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Microsoft PowerPoint - vc2013.s.takeuchi.pptx

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

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

Microsoft PowerPoint _人工知能とロボット2_rev.pptx

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 :

> > <., vs. > x 2 x y = ax 2 + bx + c y = 0 2 ax 2 + bx + c = 0 y = 0 x ( x ) y = ax 2 + bx + c D = b 2 4ac (1) D > 0 x (2) D = 0 x (3

13 2 13.0 2 ( ) ( ) 2 13.1 ( ) ax 2 + bx + c > 0 ( a, b, c ) ( ) 275 > > 2 2 13.3 x 2 x y = ax 2 + bx + c y = 0 2 ax 2 + bx + c = 0 y = 0 x ( x ) y = ax 2 + bx + c D = b 2 4ac (1) D >

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

5302-toku05-2C.indd

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

Microsoft PowerPoint - ゲーム理論2018.pptx

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.

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

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

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

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,

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

<8B D BC91BA91A58B762E656339>

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

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.

Microsoft PowerPoint - 計算機科学入門2014.pptx

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

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

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

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)

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

2 Web ページの文字のサイズを変更するには 以下を実行します Alt + P キーを押して [ ページ ] メニューを選択します X キーを押して [ 文字のサイズ ] を選択します 方向キーを押して 文字のサイズを [ 最大 ] [ 大 ] [ 中 ] [ 小 ] [ 最小 ] から選択します

Windows が提供する Web ブラウザ (Microsoft Internet Explorer 8) の機能 Windows が提供する Web ブラウザのアクセシビリティ ユーザビリティへの取り組みを調査 http://www.microsoft.com/japan/enable/products/ie8/default.mspx し 機能を洗い出ことにより 利便性 操作面から提供されている機能に依存しなくても

Microsoft PowerPoint - mp11-06.pptx

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

漸化式のすべてのパターンを解説しましたー高校数学の達人・河見賢司のサイト

https://www.hmg-gen.com/tuusin.html https://www.hmg-gen.com/tuusin1.html 1 2 OK 3 4 {a n } (1) a 1 = 1, a n+1 a n = 2 (2) a 1 = 3, a n+1 a n = 2n a n a n+1 a n = ( ) a n+1 a n = ( ) a n+1 a n {a n } 1,

Microsoft PowerPoint - ゲーム理論2016.pptx

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

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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

Microsoft Word - Scratch編_プログラム見本-Web用.docx

中学校技術 家庭 [ 技術分野 ] 教授用資料 やってみようプログラミング 補助資料 -Scratch 編 - p5 スプライトをダンスさせるスクリプト Scratch は MIT メディア ラボのライフロング キンダーガルテン グループによって開発されました 詳しくは http://scratch.mit.edu をご参照ください p5 Challenge 新しい音を読み込んだり, 録音したり,

2 機器等 サービス名 ili ( イリー ) 提供会社 ( 株 ) ログバー サービス開始時期 2017 年 6 月 ~ 概要 ili ( イリー ) は 旅行 に特化したワンフレーズ音声翻訳デバイスです インターネットは不要 日英中の言語に対応しています 法人向けサービス ili for Gue

1 アプリ サービス名 どこでも翻訳 提供会社 ( 株 ) フィート サービス開始時期 2016 年 2 月 ~ 概要 ネットワーク接続を必要とせずに スマートフォンのみで動作するサーバーレス型 ( スタンドアローン型 ) の音声翻訳アプリです インターネットに接続できない環境でも 音声翻訳機能を利用することができます 利用環境 : オフライン 対応言語 : 日英 日中 日韓の 3 タイプ 想定シーン

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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

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

プレポスト【解説】

コース名 : シェルの機能とプログラミング ~UNIX/Linux の効率的使用を目指して ~ 1 UNIX および Linux の主な構成要素は シェル コマンド カーネルです プロセスとは コマンドやプログラムを実行する単位のことなので プロセスに関する記述は誤りです UNIX および Linux のユーザーインターフェースは シェル です コマンドを解釈するという機能から コマンドインタープリタであるともいえます

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24 19 19115096 i 1 1 2 2 2.1..................................... 2 2.2....................... 3 2.3................................... 3 2.3.1.................. 4 2.4............................... 4

指数関数的進化企業に及ぼす弱い連携の影響 日産自動車, 富士フイルム, 川崎重工業のイノベーションの源泉 1 115 12 13 14 15 16 2 21 22 23 24 25 3 31 32 321 322 323 332 4 41 42 43 5-17 - 18 1 115 4 5 9 1 5 5 2 152045 2 3 12015 22015 1000111000 100111200 112

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1] IBM Cloud の登録とライトアカウントについて [ 変更点 -2] IBM Cloud における

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第 1 章 インターネットの基礎知識 インターネットを使えば貴方のパソコンが世界中のパソコンとつながります 自宅にいながらにして世界中の情報を集めたり 世界中の人に手紙を出したり 今まででは考えられなかったようなことができるようになります これから一緒にこのインターネットを勉強していきましょう STEP1. インターネットの概要 1. インターネットとは インターネットとは世界中のコンピュータをつないだ巨大なネットワークのことをいいます

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

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量子計算基礎 東京工業大学 河内亮周 概要 計算って何? 数理科学的に 計算 を扱うには 量子力学を計算に使おう! 量子情報とは? 量子情報に対する演算 = 量子計算 一般的な量子回路の構成方法 計算って何? 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 入力 計算機構 ( デジタルコンピュータ,etc ) 出力 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 この関数はどれくらい計算が大変か??

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社 概要 NEC は ビッグデータの分析を高速化する分散処理技術を開発しました 本技術により レコメンド 価格予測 需要予測などに必要な機械学習処理を従来の 10 倍以上高速に行い 分析結果の迅速な活用に貢献します ビッグデータの分散処理で一般的なオープンソース Hadoop を利用 これにより レコメンド 価格予測 需要予測などの分析において

Arduino をドリトルから 制御する教材の試行 鈴木裕貴 1

Arduino をドリトルから 制御する教材の試行 鈴木裕貴 1 目次 1. はじめに 1.1. 背景と目的 1.2. ScratchとViscuit 1.3. ドリトル 2. 準備 2.1. ArduinoとRaspberry Pi 3. 演習内容 3.1. ドリトル 3.2. 指導内容例 4. まとめ 2 1. はじめに ( 背景 ) 原理 理解 活用社会 3 1. はじめに ( 背景 ) 原理

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情報工学実験 II 実験 2 アルゴリズム ( リスト構造とハッシュ ) 実験を始める前に... C 言語を復習しよう 0. プログラム書ける? 1. アドレスとポインタ 2. 構造体 3. 構造体とポインタ 0. プログラム書ける? 講義を聴いているだけで OK? 言語の要素技術を覚えれば OK? 目的のプログラム? 要素技術 データ型 配列 文字列 関数 オブジェクト クラス ポインタ 2 0.

0 (18) /12/13 (19) n Z (n Z ) 5 30 (5 30 ) (mod 5) (20) ( ) (12, 8) = 4

0 http://homepage3.nifty.com/yakuikei (18) 1 99 3 2014/12/13 (19) 1 100 3 n Z (n Z ) 5 30 (5 30 ) 37 22 (mod 5) (20) 201 300 3 (37 22 5 ) (12, 8) = 4 (21) 16! 2 (12 8 4) (22) (3 n )! 3 (23) 100! 0 1 (1)

05-scheduling.ppt

オペレーティングシステム ~ スケジューリング ~ 山田浩史 hiroshiy @ cc.tuat.ac.jp 2014/06/01 復習 : プロセス 実行状態にあるプログラムのこと プログラムの実行に必要なものをひっくるめて指す テキスト領域 データ領域 スタック領域 CPU のレジスタ値 プログラムカウンタ など OS はプロセス単位で管理する メモリ Hard Disk CPU プロセス execute

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総務省 ICTスキル総合習得教材 概要版 eラーニング用 [ コース1] データ収集 1-5:API によるデータ収集と利活用 [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用 1 2 3 4 5 座学本講座の学習内容 (1-5:API によるデータ収集と利活用 ) 講座概要 API の意味とイメージを 主に利用しているファイル形式と合わせて紹介します

ic3_cf_p1-70_1018.indd

章オペレーティングシステム()の基いソフトウェアで 基本ソフトウェア とも呼ばれます 第礎第 章 オペレーティングシステム () の基礎 - の役割と動作 ここでは コンピューターの基本的な構成やオペレーティングシステムの基本的な役割と操作を学習します -- コンピューターの基本構成 現代社会では さまざまな種類のコンピューター機器が各分野で利用されています 身近なものでは パソコン タブレット スマートフォンなどがありますが

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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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

ポインタ変数

プログラミング及び実習 5 馬青 1 文字処理 数値処理 : 整数 浮動小数点数 単一の文字は と ( シングルクォーテーション ) で囲んで表現される 文字のデータ型は char または int である int を用いたほうが ライブラリの関数の引数の型と一致する 以下は全部 int の使用に統一する 従って int ch; で文字変数を宣言しておくと ch= A ; のように ch に文字 A

平成 年 月 7 日 ( 土 第 75 回数学教育実践研究会アスティ 45 ビル F セミナールーム A 札幌医科大学 年 P ab, を正の定数とする 平面上において ( a, を中心とする円 Q 4 C と (, b を中心とする円 C が 原点 O で外接している また P を円 C 上の点と

平成 年 月 7 日 ( 土 第 75 回数学教育実践研究会アスティ 45 ビル F セミナールーム 微分積分の拡張 変数関数問題へのアプローチ 予選決勝優勝法からラグランジュ未定乗数法 松本睦郎 ( 札幌北高等学校 変数関数の最大値 最小値に関する問題には多様なアプローチ法がある 文字を固定した 予選決勝優勝法, 計算のみで解法する 文字消去法, 微分積分を利用した ラグランジュ未定乗数法 がある

アルゴリズムとデータ構造

講義 アルゴリズムとデータ構造 第 2 回アルゴリズムと計算量 大学院情報科学研究科情報理工学専攻情報知識ネットワーク研究室喜田拓也 講義資料 2018/5/23 今日の内容 アルゴリズムの計算量とは? 漸近的計算量オーダーの計算の方法最悪計算量と平均計算量 ポイント オーダー記法 ビッグオー (O), ビッグオメガ (Ω), ビッグシータ (Θ) 2 お風呂スケジューリング問題 お風呂に入る順番を決めよう!

PSCHG000.PS

Microsoft Word - no103.docx

次は 数える例です ex19.c /* Zeller の公式によって 1 日の曜日の分布を求めるプログラム */ int year, month, c, y, m, wnumber, count[7] = {0, i; for(year = 2001; year

問 1 図 1 の図形を作るプログラムを作成せよ 但し ウィンドウの大きさは と し 座標の関係は図 2 に示すものとする 図 1 作成する図形 原点 (0,0) (280,0) (80,0) (180,0) (260,0) (380,0) (0,160) 図 2 座標関係 問 2

問 1 図 1 の図形を作るプログラムを作成せよ 但し ウィンドウの大きさは 400 200 と し 座標の関係は図 2 に示すものとする 図 1 作成する図形 原点 (0,0) (280,0) (80,0) (180,0) (260,0) (380,0) (0,160) 図 2 座標関係 問 2 for 文を用いて図 3 の様な図形を描くプログラムを作成せよ 但し ウィンドウのサイズは 300 300

コンピュータグラフィックス演習 I 2012 年 5 月 21 日 ( 月 )5 限 担当 : 桐村喬 第 7 回モデリングの仕上げ 1 カメラワークとアニメーション 今日の内容 1. カメラワーク 2. シーンの設定 3. アニメーション 前回のテクスチャの紹介 1 / 10

コンピュータグラフィックス演習 I 2012 年 5 月 21 日 ( 月 )5 限 担当 : 桐村喬 第 7 回モデリングの仕上げ 1 カメラワークとアニメーション 今日の内容 1. カメラワーク 2. シーンの設定 3. アニメーション 前回のテクスチャの紹介 1 / 10 モデリングの仕上げモデルをどう見せるか? 作成した 3DCG モデルは 最終的には 作品 として 2 次元の画像あるいは

Microsoft Word - 将棋のお供マニュアル_ doc

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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パターン認識入門 パターン認識 音や画像に中に隠れたパターンを認識する 音素 音節 単語 文 基本図形 文字 指紋 物体 人物 顔 パターン は唯一のデータではなく 似通ったデータの集まりを表している 多様性 ノイズ 等しい から 似ている へ ~ だ から ~ らしい へ 等しい から 似ている へ 完全に等しいかどうかではなく 似ているか どうかを判定する パターンを代表する模範的データとどのくらい似ているか

平成21年7月21日

平成 26 年 10 月 30 日 日本電信電話株式会社情報 システム研究機構国立情報学研究所 国立情報学研究所の人工知能プロジェクト ロボットは東大に入れるか に英語担当として参画し 初挑戦のセンター模試で好成績を達成! 日本電信電話株式会社 ( 本社 : 東京都千代田区 代表取締役社長 : 鵜浦博夫 以下 NTT) は 大学共同利用機関法人情報 システム研究機構国立情報学研究所 ( 所長 : 喜連川優

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

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

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知能制御システム学 画像処理の高速化 OpenCV による基礎的な例 東北大学大学院情報科学研究科鏡慎吾 swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2007.07.03 リアルタイム処理と高速化 リアルタイム = 高速 ではない 目標となる時間制約が定められているのがリアルタイム処理である.34 ms かかった処理が 33 ms に縮んだだけでも, それによって与えられた時間制約が満たされるのであれば,

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コンピュータ科学 II 担当 : 武田敦志 http://takeda.cs.tohoku gakuin.ac.jp/ 今日の話 オペレーティングシステム コンピュータを利用するための基本ソフト オペレーティングシステムの役割 プロセスの管理主記憶の管理出入力の管理ファイルの管理 タイムシェアリングシステム仮想記憶排他制御ディレクトリ構造

A(6, 13) B(1, 1) 65 y C 2 A(2, 1) B( 3, 2) C 66 x + 2y 1 = 0 2 A(1, 1) B(3, 0) P 67 3 A(3, 3) B(1, 2) C(4, 0) (1) ABC G (2) 3 A B C P 6

1 1 1.1 64 A6, 1) B1, 1) 65 C A, 1) B, ) C 66 + 1 = 0 A1, 1) B, 0) P 67 A, ) B1, ) C4, 0) 1) ABC G ) A B C P 64 A 1, 1) B, ) AB AB = 1) + 1) A 1, 1) 1 B, ) 1 65 66 65 C0, k) 66 1 p, p) 1 1 A B AB A 67

4-4 while 文 for 文と同様 ある処理を繰り返し実行するためのものだが for 文と違うのは while 文で指定するのは 継続条件のみであるということ for 文で書かれた左のプログラムを while 文で書き換えると右のようになる /* 読込んだ正の整数値までカウントアップ (for

4-4 while 文 for 文と同様 ある処理を繰り返し実行するためのものだが for 文と違うのは while 文で指定するのは 継続条件のみであるということ for 文で書かれた左のプログラムを while 文で書き換えると右のようになる /* 読込んだ正の整数値までカウントアップ (for 文 ) */ int i, no; for (i = 0; i

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オートマトン 形式言語及び演習 1 有限オートマトンとは 酒井正彦 wwwtrscssinagoya-uacjp/~sakai/lecture/automata/ 形式言語 言語とは : 文字列の集合例 : 偶数個の 1 の後に 0 を持つ列からなる集合 {0, 110, 11110, } 形式言語 : 数学モデルに基づいて定義された言語 認識機械 : 文字列が該当言語に属するか? 文字列 機械 受理

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人の仕事 暮らしを変える AI( 人工知能 ) ~ 人と機械の新しい関係 ~ 1 AI の歴史 1956 年ダートマス会議 ( チェス 定理証明 ) 探索 推論 1960 年 ~ 第一次 AI ブーム ( 単なる期待 Toy Problem) 1970 年 ~ 冬の時代 ( 機械翻訳無理! 基礎研究は継続 ) 1980 年 ~ 第 2 次 AI ブーム ( 知識の時代 国プロ 産業化 AI ベンチャー

1 911 9001030 9:00 A B C D E F G H I J K L M 1A0900 1B0900 1C0900 1D0900 1E0900 1F0900 1G0900 1H0900 1I0900 1J0900 1K0900 1L0900 1M0900 9:15 1A0915 1B0915 1C0915 1D0915 1E0915 1F0915 1G0915 1H0915 1I0915

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はじめに 情報機器の操作 ( 第 2 回 ) 産業技術科学科多 知正 htada@kyokyo-u.ac.jp A323 この講義のWWWページ http://teched.kyokyo-u.ac.jp/~htada/class/sousa/ 演習で使うデータ等はここにおいておきます お気に り に登録しておいてください 別に気に ってなくてもしてください 2011/4/19 1 2011/4/19

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連載講座 : 高生産並列言語を使いこなす (3) ゲーム木探索問題 田浦健次朗 東京大学大学院情報理工学系研究科, 情報基盤センター 目次 1 概要 17 2 ゲーム木探索 17 2.1 必勝 必敗 引き分け 17 2.2 盤面の評価値 18 2.3 αβ 法 19 2.4 指し手の順序付け (move ordering) 20 3 Andersson の詰み探索およびその並列化 21 3.1 Andersson

アルゴリズム入門

アルゴリズム入門 第 11 回 ~ パターン認識 (1)~ 情報理工学系研究科 創造情報学専攻 中山英樹 1 今日の内容 パターン認識問題の 1 つ : アラインメント アルゴリズム 再帰 動的計画法 2 パターン認識 音や画像の中に隠れたパターンを認識する 音素 音節 単語 文 基本図形 文字 指紋 物体 人物 顔 パターン は唯一のデータではなく 似通ったデータの集まりを表している 多様性 ノイズ

第３回　情報化社会と経済学　その３

第 11 回補論 AI( 人工知能 ) と IT 産業 1 第 3 次 AI ブームの到来 (1) 第 1 次 ~ 第 2 次 AI ブームコンピュータだけでなく多数の端末がネットワークに接続することによって モノがつながったネットワーク (IoT 第 10 回参照 ) を通じて集積される膨大な情報 =ビッグデータを リアルタイムで集積 解析し 判断の高度化や自動制御することが求められており AI(Artificial

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

AI 三目並べ

ame Algorithms AI programming 三目並べ 2011 11 17 ゲーム木 お互いがどのような手を打ったかによって次にどのような局面になるかを場合分けしていくゲーム展開を木で表すことができる 相手の手 ゲームを思考することは このゲーム木を先読みしていく必要がある ミニマックス法 考え方 では局面が最良になる手を選びたい 相手は ( 自分にとって ) 局面が最悪となる手を選ぶだろう

初歩のC言語ターミナル_2014_May.pages

C Mac OS X ( Vi Mi) Xcode CD >cd C:\Users\\Desktop gcc first.c C:\Users\\Desktop>gcc -o first first.c gcc first.c C:\Users\\Desktop>first Windows OS VisualStudio VisualStudio VS2012 CD C:\ >cd C:\Users\

140 120 100 80 60 40 20 0 115 107 102 99 95 97 95 97 98 100 64 72 37 60 50 53 50 36 32 18 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 1 100 () 80 60 40 20 0 1 19 16 10 11 6 8 9 5 10 35 76 83 73 68 46 44 H11

koji07-01.dvi

2007 I II III 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 5 10 19 (!) 1938 70 21? 1 1 2 1 2 2 1! 4, 5 1? 50 1 2 1 1 2 2 1?? 2 1 1, 2 1, 2 1, 2, 3,... 3 1, 2 1, 3? 2 1 3 1 2 1 1, 2 2, 3? 2 1 3 2 3 2 k,l m, n k,l m, n kn > ml...?

Microsoft PowerPoint - OpenMP入門.pptx

OpenMP 入門 須田礼仁 2009/10/30 初版 OpenMP 共有メモリ並列処理の標準化 API http://openmp.org/ 最新版は 30 3.0 バージョンによる違いはあまり大きくない サポートしているバージョンはともかく csp で動きます gcc も対応しています やっぱり SPMD Single Program Multiple Data プログラム #pragma omp

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c 2020 70 800 1. 1 1 1,600 1 [1, 2] 112 8551 1 13 27 taguchi@ise.chuo-u.ac.jp 1 1.1 17 [1] 14 30 1,600 1.2 [2] 54 37 2017 1 Copyright c by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.

三者ミーティング

Corral Puzzle の 整数計画法による解法と評価 第 11 回組合せゲーム パズル研究集会 2016 年 月 7 日 ( 月 ) 大阪電気通信大学 弘中健太鈴木裕章上嶋章宏 2016//7 第 11 回組合せゲーム パズル研究集会 2 発表の流れ 研究の背景 整数計画法と先行研究 2 Corral Puzzle ルールと定義 定式化 2 種類の閉路性の定式化 7 1 6 評価 計測結果と考察

目次 商標について.1 表記内容について.1 1 エディタ.2 1.1bluefish.2 1.2texi2html.2 2 科学.3 2.1chemtool.3 2.2Rasmol.3 2.3celestia.3 3 画像.4 3.1Blender.4 3.2tgif.4 4 数学.5 4.1ge

USB-KNOPPIX 追加可能 アプリケーション一覧 2009 年 07 月株式会社アルファシステムズ 目次 商標について.1 表記内容について.1 1 エディタ.2 1.1bluefish.2 1.2texi2html.2 2 科学.3 2.1chemtool.3 2.2Rasmol.3 2.3celestia.3 3 画像.4 3.1Blender.4 3.2tgif.4 4 数学.5 4.1geg.5

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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

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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ミガロ.製品 最新情報

セッション No.1 ミガロ. 製品最新情報 株式会社ミガロ. RAD 事業部 アジェンダ はじめに 1. Delphi/400 最新情報 Delphi/400 バージョン 機能リリースの遷移 Delphi/400 で追加された新機能 2. JC/400 最新情報 JC/400 バージョン 機能リリースの遷移 JC/400 で追加された新機能 3. Business4Mobile 新製品 Business4Mobile

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20 20.0 ( ) 8 y = ax 2 + bx + c 443 ax 2 + bx + c = 0 20.1 20.1.1 n 8 (n ) a n x n + a n 1 x n 1 + + a 1 x + a 0 = 0 ( a n, a n 1,, a 1, a 0 a n 0) n n ( ) ( ) ax 3 + bx 2 + cx + d = 0 444 ( a, b, c, d

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GRAPES ミニマニュアル グラフウィンドウグラフウィンドウにはグラフや図形が表示される. また, 上部のコントロールパレットを用いて, 表示領域や変域の設定, 目盛りの設定, 残像の設定を行うことができる. グラフウィンドウのサイズを変更すると, グラフ表示エリアのサイズが変わる. 下部ステータスバーには, マウスポインタの座標や表示領域が表示される. データパネルデータパネルは, グラフや図形を描くためのデータを管理している.

cog2_06(８．問題解決).ppt

8. 問題解決 (1) 問題解決とは (2) ヒューリスティクス (3) 問題の表象 の重要性 (4) 進化論的視点 (5) 人工知能と深層学習 人間の行為の多くには明確な目的がある 従って人間の行為は 問題解決的 である ドラクエから人生まで 認知心理学的視点 : 目的的な行為はいかにして可能なのか 人や機械にパズルなどを解かせる研究が多い 古典的研究 :Kohler(1927) 古典的研究 :Kohler(1927)

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プログラミング応用演習 第 5 回演習 前回までのお話 ポインタ ポインタを用いた文字列処理 構造体 ファイル 再帰的構造体 リスト構造 動的メモリ管理 今日のお題 ポインタやファイルなど これまでの内容の練習 教材 以前 以下に単語を収録したファイルがあることを紹介した : /usr/share/dict/words この中からランダムに単語を取り出したファイルを用意した http://sun.ac.jp/prof/yamagu/2019app/

TFTP serverの実装

TFTP サーバーの実装 デジタルビジョンソリューション 佐藤史明 1 1 プレゼンのテーマ組み込みソフトのファイル転送を容易に 2 3 4 5 基礎知識 TFTP とは 実践 1 実際に作ってみよう 実践 2 組み込みソフトでの実装案 最後におさらい 2 プレゼンのテーマ 組み込みソフトのファイル転送を容易に テーマ選択の理由 現在従事しているプロジェクトで お客様からファームウェアなどのファイル転送を独自方式からTFTPに変更したいと要望があった

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,

カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差

統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,

ポインタ変数

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人工知能による物流改革_損保ジャパン日本興亜

2018 年 9 月 人工知能による物流改革 1. はじめに 2017 年 5 月 人工知能を搭載したコンピューター囲碁プログラムは 世界ナンバーワン棋士に圧勝して 世界中の人工知能の研究者に衝撃を与えた 将来的に 人工知能は 物流業界に大きなインパクトを与えると期待されている 本稿では 人工知能の基本知識を整理し 人工知能の導入により物流改革が期待される物流業務について 図を用いて 易しく解説する

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例 e 指数関数的に減衰する信号を h( a < + a a すると, それらのラプラス変換は, H ( ) { e } e インパルス応答が h( a < ( ただし a >, U( ) { } となるシステムにステップ信号 ( y( のラプラス変換 Y () は, Y ( ) H ( ) X (

第 週ラプラス変換 教科書 p.34~ 目標ラプラス変換の定義と意味を理解する フーリエ変換や Z 変換と並ぶ 信号解析やシステム設計における重要なツール ラプラス変換は波動現象や電気回路など様々な分野で 微分方程式を解くために利用されてきた ラプラス変換を用いることで微分方程式は代数方程式に変換される また 工学上使われる主要な関数のラプラス変換は簡単な形の関数で表されるので これを ラプラス変換表