从零再造打爆李世石的AlphaGo,Coding迪斯尼,我们用计算机思维或数理逻辑思维来看待围棋，那么围棋根本不是什么玄幻的”道“，它本质上是一道数学题，是一种数理统计规律在物理层面的呈现，是一种在概率空间里进行可行性搜索的算法。由此我们换一种视角，”道可道，非常道“神秘面纱被我们揭开，我们要做的其实就是根据概率论，数理统计等原理，利用计算机构建一个数学模型，训练这个模型，让它学会将棋盘上的布局转换成一种概率分布，在概率空间中搜索出若干种能够胜过当前走法的路径 把围棋当做一道数学题，我们不需要掌握任何神秘的”棋道“，只需要设计一系列推理规则，再加上利用机器学习所建立的概率基础，就能让计算机通过运算自行找到最佳走法，AlphaGo的胜利，本质上是计算机思维对人类感性思维的无情碾压。 我们将通过以下章节，以循序渐进的方式打造出AlphaGo: 1.围棋基本规则介绍并快速编程实现一个弱鸡围棋机器人 2.使用树搜索和蒙特卡洛搜索增强机器人 3.使用神经网络增强机器人学习能力 4.设计适用于网络的围棋数据结构 5.使用网络学习棋盘数据 6.让机器人实现网络对弈 7.使用增强学习技术加强机器人学习能力 8.打造AlphGoZero，使用树搜索和增强学习实现自我对弈 本课程以连载的方式，一周两更 适用人群：IT从业者，理工科学生，任何对人工智能感兴趣的，有一定技术基础的人。