用阿Q围棋和孩子练习面棋

让孩子多下面棋是非常好的学习方法。
多数家长不会围棋,没办法陪孩子下棋。
直接让孩子和AI对局,有点无趣。
我现在发现拿个手机辅助着和孩子下面棋,效果不错。
相当于高手和孩子下指导棋,并且是父母陪伴。
妈妈再也不用担心没人陪我练棋啦

让孩子多下面棋是非常好的学习方法。
多数家长不会围棋,没办法陪孩子下棋。
直接让孩子和AI对局,有点无趣。
我现在发现拿个手机辅助着和孩子下面棋,效果不错。
相当于高手和孩子下指导棋,并且是父母陪伴。
妈妈再也不用担心没人陪我练棋啦

围棋AI布局——二路鬼手小尖

取材于王晨帆老师布局讲座

本文适合有段者学习

佟老师中盘思路即将完结,王老师携带了满满的干货前来报到啦!!

这是一个全新的专辑,将由道场布局飞刀担当王晨帆老师带领大家一起来探索一下在AI盛行的时代,变化莫测的布局又有什么最新鬼手?经典的老式的布局为何被淘汰?流派布局(中国流、小林流等)还有没有我们没有挖掘到的实用变化?

想必大家都已经迫不及待了吧?我们话不多说,直接进入我们今天第一个主题——二路鬼手尖~

取材于王晨帆老师布局讲座

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佟老师中盘思路即将完结,王老师携带了满满的干货前来报到啦!!

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想必大家都已经迫不及待了吧?我们话不多说,直接进入我们今天第一个主题——二路鬼手尖~

Windows下编译配置丽拉围棋Leela Zero

Leela zero是比利时程序员Gian-Carlo Pascutto(GCP)参照DeepMind最新论文在github上面开展的的一款开源围棋项目,项目为分布式,依靠志愿者提供算力。不借助任何人类知识,完全从零开始,致力于复现Alphagozero。

Leela zero是比利时程序员Gian-Carlo Pascutto(GCP)参照DeepMind最新论文在github上面开展的的一款开源围棋项目,项目为分布式,依靠志愿者提供算力。不借助任何人类知识,完全从零开始,致力于复现Alphagozero。

别人问我会不会人工智能

为什么真正的人工智能一般人做不了?
只有那些不是为了打工赚钱的人,
他有时间慢慢琢磨。
他首先得是个神经网络学家,
他还可以随时请教计算机科学家,
他的编程能力不亚于十年经验的程序员。

为什么真正的人工智能一般人做不了?
只有那些不是为了打工赚钱的人,
他有时间慢慢琢磨。
他首先得是个神经网络学家,
他还可以随时请教计算机科学家,
他的编程能力不亚于十年经验的程序员。

为什么人工智能(AI)首选开发语言是Python

人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,
但是上层逻辑用C++开发效率太低。
Python语法简单而丰富,对C的支持也很好。
~
Python虽然慢但是它只是调用AI接口,
真正的计算全是C/C++写好的数据底层,
用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。
~
Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲。
更主要的原因是:
Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用。
~
总之,Python作为AI首选语言的地位已经无法撼动。

人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,
但是上层逻辑用C++开发效率太低。
Python语法简单而丰富,对C的支持也很好。
~
Python虽然慢但是它只是调用AI接口,
真正的计算全是C/C++写好的数据底层,
用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。
~
Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲。
更主要的原因是:
Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用。
~
总之,Python作为AI首选语言的地位已经无法撼动。

人工智能:python实现-逻辑回归分类器

何为回归:回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。
比如已知公式是y = a*x + b,未知参数是a和b。
我们现在有很多真实的(x,y)数据(训练样本),
回归就是利用这些数据对a和b的取值去自动估计。 
其实Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归,
仅此而已。至于用logistic方程而不用其它,
是因为这种归一化的方法往往比较合理,
能够打压过大和过小的结果(往往是噪音),
以保证主流的结果不至于被忽视。
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix

何为回归:回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。
比如已知公式是y = a*x + b,未知参数是a和b。
我们现在有很多真实的(x,y)数据(训练样本),
回归就是利用这些数据对a和b的取值去自动估计。 
其实Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归,
仅此而已。至于用logistic方程而不用其它,
是因为这种归一化的方法往往比较合理,
能够打压过大和过小的结果(往往是噪音),
以保证主流的结果不至于被忽视。
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix