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書名：猴子也能懂的電腦對局：從入門到實戰帶你打造遊戲 AI（iThome 鐵人賽系列書）
書號：MP22536 作者：楊承恩（Marsgoat）、陳彥吉 ISBN： 978-626-414-331-8
定價：NT$650元 印刷：單色 頁數：360頁
書籍規格：17*23 上市日：2025/11/5 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：無   快速前往 勘誤
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：電腦技術  
       
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    想做出一個能下棋的 AI 嗎？
    這本書將是你最好的第一步。


    直接讀論文，太硬，實作又跟不上；網路上零星的文章，不僅少還缺乏系統性。如果你有過這樣的挫折感，那麼這本書正是為你而寫，因為我也曾走過同樣的學習歷程。

    楊承恩 ｜ 本書作者



    電腦對局的迷人之處就在，無論是簡單還是困難的對局遊戲，人與人之間在對局遊戲上對弈是人類智慧的展現。

    陳彥吉 ｜ 本書作者



    👑專業推薦
    若是你即將踏入這個領域或是對電腦對局有興趣，那我十分推薦這本書籍，可以讓你先補足許多相關的背景知識，對這整個領域有大致的理解與認識，像是吃了仙丹一樣增加了一甲子的功力。

    胡立 | 技術部落格 Huli's blog 站長



    本書有許多內容新穎的章節，也有對局領域各式各樣最先進的技術的介紹，並附上程式碼，是目前這領域難得一見的好書。對於今日大多數的讀者來說，應可學習、了解並吸收到許多新知識。因此也樂於加以推薦給廣大的讀者們來參閱，一同增廣自身的見聞！

    林順喜 | 國立臺灣師範大學資工系名譽教授



    📕書籍簡介
    本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組的優選系列文章《猴子也能懂的電腦對局：30 天打造自己的對局 AI》。從最簡單的井字遊戲出發，本書將帶領讀者逐步掌握電腦下棋的核心邏輯。透過完整程式範例與直觀解說，深入拆解對局 AI 必備的基礎演算法，包括 Minimax、Alpha-Beta Pruning、Scout 與 MCTS 等關鍵策略。
    除了演算法，本書也涵蓋資料結構與效能最佳化技巧，如 Array、Mailbox、Bitboard 與 Zobrist Hashing，並延伸至開局庫與殘局庫的設計，協助你打造更高效、更聰明的 AI。
    作者將多年競賽經驗與程式技巧毫無保留地分享，並穿插趣味小故事與生活案例，例如土耳其行棋傀儡、賓果遊戲、象棋資料傳輸等，讓學習過程更生動有趣。
    如果你曾因論文艱澀或網路資料零散而裹足不前，本書將是最親民的入門橋樑，幫助你循序漸進建立完整觀念，最終挑戰電腦對局競賽，實現打造你的遊戲 AI。

    🧩重點摘要
    ♠️ 完整學習路徑：從入門到進階完整的理論與實作介紹
    ♥️ 生活中的案例：帶你發現日常中的對局思維
    ♣️ 比賽心法傳承：比賽程式實作細節大公開
    ♦️ 可執行程式碼：附上完整程式碼與詳細解說

    🎯目標讀者
    ☛ 想了解什麼是電腦對局但不得其門而入的初學者
    ☛ 想寫出自己的遊戲 AI 甚至參加比賽的開發者
    ☛ 想更進一步提高自己程式棋力的電腦對局老手
 
    🙊 第一部分：簡介
    Chapter 1 入局：電腦對局簡介
    Chapter 2 來都來了，就參賽吧：電腦對局競賽
    Chapter 3 是 AI 還是魔術：自動下棋機器人
    Chapter 4 電腦如何下棋：從對局樹分析遊戲難易度

    🙊 第二部分：搜尋演算法與審局函數
    Chapter 5 窮舉的藝術：Minimax Algorithm
    Chapter 6 形勢判斷：Evaluation Function
    Chapter 7 靜態評估與形態學的結合：Bouzy's 5/21 Algorithm
    Chapter 8 不要拼硬體，嘗試切他節點：Alpha-Beta Pruning
    Chapter 9 斥侯探敵：Scout Algorithm
    Chapter 10 順序也很重要：著手分析與優化
    Chapter 11 化危機為轉機：Threat Space Search
    Chapter 12 AI 也有鴕鳥心態：Horizon Effect
    Chapter 13 實戰演練：圍棋征子邏輯
    Chapter 14 實戰演練 2：進階征子邏輯

    🙊 第三部分：MCTS 與 AlphaGo
    Chapter 15 隨機模擬的魔法：Monte Carlo Method
    Chapter 16 地獄倒楣鬼：春酒的賓果遊戲
    Chapter 17 隨機亂下也能變高手：Monte Carlo Tree Search
    Chapter 18 還要變得更強：MCTS 優化
    Chapter 19 從不同角度看 AlphaGo
    Chapter 20 抱在巨人的大腿上：AlphaZero 開源框架

    🙊 第四部分：進階優化方式
    Chapter 21 這不是綠豆糕，是棋盤：Board Representation
    Chapter 22 凡走過請留下痕跡：Transposition Table
    Chapter 23 不要每次都從零開始：Opening Book
    Chapter 24 精準收割殘局：Endgame Database
    Chapter 25 從開局到結束：蜜月橋牌殘局庫
    Chapter 26 千錘百鍊的極限：Bitwise Operation
    Chapter 27 終局：未來研究方向

    🙊 第五部分：其他應用
    Chapter 28 從象棋比賽作弊事件探討資料傳輸與資料結構
    Chapter 29 下一個世界冠軍：天才棋手橫空出世
    Chapter 30 電腦對局也能找工作：面試考題分享
 
    ♟️ 楊承恩（Marsgoat）
    興趣使然的 AI 工程師，研究所時期專精的是電腦對局領域，在 TCGA、TAAI、ICGA 等電腦對局比賽中均取得過金牌。
    曾任圍棋人科技 AI 工程師，身為圍棋愛好者，結合興趣與專長，致力於打造能幫助人類學習的圍棋 AI。

    ♟️ 陳彥吉
    自 2015 年開始參與國際電腦對局比賽，並分別在黑白棋、Nonogram、外五棋等多個遊戲項目上取得金牌。長期的競賽經驗不僅培養了冷靜分析與縝密思考的能力，也讓我更深刻體會到強化學習、對局演算法設計與人機對弈的魅力。
    在比賽之外，亦積極投入相關領域的研究與推廣，希望能將電腦對局與強化學習的精神，轉化為更多元的應用與分享，讓更多人感受到電腦對局所帶來的樂趣與啟發。
 

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