A. 精简版开源AlphaGo来了，你也可以和TA下围棋了
精简版开源AlphaGo来了，你也可以和TA下围棋了
程序原理
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。
深度学习
阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
两个大脑
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。[2-6]
主要成绩
研究者让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%。
据国际顶尖期刊《自然》封面文章报道，谷歌研究者开发的名为“阿尔法围棋”（Alpha Go）的人工智能机器人，在没有任何让子的情况下，以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。在围棋人工智能领域，实现了一次史无前例的突破。计算机程序能在不让子的情况下，在完整的围棋游戏中击败专业选手，这是第一次。
阿尔法围棋程序的下一个挑战对象是世界围棋冠军李世石。这场人工智能与人类的博弈于2016年3月9日在首尔举行，奖金是由Google提供的100万美金。
B. 通过Java控制台程序完成一个五子棋游戏，能够实现黑白子交互下棋，程序自动判断输赢（需要完成判断输赢
importjava.util.Scanner;
publicclassFiveChessGame{
publicstaticvoiddisplay(char[][]arr){//图形显示函数
System.out.print("");
for(chari='0';i<='9';i++)
//打印行号0~9
System.out.print(i+"");
for(charj='a';j<='f';j++)
//打印行号a~f
System.out.print(j+"");
System.out.println();
charc='0';
for(inti=0;i<10;i++){
System.out.print(c+++"");
for(intj=0;j<16;j++){
System.out.print(arr[i][j]+"");
}
System.out.println();
}
c='a';
for(inti=10;i<16;i++){
System.out.print(c+++"");
for(intj=0;j<16;j++){
System.out.print(arr[i][j]+"");
}
System.out.println();
}
}
publicstaticintgetNum(charc){
intnum;
switch(c){
case'0':
num=0;
break;
case'1':
num=1;
break;
case'2':
num=2;
break;
case'3':
num=3;
break;
case'4':
num=4;
break;
case'5':
num=5;
break;
case'6':
num=6;
break;
case'7':
num=7;
break;
case'8':
num=8;
break;
case'9':
num=9;
break;
case'a':
case'A':
num=10;
break;
case'b':
case'B':
num=11;
break;
case'c':
case'C':
num=12;
break;
case'd':
case'D':
num=13;
break;
case'e':
case'E':
num=14;
break;
case'f':
case'F':
num=15;
break;
default:
System.out.println("输入有错误！");
return-1;
}
returnnum;
}
publicstaticintisWinner(charc,char[][]arr,inta,intb){
if(c=='@'){
intcount=0;
for(inti=0;i<16;i++){
if(arr[a][i]=='@'){
count++;
if(count>=5){
return1;
}
}else{
count=0;
}
}
count=0;
for(inti=0;i<16;i++){
if(arr[i][b]=='@'){
count++;
if(count>=5){
return1;
}
}else{
count=0;
}
}
count=0;
if(a>=b){
intj=0;
for(inti=a-b;i<=15-a+b;i++){
if(arr[i][j]=='@'){
count++;
j++;
if(count>=5){
return1;
}
}else{
count=0;
j++;
}
}
}else{
intj=0;
for(inti=b-a;i<=15-b+a;i++){
if(arr[j][i]=='@'){
count++;
j++;
if(count>=5){
return1;
}
}else{
count=0;
j++;
}
}
}
intj=a+b;
count=0;
if(a+b<=15){
for(inti=0;i<=a+b;i++){
if(arr[i][j]=='@'){
count++;
j--;
if(count>=5){
return1;
}
}else{
count=0;
j--;
}
}
}else{
j=15;
for(inti=a+b-15;i<=15;i++){
if(arr[i][j]=='@'){
count++;
j--;
if(count>=5){
return1;
}
}else{
count=0;
j--;
}
}
}
}else{//判断白色胜
intcount=0;
for(inti=0;i<16;i++){
if(arr[a][i]=='O'){
count++;
if(count>=5){
return2;
}
}else{
count=0;
}
}
count=0;
for(inti=0;i<16;i++){
if(arr[i][b]=='O'){
count++;
if(count>=5){
return2;
}
}else{
count=0;
}
}
count=0;
if(a>=b){
intj=0;
for(inti=a-b;i<=15-a+b;i++){
if(arr[i][j]=='O'){
count++;
j++;
if(count>=5){
return2;
}
}else{
count=0;
j++;
}
}
}else{
intj=0;
for(inti=b-a;i<=15-b+a;i++){
if(arr[j][i]=='O'){
count++;
j++;
if(count>=5){
return2;
}
}else{
count=0;
j++;
}
}
}
intj=a+b;
count=0;
if(a+b<=15){
for(inti=0;i<=a+b;i++){
if(arr[i][j]=='O'){
count++;
j--;
if(count>=5){
return2;
}
}else{
count=0;
j--;
}
}
}else{
j=15;
for(inti=a+b-15;i<=15;i++){
if(arr[i][j]=='O'){
count++;
j--;
if(count>=5){
return2;
}
}else{
count=0;
j--;
}
}
}
}
return0;
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
//TODOAuto-generatedmethodstub
Scannersc=newScanner(System.in);
char[][]arr=newchar[16][16];
for(inti=0;i<16;i++)
//二维数组初始化
for(intj=0;j<16;j++)
arr[i][j]='.';
display(arr);
inti=0;
while(true){
if(i%2==0){
System.out.println("请黑方落子:");
Stringin=sc.next();
charc1=in.charAt(0);
charc2=in.charAt(1);
inta=getNum(c1);
intb=getNum(c2);
if(arr[a][b]!='.'){
System.out.println("该位置已经有棋子,请重新输入！");
}else{
arr[a][b]='@';
display(arr);
intresult=isWinner('@',arr,a,b);
if(result==1){
System.out.println("黑方获胜!");
return;
}
i++;
}
}else{
System.out.println("请白方落子:");
Stringin=sc.next();
charc1=in.charAt(0);
charc2=in.charAt(1);
inta=getNum(c1);
intb=getNum(c2);
if(arr[a][b]!='.'){
System.out.println("该位置已经有棋子,请重新输入！");
}else{
arr[a][b]='O';
display(arr);
intresult=isWinner('O',arr,a,b);
if(result==2){
System.out.println("白方获胜!");
return;
}
i++;
}
}
}
}
}
C. 深度学习，包括哪些
作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。
可以说，如果你想要提升技能，在专业领域更上一步，《AI深度学习》可以成为你当下的选择！
D. 深度学习是什么
婡深臫度学头习筿是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。背景介绍机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。1959年美国的塞缪尔（Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。E. 求描述一套精辟的围棋下棋过程。
礼仪和弈德
关于围棋
围棋的下法
浅说围棋
棋子的活力
行棋规则与胜负计算
围棋中如何吃子
吃子技巧--双吃
吃子技巧--门吃 抱吃
吃子技巧--征子
打劫
反提
眼与活棋
不能下子的地方
死棋
http://kqz.xj.cninfo.net/dhd/weiqi/jc2/
回答者：doalak - 举人 四级 11-3 18:48
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初学者如何学习围棋
现在好多人教学生喜欢让学生从一些基本开局教起，往往是先花月蒲月，慢慢过渡到瑞星梳星。这样经过一段时间，那些初学者会对这些开局都有了一定的了解。这个方法基本也快成定式了。这么学棋是可以在短时间内提升自身的棋力(或者说是提升棋谱能力)。但长远看来是非常不可取的。众所周知五子棋最基本的是计算能力，这也是为什么诸如黑石一类的软件可以在网络如此横行的原因。定式等等也是在前人不断的计算下总结出来的。所以直接学习定式，往往就会忽视了对计算力的锻炼,而且由于对定式的一定了解而产生一些计算上的盲点。对定式也会只会走不明白其意义。初期可能会定式的会有一定优势。可到了后期，计算能力越强的人优势越明显。一个计算能力深厚的人看定式。看一眼就大概可以明白这么下的优劣，进而进一步发展这些定式。而一个计算能力弱的人面对这些定式只能依*背才能记住。更不用谈什么改进了。当然这些还只是到了后期才能体现出来。不过一个以计算力为基础的棋种。锻炼计算力才是最最重要的。初学者在学习的时候最好先找一些非常简单的计算题来做。这里推荐坂田先生的三手胜。利用这些简单的习题来培养自己对杀棋的敏感。等做到一定程度拥有了基本的计算力可以继续做一些更复杂的习题。比如一些VCF习题(网上很容易找到)。从一开始的做10步内的VCF到最后做几十手的，这段时间是最辛苦的。虽然VCF看起来往往几十步，似乎很复杂。但VCF完全是*冲4取的。所以可说是中等的计算题。做这些VCF习题可以提升计算的深度，不断拓展单一线路下的目算能力。等VCF做到一定程度。就可以做最复杂的VCT习题了。这些习题可以把人在计算上的广度不断扩大。因为VCT习题防点不一，往往是需要计算很多东西的。等VCT也做的差不多了，你的计算能力也达到一定的程度了。这个时候再去找个谱库来看看，会发现以前不明白的东西现在看起来一目了然，学习起来更是EASY。这个时候的你已经不能算是初学者了，后面如何继续锻炼就看个人习惯了：)
其实学习五子棋很简单。关键看学习者有没有毅力。因为在初期锻炼计算力的时候由于对定式的不了解，往往会在对弈中很吃亏，造成信心丧失。有时候目算做题又算不出来而演变成摆棋。这些都是大忌。都需要有毅力才能渡过。等渡过了这段时间，拥有了计算力的你才会发现，原来五子棋的世界是这么美丽。
回答者：ziv雪的眼泪 - 魔法学徒 一级 11-3 19:10
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第四课 不能“下子”的地方
初看这个题目有些奇怪。但围棋的规则规定有些地方是不能下子的，围棋术语也叫“禁着点”。那么，什么地方不让“下子”呢？由于各种规则的不同，这个问题较为复杂，而且还关系到劫材问题，有许多值得探讨的地方，作为初学者只要明白什么地方不应该下子便可以了。凡是要下的棋子，周围没有气，又不能吃掉对方子的地方，都叫“禁着点”。从某种意义上说，下在此处不产生任何意义，却反而吃亏的地方，都叫“禁着点”。
图一
图一：八个黑子围住中间的一个交叉点（A点），在这个交叉点上下黑子就可以，而下白子则不可以，A点就是“禁着点”。
图二
图二也是一样，在A点上下白子可以，而下黑子则不行，因为要下的子周围没有使之而生存的“气”。
图三
图三：A点白子不能下，下黑子可以吃掉白三子。
图四
图四：此情况有些特别，黑方是不能下在A位的，这等于自杀或“自拔”，而白方下在A位，就可非常痛快地吃掉黑棋两个子。所以说，“禁着点”是针对某一方来说的，等以后讲到“双活”的部分还要叙述，因为到那时，有的“交叉点”，谁也不能下，谁下谁吃亏。所谓“不能下”或“禁着点”的意义是相对的，作为对局的一方若在“禁着点”内下子，没有任何意义，或是吃亏或是受损。
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05-04
http://www.westca.com/blogs/blog_u1162/cat/5678/index.html上有
参考资料：http://www.westca.com/blogs/blog_u1162/cat/5678/index.html
参考资料：http://www.westca.com/blogs/blog_u1162/cat/5678/index.html上有
F. 简述深度学习的基本方法。
深度学习，需要怎么做到？最佳答案1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。G. 深度学习是什么
深度学习，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
H. 深度学习具体要学哪些东西
以优就业深度课程为例，深度学习的主要课程内容包括以下几个阶段，：AI概述及前沿应用成果介绍，人工神经网络及卷积神经网络原理及TensorFlow实战，循环神经网络原理及项目实战，生成式对抗网络原理及项目实战，深度学习的分布式处理及项目实战，深度强化学习及项目实战，企业级项目实战-车牌识别项目实战，深度学习最新前沿技术简介八个阶段，这些就是深度学习所要学习的内容。