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AI/ ML & Data

猴子也能懂的電腦對局 : 30天打造自己的對局AI 系列

淺談電腦對局

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 11 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

Day1 前言

猴子也能懂的電腦對局,如果看完你還不懂,別擔心,那只能說明你不是猴子。開玩笑的,如果看完你還不懂那只能說明是我寫得實在是太爛了。我會盡量用最簡單的方式分享理論和...

2024-09-15 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 2

Day2 淺談電腦對局

這邊貼公式有點麻煩,還得轉成圖,也不知道未來會不會有跑版的情況,就附上我原稿的版本吧!hackMD原稿 電腦對局 電腦對局是AI領域中非常重要的一個分支,自...

2024-09-16 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 3

Day3 自動下棋機器人

hackMD原稿 在開始學習怎麼讓電腦下棋之前,先分享一個小故事,早在電腦還沒發明前就有人試著想讓機器下棋了,來看看250年前的人是怎麼做的。 第一個自動下...

2024-09-17 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 4

Day4 讓電腦下棋

hackMD原稿再麻煩將背景調為淺色,深色背景會看不太到圖。 看完了古人的操作,換我們來打造一個自動下棋AI了。那除了把人塞進電腦裡之外,要怎麼讓電腦下棋呢...

2024-09-18 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 5

Day5 Minimax Algorithm

hackMD原稿沒有提前囤稿,在日本旅遊晚上還要撥空寫鐵人賽好痛苦,可能寫到精神有些恍惚,如果有哪裡不小心寫錯或是讓人看不懂的話請一定要留言跟我說。 昨天有...

2024-09-19 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 6

Day6 Evaluation Function

hackMD原稿 在有限的時間中,很多遊戲是不可能搜索完所有的結果的,因為昨天我們的範例是井字遊戲,他的對局樹複雜度很低,可以直接把所有下法都試一遍,如果換...

2024-09-20 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 7

Day7 Alpha-Beta Pruning

在日本趕稿趕到快發瘋,如果有哪裡解釋不清楚的歡迎留言跟我說。hackMD原稿 昨天分享了如果是較為複雜的遊戲,可以使用審局函數來限制Minimax的搜索深度...

2024-09-21 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 8

Day8 電腦對局競賽

剛從日本回到台灣,飛機還延誤快兩小時,按照原先的計畫是要介紹Scout Algorithm。介紹電腦對局競賽我本來是想在第29天時寫的,可惜計畫趕不上變化,我...

2024-09-22 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 9

Day9 Scout Algorithm

前天分享到面對龐大的對局樹時,我們不要跟他拚拳,而是嘗試切他節點,除了Alpha-Beta Pruning之外,今天要再來介紹一個新的演算法。 Scout Al...

2024-09-23 ‧ 由 marsgoat 分享
DAY 10

Day10 著手分析與優化

剛回國就被隕石砸到,這兩天都在加班,可以預期的是接下來兩週也會瘋狂的加班。本來今天已經要棄賽了,但居然有兩位大大追蹤了我,只好硬著頭皮再撐下去了。hackMD...

2024-09-24 ‧ 由 marsgoat 分享