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校務中心成果報導ACHIEVEMENT
改進AlphaZero效能的一些方法
活動時間
109年3月3日(星期二)下午3:30-5:20
辦理地點
求真樓K401
參與人數
| 總參與人數： | 77 人 |
| 本校教師： | 3 人 |
| 本校學生： | 74 人 |
邀請來賓
國立臺灣師範大學 資訊工程學系 林順喜優聘教授
活動理念
本次演講邀請國立臺灣師範大學資訊工程學系的林順喜優聘教授講述改進人工智慧應用在棋類遊戲表現效能之可行性。人工智慧發展已行之有年，而最令人所為之津津樂道的莫過於2014年的AlphaGo，儘管剛出世初次展露頭角時並不被看好，尤其是圍棋這類分支極多的類型，然而到了2017年甚至擊敗世界冠軍。AlphaZero更是將其延伸至其他棋類，並加入可持續更新的神經網路，將其技術及效能優化改進，此時人工智慧在棋類中表現出的可能性已然突破人類現有想像。林教授透過分析並提出改進AlphaZero效能的方法，為學生開拓對人工智慧應用及未來可能發展方向之視野。
辦理情形
林教授在本次演講中，先從AlphaGo及AlphaZero的設計理念及相關技術延伸到其未來可能發展或改善的方向，讓學生對於人工智慧的應用及可能的研究方向有了明確的認識。從其中的搜尋方法、神經網路到加入終局資訊，透過各種方向的切入及不同方式的優化，為人工智慧在遊戲上的整體效能達到更進一步的提升。除了如圍棋此類龐大但固定且有限的分支數量可透過演算法的改進及硬體效能的提升而逐漸克服，含隨機資料或不全知的遊戲儘管演算法不同，在人工智慧的幫助下仍舊有著相當驚人的成果。此次演講不只幫助學生加深對人工智慧的了解，更讓學生對將其改進或延伸到其他領域有更具體的目標。
圖一 葉伯壽醫師分享(1) 
圖二 葉伯壽醫師分享(2) 
圖三 葉伯壽醫師解說 
圖四 與葉伯壽醫師合影 BACK
