資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年,首先招收大學部學生,民國九十年成立資訊工程研究所碩士班,而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」;並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人,碩士班六十餘人,博士班約五人,截至民國一百零四年十一月止,總計現有大學部一百九十多人,碩士班一百二十多人,博士班二十三人,合計學生人數約為三百三十多位。

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    利用啟發式法則與數種訓練策略來評估中國跳棋程式
    (2023) 江曛宇; Jiang, Syun-Yu
    中國跳棋(Chinese Checkers)是一個知名且充滿挑戰性的完全資訊遊戲。與一些其他的傳統遊戲如五子棋、圍棋不同,賽局樹的搜索空間並不會隨著遊戲的進行而越來越小。若是單純使用AlphaZero架構之演算法,在短時間內甚至難以訓練出初學者程度之程式。過去雖有使用蒙地卡羅樹搜索法結合深度學習與強化學習,並應用於中國跳棋上的演算法,但是仍有改進的空間。若是能夠適當的加入一些中國跳棋的先備知識,應該能使棋力進一步的提升。本研究針對中國跳棋設計數種策略,修改了前代程式Jump的設計,人為的增加先備知識,以期有更好的棋力,並且針對中國跳棋在神經網路訓練初期棋力很弱的問題,提出一連串的解決方案與策略,使其能夠在不使用人為訓練資料以及預訓練的狀況下,能夠獲得一定的棋力,並且對這些策略的特點進行探討,分析出各個策略的優缺點。
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    中國跳棋對弈平台與AI的實作
    (2019) 陳律濃; Chen, Lu-Nung
    近年來關於人工智慧的研究如火如荼的湧現,未來電腦的效能越高,相同時間內能處理的資訊量也會越高,人工智慧能解決的問題複雜程度亦會越來越大,例如近年來電腦對局中圍棋與人工智慧的成功結合例子AlphaGo。然而電腦對局的研究若要進展得順利,設計良善的使用者操作介面必不可少,所以本研究針對中國跳棋遊戲設計一個支援多玩家遊戲的自動對弈平台,期望在電腦對局的發展上能貢獻微薄之力。 本研究開發之電腦中國跳棋自動對弈平台利用OpenCV函式庫實作出一個直觀且方便的圖形化使用者操作介面,可以只用滑鼠點選各項功能進行設定並操作棋子。另外平台具備程式偵錯與對戰等主要功能,除了在比賽時能夠使雙方更清楚地檢視遊戲過程並減少手動操作失誤與爭議之外,偵錯時也可以藉由此平台檢視與驗證每一個走步的正確性,預設對戰對手也包含了本研究開發之AI引擎提供開發者測試強度。如此一來其他跳棋研究者只需專注於研發跳棋程式的AI引擎,以期望有更多同好加入電腦中國跳棋的研究,也有助於推廣中國跳棋這項遊戲。
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    中國跳棋對局程式研發與深度學習之探討
    (2019) 陳俊豪; Chern, Jiunn-Haur
    中國跳棋遊戲是家喻戶曉的棋盤遊戲,但針對提升電腦對局棋力的研究並不多,過去以蒙地卡羅樹搜索法作為兩人中國跳棋AI的主要演算法,已經能表現出一定的棋力,但還是有改進的空間。中國跳棋的遊戲目標在於將己方的所有棋子前進至目的地,除了要使棋子能夠快速前進外,也要在適當的時機後退,取得攻防之間的平衡。 本研究針對兩人中國跳棋遊戲的AI做改良,加入深度學習的做法,主體採用 AlphaZero 的框架來訓練類神經網路。為了在有限的硬體資源及時間下取得效果,嘗試加入針對遊戲特性的改進。先使用蒙地卡羅樹搜索法搭配隨機模擬,產生多種開局的棋譜作為預先訓練模組的訓練資料,再用此模組做後續自我對弈的學習,可避免一開始脆弱的神經網路無法結束遊戲。遊戲後期則使用單人遊戲的搜索法,以改善後期已知必勝或必敗盤面時,不會挑選最佳走步的問題。