理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    利用AlphaZero框架實作與改良MiniShogi程式
    (2020) 陳品源; Chen, Pin-Yuan
    2016年3月,DeepMind的AlphaGo程式以4:1的結果擊敗了當時韓國職業圍棋9段棋士李世乭,讓電腦對局的AI程式在強化學習的路上取得了巨大的突破與成就。隨後2017年10月更提出了AlphaGo Zero方法,以100:0的比數戰勝了原本的AlphaGo Lee程式,也證明了不用人類的棋譜當作先驗知識,就可以訓練出比人類還要更強的圍棋程式。而DeepMind最終把AlphaGo Zero方法一般化成了AlphaZero方法,也訓練出了當今世界棋力最強的西洋棋與將棋程式。但相對的,DeepMind也運用了非常龐大的運算資源來訓練,才得到了最強的棋力。 本論文所研究的棋類為1970年楠本茂信所發明的5五將棋,5五將棋是一種將棋變體,特色是棋盤大小比本將棋還要小,只有5×5的盤面,將棋則有9×9,所以5五將棋是很適合一般人在硬體資源有限的情況下,來實作電腦對局的AI程式項目。 本實驗是使用AlphaZero的演算法,搭配AlphaZero General框架來實作出使用神經網路搭配強化學習來訓練的AI程式,而我們也搭配了一些已知的優勢策略做改良,讓我們可以在有限的硬體資源下,增進神經網路模型的訓練效率。 在5五將棋的訓練中,我們使用兩種方法去做改良,第一種方法是依盤面的重要性對樣本做採樣,設定中局會比終盤與開局還要高的採樣機率,期待能讓神經網路學習下中盤棋局時能比一般的版本下的更好。 第二種方式是用能贏直接贏的方式去訓練,藉由提前一回合看到終局盤面,來達到Winning Attack的效果,因為MCTS在下棋時,即便是遇到能分出勝負的走步,不一定會走出能分出勝負的那一步,導致神經網路權重會收斂的很慢,而藉由此方法,可以比一般的訓練方法還要快的收斂。 本研究所採用的兩個方法是一個成功一個失敗的結果,以實驗數據來說,如果取樣取的好,是有機會提升棋力的,但數據的表現上除了一組數據外,其他數據皆不盡理想;而Winning Attack的棋力提升的數據就非常顯著了,不過兩種方法搭配起來一起訓練時,雖然也會提升棋力,但是兩個方法沒有互相加成的效果。