【初心者〜中級者向け】将棋AIで学ぶディープラーニング入門ハンズオン

開催概要

近年主に画像認識の分野で猛威を振るっているDeepLearningですが、他の例でも
試してみたい、そういった方もおられるのではないでしょうか。

たとえば2016年にAlphaGoがプロ棋士を破ったなども衝撃的な出来事だったのではと
思います。AlphaGoでは盤面を画像に見立てたDeepLearningの手法が元になっています。
この様に、かつては組み合わせ的爆発でなかなか研究が進まなかった囲碁での成功は
大きなインパクトを持ちました。

今回は囲碁での成功にインスピレーションを受け、将棋AIの企画を行ってみれればと
思います。
下記の本の著者より、実際にハンズオンを行います！！
・将棋AIで学ぶディープラーニング
https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=88752

これを機に将棋AIを実際に構築しながらDeepLearningを身につけましょう！！

※内容は7/24に実施したハンズオンと同じです。

開催日程

11/9(土)
自己紹介：16:00〜16:10
講義：16:10〜18:00

※
15時45分以前の入室はお断りする可能性がありますのでご注意ください。

アジェンダ

・コンピュータ将棋について

・コンピュータ将棋のアルゴリズム
　　コンピュータ囲碁のアルゴリズム
　　ＡｌｐｈａＧｏの手法
　　ディープラーニングについて）

・ディープラーニングを用いた実装＆ハンズオン
　　将棋ＡＩの実装
　　学習テクニック
　　価値ネットワーク（ｖａｌｕｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ）
　　モンテカルロ木探索
　　さらに発展させるために

※
アジェンダは目安なので部分的に変更になる可能性があります。

講師プロフィール

山岡忠夫
東京工業大学工学部電子物理工学科卒業。システムエンジニア。趣味でスマートフォン向けアプリの開発を行っている。ＡｌｐｈａＧｏでディープラーニングに興味を持ち将棋ソフト「ｄｌｓｈｏｇｉ」を開発中（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

費用

・4,000円

※ 領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円いただきます。

持ち物

◆ 下記のどちらかの準備をお願いいたします！！
・Python、CUDA、cuDNN、ChainerをインストールしたPC
・Google Colabで実行できる状態のPC
（CUDA系の環境構築は大変なので、軽い気持ちで挑戦してみたい方はGoogle Colabをお勧めします！！）

◆ 下記が実行ファイルです。
train_mnist.ipynb
https://colab.research.google.com/drive/1MvpTFTzY9zTkW5_KrUGY1NY-M0ULZeub

python-dlshogi.ipynb
https://colab.research.google.com/drive/10JSj1duhVVlwWsZ0wouYuH8RmU8Vx9oR

定員

6名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。