반응형 알파고2 [정보] AlphaGo 알고리즘 Google DeepMind의 AlphaGo가 작동하는 알고리즘을 간략하게 요약했습니다. 주로 기존의 자료 중 설명이 빈약했던 Reinforcement Learning에 대한 설명이 추가된 자료입니다. 많은 참고 하시기 바랍니다. AlphaGo 알고리즘 요약 from Jooyoul Lee 1. AlphaGo 알고리즘 요약 이주열 2. 바둑(or 체스) 인공지능 프로그램 기본 • 게임 경우의 수 탐색 à 트리(tree) 탐색 알고리즘 (e.g. 깊이 우선 탐색, 넓이 우선 탐색 알고리즘) 체스의 게임 트리 예시 트리 탐색 예시 3. 바둑이 쉽게 정복되지 않은 이유 • 10360 가지 경우 수 존재 • 바둑 규칙을 고려한 평균 경우 수가 250개, 바둑 평균 약 150수 정도. 따라서, 25.. 2017. 12. 9. [정보] 알파고 (바둑 인공지능)의 작동 원리 알파고의 작동 원리를 설명한 슬라이드입니다. 내용 참고 하세요.. 알파고 (바둑 인공지능)의 작동 원리 from Shane (Seungwhan) Moon 1. 발표자: 문승환 PhD student Language Technologies Institute, School of Computer Science Carnegie Mellon University 3/2/2016 작동원리 2. 알파고 vs 유럽챔피언 (판 후이 2단) 2015년 10월 5일 – 9일 -‐ 제한시간 1시간, 30초 초읽기 3회 -‐ 5:0 알파고 승리 (불계승 4번) 3. 알파고 vs 세계챔피언 (이세돌 9단) 2016년 3월 9일 – 15일 -‐ 제한시간 2시간, 1분 초읽기 3회 서울 광화문 포시즌스 호텔 이미지 출처: 조선일보.. 2017. 12. 7. 이전 1 다음 반응형
