Müfredat

Shatranj.AI'de müfredatımız, tarihi stratejik masa oyunlarının zengin mirasını yapay zeka (AI) inovasyonunun ön saflarıyla benzersiz bir şekilde iç içe geçiriyor. Medeniyetin doğuşundan teknolojinin en ileri noktasına kadar geçen süreyi kapsayacak şekilde tasarlanan bu program, öğrencilere geleceğe yön verirken geçmişimizi onurlandıran derin bir anlayış ve beceriler kazandırır.

Müfredata Genel Bakış

1. Medeniyetler Arası Tarihi Akıl Oyunları: Eğitim serüvenimiz Avrupa, Akdeniz, Afrika ve Asya medeniyetlerini şekillendiren tarihi akıl oyunlarına derinlemesine bir dalışla başlıyor. Bu bölüm, insanlık tarihi boyunca entelektüel ve kültürel alışverişi kolaylaştıran satranç, dama ve daha fazlasını içeren çeşitli stratejik oyunların takdirini aşılamayı amaçlamaktadır.

2. Python Programlamaya Giriş: Öğrenciler Python programlamanın temelleriyle başlayan ve giderek karmaşıklaşan üç modülden oluşan bir dizi boyunca ilerleyen bir kodlama yolculuğuna çıkarlar. Bu temel programlama bilgisi, yapay zeka ile etkileşimde bulunmak ve oyun simülasyonları geliştirmek için çok önemlidir.

3. Tarihi Masa Oyunlarını Programlama: Bu modül, öğrencilere, Qirkat'ın karmaşık stratejilerine ek olarak, 3 taş, 9 taş, Mankala, Ur oyunu ve Dama gibi klasik masa oyunlarını yeniden yaratmak için gelişen kodlama becerilerini uygulama konusunda görev verir. Shatranj. Kadim ile dijital arasında köprü kuruyor, yeniliği teşvik ediyor ve tarihsel oyun stratejileriyle daha derin bir bağlantı kuruyor.

4. Gelişmiş Yapay Zeka ve Oyun Stratejisi: Yapay zekaya ilişkin daha fazla araştırma, üç özel alt bölüme ayrılmıştır:

a) Klasik Çekişmeli Arama Algoritmaları: Minimax ve AlphaBeta algoritmaları gibi temel yapay zeka stratejilerini kapsayan bu bölüm, öğrencilere yapay zekanın oyunlarda rekabetçi ve stratejik karar verme yeteneklerini tanıtmaktadır.

b) Tarihi Masa Oyunlarında Bulmaca Çözme: Öğrenciler, geleneksel masa oyunlarındaki karmaşık bulmacaların kodunu çözmek için yapay zekayı uygular, analitik becerilerini ve yapay zekanın stratejik uygulamalarına ilişkin anlayışlarını geliştirirler.

c) Takviyeli Öğrenme: Bu, algoritmaların ödüller aracılığıyla en uygun eylemleri öğrendiği, oyun senaryolarında yapay zeka karar verme süreçlerini iyileştiren takviyeli öğrenme kavramını tanıtır.

5. Satranç Yazılımının Evrimi: Satranç yapay zekasının gelişimine ilişkin, dönüm noktası niteliğindeki sistemler üzerine bireysel derslere bölünmüş ayrıntılı bir araştırma:

a) Türk: Türk tarihinin derinlemesine incelenmesi, erken dönem mekanik satranç oyuncusu olarak rolünün incelenmesi ve makine zekası algısı üzerindeki etkisi.

b) DeepBlue: Standart satranç turnuvası koşullarında bir satranç oyunu ve hüküm süren bir dünya şampiyonuna karşı bir maç kazanan ilk bilgisayar sistemi olan ve yapay zeka gelişiminde önemli bir an olan DeepBlue üzerine odaklanmış bir çalışma.

c) AlphaZero: AlphaZero'ya derinlemesine bir bakış, onu satrançta başarıya taşıyan çığır açan kendi kendine öğrenme yeteneklerini keşfederek yapay zekanın insan stratejilerinin ötesinde yenilik yapma potansiyelini ortaya koyuyor.

d) Stockfish: Olağanüstü oyun derinliği ve stratejik becerisiyle bilinen, en güçlü açık kaynaklı satranç motorlarından biri olarak evrimini ayrıntılarıyla anlatan, Stockfish'e adanmış bir ders.

6. Yapay Zekanın Etiği ve Çevresel Etkisi: Müfredatımız, yapay zeka gelişmelerinin etik hususlarının ve çevresel etkilerinin eleştirel bir incelemesiyle sona ermektedir. Bu bölüm, yapay zekanın toplumdaki rolünün ve ekolojik ayak izimiz üzerindeki potansiyel etkilerinin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini teşvik etmektedir.

Öğrenme Gezimize Katılın

Shatranj.AI, öğrencileri eski masa oyunlarının stratejik karmaşıklığını yapay zekanın yenilikçi gücüyle birleştiren olağanüstü bir yolculuğa davet ediyor. Müfredatımız sadece bir dizi ders değil, öğrencilerin teknolojinin hem geçmişine hem de geleceğine yön vermek için gerekli beceri ve içgörüleri kazandıkları, keşfe giden bir yoldur. Birlikte, gelenek ve teknolojik atılımın kesiştiği noktada yer alan insan zekasının ve yaratıcılığının derinliklerini keşfediyoruz.