真的覺得 刷題這種東西還是很看領域 現在工作是做cloud infrastructure network 一年 沒真的用過什麼困難演算法 頂多實作bitmap tree binary tree linked list這種程度而? 更常用到的是對kernel的理解 能不能對runtime process做效能分析去改善自己的程式(譬 如cache miss) 對multi thread lock或sync的取捨 對network的理解度(不是只是知道tc- 這波疫情是不是打亂原本的安排了呢? 台灣的防疫在世界有目共睹,其中運用資訊科技收集資料, 利用 AI 執行預測、協助疫苗和藥物開發,這都是現在與 未來的實際運用.AI人工智慧的發展不受限,那你打算來了 解一下嗎?勞動部與緯育TibaMe共同舉辦職前與在職者訓