Minigo —— 用纯 Python 实现的神经网络围棋 AI Github：https://github.com/tensorflow/minigo 这是一个基于 TensorFlow 用纯 Py
雷锋网 AI 科技评论消息：5 月 2 日，Facebook AI Research（FAIR）官网博客中宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF OpenGo（包括源代码和一个训练好的模型），该机器人是基于 ELF 平台研发而成，曾击败了 4 位世界排名前 30 的围棋棋手。
作为一名围棋渣渣，时不时会上对弈平台下下棋。围棋太博大精深，非常惭愧，虽然在下棋上花的时间很多，但一直处在菜鸟阶段，长期在1级和1段之间徘徊(腾讯野狐围棋上的排位)。要提升水平，需要下功夫去记定式、做死活题，但那太枯燥了，相较而言，我更喜欢上网厮杀，屠龙或被屠，爽一把再说。我等初级选手，经常会碰到那种不按套路的对手，有时明明觉得对方下了无理手，但就是不知道如何反击。再就是棋盘太空旷，不知如何选点。这些虽然在书上可以学到一些基本技巧，但一到实战，往往不知如何下手。
【导读】深度学习平台aetros.com的联合创始人Max Pumperla博士撰写的深度学习与围棋实战《Deep Learning and the Game of Go》深入检出地讲解了各个深度学习和强化学习的应用，教您如何打造自己的围棋机器。 在在2016年初，大部分围棋（Go）的玩家都会告诉你，一台机器永远不会打败围棋世界冠军。 然后，Google的AlphaGo AI以3-0击败了全球最强的选手柯洁。 六个月后，Alpha Go Zero以89-11击败了AlphaGo. AlphaGo对深度学习系
还记得去年大火大热的AlphaGo吗？从2015年开始，AlphaGo这名“网络棋手”先后挑战了欧洲围棋冠军、世界围棋冠军，几战成名后，吸引了大量的关注。而它背后的推动力正是Tensorflow，一个 Google于2015年11月开源的用于制作AlphaGo的机器学习及深度学习框架。 想了解AI，加入AI行列，那么我们先从最基础的工具开始吧。本文抛砖引玉，主要讲解Tensorflow的安装。 在Linux系统下Tensorflow安装 一般选择Linux系统来运行Tensorflow。 虽然在wind
之前一直都是在学习Python与机器学习，深度学习。但是究竟为什么在众多的编程语言中选择Python作为人工智能的首选语言呢我一直不得而知，今天就来以我的理解来梳理下吧。首先在我不再赘述Python的前世今生，只是深入的说一下Python与人工智能的关系。
人工智能是一个广泛的术语，涵盖了许多技术，所有这些技术使计算机能够显示类似于我们人类的某种程度的智能。
Root 编译自GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow官方在GitHub上推了一个AlphaGo Zero的开源代码！ 这个叫做Minigo的围棋AI引擎，是一个使用Python语言、在TensorFlow框架实现的基于神经网络的围棋算法。 这个项目确实是受到DeepMind的AlphaGo算法的启发，但TensorFlow官方再三强调这个项目不属于DeepMind，也不是官方正式的AlphaGo项目。 不是行货！不是行货！不是行货！ 重要的事情说三遍！ DeepMind
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL，又译为“增强学习”）这一名词来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如，我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪，或者使我免遭处罚，那么我在以后的工作中会更多采用这样的策略。
中午吃过饭后，家人都去午休了，我就躺在沙发上看电视，然后稀里糊涂睡着了，突然自己问自己今天写点什么呢，然后在迷糊中突然想到了TensorFlow,好了，那今天就看看它吧。 什么是TensorFlow,如果按照标准的官方说法，就是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。数据流图的概念稍后来讲。 TensorFlow到底有多火呢，按照github 2016年的数据是29622个星，2017年这个数字飙升到了8万多，毫无疑问，是2017年最闪亮的项目。 Tensor
尽管print函数是初学者最先接触到的第一个Python标准函数，但很多人并没有真正了解它。我曾经在《Python 必杀技：用 print() 函数实现的三个特效》一文中展示了print函数的一些实用技巧，受到读者热捧。今天，我再给大家介绍print函数的另一个技巧：打印彩色文字和图案，并在最后定义一个打印围棋局面的函数，可以打印出下图这样的效果。
AI 时代已经到来！人工智能已经不是只有在科幻小说和电影中才会出现的东西，现在它离我们越来越近，而且已经渗透到各行各业。从百度的无人驾驶车，到现在的阿里人脸识别的无人售货超市，AI 技术越来越趋于成熟
█ 本文作者 薛巍，阿里巴巴菜鸟网络技术专家，摘自《走向TensorFlow 2.0》一书推荐序。
测试棋现场 新浪体育讯 3月6日，北京望京SOHO极客帮创投会议室，若干年后，这可能会是个值得纪念的日子，因为这个下午，围棋程序“异构神机”第一次与围棋职业高手进行了测试对局，竟然击败了职业棋手
【导读】12月11日晚，大家期待已有的 AlphaGo教学工具正式上线了，DeepMind资深研究员黄士杰和DeepMind围棋大使樊麾在Facebook和其新浪微博差不多同一时间发布一条重要消息，谷
围棋一直被视为人工智能最难破解的游戏。就在今天，《Nature》杂志以封面论文的形式，介绍了 Google DeepMind 开发的人工智能程序 AlphaGo，它击败了欧洲围棋冠军樊麾，并将在 3 月和世界冠军李世乭对战！Google 特地为此准备了 100 万美元奖金。 从国际象棋的经验看，1997 年人工智能第一次打败人类后，2006 年成为了人类在国际象棋的绝唱，自此之后人类没有战胜过最顶尖的人工智能国际象棋选手。在 AlphaGo 打败了欧洲围棋冠军后，世界冠军李世乭和 AlphaGo 的对弈，
2016年1月27日，《自然》刊文报道，谷歌公司开发人工智能程序alpha go(阿尔法围棋）以5：0的战绩完胜欧洲冠军，围棋职业二段樊麾。这是围棋人工智能首次战胜人类职业棋手。这在围棋界掀起了一个不大不小的波澜。之所以不大，是因为樊麾并不能代表人类最高水平。另外当时人们对ALPHA GO知之甚少，仅从棋谱上看，仍有不小的瑕疵。 2016年3月9日至3月15日，ALPHA GO在韩国首尔以4：1的战绩战胜人类顶尖棋手，韩国围棋职业棋手李世石九段。如果说战胜樊麾只是ALPHA GO的小试牛刀，人们对ALPHA
这篇笔记依然是在做《Python语言程序设计》第5章循环的习题。其中有两类问题需要记录下来。
近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model”在Nature发表。与AlphaZero相比，MuZero多了玩Atari的功能，这一突破进展引起科研人员的广泛关注。
预热 明日送十本python相关书籍 大学躺尸，毕业失业。已经毕业或者即将毕业的你是否还沉浸在虚度时光的悔恨中。Python大法带你紧追时代的脉搏，走向人生的巅峰！！！ 阿尔法狗战胜李世石，柯洁等人类
笔者是一名软件工程在读研究生，同样是机器学习的爱好者，希望我所总结的内容能以简单直白的方式帮助读者们理解机器学习并了解如何利用Python来做机器学习。不需要走很多弯路，只需要准备好python的JupyterNotebook或Pycharm等，做好笔记。我很快带你入门。
Nature 封面论文：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search（通过深度神经网络和树搜索，学会围棋游戏） AlphaGo 给围棋带来了新方法，它背后主要的方法是 Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络），其中 Value Networks 评估棋盘位置，Policy Networks 选择下棋步法。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的监督学习，
只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈，就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo，且没有采用任何的人类经验作训练数据（至少DeepMind坚持这么认为，嗯）。 昨天，GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero，具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有： 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识，也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法，GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发，
谈到围棋AI，你是否首先想到了AlphaGo？可惜随着AlphaGo的退役，AlphaGo横扫人类棋手的几盘对局成为最后绝唱，也给人们留下悬念，围棋AI到底能进化到何种程度？幸运的是，Google发布了两篇重量级论文，阐述了AlphaGo 和AlphaGo Zero背后的理论。而且这个世界的大神很多，根据论文，也开发出了非常厉害的围棋程序。比较著名的有腾讯的绝艺、金毛，国外比较出名的有leela和leela zero。现在绝艺已经成为中国围棋队年轻棋手非常重要的训练工具，许多围棋讲解也会搬出绝艺作为助手。
近日，教育部考试中心宣布将对全国计算机等级考试（NCRE）体系进行调整，从 2018 年 3 月开始，将实施 2018 版考试大纲，并按新体系开考各个考试级别，其中最大的调整是新增 Python 科目。 具体调整如下： 新增“网络安全素质教育”科目（代码：17），考试时长 90 分钟，2018 年 9 月首次开考。 2018 年 3 月起暂停“软件测试技术”科目（代码：37）。自 2018 年 3 月考试起改变三级获证条件要求，考生只需通过三级考试即可获得该三级科目的合格证书，不再要求二级证书。 暂停“
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》，这两篇划时代的论文，将成为永恒经典，在第一篇文章中，其介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练
AI 科技评论按：北京时间10月19日凌晨，DeepMind在Nature上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何？日前，AI科
若朴 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 围棋界又出现了一个神秘的高手。 名叫：舞者(P)。 而且又是一个人工智能程序。之所以被外界关注到，是因为最近一段时间舞者(P)在弈城围棋的亮眼表现。无论是对战人类，还是对战其他AI。 先看看看战绩。舞者(P)被称为目前弈城围棋对战平台上的“胜率之王”：129胜，34负，胜率约为78.6%。最近20战的成绩是16胜4负。月初舞者(P)还曾下出18胜2负的成绩，从而引发的外界的关注。 📷 △ 舞者(P)最近20局战绩 舞者
今天下午谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的第一场比赛结束，AlphaGo获得今日比赛的胜利。双方在较量3个半小时后，李世石宣布认输。今日比赛结束后，双方还将分别在3月10日(周四)、12日(周六)、13日(周日)、15日 (周二)的北京时间中午12点进行剩余4场比赛。 本次比赛用时每方2小时，1分钟读秒三次。比赛采用中国规则，黑贴3又3/4子(黑贴7目半)。采用中国规则是因Alpha GO以中国规则为基础开发。 比赛采用5局3胜制，最终比赛获胜方将获得奖金100万美元。如果AlphaGo获胜，奖金
今日 DeepMind 的 AlphaGo 3:0 柯洁。整个未来围棋峰会结束。DeepMind 宣告的下一步的计划。 仅仅看到的棋盘上的三个子，我们就明白这不是一场寻常的比赛。 中国围棋大师，世界
可以说，AI的发展进化史就是AI在游戏领域的升级史。 SciShow是Youtube上热门的科普向脱口秀节目。它的内容包罗万象，无论什么问题在这里都会得到风趣又详尽的解答。在本次节目中，介绍了AI 是
简介 做了JAVA开发十年，也做过大大小小的项目，最近一两年做开发的被一门编程语言，也就是Python给刷屏了，在各个论坛中，关注圈中，Python的关注量一直都是很高，今天小编给大家聊一下学习Python语言可以发展哪些方向以及Python语言在未来的发展。 首先：Python语言在学术上非常受欢迎，不是计算机专业的人，很多都在学习Python。因为这个语言的前景是不可限量的，而且他的语法非常的简单易懂，这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心，现在已经是一人应该掌握一门编程语言的时代，很多不是程序
人们谈论说，人还是那个人，狗不再是那只狗—— 但这次，狗不再是那只狗，人也不是那个人了。 昨天下午，论智从中新网了解到，刚刚斩获人生第五冠的棋手柯洁在中国棋院宣布，将于明年四月再度对战围棋AI程序： 作为一名棋手，我还是很享受去挑战强大的对手。对我而言弈无止境，下棋是不断挑战自我的过程，下这样的棋是有意义的，是我人生中很宝贵的经历。 这是继今年五月在三番棋中败于AlphaGo后，柯洁首次重燃对AI的战意。 26日，首届新奥杯世界围棋公开赛五番棋决赛决胜局正式廊坊落下帷幕，柯洁执黑以3/4子险胜另一名中国选手
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机系统能够模拟人类的思维和行为，实现类似于人类智慧的能力。它是一种复杂的技术，通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，使计算机能够自主地进行学习、分析、识别和决策等任务，从而实现人与计算机之间的智能交互。
纵横十九道，棋子无大小，平均150回合的比赛，最大有3^361 种局面（大致为10^170），围棋一直被视为人工智能（AI）的最大挑战之一，但Google旗下的DeepMind声称其AI算法已经掌握了
Python，是一种广泛使用的高级编程语言。相比于C++和JAVA，Python都能让程序的结构更加清晰明了。作为一种解释性语言，Python的设计强调代码的可读性和简洁的语法。
围棋人机大战已经尘埃落定，许多人被AlphaGo 4:1战胜李世乭的壮举所震撼。著名的发明家和企业家、计算机游戏之父、催生苹果计算机的视频游戏公司Atari的创始人，也是西方围棋“大师（Guru）”
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 “深蓝”在1997年的一场历史性的人机大战中战胜了人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 图/Peter Morgan 1996年，许峰雄博士（右，现为微软亚洲研究院高级研究
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 在五月底与柯洁等人的系列对局之后，人工智能围棋大师 AlphaGo 已经功成名就，金盆洗手了，参阅《现场报道 | AlphaGo 被授职业九段，DeepMind 将公开其所有版本细节》；但这并不意味着计算机围棋研究已经走到了尽头。近日，北京大学的一组研究团队宣称在计算机围棋研究上取得了另一个方向的研究成果。 和 AlphaGo 等目前领先的围棋程序不同，北京大学 Wang Jinzhuo、王文敏、王荣刚、高文等人提出的新方法没有使用蒙特卡洛树搜索，而是使用了
前几天，最具传统和权威的“UEC杯”计算机围棋大赛在日本东京落幕，腾讯AI Lab研发的人工智能围棋程序“绝艺”从30个参赛程序中脱颖而出，以11战全胜的战绩夺得冠军。在接下来的“电圣战”人机围棋大战中，绝艺又执黑中盘战胜日本围棋新秀一力辽七段。 截至3月9日，绝艺的对局数量达到534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位顶尖棋手有过交锋。凭借无与伦比的出色战绩，绝艺成为野狐平台上第一个晋级“十段”的棋手。 这本没什么值得夸耀的。早在去年3月，在一场
他面无表情，他冷静镇定，他会出现在对手的梦里，他是AlphaGo人肉臂。他热情幽默，多才多艺。他很少登台演讲。他不被允许接受采访。他是AlphaGo真正的创造者。他是Aja，黄士杰。 舒石 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 许峰雄绰号“CB”。 1980年，许峰雄（Feng-Hsiung Hsu）从台湾大学本科毕业，1985年考入卡内基梅隆大学。1988年，CB制造出国际象棋程序Deep Thought（深思），后来经过学弟李开复介绍，1989年加盟IBM继续展开研究。 1997年 这一
在人工智能领域，从业者正在通过调参乃至新的芯片研发等方式追求更好的感知性能，但在知名异构智能（NovuMind）创始人&CEO吴韧看来，一些努力注定是“走偏了”，系统化的极致优化才是正确的方向，比如他的“异构神机”。 在Google DeepMind围棋人工智能系统AIphaGo对决韩国围棋第一人李世石九段之际，吴韧的团队也在筹备另一场围棋人机大战。2016年3月7日晚，在由极客帮创投、异构智能、聂卫平围棋道场联合召开的“异构智能·对弈未来”发布会上，吴韧宣布异构智能的人工智能项目“异构神机”将与世界围棋冠
最近，Facebook的人工智能研究所（以下简称FAIR）宣布，他们开源了自研的围棋AI训练模型和代码。这意味着，你可以随时随地和Facebook的人工智能下围棋了，而且此围棋AI程序重现的是名噪一时的AI高手AlphaZero。
所谓的“人机世纪大战”，谷歌的AlphaGo与南韩李世石的对决即将上演，这不但让我想起差不多20年前IBM“深蓝”与卡斯帕罗夫的国际象棋比赛，也被许多人称为是“人机世纪大战”，计算机终于胜了，但对人工智能的研究至今几乎没有产生什么的影响；还让我想起人工智能创始人之一，得过诺贝尔奖的司马贺(Herbert Simon)在人工智能开始之初就曾预言的：到1986年，人工智能将在所有的棋游戏上战胜人类，而且全面战胜男人，无法战胜女人是因为人工智能不能生产下一代(大意如此，或许是Minsky或别人讲的，其实人工智能生
很多人对学英语都感到崩溃，但最近山东的小学生又要学习一门“语言”—Python，除了山东在小学教材中加入Python外，今年浙江省高中信息技术教材改革项目中，也提到了Python。
在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征，然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。这其中应用最广的当属分类（Category）相关和关键词（Keywords/Tag）相关，然而这两种策略却有很多无法覆盖的场景。首先，关键词无法解决同义词和一词多义的问题。比如下面两篇文章的关键词：
https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle Star 5978
作者：马少平 清华大学计算机系教授，博士生导师，中国人工智能学会副理事长，中国中文信息学会副理事长。主要研究方向为智能信息处理，包括文本信息检索、网络用户行为分析、个性化推荐、社交媒体分析等。 在2016年3月份，正当李世石与AlphaGo进行人机大战的时候，我曾经写过一篇《人工智能的里程碑：从深蓝到AlphaGo》，自从1997年深蓝战胜卡斯帕罗夫之后，随着计算机硬件水平的提高，计算机象棋（包括国际象棋和中国象棋）水平有了很大的提高，达到了可以战胜人类最高棋手的水平。但是，长期以来，在计算机围
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