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）第I部：基礎第1章 深層学習に向けて：機械学習の導入第2章 機械学習の問題としての囲碁第3章 最初の囲碁ボットの実装第II部：機械学習とゲームAI第4章 木探索によるゲームプレイ第5章 ニューラルネットワーク入門第6章 囲碁データのためのニューラルネットワークの設計第7章 データからの学習：深層学習ボット第8章 ボットの公開第9章 練習による学習：強化学習第10章 方策勾配による強化学習第11章 価値に基づく強化学習第12章 actor-critic法による強化学習第III部：“全体は