ComputerGo

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* [http://www.unimaas.nl/games/files/phd/Van%20der%20Werf_thesis.pdf PHD: AI techniques for the game of Go (2004)]
+
* [http://www.unimaas.nl/games/files/phd/Van%20der%20Werf_thesis.pdf PHD: AI techniques for the game of Go (2004) (Erik van der Werf)]
* [http://books.nips.cc/papers/files/nips17/NIPS2004_0747.pdf Modelling Uncertainty in the Game of Go]
+
* [http://books.nips.cc/papers/files/nips17/NIPS2004_0747.pdf Modelling Uncertainty in the Game of Go (David H. Stern et.al)]
* [http://www.csse.uwa.edu.au/cig08/Proceedings/papers/8051.pdf Learning Position Evaluation for Go with Internal Symmetry Networks (Neuronale Netze)]
+
* [http://www.csse.uwa.edu.au/cig08/Proceedings/papers/8051.pdf Learning Position Evaluation for Go with Internal Symmetry Networks (Neuronale Netze) (Alan Blair)]
 
* Coevolving Partial Strategies for the Game of Go (Genetic algorithm) (lokale Kopie)
 
* Coevolving Partial Strategies for the Game of Go (Genetic algorithm) (lokale Kopie)
* [http://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/ps/yoshizoe.pdf Lambda Depth-first Proof Number Search and its Application to Go]
+
* [http://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/ps/yoshizoe.pdf Lambda Depth-first Proof Number Search and its Application to Go (Yoshizoe, Kishimoto, M. Müller)]
* [http://www.science.uva.nl/research/ias/alumni/m.sc.theses/theses/EmilNijhuis.pdf MSc Thesis: Learning Patterns in the Game of Go]
+
* [http://www.science.uva.nl/research/ias/alumni/m.sc.theses/theses/EmilNijhuis.pdf MSc Thesis: Learning Patterns in the Game of Go (Emil H.J. Nijhuis)]
  
 
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Version vom 27. Februar 2010, 21:03 Uhr

Inhaltsverzeichnis

Computer-Go am HPI

Ideensammlung zum Computer-Go-Seminar des HPI

ToDos

  • Ausarbeitung der Gruppenaufteilung
    • verschiedene Themen der Gruppen?
    • konkurrierende Gruppen?
  • Anforderungen an die Teilnehmer definieren
  • Hardware-Anforderungen definieren
  • Literatur zusammentragen
  • Basic-Player evaluieren
  • SVN organisieren
  • Mailingliste einrichten
  • Kooperation mit anderen Lehrstühlen klären
  • sourceforge projekt? -> open source?

Eckpunkte

  • 6 - 10 Teilnehmer

Literatur

(Auszug aus den Veröffentlichungen der letzten Jahre)

Monte Carlo Tree Search

Parallelisierung

Other

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