「囲碁」の検索結果

誰もが知っている定番のボードゲーム、囲碁のポケッタブルモデルです。持ち運びに最適のサイズとなっており、いつでもどこでも手軽にプレイすることができます。

AI流の手法を実戦棋譜をもとに詳しく解説した囲碁学習ソフト。AI流の手法は人間とどこが違うのか、どこが強いのか、実戦棋譜をもとに詳しく解説し、AI流新戦法を習得できます。・AI流の手法 ・星への侵入 ・シマリの変遷 ・AI流新定石 ・AIの棋譜鑑賞 ・復習問題と練習問題集からなる全6巻セット。

【本書の概要】 本書は学術論文(NatureやGoogleのサイト)などで提供されている難解なアルファ碁およびアルファ碁ゼロの仕組みについて、 著者がとりまとめ、実際の囲碁の画面を見ながら、 アルファ碁およびアルファ碁ゼロで利用されている深層学習や強化学習の仕組みについてわかりやすく解説した書籍です。 特にデュアルネットワークはまったく新しい深層学習の手法で国内外の技術者の関心を集めています。 本書を読むことで、最新AIの深層学習、強化学習の仕組みを知ることができ、 自身の研究開発の参考にできます。また著者の開発したDeltaGoを元に実際に囲碁AIを体験できます。 【増補改訂のポイント】 Chapter1から5の部分は、よりわかりやすく内容を加筆修正しています。 またChapter6はアルファ碁ゼロに対応しています。 改訂にあたり、色数も2Cに変更。よりわかりやすいビジュアルになっています。 【対象読者】 人工知能関連の開発者、研究者 【著者プロフィール】 大槻知史(おおつき・ともし) 2001年東京大学工学部計数工学科卒業。2003年同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。 以降、機械学習・最適化などの研究開発に取り組む。ゲームAIプログラマとしては、2001年より、囲碁・将棋プログラムの開発に従事。 著者の開発した将棋プログラム「大槻将棋」は、2009年世界コンピュータ将棋選手権にて第2位。博士(情報理工学)。 【監修者プロフィール】 三宅陽一郎(みやけ・よういちろう) デジタルゲームの人工知能の開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、 東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。 ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。 国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。 共著『デジタルゲームの教科書』『デジタルゲームの技術』『絵でわかる人工知能』(SBクリエイティブ)、 著書『人工知能のための哲学塾』(BNN新社)、『人工知能の作り方』(技術評論社)、 『ゲーム、人工知能、環世界』(現代思想、青土社、2015年12月)、 最新の論文は『デジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在』(人工知能学会誌 2015年、学会Webにて公開)。

収納に便利な折り畳み式です。

AIの大局観を取り入れた現代碁にマッチした囲碁講座。AI出現後、今までにない発想や斬新な打ち方を頻繁に見かけるようになり、従来の固定観念は完全に崩壊しました。本ソフトは中盤を重点的に取り上げ、部分よりも常に碁盤を広く見る習慣を養い、大局観を磨いていくことを目標とした内容になっています。随所に取り上げたAI流の考え方と着手も勉強することによって、現代的な碁に対応できるようになり、間違いなく皆様の棋力アップに役立ちます。

凹みのある盤面でコマがズレにくい作り

凹みのある盤面でコマがズレにくい作り

収納に便利な折り畳み式です。

様々な業種・商品に利用できるデザインを豊富に取り揃えています。

誰もが知っている定番のボードゲーム、将棋のポケッタブルモデルです。持ち運びに最適のサイズとなっており、いつでもどこでも手軽にプレイすることができます。

USBハブ機能、DisplayPort搭載21.45型ワイドタッチパネル液晶ディスプレイ。静電容量式タッチパネルセンサー採用。10ポイントのマルチタッチに対応。将棋や囲碁などのマルチタッチに対応したゲームやイラストソフトが楽しめます。ピアノを弾くなど両手を使った操作も可能です。液晶背面にUSBポートを2ポート、側面に1ポートを内蔵しており、パソコン本体に手を伸ばす必要がなく、USBポートを使用できます。画面を15度～50度の範囲で調整できる自立スタンド付きで、タッチがしやすい角度に合わせることができます。ブルーライトカット機能付き

強化学習は「ポストビッグデータ」の技術である! 人工知能，金融工学，ロボット制御，言語処理，生産現場やサービスの最適化，あらゆる分野に応用が広がる強化学習．十分なデータが与えられることが前提とされる他の機械学習法と異なり，「足りないデータを集めながら最適化すること」に力点を置く強化学習は，ビッグデータの先を行くための重要な技術となることが期待されます． 強化学習の「いま」を知り，「これから」を切り拓くための1冊． 本書では，この分野を代表する執筆陣が集い，強化学習の基礎・発展・応用を多面的に解説します． ・基礎：強化学習の動作原理と基本アルゴリズムを，初学者でも分かるように導入． ・発展：より複雑な問題に対処し，高度な研究に進むための，さまざまな発展的手法を解説． ・応用：マルチロボットシステムの制御，対話処理，医療データ分析，囲碁の対局など広範な応用例・研究事例を通して，強化学習の活用法を紹介．人間の行動や脳の動作を説明するモデルとしての理論・実験も解説． ――強化学習の基礎を学びたい方，発展的手法に触れたい方，応用可能性を一望したい方に最適な1冊!