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這兩本書分別來自浙江教育出版社 和小果文創所出版 。
國立臺中教育大學 資訊工程學系 黃國展所指導 陳秉均的 基於遊戲樹搜尋與神經網路設計電腦暗棋程式之研究 （2021），提出象棋電腦版關鍵因素是什麼，來自於AlphaZero、暗棋、殘局庫、蒙地卡羅樹搜尋法、阿爾法與貝塔剪枝搜尋法、神經網路。
而第二篇論文國立彰化師範大學 電機工程學系 蕭瑛星所指導 宋豐均的 研製象棋機器人基於卷積神經網路及視覺伺服控制 （2021），提出因為有 象棋棋子影像分割、卷積神經網路(CNNs)、機械臂運動學、影像視覺伺服控制的重點而找出了 象棋電腦版的解答。
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新機器智能
為了解決象棋電腦版 的問題，作者 這樣論述：
人工智能領域一直以來堅信：只要人工智能系統能產生類似於人類的行為，它就是智能的。於是，我們看到了能夠打敗國際象棋冠軍的計算機棋手，能夠根據路況選擇行駛路線的無人駕駛汽車，能夠做手術的“醫生”……人們甚至開始擔憂：有朝一日，機器人會不會超越人類，進而奴役人類？ 在《新機器智能》一書中，科技界一代傳奇傑夫·霍金斯指出，如今的人工智能並不智能。要想創造眞正的機器智能，蕞快的途徑是理解大腦的工作原理，然後在計算機中模仿這些原理。霍金斯一生痴迷兩件事——計算機和大腦。早在幾十年前，他創建的Palm掌上電腦就在商業上取得了巨大成功，也成為現代智能手機的原型。但霍金斯一心想弄清楚大
腦的工作原理。經過數十年的不懈努力，他終於發現了其中的奧秘：大腦學習世界的一個模型，並使用這個模型來預測未來。人類的創造力、意識都是通過這個模型產生的。這一全新的智能理論框架被命名為“記憶-預測模型”，它改變了人們對智能的看法，也為開發眞正的機器智能奠定了堅實的基礎。 《新機器智能》主題宏達又足夠吸引人，深入探討了智能的核心問題：計算機真的智能嗎？大腦是如何工作的？為什麼弄清大腦的工作原理如此困難？如果不以行為來定義，那應該怎樣定義智能呢？“記憶-預測模型”的含義是什麼？如果你想了解自身、了解智能、了解機器智能，那麼一定不要錯過霍金斯的這一本里程碑式作品。 傑夫·霍金斯，科技界一代
傳奇，美國知名發明家、計算機科學家和神經科學家，于2003年當選美國國家工程院院士。Palm掌上電腦創始人，Numenta公司創始人。1992年創立Palm公司。1996年，該公司推出的創新產品PalmPolit一經上市便取得了創奇般的成功，18個月內銷量超過100萬台，將蘋果和微軟的同期產品遠遠甩在身後。多年來深耕對大腦的探索，致力於解釋大腦是如何工作的。他認為只有把人類智能弄明白，才能製造出像人類大腦一樣工作的機器智能，著有《千腦智能》《新機器智能》。 桑德拉·布萊克斯利，科學作家，《紐約時報》撰稿人。
基於遊戲樹搜尋與神經網路設計電腦暗棋程式之研究
為了解決象棋電腦版 的問題，作者陳秉均 這樣論述：
電腦對局(如西洋棋、象棋、圍棋等)在人工智慧的研究上具有長遠的歷史與重大意義，暗棋也是其中一個典型的例子，並且是國內外電腦對局競賽中的常見項目。除此之外，暗棋還具有前述西洋棋、象棋、圍棋等棋類對局所沒有的隨機性，使其遊戲樹搜尋的複雜度及對局程式開發的難度大幅增加。本篇論文呈現我們開發一個電腦暗棋程式，並持續改良以增進棋力的過程與相關探討。我們的電腦暗棋程式曾分別在電腦奧林匹亞競賽 2020 與 2022 年，以及台灣電腦對局學會 2022 年競賽的暗棋項目中獲得過第三名的成績。我們的程式首先實作了電腦對局領域中目前最常被使用的最佳實務技術，包括阿爾法與貝塔剪枝遊戲樹搜尋法、蒙地卡羅樹搜尋法、
審局函數、同型表、殘局庫、平行處理等。以此為基礎，我們接著嘗試引進AlphaZero 的強化學習技術來進一步提升程式的棋力。實際對局的結果顯示基於AlphaZero 的程式相比於只使用蒙地卡羅樹搜尋法的版本的確能有效進一步提升勝率。除此之外，我們亦將神經網路技術與殘局庫的概念結合，訓練出一個可以替代傳統殘局庫的神經網路模型，在擁有高準確度的同時，只需相對更小的空間需求。我們論文中所提出的這兩個方法除了可以獨自運用之外，亦能彼此整合成一個更為強化的方法，實驗結果顯示能夠達到更高的勝率。
AI之父圖靈腦力開發.兒童智力遊戲
為了解決象棋電腦版 的問題，作者WilliamPotter 這樣論述：
AI之父艾倫．圖靈兒童腦力開發遊戲 ～圖靈基金會∕STEM數學解碼系列～ ★題目設計結合STEM教學 AI之父艾倫．圖靈（Alan Turing）是世界知名解碼高手， 他在第二次世界大戰期間，成功破解德軍的情報密碼， 協助盟軍縮短戰爭時間，拯救了許多寶貴的性命。 想和艾倫．圖靈一樣，擁有優異的解謎能力嗎？ 這套趣味的邏輯解謎遊戲書結合STEM教學， 創意的題目設計能鍛煉腦力、啟發思維， 提高孩子的文字理解力、解題力，以及邏輯推理能力！ ◎什麼是STEM教育？ STEM教育是一項全球性的計畫，由美國白宮發動的教育改革政策，致力於盡可能推廣並培養孩子對
科學（Science）、科技（Technology）、工程（Engineering）、以及數學（Mathematics）等學科的興趣。因教育界擔心太強調數學與科技，忽略了人文關懷，建議增加藝術（Art），自此STEAM成為教育主流趨勢。 ◎關於艾倫•圖靈 艾倫．圖靈（Alan Turing）誕生於1912年的倫敦。這位數學天才影響了現代電腦科學的發展，被譽為電腦科學與人工智慧之父。 二戰期間，艾倫．圖靈在英國的布萊切利園扮演至關重要的角色， 協助設計一臺名為「炸彈（Bombe）」的破譯機，成功破解德軍的情報密碼。艾倫．圖靈優異的解密能力， 協助盟軍縮短戰爭時間，拯救了許多人的性命
。 英國於2021 年發行的新版 50 英鎊紙幣上，就印著圖靈的肖像與名言：「這不過是將來之事的前奏，也是將來之事的影子。」 ◎關於圖靈基金會 本書的部分收入將捐贈圖靈基金會！此基金會為圖靈的家人為紀念他而創立的慈善機構，藉由向非洲弱勢地區學校提供電腦，來緬懷圖靈的卓越貢獻。 本書特色 ■最佳課外補充教材！ 1.120題難度各異的數學與密碼解謎遊戲。 2.題型五花八門，跳脫教科書命題方式，孩子得用腦力來思考解題方法。 3.解謎專家獨有的「密碼破解遊戲」，讓孩子練習破解加密情報，學習世界各地有趣的小常識。 ■鍛鍊思維與腦力！ 1.這些謎題都不是一看就能
用平常的解題方式來做的。 2.孩子要先理解文字，進行內容語幹分析，依據線索來推理解題。 3.測試與增進孩子的語言、視覺和空間意識，以及記憶力、注意力和邏輯推理等能力。 ■「艾倫．圖靈的挑戰」進階題 1.圖靈將不時地現身，提出題目的延伸「進階題」，來提升小讀者的能力。 2.讓小讀者化身為破譯專家，利用第二頁的「密碼表」，來發現有趣的事物。 ■輕巧尺寸，最適合小學生隨身攜帶！ ■銷售捐助圖靈基金會，為非洲地區學校提供電腦設備！ ＊有注音 ＊適讀年齡7歲以上 ◆系列圖書推薦◆ 《圖靈腦力開發．兒童數學遊戲》 →解碼英雄艾倫．圖靈身負重任，要來提
高孩子的數學能力！ →120題趣味的數學解謎遊戲，包含倍數、平方數、四則運算、邏輯推理與數獨、數和等多樣題型，能激發孩子的解題能力! 專家審定／推薦 洪進益（小益老師）／ 澎湖縣石泉國小教師、全國師鐸獎得主 「真相永遠只有一個！」知名的偵探動畫中，主角這句魄力十足的臺詞，總令孩子佩服不已。喜愛推理故事的孩子，經常會關注故事裡的大小線索，找到隱藏在曲折劇情之後的真相。這兩本書籍中有趣的遊戲謎題，讓孩子就像在推理解謎一樣刺激好玩，相信一定會讓他為此樂此不疲。
研製象棋機器人基於卷積神經網路及視覺伺服控制
為了解決象棋電腦版 的問題，作者宋豐均 這樣論述：
本文結合攝影機與機械臂研製可以與人對弈之象棋機器人。將有廣角鏡頭的GigE攝影機架設在機械臂工作區域上方擷取象棋棋盤影像，經影像處理分割象棋棋子影像，再用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNNs)辨識棋子的類別與位置，結合電腦象棋程式與機械臂影像視覺伺服控制完成對弈操作。本文的研究內容包括象棋棋子影像分割、卷積神經網路辨識象棋棋子影像的類別、及機械臂的視覺伺服控制。用頂帽轉換(Top Hat Transformation)、形態學處理、色彩分割、及霍夫轉換(Hough Transform)等影像處理方法，分割象棋棋子影像。用卷積神經網路對象棋棋子影
像進行辨識。用D-H表示法(Denavit-Hartenberg Convention)表示機械臂各軸間的座標轉換，藉此計算機械臂正逆運動學的解，並結合攝影機的影像得到象棋棋子的世界座標，形成機械臂眼離手視覺伺服回授控制系統，控制機械臂末端致動器到達目標位置，完成對弈棋子操作。系統整合測試結果顯示，在一般環境下，具人工智能可與人下象棋之機器人可以被實現。關鍵字：象棋棋子影像分割、卷積神經網路(CNNs)、機械臂運動學、及影像視覺伺服控制。