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Oliver Zeigermann auf der ML Conference Spring 2019

Stockfish und AlphaZero: Wie Schach-Computer funktionieren
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Computer spielen besser Schach als menschliche Spieler. Wie funktioniert das aber? Dieser Frage geht Oliver Zeigermann in dieser Session von der ML Conference nach. Der Speaker erklärt, welche Prinzipien hinter Stockfish und AlphaZero stecken.

Bereits in den 90er-Jahren gewann die künstliche Intelligenz Deep Blue gegen den Schachweltmeister Kasparov. Seitdem hat sich viel auf dem Feld der KI getan, Spiele werden aber noch immer zum Training eingesetzt. Oliver Zeigermann nimmt sich in dieser Session von der ML Conference die Schach-Computer Stockfish und Alpha Zero vor und erklärt, auf welchen Prinzipien die Systeme beruhen. Welche Algorithmen stecken hinter Stockfish und wie unterscheidet die Engine sich von AlphaZero? Die Monte Carlo Tree Search, der Kern von AlphaZero, steht im Zentrum des Talks. Aber auch die Anwendbarkeit kommt nicht zu kurz: Wie kann man selbst Modelle mit der Convolutional ResNet Architektur trainieren?

ML Conference 2019

Workshop: Machine Learning 101++ using Python

mit Dr. Pieter Buteneers (Chatlayer.ai)

Honey Bee Conservation using Deep Learning

mit Thiago da Silva Alves, Jean Metz (JArchitects)

Python Summit 2019

Daten analysieren und transformieren mit Python

mit Doniyor Jurabayev (Freelancer)

Advanced Flow Control

mit Oz Tiram (noris network AG)

Der Speaker: Oliver Zeigermann
Oliver Zeigermann is a developer and consultant from Hamburg, Germany. He has written several books and has recently published Deep Learning Crash Course with Manning. More on http://zeigermann.eu/
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