ゲーム情報学

なし

本講義では、コンピュータプログラムが思考能力を競うゲームをプレイする仕組みを学ぶ。
題材とするゲームは、パズルや、チェスに代表されるボードゲームである。
We study the mechanisms that enable computer programs play mind sports games. The games to handle are puzzles and board games such as chess.

達成目標
・具体的なゲームを例にとり、実践的なコスト関数や評価関数設計について理解を深める。
・パズルやボードゲームにおいて、ヒューリスティック探索法により意思決定を行う仕組みを理解する。
・ナッシュ均衡やミニマックス原理など、ゲーム理論における基礎知識について理解を深める。

アルゴリズム論第一

なし none

伊藤毅志, 保木邦仁, 三宅陽一郎, ゲーム情報学概論, コロナ社, 2018

1 最短経路探索とコスト関数:スライディングパズル The shortest path problem and cost functions: sliding puzzles
2 最短経路探索のアルゴリズム Algorithm of the shortest path problem
3 課題の解説 Answers and explanations of the tasks
4 ゲーム理論の基礎知識:標準形ゲーム A grounding in game theory: normal-form game
5 ゲーム理論の基礎知識:囚人のジレンマ、ジャンケン A grounding game theory: prisoner's dilemma and rock paper scissors
6 課題の解説 Answers and explanations of the tasks
7 ミニマックス探索と展開形ゲーム Minimax search and extensive-form game
8 ミニマックス探索:マルバツゲーム Minimax search: Tic-Tac-Toe
9 課題の解説 Answers and explanations of the tasks
10 AND/OR木探索:五目並べ、詰将棋 AND/OR tree search: gomoku and mating problem
11 AND/OR木探索と証明数 AND/OR tree search and proof number
12 課題の解説 Answers and explanations of the tasks
13 アルファベータ探索法:オセロ、囲碁 Alpha-beta search method: Othello and Go
14 アルファベータ探索法のアルゴリズム Algorithm of alpha-beta search method
15 課題の解説 Answers and explanations of the tasks

教科書をよく読み、課題の内容を復習して試験に臨むこと。
Read the text carefully, review the content of the tasks, and take the exam.

試験成績9割 Test results 9/10
課題提出1割 Submission of tasks 1/10

前もってメールでアポイントをとること。
Contact me through email in advance.

人工知能及び機械学習の技術は現代の情報系学問におけるフロンティアです。
ゲームを題材として、これら技術の応用基礎を学びましょう。
The fields of artificial intelligence and machine learning are frontier of information science.
We study the fundamental application of these fields for games.

特になし