Menü
Shatranj.ai Müfredat - Tarihi Masa Oyunlarına Dayalı Yapay Zeka Müfredatı (Satranç, Shatranj, Qirkat, Dama) Gençlik Gelişimi için
Shatranj.ai bir önce miras, inşa et ve dene Yapay zeka müfredatı. Modern yapay zekayı, yüzyıllar boyunca insan karar verme sürecini şekillendiren entelektüel araçları yeniden inşa ederek öğreniyoruz: tarihi masa oyunları. Bu oyunlar mantık, etik ve yaratıcılık kalıplarını taşıyarak diller ve medeniyetler arasında seyahat etti. Bugün, yapay zekayı anlamak için en açık laboratuarlardan birini oluşturuyorlar - çünkü her hareket ölçülebilir, her karar açıklanabilir ve her algoritma test edebileceğiniz bir iz bırakır.
Tarihi bulmaca yolu (temel çalışmalar ve kaynaklar): Müfredat boyunca, seçilmiş bir dizi tarihi bulmacayı ve oyun sonu çalışmalarını ele alıyoruz: At Turu (Knight's Tour), Sekiz Kraliçe, the Buğday ve Satranç Tahtası üssel büyüme bulmacası, klasik çiftleşme çalışmaları (örneğin Dilaram ve erken el yazması şah matlar) ve Suli'nin Elması. Yeniden yapılandırmalarımız ve bulmaca anlatılarımız iki temel tarihi satranç kitabından alınmıştır: Libro del Acedrez ve Kitab ash-Shatranj-Satranç ve Shatranj'ın kültürel ve entelektüel mirası için en önemli iki kaynak.
Bu müfredat şöyle satrancın ötesinde. Aşağıdakiler gibi birçok tarihi masa oyununu yeniden yaratacak ve analiz edeceksiniz 3-taş, 9-Taş, Mancala, the Ur Kraliyet Oyunu, ve Dama, artı daha zengin stratejik sistemler Qirkat ve Shatranj. Amaç, yapay zekayı bir aktarılabilir fikirler seti, Tek bir oyuna bağlı bir şey değil.
Satranç yazılımı aracılığıyla yapay zekanın kilometre taşları: Simgesel sistemlerin ve her birinin dünyaya “makine zekası” hakkında öğrettiklerinin izini açıkça sürüyoruz: Türk, Derin Mavi, AlphaZero, ve Stok Balığı. Öğrenciler nasıl arama, değerlendirme, mühendislik kısıtlamaları (çipler, bellek, hız) ve modern öğrenme temelli yöntemler satranç yazılımının ve yapay zekanın evrimini şekillendirdi.
Bu müfredat kimler içindir
• Öğrenciler: Açıklayabileceğiniz, ölçebileceğiniz ve geliştirebileceğiniz sistemler oluşturarak yapay zekayı öğrenin.
• Öğretmenler: Tam bir dizi veya bağımsız üniteler olarak öğretebileceğiniz modüler bir kurs.
• Okullar ve kurumlar: Kulüpler, seçmeli dersler, bootcamp'ler ve disiplinler arası programlar için kültürel açıdan zengin bir yapay zeka yolu.
Neler yapabileceksiniz
- Masa oyunu ortamları oluşturun ve uygulayın yasal hamle oluşturma
- Klasik yapay zeka aramasını uygulayın (DFS, BFS, UCS, A*, minimax, alfa-beta)
- Kullanım dinamik programlama tarihi bir oyun sonu çalışmasını çözmek için
- Modern satranç motorlarının nasıl çalıştığını anlamak (temsil → movegen → arama → değerlendirme)
- Takviyeli öğrenmeyi şuradan uygulayın tablosal Q-öğrenme için derin Q-ağları ve MCTS
- Anlamak AlphaZero tarzı boru hatları (politika/değer ağları + PUCT + kendi kendine oyun)
Müfredat haritası (25 ders, 9 bölüm halinde gruplandırılmıştır)
Bölüm 1 - Temel Bilgiler ve Python Temelleri (Ders 1-6)
Ders 1: Kurs Kapsamı ve Öncelikleri
Ders 2: Bilgisayara Giriş ve Python Kurulumu
Ders 3: Python Veri Türleri
Ders 4: Koşullar, Döngüler, Kontrol Akışı
Ders 5: Fonksiyonlar, Kapsam, Parametreler
Ders 6: Dosyalar, İstisnalar, Kütüphaneler, Testler
Bölüm 2 - Nesne Yönelimli Programlama ve Masa Oyunu Modelleme (Ders 7)
Ders 7: OOP, Sınıflar, TicTacToe
Bölüm 3 - Satranç Temelleri ve Motor Kodu (Ders 8-9)
Ders 8: Satranç ve Shatranj Tahtası Temsili
Ders 9: Parça Hareketi, Oyun Durumu Güncellemeleri ve Terminal Koşulları
Bölüm 4 - Klasik ve Çekişmeli Arama Algoritmaları (Ders 10-11)
Ders 10: Arama Problemleri ve Çizge Çaprazlama (DFS, BFS, UCS)
Ders 11: Sezgisel Arama ve Çekişmeli Oyun Ağaçları (A*, minimax, expectiminimax, alfa-beta)
Bölüm 5 - Antik Satranç Bulmacalarını Yapay Zeka Algoritmaları ile Çözmek (Ders 12-15)
Ders 12: At Turu (Şövalye Turu)
Ders 13: Sekiz Kraliçe Bulmacası
Ders 14: Buğday ve Satranç Tahtası Problemi (üstel büyüme + bulmaca matematiği)
Ders 15: Minimax, Alfa-Beta, Şah Mat Mantığı (tarihi şah matlar ve kaynaklarla)
Bölüm 6 - Dinamik Programlama (Ders 16)
Ders 16: Suli'nin Elması (Tarihi Oyun Sonu Çalışması)
Bölüm 7 - Yapay Zeka ve Modern Satranç Yazılımının İç İçe Geçmiş Tarihi (Ders 17)
Ders 17: Modern Satranç Yapay Zeka Yazılımı Olarak Stockfish (motor mimarisi, modern arama/değerlendirme ve motorların Shatranj gibi tarihi varyantlara uyarlanması)
Bölüm 8 - Pekiştirmeli Öğrenme (Dersler 18-22)
Ders 18: RL Temelleri (Gridworld, Dinamik Programlama, Karmaşıklık)
Ders 19: FrozenLake (Frozen Rook) üzerinde Tabular Q-Learning
Ders 20: İki Kale Tek Şah'a Karşı (TD Q-öğrenme)
Ders 21: Derin Q-Ağları (Connect-4, Fox & Hounds, Othello/Reversi)
Ders 22: Qirkat'ta Monte Carlo Sunumları ve MCTS
Bölüm 9 - AlphaZero (Dersler 23-25)
Ders 23: Othello/Reversi üzerine AlphaZero (politika/değer ağları + PUCT + kendi kendine oyun)
Ders 24: Qirkat'ta AlphaZero (PUCT, politika/değer ağları, kendi kendine oyun; yola duyarlı hareket kodlaması)
Ders 25: Türk Daması (Dama): Alfa-Beta, PUCT güdümlü MCTS, AlfaSıfır karşılaştırmaları
Nasıl başlanır?. Python'da yeniyseniz, Ders 1-6 ile başlayın. Zaten kod yazıyorsanız, motor oluşturma ve aramaya girmek için Ders 8-11'den başlayın. Eğitimciler bağımsız üniteler olarak bölüm bölüm öğretebilir veya 25 derslik yolun tamamını sunabilirler. Derslere erişmek için ücretsiz bir hesap oluşturun ve öğrenim yönetim sistemimize giriş yapın: lms.shatranj.ai
