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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

★ゲームを科学的に捉える視点とは?
★コンピュータチェス・将棋・囲碁〜人狼・カーリング等他分野応用例を学ぶ。
★技術の限界や応用的な課題について考える能力を習得出来ます。


ゲーム情報学入門
〜ゲームAI
の基礎から展望まで

講師

電気通信大学 情報理工学研究科 准教授 博士(工学) 伊藤 毅志 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■主経歴
1988年 北海道大学文学部行動科学科卒業
1994年 名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻 博士後期課程修了(工学博士)
1994年 電気通信大学電気通信学部 助手
2005年 デジタルハリウッド大学 デジタルコミュニケーション学部 客員教授
2006年 電気通信大学エンターテイメントと認知科学研究ステーション 代表
2010年 電気通信大学情報理工学研究科 助教
2016年 電気通信大学人工知能先端研究センター 兼務
2018年 電気通信大学情報理工学研究科 准教授
現在に至る

■専門・得意分野
ゲーム情報学、認知科学、問題解決、教育工学

■本テーマ関連の専門学会・協会・団体活動等
情報処理学会ゲーム情報学研究会主査(2013年度から2016年度)
日本認知科学会常任運営委員(2007年度から2010年度)
コンピュータ囲碁フォーラム副会長(2017年度から)

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年3月4日(水) 13:00-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第1グループ活動室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
 2017年には、コンピュータ将棋「Ponanza」が佐藤天彦名人に勝利し、コンピュータ囲碁「AlphaGo」が当時世界ランク1位の柯潔に勝利を収めました。AlphaGoを開発したグループは、その後AlphaZeroという手法を提案し、教師データを使わずに強化学習とディープニューラルネットワークを用いる手法で、囲碁だけでなくチェスや将棋においても、既存の手法のAIよりも高いパフォーマンスを示すAIを作れることを示しました。
 本講座では、まずはゲームを科学的に捉える視点について概説し、コンピュータチェス、コンピュータ将棋、コンピュータ囲碁の歴史を概観し、どのような技術でこれらのゲームの強化が進められてきたのかについて説明します。その上で、他のゲームへの応用やこれらの技術を用いた発展的研究開発例を示します。現状の技術の限界や今後の展望についても説明していきます。

■受講後、習得できること
・ゲームを科学的に捉える視点を身につけることが出来ます。
・コンピュータチェス、将棋、囲碁の基礎的な技術とその発展の違いについて学ぶことが出来ます。
・ボードゲームだけでなく、人狼やカーリングなどの他の分野への応用例について知ることが出来ます。
・十分に強くなったAIを用いた学習支援システムや対戦して楽しい好敵手AIの研究開発例を学ぶことが出来ます。
・現状のゲーム情報学の技術の限界や応用的な課題について考える能力を得ることが出来ます。

セミナー内容

1.自己紹介
2.ゲームを科学的に捉える
 2.1 ゲームを定義した人たち
 2.2 ゲームの科学的分類
 2.3 二人完全情報確定ゼロ和ゲーム
3.ゲーム研究の歴史
 3.1 チェスの研究の歴史
 3.2 将棋の研究の歴史
 3.3 囲碁の研究の歴史
 3.4 チェス、将棋、囲碁の認知的研究
4.ゲーム研究の応用
 4.1 学習支援システムの研究
 4.2 対戦して楽しいゲームAIとは
5.ゲーム研究の発展
 5.1 不完全情報ゲーム
 5.2 不確定ゲーム
 5.3 多人数コミュニケーションゲーム
6.ゲーム研究の限界と展望
 6.1 技術的進化の可能性と限界
 6.2 他分野への応用と今後の展望
(質疑応答)

セミナー番号:AA200361

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