AlphaZeroの意外な構造　またはAlphaGoは如何にして棋譜データの利用をやめて自分の経験に頼るようになったか

🌟 [囲碁ＡＩの強化学習アルゴリズム] 🌟 AlphaZeroの意外な構造 ・ AlphaGoの進化とその後のAlphaZeroへの転換

はじめに：

Chess, Go, Shogi - これらのゲーム全て、AIが革新を醸成しました。AlphaGoから始まり、今ではAlphaZeroが諦刃を抜くまでの旅を、初心者から中級者までに対応するこのコースで体験していきましょう。

【 AlphaGoとAlphaZero 】

** AlphaGoの時代**

• 従来のアプローチ: AlphaGoは、大量のプロの棋譜データを学習資料として用い、教師あり学習（Supervised Learning）を駆使。
• 成果: 人間の専門家を観察・模倣することで、Goの世界最高手に立ち向かう。

** AlphaGoZeroへの転換**

• 革新的なアプローチ: AlphaGoZeroは、プроの棋譜データを一切使用しないことで、自ら学習する。囲碁の基本から応用技術まで、赤ちゃんのような状態から独立して学ぶ。
• 成果: AlphaGoを両手打ち下げることが可能になる。

** AlphaZeroの魅力**

• シンプルさ: AlphaZeroは、非常にシンプルなネットワーク構造であり、強化学習（Reinforcement Learning）の基本原理に基づいています。
• 学びやすさ: 初心者でも理解しやすいこの構造を学ぶことができ、Pythonプログラミングを用いて実際に動かすことで、強化学習の深い洞察を得ることが可能。

【 学習内容 】

1. 基本概念: AlphaGoとAlphaZeroの背景や違いを理解。
2. 強化学習の基礎: ルーリップ、報酬システム、ネットワークの動作原理など。
3. AlphaZeroのアーキテクチャ: AlphaZeroの単純なネットワーク構造を学ぶ。
4. コードの実行: 論文に基づいたPythonコードを実行し、AlphaZeroの学習プロセスを見る。
5. 図解説: 豊富なイラストを用いて、AlphaZeroがどのようにして決定を下しているかを視覚的に理解する。
6. 応用技術: ShogiやChaturangaへの応用例としてAlphaZeroのアプローチを探求する。

【 講師紹介 】

内山充康 - 囲碁AIの研究におい、長年の経験を持ち、AlphaGoとAlphaZeroの開発者が手掛ける技術から学ぶことができる講師。

【 なぜこのコースにチャレンジすれば？ 】

• AIの進化を理解: Go以外のゲームでもAIがどのようにして成長しているかを学び、囲碁界の革新に触れる。
• プログラミングスキル向上: Pythonプログラミング能力を強化し、AI技術における実際のアプローチを体験する。
• 知識の拡大: 囲碁だけでなく、AIの応用も理解できるようになる。
• 新たなインスピレーション: AIに革新をもたらす可能性を探求し、自身の創造性を刺激する。

【 前半で紹介するChess・Machine 】

• Deep Blue: IBMの超高度なコンピュータ「Deep Blue」がチェスの世界最高手を覚悟のない諦刃につなげた話。

このコースを通じて、AlphaGoとAlphaZeroの驚異的な進化を体験し、強化学習の世界に飛び込む旅を始めましょう。プログラミング知識もなく、あなたも囲碁AIの研究者のような洞察力を持つことができるでしょう。レッスゴールから始めるこの旅は、あなたの知識と技術に新たな境界を刻む経験が待ち受け中です。