[genk]LIVE Lee Sedol vs Deepmind

Nói background cần là CS thì ko sai, nhưng CS rộng quá.

Background của những thành viên trong các nhóm nghiên cứu AI (kể cả những nhóm ko thuộc top đầu như DeepMind) thường là AI/ML, Optimization, Engineer. Cụ thể cần có kiến thức nền tảng trong các mảng thuộc math, statistics và computing, vd:
- mathematical optimization: numerical optim, algorithm optim, ...
- statistical machine learning (SML): statistical/probabilistic inference, statistical modeling, stochastic processes, ...
- machine learning: thực ra phần lớn các thuật toán ML hiện đại (ngoại trừ Deep Learning <- một trong những backbones của AlphaGo) đều xây dựng trên nền tảng chặt chẽ của mô hình xác suất/thống kê và quy trình ngẫu nhiên (stochastic processes), do đó kiến thức nền khá tương đồng với SML
- algo design
...

Đương nhiên với nhóm thuộc industry (và cả các nhóm đặc thù trong academia) thì, tùy vị trí, sẽ cần:
- software engineer experience
- parallel/distributed computing
...

Phần lớn để đạt (gần) hết những yêu cầu trên thì cần nền tảng học thuật vững chắc, thể hiện qua vd kinh nghiệm làm phd, postdoc, research scientist/engineer, ... Đương nhiên cũng có những exceptional cases. Ngoài ra những yêu cầu trên là điều kiện cần với người làm core AI (vd DeepMind), còn người làm dạng practitioner thì ko nhất thiết phải có kiến thức sâu về tất cả. Chỉ cần "đủ" để ứng dụng vào vấn đề trong lĩnh vực của mình.

Với người mới tìm hiểu, có thể tham khảo cuốn AI: A Modern Approach (hoặc theo các MOOC mới về AI Introduction trên coursera, udacity) để lấy overview. Sau đó tuỳ vào định hướng mà tiếp tục chọn chủ đề để phát triển.

 

Twist, Alpha Go thật ra là một con người trải qua kĩ thuật biến đổi gen trong dự án Siêu chiến binh của mẽo, đứng đằng sau đánh chứ ko phải AI.

 

siêu chiến binh Go... tính chơi bài magic giải phóng linh hồn Ai Cập hay chơi mạt trượt cứu thế giới khỏi tay Hitler à

 

Cái này là đánh trên đâuvậy bác

 

sau khi chơi thử 1 ván 9x9 thì đã đại khái hiểu luật chơi

 

Hiểu luật chơi => Biết chơi sơ sơ => Biết chơi một chút (lên được bàn 13) => Hiểu được tính chiến thuật và bắt đầu đánh bàn 19 => Học một vài định thức, chính thức thành một kỳ thủ => Biết chơi => Chơi khá => Chơi giỏi => Chơi chuyên nghiệp

Đường còn dài lắm.

 

online-go.com bác ạ

em thắng mấy ván 19x19 rồi :v

 

Đừng cố bọn Google dùng Deep learning nên lão muốn làm giống thì khó lắm
Cơ mà lão nên dùng python nếu muốn đi con con đường khoa học dữ liệu, học máy các kiểu

 

Con Go nó thành top 2 world luôn rồi kìa ...

 

thì ta có làm giống đâu
hiện đang dùng python (giỏi mỗi python vì dùng trong production dc, mấy cái kia dừng lại ở basic), nhưng làm web với backend service thì cũng chỉ dừng lại ở nghịch syntax là chính, ko hề khó tẹo nào.
ta muốn biết về algorithm, muốn biết họ làm như nào, học cái gì ra cơ

 

Trước khi topic chìm thì note 1 phát là mình đã đọc lại hết Hikaru no Go nhé
Sao éo viết tiếp vậy trời

 

Sau trận người vs máy, vài tháng nữa là tới trận robot vs gundam.

 

Con này mới AlphaGo, sau khi nâng cấp lên BetaGo là nó bất khả chiến bại

 

Python nó có bộ lib scikit-learn chuyên trị xử lý Machine Learning, Data Analysis đó, mi thử tìm hiểu cái đó để hiểu concept của nó rồi hẵng đào vào algorithm thì dễ hơn đấy.
Ta cày theo hướng dẫn trong này, cũng hiểu được basic.
http://www.kdnuggets.com/2015/11/seven-steps-machine-learning-python.html

Và ta đặc biệt thích cái note này, giải thích rất dễ hiểu.
http://www.holehouse.org/mlclass/

Mi tham khảo thử xem.

 

https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730

Thử cái này đi , hoặc đầu tiên nghiên cứu bằng thuật toán neuron network
Python thì có bộ scikit-learn rất bá

 

Nhiều thật, bác gợi ý em coi thứ tự nào được không... Nhìn đồ sộ quá...

 

http://www.thuviencovay.com/

Vào đây mà đọc, hoặc lên trang online-go trên kia mà chơi với cả review lại mấy game bọn nó đang chơi àm học luôn cho nhanh cũng được mà
Sau ngâm cứu từ từ cũng được

 

Hôm qua rảnh rỗi ngồi xem documentary films trên Netflix thì thấy có cái "AlphaGo" có ghi lại quá trình tạo ra AlphaGo, trận đấu với Lee Sedol, với lại một số phân đoạn giải thích AlphaGo đang "suy nghĩ" cái j. Con Tyrant hay ai thích AI/ Cờ vây nên xem :)

Còn trận nó vs Ke Jie thì Ke Jie ăn hành 3 0 trắng, hơi tiếc tí tại bọn China nó ko cho quay phim phát tán ra nên chắc là ko có phim xem rồi :( Anyways thì sau khi ăn hành bởi AlphaGo thì a lại tiếp tục ăn hành bởi AI hồi tháng 4 vừa rồi, khổ vl
Comment của Ke Jie về AlphaGo: “Last year, I think the way AlphaGo played was pretty close to human beings, but today I think he plays like the God of Go”

 

một kỳ thủ biết chơi sơ sơ cho biết

 

Uhm mình chơi sơ sơ cũng lên 5D kgs rồi