近年, 人工知能は急速に発展しており, 医療, 教育, 福祉などの様々な分野において実績を出している. ゲーム分野における人工知能(以下ゲームAI)は囲碁や将棋, チェスを始めとした様々なゲームにおいて成果を上げている. そしてゲームAIを各自作成し, ゲーム内で人間がプレーする代わりに自身の作成したAIを戦わせてその強さを競う大会が国内で多く開催されている. これらの大会の上位を占めるAIは機械学習を用いており, その上でどれだけAIを精度を良く学習させていくかという観点に絞られている.本演習ではゲームAIで成功を収めている米Google(現Alphabet)の子会社である英DeepMindが開発した囲碁AI「AlphaGo」の学習手法の一部を模倣し, 情報処理学会主催の「SamurAI Coding」において応用可能かを演習を通して確認する.
また, AlphaGoの学習手法として深層学習の手法の一つである画像に特化したCNN(Convolutional Nelral Network)を用いて昨年度の大会上位入賞者と対戦を行い, どれだけの勝率を収めることができるかを検証する.