『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書』Amazon購入特典キャンペーン

最強の囲碁AI「アルファ碁」の技術に迫る!

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『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書』とは?

本書はNatureの論文で提供されているAlphaGo(アルファ碁)に関する難解な学術論文を著者が読み解き、アルファ碁で利用されている深層学習や強化学習、モンテカルロ木探索の仕組みについて、実際の囲碁の画面も参照しながら、わかりやすく解説した書籍です。

本書を読むことで、最新のAIに深層学習、強化学習、モンテカルロ木探索がどのように利用されているかを知ることができ、実際の研究開発の参考にすることができます。

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目次

『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書
 深層学習、モンテカルロ木探索、
 強化学習から見たその仕組み』

 著者:大槻知史
 監修:三宅陽一郎
 ページ数:256
 発売日:2017年07月19日
 価格:2,808円(税込)

Chapter1 アルファ碁の登場

01 ゲームAIの歴史と進歩
02 天才デミス・ハサビスの登場
03 アルファ碁の活躍
04 囲碁AIの基礎
05 まとめ

Chapter2 ディープラーニング~囲碁AIは瞬時にひらめく~

01 ディープラーニングとは
02 手書き数字認識の例
03 アルファ碁における畳み込みニューラルネットワーク
04 ChainerでCNNを学習させてみる
05 まとめ

Chapter3 強化学習~囲碁AIは経験に学ぶ~

01 強化学習とは
02 強化学習の歴史
03 多腕バンデット問題
04 迷路を解くための強化学習
05 テレビゲームの操作獲得のための強化学習
06 アルファ碁における強化学習
07 まとめと課題

Chapter4 探索~囲碁AIはいかにして先読みするか~

01 2人ゼロ和有限確定完全情報ゲーム
02 ゲームにおける探索
03 従来のゲーム木探索(ミニマックス木探索)
04 囲碁におけるモンテカルロ木探索
05 モンテカルロ木探索の成功要因と課題
06 まとめ

Chapter5 アルファ碁の完成

01 アルファ碁の設計図
02 非同期方策価値更新モンテカルロ木探索(APV-MCTS)
03 大量のCPU・GPUの利用
04 APV-MCTSの効果
05 アルファ碁の弱点
06 アルファ碁の先の未来

Appendix1 数式について

Appendix2 囲碁プログラム用のUIソフト「GoGui」およびGoGui用プログラム「DeltaGo」の利用方法

著者

大槻 知史氏

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プログラマーとしては、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

三宅 陽一郎氏

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』(SBCr)、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、2015/12)、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)。


必ず購入特典がもらえる!

応募者全員プレゼント

「囲碁AI・棋力の歴史&早わかり技術マップ」

(PDF形式/A3サイズ/1ページ)

『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書』を購入された方へ、
本書を読む際に役立つ資料をプレゼントします。

・囲碁AI・棋力の歴史
探索・ディープラーニング・強化学習技術の系譜とともに、囲碁AIの棋力の向上した流れがわかります。
・早わかり技術マップ
本章で説明する技術トピックと、全体の中の位置づけについてフルカラーでまとめました。アルファ碁に使われている主要な技術がわかります。

キャンペーン対象者

『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習からみたその仕組み』を購入された方(予約注文された方も含む)

応募の決まり

本書を各書店で購入後、応募フォームに必要事項を記入し、送信してください。

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特典はデータファイルとなりますので、応募時のメールアドレスにダウンロード方法をお送りいたします。

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