『強い将棋ソフトの創りかた　Pythonで実装するディープラーニング将棋AI』は、導入・理論・実装・発展の4パート8章で構成されています。ディープラーニングを使用した将棋AIの仕組みの解説からはじまり、Pythonプログラミングのハンズオンによる将棋AIの実装と完成、そしてさらに強くするための方法論を解説します。

「将棋を指す」「プログラミングができる」両方を満たす人でなくとも、本書を読み進めていただくことでコンピュータ将棋のアルゴリズムやディープラーニングについて学ぶことができます。 もちろん「いつか最強の将棋AIを創造してみたい！」と野望を抱いている方にとってもオススメの一冊です。

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Pythonプログラミングを行いながら、ディープラーニングの技術を使った将棋AIを完成させていきます。 ディープラーニングフレームワークのPyTorchを活用し、Google Colabで動かしながら学びます。

【こちらもオススメ】将棋AIで学ぶディープラーニング

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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。

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