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猴子也能懂的電腦對局:從入門到實戰帶你打造遊戲 AI(iThome 鐵人賽系列書)
作者:
楊承恩(Marsgoat)、陳彥吉
分類:
電腦與網路
/
程式語言
出版社:
博碩文化
出版日期:2025/11/6
ISBN:9786264143318
書籍編號:kk0601158
頁數:360
定價:
650
元
優惠價:
79
折
514
元
書價若有異動,以出版社實際定價為準
團購數最低為 20 本以上
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猴子也能懂的電腦對局:從入門到實戰帶你打造遊戲 AI(iThome 鐵 人賽系列書) 本書簡介 想做出一個能下棋的 AI 嗎? 這本書將是你最好的第一步。 直接讀論文,太硬,實作又跟不上;網路上零星的文章,不僅少還缺 乏系統性。如果你有過這樣的挫折感,那麼這本書正是為你而寫,因 為我也曾走過同樣的學習歷程。 楊承恩 | 本書作者 電腦對局的迷人之處就在,無論是簡單還是困難的對局遊戲,人與人 之間在對局遊戲上對弈是人類智慧的展現。 陳彥吉 | 本書作者 👑專業推薦 若是你即將踏入這個領域或是對電腦對局有興趣,那我十分推薦這本 書籍,可以讓你先補足許多相關的背景知識,對這整個領域有大致的 理解與認識,像是吃了仙丹一樣增加了一甲子的功力。 胡立 | 技術部落格 Huli’s blog 站長 本書有許多內容新穎的章節,也有對局領域各式各樣最先進的技術的 介紹,並附上程式碼,是目前這領域難得一見的好書。對於今日大多 數的讀者來說,應可學習、了解並吸收到許多新知識。因此也樂於加 以推薦給廣大的讀者們來參閱,一同增廣自身的見聞! 林順喜 | 國立臺灣師範大學資工系名譽教授 📕書籍簡介 本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組的優選系列 文章《猴子也能懂的電腦對局:30 天打造自己的對局 AI》。從最簡 單的井字遊戲出發,本書將帶領讀者逐步掌握電腦下棋的核心邏輯。 透過完整程式範例與直觀解說,深入拆解對局 AI 必備的基礎演算 法,包括 Minimax、Alpha-Beta Pruning、Scout 與 MCTS 等關 鍵策略。 除了演算法,本書也涵蓋資料結構與效能最佳化技巧,如 Array、 Mailbox、Bitboard 與 Zobrist Hashing,並延伸至開局庫與殘局 庫的設計,協助你打造更高效、更聰明的 AI。 作者將多年競賽經驗與程式技巧毫無保留地分享,並穿插趣味小故事 與生活案例,例如土耳其行棋傀儡、賓果遊戲、象棋資料傳輸等,讓 學習過程更生動有趣。 如果你曾因論文艱澀或網路資料零散而裹足不前,本書將是最親民的 入門橋樑,幫助你循序漸進建立完整觀念,最終挑戰電腦對局競賽, 實現打造你的遊戲 AI。 🧩重點摘要 ♠️ 完整學習路徑:從入門到進階完整的理論與實作介紹 ♥️ 生活中的案例:帶你發現日常中的對局思維 ♣️ 比賽心法傳承:比賽程式實作細節大公開 ♦️ 可執行程式碼:附上完整程式碼與詳細解說 🎯目標讀者 ☛ 想了解什麼是電腦對局但不得其門而入的初學者 ☛ 想寫出自己的遊戲 AI 甚至參加比賽的開發者 ☛ 想更進一步提高自己程式棋力的電腦對局老手
作者簡介 ♟️ 楊承恩(Marsgoat) 興趣使然的 AI 工程師,研究所時期專精的是電腦對局領域,在 TCGA、TAAI、ICGA 等電腦對局比賽中均取得過金牌。 曾任圍棋人科技 AI 工程師,身為圍棋愛好者,結合興趣與專長,致 力於打造能幫助人類學習的圍棋 AI。 ♟️ 陳彥吉 自 2015 年開始參與國際電腦對局比賽,並分別在黑白棋、 Nonogram、外五棋等多個遊戲項目上取得金牌。長期的競賽經驗不 僅培養了冷靜分析與縝密思考的能力,也讓我更深刻體會到強化學 習、對局演算法設計與人機對弈的魅力。 在比賽之外,亦積極投入相關領域的研究與推廣,希望能將電腦對局 與強化學習的精神,轉化為更多元的應用與分享,讓更多人感受到電 腦對局所帶來的樂趣與啟發。
本書目錄 🙊 第一部分:簡介 Chapter 1 入局:電腦對局簡介 Chapter 2 來都來了,就參賽吧:電腦對局競賽 Chapter 3 是 AI 還是魔術:自動下棋機器人 Chapter 4 電腦如何下棋:從對局樹分析遊戲難易度 🙊 第二部分:搜尋演算法與審局函數 Chapter 5 窮舉的藝術:Minimax Algorithm Chapter 6 形勢判斷:Evaluation Function Chapter 7 靜態評估與形態學的結合:Bouzy’s 5/21 Algorithm Chapter 8 不要拼硬體,嘗試切他節點:Alpha-Beta Pruning Chapter 9 斥侯探敵:Scout Algorithm Chapter 10 順序也很重要:著手分析與優化 Chapter 11 化危機為轉機:Threat Space Search Chapter 12 AI 也有鴕鳥心態:Horizon Effect Chapter 13 實戰演練:圍棋征子邏輯 Chapter 14 實戰演練 2:進階征子邏輯 🙊 第三部分:MCTS 與 AlphaGo Chapter 15 隨機模擬的魔法:Monte Carlo Method Chapter 16 地獄倒楣鬼:春酒的賓果遊戲 Chapter 17 隨機亂下也能變高手:Monte Carlo Tree Search Chapter 18 還要變得更強:MCTS 優化 Chapter 19 從不同角度看 AlphaGo Chapter 20 抱在巨人的大腿上:AlphaZero 開源框架 🙊 第四部分:進階優化方式 Chapter 21 這不是綠豆糕,是棋盤:Board Representation Chapter 22 凡走過請留下痕跡:Transposition Table Chapter 23 不要每次都從零開始:Opening Book Chapter 24 精準收割殘局:Endgame Database Chapter 25 從開局到結束:蜜月橋牌殘局庫 Chapter 26 千錘百鍊的極限:Bitwise Operation Chapter 27 終局:未來研究方向 🙊 第五部分:其他應用 Chapter 28 從象棋比賽作弊事件探討資料傳輸與資料結構 Chapter 29 下一個世界冠軍:天才棋手橫空出世 Chapter 30 電腦對局也能找工作:面試考題分享
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