KI Elo Hackathon

Überblick

Auf dieser Seite finden Sie die Schulungsunterlagen zum Thema KI Hackathon. Diese bestehen aus einer Reihe aufgezeichneter Screencasts. Diese unterteilen sich in einen allgemeinen Überblick des Hackathons, einer detaillierten Beschreibung von Implementierungsmöglichkeiten einer KI besonders für Othello, Informationen zur Benutzung des Wettbewerbframeworks  sowie abschließend eines Überblicks zum Thema Monetarisierung.

Einführung

Einführung in Othello und Elo Score
  •  Reversi / Othello Regeln
  •  Elo Score

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Implementierungsstrategien

Shannon A
  •   Shannon A
  •  Evaluations Funktionen
  •  Umsetzung von Shannon A (Minimax & Negamax)

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Beschleunigungen
  •  Beschleunigungstechniken
  •  Shannon B
  • Umsetzung von Shannon B
  • Transposition-Tables & Zobrist Hashing

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Computer Othello
  • Computer Reversi / Othello
  • Disk Square Ansatz
  • Mobilitätsalgorithmen
  • Mustererkennung

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Generelle Ideen Reinforcement Learning
  • Was ist Reinforcement Learning
  • Markov-Ketten
  • Episodic vs Continuous Task
  • Value, Q-Value, Advantage, Regret
  • Bellmann Gleichung
  • Dynamic Programming
  • On Policy vs Off Policy Learning
  • Exploration vs Exploitation Dilemma
  • K-arm bandit and UCB strategies

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PPO und SAC
  • PPO (Proximal Policy Optimization)
  • SAC (Soft Actor Critic)

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Alpha Zero
  • Historie / Übersicht
  • Monte Carlo Tree Search
  • Algorithmus Alpha Zero
  • Implementierung

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Benutzung des Frameworks

Framework und Umgebung
  • Die Gameboard Klasse
  •  Die Elo Arena
  •  Beispiel: Random Decider
  •  Das Gui
  •  Abgabeformalitäten

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Schlussbetrachtung und Monetarisierung

Handout

Eine Zusammenfassung der wesentlichen Punkte kann hier geladen werden.

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