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Pythonプログラミングを行いながら、ディープラーニングの技術を使った将棋AIを完成させていきます。
ディープラーニングフレームワークのPyTorchを活用し、Google Colabで動かしながら学びます。

本書には3つの目的があります。 1つの目的は、ディープラーニングを使用した将棋AIの仕組みを解説することです。ディープラーニングを使用した将棋AIは、従来型の将棋AIよりも特に序中盤での大局観に優れていると言われており、その疑問に答えます。
もう1つの目的は、実際に手を動かして将棋AIを実装してみることです。Pythonプログラミングを行いながら将棋AIを完成させます。
最後の目的は、強い将棋ソフトを創ることです。コンピュータ将棋の大会で優勝したGCT電竜を超えるような、より強い将棋AIを創る方法を解説していきます。

Part 1　導入編
第1章コンピュータ将棋について
Part 2　理論編
第2章コンピュータ将棋のアルゴリズム
第3章ディープラーニングの基本
Part 3　実装編
第4章ディープラーニングフレームワーク
第5章Pythonで将棋AIを創る
第6章対局プログラムの実装
第7章GCT電竜を超える強い将棋AIを創る
Part 4　発展編
第8章さらに強くするために

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ボードゲームを題材とした古典的なAIの実装からはじめ、深層学習と強化学習を囲碁AIに組み込み、改良していきます。囲碁ボット構築の方法を理解することで、他の人工知能開発にも応用することができるようになります。
Manning Publications『Deep Learning and the Game of Go』の日本語版。

・PythonとKerasを利用した囲碁AIボット開発でディープラーニングを深く理解できます。
・AlphaGo/AlphaGo Zeroで用いられた手法も解説！
・基本的なPythonと高校レベルの数学の知識で読破可能。

この本はAlphaGoの開発と拡張という魅惑的な冒険へ導いてくれます。あなたは最も美しくかつ挑戦的なゲーム開発の基礎を学ぶことになるでしょう。とても読みやすく魅力に溢れた人工知能と機械学習の実践的入門書です。
―Thore Graepel：DeepMind AlphaGoチームの研究・開発者（本書まえがきより）

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人より強い“将棋プログラム”を作ろう

2016年3月、プロ棋士に勝つには後10年かかると言われていたコンピュータ囲碁でAlphaGoがトップ棋士に勝利しました。そこで使われた手法がディープラーニングです。

AlphaGoは局面を「画像」として認識し、打ち手の確率と局面の勝率を予測することで、次の打ち手を決めています。画像とはどのようなものか、次の打ち手をどうやって決めるのか？AlphaGoの論文をヒントに、ディープラーニングを使い棋譜を学習した将棋AIの開発を行います。強化学習のみでトップレベルの強さを持つAlphaZeroの手法も取り入れています。

［導入編］では、コンピュータ将棋の歴史とディープラーニングの関係、コンピュータ将棋の大会の概要を紹介します。
［理論編］では、従来のコンピュータ将棋のアルゴリズム、コンピュータ囲碁で用いられているモンテカルロ木探索とAlphaGoがどのようにディープラーニングを応用したか。基礎的な知識について解説しつつ、これらを将棋AIに応用する方法について述べます。
［実践編］では、ディープラーニングを使った以下の３つの将棋AIについて、PythonとChainerで実装していきます。

方策ネットワーク（policy network）を使って指し手の予測のみでプレイするAI
価値ネットワーク（value network）を使って1手探索を行うAI
方策ネットワークと価値ネットワークを使ってモンテカルロ木探索を行うAI

最後に、より強い将棋AIを作りたいという方のために、ヒントとなる情報を紹介します。