本日のお話 自己紹介 ゲーム情報学的に見た将棋 将棋の仕組みと難しさ 将棋研究の歴史 あから2010 の対戦 将来展望

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特集 ゲーム情 基応専般 将棋 瀧澤武信 ( 早稲田大政治経済術院 / コンピュータ将棋協会 ) コンピュータ将棋の歩み 25 1974 11 1976 11 1979 1981 1986 1987 CSACSA 1990 2001 11 1987 PC 1995 2 1 2005 6 1997 Deep Blue Gary Kasparov 2 1 3 2010 1997 8 CPU CPU 2010

レーティングと棋譜分析

将棋名人のレーティングと棋譜分析 山下宏 2014 年 11 月 7 日 GPW 箱根 大山 15 世名人と羽生名人 全盛期に戦えばどちらが強い? 大山康晴 15 世名人 タイトル獲得 80 期 昭和の覇者 羽生善治名人 1996 年に7 冠達成 平成の覇者 歴代名人の強さを調べる 対局の結果から 対局者の棋力を点数で表す 勝てば点数プラス 負ければマイナス いわゆるEloレーティング 棋譜の内容から

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公開講座 2012/12/9 コンピュータの技術と展望 研究略歴 ( 自己紹介 ) 北海道大学文学部行動科学科卒業研究 逆ハノイの問題解決過程 伊藤毅志 名古屋大学大学院工学研究科 ( 情報工学専攻 ) 博士課程博士論文 作図行動を含んだ問題解決の認知科学的研究 ~ 幾何の証明問題からの考察 ~ 電気通信大学情報理工学研究科伊藤毅志 電気通信大学情報工学科赴任 学習支援システム ( 人間の学習支援

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名古屋市立大学システム自然科学研究科渡邊裕司 日付 通算回 講義内容 0/7 第 4 回 人工知能の概要 基礎的研究 0/24 第 5 回 ゲーム情報学 生物に学んだ機械学習 0/3 第 6 回 データマイニング スマートフォンのセキュリティ /7 第 7 回 サイボーグ ロボット 203/0/24 人工知能とロボット 2 2 ゲーム情報学 生物に学んだ機械学習 ニューラルネットワーク 研究事例 :

写真 1: 挑戦状 1980 年代になってパソコン用の市販プログラムが発売されるようになったが まだとても弱かった アマの有段者になったのは 1990 年代半ばのことである その後は比較的順調に 2 年で 1 段程度のペースで強くなり 2000 年代になってアマチュアの高段者のレベルに達した 筆者自

子ども研究 プロ棋士対コンピュータ将棋 松原仁 ( 公立はこだて未来大学複雑系知能学科教授 ) はじめに 2010 年 10 月に女流プロ棋士の清水市代女流王将 ( 当時 ) とコンピュータ将棋の あから 2010 が対戦してあから 2010 が勝利した 筆者はコンピュータ将棋の研究者としてこの対戦のコンピュータ側の開発責任者をつとめたので ここではこの対戦に至る経緯と対戦の意味するところ および今後の展望について述べてみたい

ナッシュ均衡 ( 最適反応 ) 支配戦略のみで説明できない場合 ( その) 戦略 A 戦略 B 戦略 A (,) (0,0) 戦略 B (0,0) (,) 支配戦略均衡 : 無し ナッシュ均衡 :(,) と (,) 支配戦略均衡よりも適応範囲が広い ナッシュ均衡の良い性質 各プレイヤーは戦略変更の積

コンピュータ将棋の技術と展望 自己紹介 名前保木邦仁 ( 生まれ北海道東区 ) 年齢 36 職業電気通信大学特任助教 専門 00 年頃まで化学, 以降ゲーム情報学 コンピュータ将棋プログラム Bonanza を作っています 囲碁将棋から学ぶゲーム情報学公開講座保木邦仁 0 年 月 8 日 内容 将棋と関係するゲーム理論概略 将棋と関係するゲーム理論概略 チェス 将棋の思考アルゴリズム コンピュータ将棋対人間の歴史

dlshogiアピール文章

第 28 回世界コンピュータ将棋選手権 dlshogi アピール文章 山岡忠夫 2018 年 5 月 1 日更新 下線部分は 第 5 回将棋電王トーナメントからの差分を示す 1 特徴 ディープラーニングを使用 指し手を予測する Policy Network 局面の勝率を予測する Value Network 入力特徴にドメイン知識を活用 モンテカルロ木探索 並列化 自己対局による強化学習 既存将棋プログラムの自己対局データを使った事前学習

しています. これには探索木のすべてのノードを探索する必要がありますが,αβカットなどの枝刈りの処理により探索にかかる計算時間を短縮しています. これに対して, 探索するノードを限定したり, 優先順位をつけて選択的に探索する 選択探索 という探索方式があります. 本チームはノードの選択方式としてノー

芝浦将棋 Softmax のチーム紹介 2017 年 3 月 14 日芝浦工業大学情報工学科五十嵐治一, 原悠一 1. はじめに本稿は, 第 27 回世界コンピュータ将棋選手権 (2017 年 5 月 3 日 ~5 日開催 ) に出場予定の 芝浦将棋 Softmax ( シバウラショウギソフトマックス ) のアピール文書です. 本チームは 芝浦将棋 Jr. から分離した初参加のチームです. 探索手法が従来の

将棋吊人のレーティングと棋譜分析

歴代名人の強さ 山下宏 2017 年 10 月 13 日 札幌 NoMaps 大山 15 世名人と羽生棋聖 全盛期に戦えばどちらが強い? 大山 15 世名人昭和の大名人 羽生棋聖将棋史上最強と言われる (19 世名人 ) 時代が違う二人を直接戦わせることは不可能 しかし二人が指した棋譜は残されている 棋譜から強さを推定 将棋ソフトを使って解析 初心者からアマ高段者まで1800 局を調べた ソフトが悪手と指摘した手と棋力に関連性

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コンピュータ将棋の技術と GPS 将棋について JST ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト 竹内聖悟 概要 GPS 将棋の紹介 コンピュータ将棋で使われる技術 形勢判断と先読み GPS 将棋の技術 今後の将棋 AI と研究 コンピュータ将棋と可視化 近年のコンピュータ将棋 2007 年 : 渡辺明竜王 -Bonanza 渡辺竜王の勝利 2010 年 : あから 2010- 清水市代女流王将 あからの勝利

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89 90 ゲーム理論 ( 第 回ゲーム木探索 I) 九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門横尾真 E-mail: yokoo@inf.kyushu-u.ac.jp http://agent.inf.kyushu-u.ac.jp/~yokoo/ ゲーム木探索 行動の選択が一回だけではなく 交互に繰り返し生じる 前の番に相手の選んだ手は分かる 9 9 例題 二人で交代に, から順に までの数を言う.

dTV 将棋プラス　2018年2月　週間番組表

1 年 2 月週間番組表 時分番組内容時分番組内容分番組内容 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 2 目 00 石田直裕の初級講座 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目久保利明銀河 VS 藤井聡太四段久保利明王将 VS 豊島将之八段渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖対局 ://10 対局 :1/1/ #-10 対局 :/10/ 木金 2 月 1

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第三回計算機科学入門 ( アプリケーション ) 九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門横尾真 E-mail: yokoo@inf.kyushu-u.ac.jp http://agent.inf.kyushu-u.ac.jp/~yokoo/ 小テストの予定 来週 (/) は小テスト内容 :. 制約充足問題を解く. 問題の表現方法は与えられており, 解法はバックトラック.. ある問題を制約充足問題として定式化し,

将棋プログラムの現状と未来

将棋プログラムの現状と未来 鶴岡慶雅 2 1. はじめにコンピュータ将棋の実力はプロ棋士のレベルに近づきつつある その理由の一つは ハードウェアの進歩により探索を高速に実行できるようになったことにあるが ソフトウェアの面での進歩も大きい 本稿では 第 15 回世界コンピュータ将棋選手権で優勝した将棋プログラム 激指 ( げきさし ) の探索手法を中心にして 現在トップレベルにある将棋プログラムの中身

ゲーム情報学研究の事例　将棋

ゲーム情報学研究の事例将棋 なぜ将棋? 2002 年の秋に中東のバーレーンで行われたチェスの対局で 最強のチェスプレーヤーの一人であるクラムニクがコンピュータと引き分けた 使用されたコンピュータは Pentium III 900MHz を8 台搭載した汎用サーバである 当時チェス世界ランキング1 位のカスパロフが IBM のディープブルーに敗れたのは 1997 年であるが 今回はディープブルーとは違って個人が使う

合わせを許す フリースタイルチェス という対戦形式も考案され, 発展を遂げている. この対戦では, あまり強くない人間 + コンピュータ + 良いプロセス が グランドマスター + コンピュータ + 良くないプロセス に勝利するということが起こっている. このことは, コンピュータをどう使いこなすか

HAI シンポジウム 2013 Human-Agent Interaction Symposium 2013 IV-1 アドバンスド将棋で人はどうコンピュータを利用するか How Human use Computer on Advanced Shogi? 伊藤毅志 1 Takeshi Ito 1 1 電気通信大学 1 The University of Electro-Communications

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安田女子大学紀要 37,221 226 2009. 新しいコンピュータ将棋の練習試合環境について TheNewPraciceMachEnvironmenofCompuerShogi NorihisaNISHIMURA はじめにコンピュータ将棋とは, コンピュータの演算処理能力を用いて将棋の各局面で最善と思われる指し手をコンピュータに選ばせることにより, コンピュータに将棋を指させるプログラムである

dTV将棋プラス　2018年3月週間番組表

1 年 3 月週間番組表 時分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 局 1 目 00 第 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 船江恒平の中級講座 00 伊藤真吾の中級講座久保利明王将 VS 豊島将之八段渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖 一手勝ちを目指そう イトシン式 中飛車 対局 :1/2/1 対局 :1// #3~ #1~ 木金 3 月 1 3 月 2 3 月 3 3

プレスリリース_ _AIシリーズ_fix

2011年2月10日 思考ゲームのベストブランド AI シ リーズ 最新作 AI 囲碁 Version 19 AI 将棋 Version 18 AI 麻雀 Version 13 発売のお知らせ 株式会社イーフロンティア 本社 東京都新宿区 代表取締役 安藤 健一 は 20 年来常にトップ クラスを維持し続ける思考ゲームブランド AI シリーズ の最新作 AI 囲碁 Version 19 AI 将棋

ｄTV将棋プラス 2019年4月週間番組表

月 火 水 木 4 月 1 4 月 3 金 4 月 2 4 月 4 4 月 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 3 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 局 1 目 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 局 1 目 00 第 2 期銀河戦決勝トーナメント 1 回戦第 1 局決勝トーナメント 1

prime video チャンネル将棋プラス-α 2018年8月週間番組表

1 年 月週間番組表 曜 月 時分番組内容分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 1 局 2 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 3 局 1 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 4 局 1 目渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖渡辺明竜王

dTV将棋プラス 2018年4月 週間番組表

1 年 月週間番組表 時時分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目対局 :1/1/ 月 1 3 0 藤森哲也の入門講座 将棋プロ棋士への道 1 1 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 目対局 :1/1/ 1 1 1 1 1 1 1 1 00 第 回上州 YAMADA チャレンジ杯都成竜馬四段 vs 藤井聡太四段対局 :1// 30 第 回上州 YAMADA チャレンジ杯三枚堂達也五段

明治大模擬2

Ⅴ: 分野 6 次の文章を読んで, 下の問いに答えなさい ゲーム (Tic-tac-toe), チェッカー, オセロ, チェス, 将棋, 囲碁などの, 決まった盤面の状態から先手と後手で交互に手を進めていくゲームを 完全情報ゲーム と言う 完全情報ゲームは, 原理的にはすべての手を読み切ることができる たとえば ゲームは, 少し練習すれば誰でも手を読み切るほどの熟練者になれる そして, 熟練者同士がプレイヤーとなって対戦すれば必ず引き分けになり,

2. AI 将棋の準備 本章では AI 将棋を使うための準備について解説します 2.1 AI 将棋に入っているディスクについて AI 将棋の商品には 以下のディスクが入っています AI 将棋 Version 19 CD-ROM このディスクにはインストーラや AI 将棋のプログラムといった AI 将棋を動作 させるのに必要な各種ファイルが入っています 2.2 AI 将棋のインストールとアンインストール

shogi.indd

2 コンピュータ将棋の最近の動向 20 回目を迎えた世界コンピュータ将棋選手権 2010 年 5 月 2 日から 4 日まで 第 20 回世界コンピュータ将棋選手権 が開催され,42 チーム ( 他に主催者による招待参加 1) による熱戦が繰り広げられた. 近年,2009 年の選手権で優勝した GPS 将棋 の主要メンバである東京大学の金子知適助教により対戦サーバ floodgate 6) が運営されており,

情報 システム工学概論 コンピュータゲームプレイヤ 鶴岡慶雅 工学部電子情報工学科 情報理工学系研究科電子情報学専攻

情報 システム工学概論 2018-1-15 コンピュータゲームプレイヤ 鶴岡慶雅 工学部電子情報工学科 情報理工学系研究科電子情報学専攻 DEEP Q-NETWORK (DQN) Deep Q-Network (Mnih et al., 2015) Atari 2600 Games ブロック崩し スペースインベーダー ピンポン etc. 同一のプログラムですべてのゲームを学習 CNN+ 強化学習 (Q-Learning)

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125 126 ゲーム理論 ( 第 6 回ゲーム木探索 II) 九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門横尾真 E-mail: yokoo@inf.kyushu-u.ac.jp http://agent.inf.kyushu-u.ac.jp/~yokoo/ 先読みの効果 基本的には, 深く読めば読むほど強い 終盤の方が静的評価関数の値が信用できる そうでない場合は, 先読みの効果は必ずしも自明ではない

将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習

2013/12/16-18 NINSコロキウム 分 科 会 1 将 棋 ソフトウェアにおける 棋 譜 データの 利 用 と 機 械 学 習 佐 藤 佳 州 筑 波 大 学 システム 情 報 工 学 研 究 科 パナソニック 株 式 会 社 先 端 技 術 研 究 所 2013/12/16-18 NINSコロキウム 分 科 会 2 目 次 コンピュータ 将 棋 の 現 状 とこれまでの 歴 史 ゲームの

世界コンピュータ将棋選手権大会ルール補足 (2019 年 2 月 15 日版 赤字は 2 月 8 日版からの追加 ) Q 主要な開発者 の定義について 主要な開発者 とは何ですか? 主要な貢献 とは何ですか? 主要な開発者 になるとどうなりますか? A 開発者のうち 参加者が参加プログラムの開発部の

世界コンピュータ将棋選手権大会ルール補足 (2019 年 2 月 15 日版 赤字は 2 月 8 日版からの追加 ) Q 主要な開発者 の定義について 主要な開発者 とは何ですか? 主要な貢献 とは何ですか? 主要な開発者 になるとどうなりますか? A 開発者のうち 参加者が参加プログラムの開発部の作成において主要な貢献をしたとみなした一名以上の人 ただし 10% 以上貢献した人 ( 例えば アルゴリズム的に

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ゲーム木探索の最適制御 : 将棋における局面評価の機械学習 東北大学大学院理学研究科保木邦仁 コンピュータ将棋プログラム Bonanza Bonanza 製品版を販売 大和証券杯特別対局新聞一面カラー全国版テレビニュース NHK 衛星第 2 運命の一手 1 時間に及ぶドキュメンタリー 角川書店新書ボナンザ VS 勝負脳 一般の方々にアピール 1 何故こんな事になってしまったのだろう 強い将棋プログラムを無料で公開

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-GI-32 No /7/5 統合ネットワーク将棋支援システム SAKURA の評価 衣畑俊希 1 三浦龍 1 大原紳司 1 垂水浩幸 1 田頭佳和 2 林敏浩 1, 1 豊嶋真司 1, 2 コンピ

統合ネットワーク将棋支援システム SAKURA の評価 衣畑俊希 三浦龍 大原紳司 垂水浩幸 田頭佳和 2 林敏浩, 豊嶋真司, 2 コンピュータの性能の向上とともにコンピュータ将棋は急速に強くなり, 対人間戦で善戦するようになった. また, 現在ネットワーク上で主に対局を目的とする将棋サービスは盛況となっているが, 対局後の感想戦や対局を記録したデータベース, 将棋の人工知能等, 他のソフトウェアとのインタフェースを持ち,

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名人を超えるコンピュータ将棋 2013 年 8 月 伊藤英紀 1 目次 コンピュータ将棋概観 コンピュータ将棋の基礎技術 機械学習 並列処理 ボンクラーズ /Puella αの概要 将棋の後の人工知能 2 自己紹介 1988 富士通 ( 株 ) 入社 以来 CPU 設計 半導体製造のサポート マーケティングに従事 1998 趣味でコンピュータ将棋の開発を始める 2011 世界コンピュータ将棋選手権優勝

用しないことを世界選手権大会で試みて参りました. 芝浦将棋 Jr. でも強化学習で評価関数 を学習するなど, 上記の開発コンセプトに沿って開発を進めていくつもりです. 3. 開発メンバー本チームの開発統括者は芝浦工業大学工学部情報工学科に所属する教員, 五十嵐治一教授です. 開発メンバーはすべて五十

芝浦将棋 Jr. のチーム紹介 2017 年 3 月 24 日 芝浦工業大学情報工学科 和田悠介, 古根村光, 桐井杏樹, 岩間雄紀, 内山正吏 1. はじめに本稿は, 第 27 回世界コンピュータ将棋選手権 (2017 年 5 月開催 ) に出場予定の 芝浦将棋 Jr. ( シバウラショウギジュニア ) の紹介文です. 本チームは芝浦工業大学工学部情報工学科の学生と教員により構成されており, 教育と研究の一環として活動しています.

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将棋における局面評価の機械学習 探索結果の最適制御 東北大学院 理化学専攻保木邦仁 コンピュータ将棋プログラム Bonanza Bonanza 製品版を販売 大和証券杯特別対局新聞一面カラー全国版テレビニュース NHK 衛星第 2 運命の一手 1 時間に及ぶドキュメンタリー 角川書店新書ボナンザ VS 勝負脳 IBIS 2007 招待講演 一般の方々にアピール 何故こんな事になってしまったのだろう

ｄTV将棋プラス 2018年10月週間番組表

月 火 曜 水 木 金 曜 土 10 月 1 10 月 2 月 10 月 3 10 月 10 月 月 10 月 6 10 月 7 00 第 2 期銀河戦 00 将棋プレミアムpresents 西遊棋 in Tokyo 00 船江恒平の中級講座 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 北島忠雄の中級講座 00 第 2 期銀河戦 00 第 67 期王将戦七番勝負第 局 1 目決勝トーナメント 1

JOHO KANRI 2016 vol.59 no.2 J ournal of Information Processing and Management May 偶然性が入らないゲームか ( 確定ゲームか ) という性質によって

ゲーム情報学コンピューター将棋を超えて Game informatics Beyond computer shogi 松原仁 1 MATSUBARA Hitoshi 1 1 公立はこだて未来大学 1 Future University Hakodate ゲーム情報学はゲームを対象とした情報処理の研究分野である チェスがゲーム情報学の中心のゲームであったが, チェスでコンピューターが世界チャンピオンに勝った後は将棋が注目されていた

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 将棋における棋風を形成する要素に関する統計的分析 澤宣成 伊藤毅志 将棋におけるプレイスタイルである棋風に着目し, 人間がどういった特徴要素に対してそれを感じているかを棋譜から抽出した特徴要素の統計的分析によって明らかにするこ

将棋における棋風を形成する要素に関する統計的分析 澤宣成 伊藤毅志 将棋におけるプレイスタイルである棋風に着目し, 人間がどういった特徴要素に対してそれを感じているかを棋譜から抽出した特徴要素の統計的分析によって明らかにすることを試みた. 結果いくつかの特徴を発見した. Statistical analysis of Elements of Play Style in SHOGI (Japanese

将棋将棋とは 古代インドで生まれた チャトランガ というゲームがルーツと言われています チャトランガは世界各国に伝わり 使う道具やルールが変化して 将棋となりました 将棋はタテ9つ ヨコ9つ 計 81マスの盤と8 種類の駒を使い2 人のプレイヤーが1 対 1で勝ち負けを競うゲームです 自分が1つの駒

< 解説書 > 解説書作成 ; 将棋将棋とは 古代インドで生まれた チャトランガ というゲームがルーツと言われています チャトランガは世界各国に伝わり 使う道具やルールが変化して 将棋となりました 将棋はタテ9つ ヨコ9つ 計 81マスの盤と8 種類の駒を使い2 人のプレイヤーが1 対 1で勝ち負けを競うゲームです 自分が1つの駒を動かしたら 次は相手が1つの駒を動かすというように駒を交互に動かし

ｄTV将棋プラス 2018年5月週間番組表

1 年 5 月週間番組表 火 曜 水 木 金 曜 土 5 月 1 月 5 月 2 5 月 3 5 月 月 5 月 5 5 月 分番組内容時分番組内容分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 期王将戦七番勝負第 2 局 1 目 00 第 期王将戦七番勝負第 3 局 1 目 00 佐藤慎一の中級講座 00 伊藤真吾の中級講座 00 遠山雄亮の中級講座久保利明王将

JAPLA研究会資料 2017/8/5

JAPLA 研究会資料 2017/9/9 J で将棋の対局を実感して楽しむ - その 2 修正版 - 指し手と持ち駒の表示 西川利男 先月 JAPLA 例会で報告した J の上での将棋はいかがでしたか 発表の後 鳥邊錬太郎氏より 指したときに駒がどう動くのかわからない その経過がわかるように また志村正人氏よりは 相手の駒を取って それぞれ持ち駒がどうなっていうのか示してほしい というご指摘があった

ｄTV将棋プラス 2018年11月週間番組表

18 年 月週間番組表 曜 月 時分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 村中秀史の中級講座決勝トーナメント 2 回戦第 1 局羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段 4 久保利明王将 vs 島本亮五段対局 :18// 4 対局 :/12/ #~ 対局 :/7/ 40 0 高野秀行の中級講座

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

ｄTV将棋プラス 2019年6月週間番組表

時時分番組内容分番組内容 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目決勝トーナメント 2 回戦第 1 局羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段 4 久保利明王将 vs 島本亮五段対局 :1// 4 土 月 1 月 2 3 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段対局 :1// 7 7 9 9 30 第 31 期竜王戦七番勝負第 2

内容梗概 本論文の目的は モンテカルロシミュレーションを取り入れた囲碁プログラムの作成である 今回は去年同研究室の上野謙二郎氏が作成した囲碁プログラムをベースに その棋力を上げるために候補手の思考部分に改良を加えた 具体的には 候補手のパターン化とモンテカルロ法の並列化である 候補手のパターン化はあ

卒業論文 頻出パターンを用いたコンピュータ囲碁候補手の 選定と並列化の検討 氏名 : 中川聖也学籍番号 :2260070068-9 指導教員 : 山崎勝弘教授提出日 :2011 年 2 月 18 日 立命館大学理工学部電子情報デザイン学科 内容梗概 本論文の目的は モンテカルロシミュレーションを取り入れた囲碁プログラムの作成である 今回は去年同研究室の上野謙二郎氏が作成した囲碁プログラムをベースに

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特集 ゲーム情 基応専般 ゲーム情の現在 ゲームの研究は日本で疎外されなくなったのか 松原仁 ( 公立はこだて未来大 ) ゲーム情 ゲーム情という名称ができたのはそんなに古いことではない. 本会でゲームに関する研究会を立ち上げることを計画していた 1998 年頃に研究会の名称を何にすればよいか関係者で検討をしていた. なかなかよい案が出てこなかったが, 筆者が橋田浩一氏 ( 当時電子技術総合研究所現産業技術総合研究所

ダイジェスト 将棋ソフトは機械学習で強くなった近年 将棋ソフトの実力は人間のチャンピオンに近づいてきている 2013 年から 将棋ソフトとプロ棋士が対戦する 電王戦 というイベントが行われている 山本が開発した Ponanza( ポナンザ ) は 現役プロ棋士と対戦し 史上初の勝利を収めた その後も

公開コロキウムダイジェスト 題目 : いま あらためてコンピュータ アルゴリズムと人間の関係を考える 講師 : 山本一成 ( コンピュータ将棋ソフト Ponanza 開発者 ) 大林勇人 (( 株 )NTT データ経営研究所公共行政サービスコンサルティングユニットマネージャー ) パネル討論コーディネーター : 渡辺智暁 ( 国際大学 GLOCOM 主幹研究員 ) 日時 :2015 年 2 月 13

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電通大オープンキャンパス体験授業 (2010 年 7 月 18 日 ) コンピュータゲームの仕組み 西野哲朗 UEC( 電気通信大学 ) 総合情報学科 教授 1/96 コンピュータゲーム研究の歴史 2/96 コンピュータゲームの研究 人工知能の伝統的研究分野 ゲーム理論も応用されてきた ゲーム機 ( 究極の組み込み系 ) の急速な発達 ソフト開発が追いつかないため ハードがオーバースペック気味 (

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局面評価の学習を目指した探索結果の最適制御 東北大学院 理化学専攻保木邦仁 力任せの探索は簡単 高性能! Miimax 法 ( 8) Miimax 法 +beta cut ( 8 ) = ( 8.9) Miimax 法 +beta cut+ull moe pruig や hash cut Miimax 法 +beta cut+ull moe pruig や hash cut +Futility pruig

スライド 1

ICT IoT やビッグデータ時代の ケモメトリックス / 人工知能を知って 新たなチャレンジを 株式会社インシリコデータ 湯田浩太郎 http://www.insilicodata.com 時代の新しい三大潮流 ICT : Information and Communication Technology ( 情報通信技術 ) 情報技術に通信コミュニケーションの重要性を加味した言葉 IoT : Internet

ｄTV将棋プラス 2019年8月週間番組表

4 木金 月 1 月 2 曜 月 土 月 3 月 4 分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 期王将戦七番勝負第 2 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 2 期銀河戦久保利明王将 VS 渡辺明棋王久保利明王将 VS 渡辺明棋王決勝トーナメント 1 回戦第 3 局決勝トーナメント 1 回戦第 3 局対局 :19/1/ 対局 :19/1/2

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あらためて : 決定木の構築 決定木その 4 ( 改めて ) 決定木の作り方 慶應義塾大学理工学部櫻井彰人 通常の手順 : 上から下に ( 根から葉へ ) 再帰的かつ分割統治 (divide-and-conquer) まずは : 一つの属性を選び根とする 属性値ごとに枝を作る 次は : 訓練データを部分集合に分割 ( 枝一本につき一個 ) 最後に : 同じ手順を 個々の枝について行う その場合 個々の枝に割り当てられた訓練データのみを用いる

. 角の二等分線と調和平均 平面上に点 を端点とする線分 と を重ならないようにとる, とし とする の二等分線が線分 と交わる点を とし 点 から に垂直に引いた直線が線分 と交わる点 とする 線分 の長さを求めてみよう 点 から に垂直な直線と および との交点をそれぞれ, Dとする つの直角三

角の二等分線で開くいろいろな平均 札幌旭丘高校中村文則 0. 数直線上に現れるいろいろな平均下図は 数 (, ) の調和平均 相乗平均 相加平均 二乗平均を数直線上に置いたものである, とし 直径 中心 である円を用いていろいろな平均の大小関係を表現するもっとも美しい配置方法であり その証明も容易である Q D E F < 相加平均 > (0), ( ), ( とすると 線分 ) の中点 の座標はである

研究論文用

アドバンスド将棋の試み - 人間の力でコンピュータ将棋をさらに強くできるか - 篠田正人 ( 奈良女子大学理学部 ) 1. はじめにコンピュータ将棋の進歩はめざましく 既にアマチュアトップの棋力は優に超え プロ棋士のレベルをも追い越そうとしている そうした棋力の向上に伴い コンピュータ将棋の様々な活用法も提案がなされるようになった アドバンスド将棋 もそのひとつである これは 人間とコンピュータ将棋が協力することでより高いレベルの勝負を行うことができるかどうか

Taro-プレミアム第66号PDF.jtd

ソフトテニス誰でも 10 倍上達しますプレミアム PDF 版 no66 攻め 守りの新機軸 著作制作 :OYA 転載転用禁止です 2013/2/25 編 1, 攻め 守り後衛と対峙する前衛にとっては 相手後衛が攻撃してくるのか 守ってくるのかは とても重要な問題です 相手後衛が攻めてくるのであれば ポジション的に守らなければならないし 相手が守りでくるならば スマッシュを待ったり 飛び出したりする準備をしなければいけません

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機械学習 と コンピュータ ゲームプレイヤへの応用 工学部 電子情報工学科 近山 隆 1 講義の概要 機械学習 前回 コンピュータ将棋プレイヤと機械学習 今回 コンピュータゲームプレイヤ研究の状況 コンピュータゲームプレイヤ激指 ゲーム木の探索手法 機械学習のゲーム木探索への応用 モンテカルロ法と機械学習 2 コンピュータゲームプレイヤとは コンピュータの誕生当初から研究されてきた 人間の知性の象徴

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

世界コンピュータ将棋選手権 [30] CSA CSA 電王戦 [31] Computer Olympiad [32] ICGA コンピュータ将棋対局場 [33],floodgate [34] 24 floodgate floodgate

254 30 2 2015 3 ゲームプログラミング ( 将棋を中心に ) 1 竹内聖悟 ( 科学技術振興機構 ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト ) 1 1999 [1] 2 2012 松原仁 : ゲーム情報学 :1. ゲーム情報学の現在 ゲームの研究は日本で疎外されなくなったのか [2], 情報処理,Vol. 53, No. 2, pp. 102-106(2012) 小谷善行 : ゲーム情報学

画像類似度測定の初歩的な手法の検証

画像類似度測定の初歩的な手法の検証 島根大学総合理工学部数理 情報システム学科 計算機科学講座田中研究室 S539 森瀧昌志 1 目次 第 1 章序論第 章画像間類似度測定の初歩的な手法について.1 A. 画素値の平均を用いる手法.. 画素値のヒストグラムを用いる手法.3 C. 相関係数を用いる手法.4 D. 解像度を合わせる手法.5 E. 振れ幅のヒストグラムを用いる手法.6 F. 周波数ごとの振れ幅を比較する手法第

prime video チャンネル将棋プラス-α 2019年1月週間番組表

火 曜 水 木 金 1 月 1 月 1 月 2 1 月 3 1 月 4 分番組内容時分番組内容分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 3 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 7 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段決勝トーナメント 1 回戦第 3

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機械学習とコンピュータ ゲームプレイヤへの応用 工学部電子情報工学科 近山隆 1 講義の概要 機械学習 ( 前回 ) コンピュータ将棋プレイヤと機械学習 ( 今回 ) コンピュータゲームプレイヤ研究の状況 コンピュータゲームプレイヤ激指 ゲーム木の探索手法 機械学習のゲーム木探索への応用の応用 モンテカルロ法と機械学習 2 コンピュータゲームプレイヤとは コンピュータの誕生当初から研究されてきた 人間の知性の象徴

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数理計画法第 6 回 塩浦昭義情報科学研究科准教授 shioura@dais.is.tohoku.ac.jp http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching 第 5 章組合せ計画 5.2 分枝限定法 組合せ計画問題 組合せ計画問題とは : 有限個の もの の組合せの中から, 目的関数を最小または最大にする組合せを見つける問題 例 1: 整数計画問題全般

世界コンピュータ将棋選手権参加報告、及び、GPS 将棋の技術

世界コンピュータ将棋選手権参加報告 及び, GPS 将棋のアルゴリズム JST ERATO 湊プロジェクト研究員竹内聖悟 1 概観 世界コンピュータ将棋選手権の紹介 今年は GPS 将棋が優勝 上位 5 プログラムがプロ棋士と対局予定 コンピュータ将棋のアルゴリズム GPS 将棋と そのアルゴリズムを紹介 約 800 台のマシンで疎結合並列探索 2 あらためて自己紹介 竹内聖悟 JST ERATO

1. 背景コンピュータが目覚ましく進歩し 演算速度や記憶容量の大きさでは人の脳を凌駕するスーパーコンピュータも出現してきました しかし 言語を用い 直観を働かせ 抽象や概念を形成し 問題への解答を見いだし 自分自身を改善する 人間のような思考能力を持つ人工知能の実現にはまだ遠い道のりがあるように見え

報道発表資料 2008 年 11 月 23 日独立行政法人理化学研究所富士通株式会社社団法人日本将棋連盟 将棋棋士の 直観思考 を科学 修練は新たな直観回路を作る - プロ棋士の直観回路の測定に成功 修練された直観思考の謎解明が展開 - ポイント プロ棋士とアマチュアで脳活動を比較し プロに固有の脳活動を発見 駒組の定跡形とデタラメ形をプロ棋士は 0.1 秒で区別する脳波活動を観測 将棋盤面を頭頂葉背内側の部位で読み取って

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フィルタリングルール最適化問題の解法ル最適化問題の解法 神奈川大学理学部情報科学科 田中研究室 インターネットの仕組み IP アドレス - パケット 00 送り先 IPアドレス発信元 IPアドレスを含む 確実に相手に届く ルータ ルータ 00 IP アドレス ルータ自宅.55.5. ルータ 大学.7.5.0 インターネットの仕組み パケット - ルータ 00 00 ルータ パケット 00 000 00

参加ソフトは 思考部について 自力で十分な工夫を施したものに限る ソフト開発者は一つの参加ソフトにのみ参加することができる 序盤から故意に手数を稼ぎ 引き分けを狙うソフトは参加できないものとする 大会中に審判が 序盤から故意に手数を稼ぎ引き分けを狙っていると判断したソフトは 以降の対局を不戦敗とする

将棋電王トーナメントルール 第 1 章総則 ( 定義 ) 第 1 条本規程において 次の各号に掲げる用語の意義は 当該各号に定めるところによる 一主催社二本大会三事務局四審判五対戦六試合 株式会社ドワンゴ 日本将棋連盟将棋電王トーナメント主催者が任命した本大会の運営担当者主催者が任命した本大会審判本大会における個々の対局本大会の各日における その日の全対戦 七対戦サーバ 八参加ソフト 九指し手生成部

2. AI 囲碁の準備 本章では AI 囲碁を使うための準備について解説します 2.1 AI 囲碁に入っているディスクについて AI 囲碁の商品には以下のディスクが入っています AI 囲碁 Version 20 CD-ROM このディスクにはインストーラや AI 囲碁のプログラムといった AI 囲碁を動作 させるのに必要な各種ファイルが入っています 2.2 AI 囲碁のインストールとアンインストール

ｄTV将棋プラス 2019年2月週間番組表

4 金 2 月 1 曜 月 土 2 月 2 2 月 3 分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 将棋プレミアムpresents 西遊棋 in Tokyo 決勝トーナメント 1 回戦第 7 局対局 :1/10/ 4 佐藤天彦名人 vs 伊奈祐介六段対局 :1/7/ 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目 00 将棋プレミアム祭りみんなおいでよ!

コンピュータ将棋における全幅探索と 以上の探索範囲が削減される. この枝刈りの手法では, 手番を 1 回放棄すると形勢が悪化するというゲームの性質を利用する. この手法はチェスの場合よりも将棋の方がうまく働く. これは, 特にチェスの終盤で重要となる zugzwang 局面が, 将棋の場合において実

ミニ小特集コ03 ンピュータ将棋の新しい動きミニ小特集 03 コンピュータ将棋における全幅探索と 保木邦仁 ( 東北大学院理学研究科化学専攻 ) khoki@mail.tains.tohoku.ac.jp 5 月に行われたコンピュータ将棋選手権において, 拙作の Bonanza が接戦のリーグ戦をすり抜け, 幸運に助けられながらも優勝することができた.Bonanza の思考アルゴリズムは, チェスで広く用いられている全幅探索の手法に基づく.

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2 次 前書き p3 カードの 覧 p4 準備 P5 プレイ 法 P6 歴史 p7 確定完全情報ゲーム p8 メール対戦と詰将棋 p9 カードの使い ( 総括 ) p10 カードの機能 p11 3 カードでルールが変わる確定完全情報ゲーム カード 24 枚 (12 種 2 枚 ) このカードセット (24 枚 ) は 将棋と 緒に使い カードに書かれた指 によってルールや駒の機能を変えることで 将棋を本来とは違うゲームに変貌させて楽しむものです

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コンピュータグラフィックス < 多次元データ可視化手法によるデータ分析 > 1. はじめに 2011 年 2017 年に行われた サッカー男子日本代表の対外試合 99 試合について 試合結果と選手データとの関係を可視化した 調査したのは以下の 11 項目である [ 試合結果のデータ ] a. 試合開催年 (Year) b. 対戦相手国 (Opponent) 1 : アジア オセアニア 2 : ヨーロッパ

論文誌用MS-Wordテンプレートファイル

将棋の局面評価関数におけるディープラーニングの利用 1 和田悠介 1 五十嵐治一 概要 : コンピュータ囲碁ではディープラーニングが有効であることが分かり, コンピュータチェスにおいても局面評価関数の学習に利用されてきている. その適用例として,Deep Pink と Giraffe がある. 前者はビット列で表現された盤面情報を入力とする教師付き学習を, 後者は特徴量で表現された盤面情報を入力とする強化学習を用いている.

4.2 リスクリテラシーの修得 と受容との関 ( ) リスクリテラシーと 当該の科学技術に対する基礎知識と共に 科学技術のリスクやベネフィット あるいは受容の判断を適切に行う上で基本的に必要な思考方法を獲得している程度のこと GMOのリスクリテラシーは GMOの技術に関する基礎知識およびGMOのリス

4. 的 か の 受容の 4.1 に る の態度の に る態度 に る態度東京都内在住の成人男女 600 人を無作為抽出し 社会調査を実施した 3 ( 有効回収率 :67.5%) その結果 一般市民はGMOに対し 従来型の品種改良農作物と比較して かなり否定的な態度を持っていることが示された 品種改良農作物に対しては 約 7 割の者が 安心 と回答し 一方 GMOに対しては 8 割近くの者が 不安

序盤から故意に手数を稼ぎ 引き分けを狙うソフトは参加できないものとする 大会中に立会人が 序盤から故意に手数を稼ぎ引き分けを狙っていると判断したソフトは 以降の対局を不戦敗とする ( 使用可能ライブラリ ) 第 4 条参加ソフトは 使用可能ライブラリを使用することができる 使用可能ライブラリは 改造

2017 年 9 月 27 日改訂 第 5 回将棋電王トーナメントルール 第 1 章総則 第 1 条 本規程において 次の各号に掲げる用語の意義は 当該各号に定めるところによる 1 主催者 2 本大会 3 立会人 4 対戦 5 試合 株式会社ドワンゴ 公益社団法人日本将棋連盟第 5 回将棋電王トーナメント主催者が任命した本大会立会人本大会における個々の対局本大会の各日における その日の全対戦 6 対戦サーバ

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GSN を応用したナレッジマネジメントシステムの提案 2017 年 10 月 27 日 D-Case 研究会 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 研究開発部門第三研究ユニット 梅田浩貴 2017/3/27 C Copyright 2017 JAXA All rights reserved 1 目次 1 課題説明 SECI モデル 2 GSN を応用したナレッジマネジメントシステム概要 3 ツリー型チェックリスト分析

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成長可能性に関する説明資料 2018 年 4 月 20 日 HEROZ 株式会社 (4382) 1 私たちの志 人工知能 (AI) 革命を起こし 未来を創っていく 2 1. 会社概要 2. ビジネスモデルと競争優位性 3. 成長戦略 3 会社概要 会社名 所在地 設立 2009 年 4 月 HEROZ 株式会社 (HEROZ, Inc.) 東京都港区芝 5-31-17 PMO 田町 2F 資本金 1.1

表紙.indd

教育実践学研究 23,2018 1 Studies of Educational Psychology for Children (Adults) with Intellectual Disabilities * 鳥海順子 TORIUMI Junko 要約 : 本研究では, の動向を把握するために, 日本特殊教育学会における過去 25 年間の学会発表論文について分析を行った 具体的には, 日本特殊教育学会の1982

戦略的行動と経済取引 （ゲーム理論入門）

展開形表現 戦略的行動と経済取引 ( ゲーム理論入門 ) 3. 展開形ゲームとサブゲーム完全均衡 戦略形ゲーム : プレイヤー 戦略 利得 から構成されるゲーム 展開形ゲーム (extensive form game): 各プレイヤーの意思決定を時間の流れとともに ゲームの木 を用いて表現 1 2 展開形ゲームの構成要素 プレイヤー (player) の集合 ゲームの木 (tree) 枝 ( 選択肢

最 近 の 人 工 知 能 第 三 次 ブーム 機 械 学 習 が 一 つの 鍵 ( 特 に 深 層 学 習 ) たくさんのデータが 使 えることがもう 一 つの 鍵 世 の 中 で 広 く 使 われるようになってきた シンギュラリティ( 技 術 的 特 異 点 )の 議 論 が 盛 ん

人 工 知 能 は 世 の 中 をどう 変 えるか 松 原 仁 公 立 はこだて 未 来 大 学 2015.5.31 最 近 の 人 工 知 能 第 三 次 ブーム 機 械 学 習 が 一 つの 鍵 ( 特 に 深 層 学 習 ) たくさんのデータが 使 えることがもう 一 つの 鍵 世 の 中 で 広 く 使 われるようになってきた シンギュラリティ( 技 術 的 特 異 点 )の 議 論 が 盛

第1回 羽曳野レイティングシステム大会

レイティング説明 日本卓球レイティング推進協議会 http://www.kcn.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~ihaya/tt_rating/ レイティング概要 1. 本大会は日本でレイティングを開始するための試験大会です. 大会の勝敗結果から種々のレイティングの計算方法やレイティングの公開方法などを検討します. ご不便をお掛けしますが, 日本でレイティングを導入するためにご協力下さい.

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札幌学院大学社会情報学部課題用テキスト (2) 1 札幌学院大学社会情報学部課題用テキスト HTML の基礎知識 (2) 1 画像の表示 HP に画像を表示させてみる まず HTML 文書と同じフォルダ内 に JPEG ファイル ( 拡張子.jpg ) を 1 個準備する ( 画像の作り方 サイズの調べ方はこのプリントの最後を参照 ) この画像を読みこんで表示するためのタグは以下の通りである 画像ファイル名と

2/10 ページ 対象画像の選択 エルスプローラなどで対象の ( 縮小する ) 画像が入っているフォルダーを開きます 例えば 次の通りです 例では 下のフォルダーから反転しているファイル ( つまり 2006_ JPG ) を縮小するものとします 以下の説明では 対象画像 と呼びます

画像のサイズ変更 ( 特に縮小 ) 1/10 ページ 写真などの画像をホームページに表示するには その画像をファイルとしてサーバーに保管しておく必要があります しかし サーバーの記憶容量には限りがあることと デジカメ ( 携帯も含む ) の解像度が年々向上していることが理由で 写真をどんどんサーバーに入れることになると すぐに記憶容量を使い尽くすことが経験的にわかっています また ホームページに表示された写真を楽しむような用途では解像度をそれほど高くする必要がないことも経験的にわかっています

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

月 火 水 木 金 土 12 月 3 12 月 4 12 月 12 月 6 12 月 7 12 月 12 月 9 分 番組内容 分 番組内容 時 分 番組内容 分 番組内容 分 番組内容 時 分 番組内容 分 番組内容 00 第 期銀河戦 00 田中悠一の中級講座 00 第 67 期王将戦七番勝負第

時時分番組内容分番組内容 00 第 67 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 67 期王将戦七番勝負第 2 局 1 目久保利明王将 VS 豊島将之八段久保利明王将 VS 豊島将之八段 4 対局 :201/1/7 対局 :201/1/27 4 土 12 月 1 12 月 2 6 6 7 7 9 9 12 12 32 31 船江恒平の中級講座 00 第 期 銀河戦 #9~ 決勝トーナメント準決勝第

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3.

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.

将棋連盟が選ぶ注目の一局 #301 1 月 1 日 ~ 2006 年 3 月 3 日に行われた 第 56 期王将戦 1 次予選井上慶太八段対阪口悟四段の対局を 棋譜解説でお送りします 将棋連盟が選ぶ注目の一局 #302 1 月 1 日 ~ 2006 年 6 月 13 日に行われた 第 19 期竜王戦

久保利明の将棋講座 久保流! 攻める振り飛車 #01 1 月 1 日 ~ 久保流! 攻める振り飛車 と題し全 26 でお送りする久保利明王将の将棋講座 第 1 のテーマは 先手中飛車の破壊力 です 久保利明の将棋講座 久保流! 攻める振り飛車 #02 1 月 1 日 ~ 久保流! 攻める振り飛車 と題し全 26 でお送りする久保利明王将の将棋講座 第 2 のテーマは 久保流相穴熊 4 八銀型 です

Information Theory

前回の復習 講義の概要 chapter 1: 情報を測る... エントロピーの定義 確率変数 X の ( 一次 ) エントロピー M H 1 (X) = p i log 2 p i (bit) i=1 M は実現値の個数,p i は i 番目の実現値が取られる確率 実現値 確率 表 裏 0.5 0.5 H 1 X = 0.5 log 2 0.5 0.5log 2 0.5 = 1bit 1 練習問題の解答

博士論文 局面難易度推定法の提案および 名人の大局観や名局の感性評価への応用 竹内章 主指導教員飯田弘之 北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 平成 28 年 3 月

JAIST Reposi https://dspace.j Title 局面難易度推定法の提案および名人の大局観や名局の 感性評価への応用 Author(s) 竹内, 章 Citation Issue Date 2016-03 Type Thesis or Dissertation Text version ETD URL http://hdl.handle.net/10119/13520 Rights

ムーアの法則に関するレポート

情報理工学実験レポート 実験テーマ名 : ムーアの法則に関する調査 職員番号 4570 氏名蚊野浩 提出日 2019 年 4 月 9 日 要約 大規模集積回路のトランジスタ数が 18 ヶ月で2 倍になる というムーアの法則を検証した その結果 Intel 社のマイクロプロセッサに関して 1971 年から 2016 年の平均で 26.4 ヶ月に2 倍 というペースであった このことからムーアの法則のペースが遅くなっていることがわかった

ボルツマンマシンの高速化

1. はじめに ボルツマン学習と平均場近似 山梨大学工学部宗久研究室 G04MK016 鳥居圭太 ボルツマンマシンは学習可能な相互結合型ネットワー クの代表的なものである. ボルツマンマシンには, 学習のための統計平均を取る必要があり, 結果を求めるまでに長い時間がかかってしまうという欠点がある. そこで, 学習の高速化のために, 統計を取る2つのステップについて, 以下のことを行う. まず1つ目のステップでは,

基礎統計

基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t

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木の利用例 ( ゲーム木 ) データ構造とアルゴリズム ⅠB 第 回 自分の手番 / 相手の手番で分岐していく 77 例題 二人で交代に,1 から順に までの数を言う. 言う数の個数は,1 個, 個,3 個のいずれか好きなのを選んでよい 最後に を言った方が負け 必勝法 を言って, 相手に順番を回せば絶対勝ち 一方,0 を言って, 相手に順番を回せば, 相手が何個を選んでも, 次に を言える ---

学習指導要領

(1) 数と式 ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 絶対値の意味を理解し適切な処理することができる 例題 1-3 の絶対値をはずせ 展開公式 ( a + b ) ( a - b ) = a 2 - b 2 を利用して根号を含む分数の分母を有理化することができる 例題 5 5 + 2 の分母を有理化せよ 実数の整数部分と小数部分の表し方を理解している

３章 度数分布とヒストグラム

度数分布とヒストグラム データとは 複雑な確率ゲームから生まれたと考えてよい データ分析の第一歩として データの持つ基本的特性を把握することが重要である 分析の流れ データの分布 ( 散らばり ) を 度数分布表にまとめ グラフ化する グラフに 平均値や分散など 分布の特徴を示す客観的な数値を加える データが母集団からのランダムサンプルならば 母集団についての推測を行う 度数分布とヒストグラムの作成

調和系工学 ゲーム理論編

ゲーム理論第三部 知的都市基盤工学 5 月 30 日 ( 水 5 限 (6:30~8:0 再掲 : 囚人のジレンマ 囚人のジレンマの利得行列 協調 (Cooperte:C プレイヤー 裏切 (Deect:D ( 協調 = 黙秘 裏切 = 自白 プレイヤー C 3,3 4, D,4, 右がプレイヤー の利得左がプレイヤー の利得 ナッシュ均衡点 プレイヤーの合理的な意思決定の結果 (C,C はナッシュ均衡ではない

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章対応のない 群間の量的データの検定. 検定手順 この章ではデータ間に 対 の対応のないつの標本から推定される母集団間の平均値や中央値の比較を行ないます 検定手法は 図. のようにまず正規に従うかどうかを調べます 但し この場合はつの群が共に正規に従うことを調べる必要があります 次に 群とも正規ならば F 検定を用いて等分散であるかどうかを調べます 等分散の場合は t 検定 等分散でない場合はウェルチ

(2) 起動 起動は通常の Windows アプリケーションと同じです Windows の版にもよりますが 最初の起動時は警告画面が出ますので ブロックを解除してください 詳細情報 をクリックすると画面が次のように変わるので 実行 を選びます これで Shogi3 の画面が表示されます

拡張将棋盤画像作成ツール -Shogi3 機能紹介 2017.3.8 神無七郎 (2017.9.4 改版 ) Shogi3 は変則詰将棋の画像ファイルを作成するためのツールです 将棋盤の画像ファイルを作成するためのツールは様々なものが存在しますが 変則詰将棋では変則駒や変則盤を使用するため フェアリー詰将棋の画像ファイルを作れない場合が多々あります そこで新たに作られたのがこの Shogi3 という画像作成ツールです

スライド 1

(8) 2017.6.7 電気通信大学大学院情報理工学研究科末廣尚士 9. ロボットアームの逆運動学 ( 幾何 学的 ( 解析的 ) 解法 ) 何をしたいか 手首, 手先, ツールの 3 次元空間での位置や姿勢から, それを実現する関節角度を計算する. アームソリューション, アームの解とも呼ぶ 何のために たとえばビジョンで認識された物をつかむ場合, 物の位置 姿勢は 3 次元空間で表現されることが普通である.

C#の基本

C# の基本 ~ 開発環境の使い方 ~ C# とは プログラミング言語のひとつであり C C++ Java 等に並ぶ代表的な言語の一つである 容易に GUI( グラフィックやボタンとの連携ができる ) プログラミングが可能である メモリ管理等の煩雑な操作が必要なく 比較的初心者向きの言語である C# の利点 C C++ に比べて メモリ管理が必要ない GUIが作りやすい Javaに比べて コードの制限が少ない

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ゲーム木の探索について ミニマックス法のアルゴリズム アルファベータ法のアルゴリズ 三目並べゲームの例 1 ゲーム TicTacToe Othello Chess Let us find game and play! 三目並べ http://perfecttictactoe.herokuapp.com/ オセロ http://atohi.com/osg/default.aspx 将棋 2 ゲーム木の探索問題

人工知能 Artificial Intelligence AI 明確な定義はない ( 知能を定義することが人工知能の目標?) 人間のような知性を持った人工物 ( コンピュータ ロボット ) を作ることを目標とする ( 工学的な目的 ) コンピュータを題材にして知能について研究する ( 科学的な目的

人工知能は世の中をどう変えるのか 松原仁 ( 公立はこだて未来大学 ) 人工知能学会前会長 2017 年 2 月 23 日 人工知能 Artificial Intelligence AI 明確な定義はない ( 知能を定義することが人工知能の目標?) 人間のような知性を持った人工物 ( コンピュータ ロボット ) を作ることを目標とする ( 工学的な目的 ) コンピュータを題材にして知能について研究する