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畀工程師嘅圍棋 AI 指南

歡迎嚟到圍棋 AI 技術文件區！呢度為想深入理解、部署或開發圍棋 AI 嘅工程師同開發者，提供完整嘅技術資源同指南。

本區塊內容​

本區塊涵蓋以下主題：

背景知識​

  • AlphaGo 論文解讀：深入分析 DeepMind 嘅突破性研究，包括 Policy Network、Value Network 同 MCTS 嘅結合
  • KataGo 論文解讀：了解目前最先進嘅開源圍棋 AI 嘅創新設計
  • 其他圍棋 AI 介紹：商業同開源圍棋 AI 嘅全面比較

KataGo 實戰​

  • 安裝同設定：由零開始喺各平台上建置 KataGo 環境
  • 常用指令：GTP 協議同 Analysis Engine 嘅實用指南
  • 原始碼架構：深入探索 KataGo 嘅程式碼結構同實作細節

適合邊個閱讀​

本區塊適合以下讀者：

讀者類型建議閱讀內容
軟件工程師想喺專案入面整合圍棋 AI → 由「安裝同設定」開始
機器學習工程師想了解圍棋 AI 嘅演算法 → 由「AlphaGo 論文解讀」開始
研究者想進行圍棋 AI 研究 → 閱讀所有背景知識然後深入原始碼架構
圍棋 App 開發者想開發圍棋相關應用 → 重點閱讀「常用指令」同「Analysis Engine」
系統管理員需要部署圍棋 AI 服務 → 專注於「安裝同設定」章節

學習路徑建議​

根據你嘅目標，我哋建議以下學習路徑：

路徑 A：快速上手（1-2 日）​

適合想快速部署 KataGo 嘅開發者：

  1. KataGo 安裝同設定 - 建置執行環境
  2. KataGo 常用指令 - 學習基本操作

路徑 B：深入理解（1-2 星期）​

適合想完整理解圍棋 AI 技術嘅工程師：

  1. AlphaGo 論文解讀 - 理解基礎架構
  2. KataGo 論文解讀 - 了解最新改進
  3. 其他圍棋 AI 介紹 - 認識產業生態
  4. KataGo 安裝同設定 - 實際動手操作
  5. KataGo 常用指令 - 深入使用功能

路徑 C：開發貢獻（1 個月以上）​

適合想貢獻 KataGo 開源專案或開發自己嘅圍棋 AI：

  1. 完成路徑 B 嘅所有內容
  2. KataGo 原始碼架構 - 深入程式碼
  3. 閱讀 KataGo GitHub 上嘅 Issues 同 Pull Requests
  4. 嘗試修改同實驗

預備知識​

為咗順利閱讀本區塊內容，建議具備以下基礎知識：

  • 程式設計：熟悉至少一種程式語言（Python、C++ 尤佳）
  • 機器學習基礎：了解神經網絡、反向傳播等基本概念
  • 圍棋規則：知道圍棋嘅基本規則同術語
  • 命令列操作：熟悉終端機/命令提示字元嘅基本操作

唔具備以上知識都可以閱讀，但可能需要額外查閱相關資料。

開始探索​

準備好未？由背景知識開始你嘅圍棋 AI 技術之旅啦！

如果你已經有機器學習背景，想快速上手，可以直接去 KataGo 實戰入門指南。