まいみ０９のお買い物ダイアリ

本書では、AlphaGoの論文をヒントに深層学習を用いて棋譜学習を行う将棋アプリケーションソフトを開発する。またコンピューター将棋の歴史や大会などの概説、実装内容に関わってくる基礎的な理論についても概説し、実際に対局できる以下の３つの将棋AIについて、PythonとChainerで実装してゆく。更により強い将棋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する。

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。

将棋AIで学ぶディープラーニング [ 山岡忠夫 ]
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発売日：2018年03月14日頃
著者／編集：山岡忠夫
出版社：マイナビ出版
発行形態：単行本
ページ数：288p
ISBN：9784839965419

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