시즌 1 · 알파고편

Ch 1 바둑판과 돌

점, 선, 교차점부터 시작

• 본문 시작하기 전에
• 본문 점과 선, 그리고 교차점
• 인터랙티브 5x5 보드에 직접 두어보기
• 코드 실행 바둑판을 코드로 표현하기
• 코드 실행 직접 수정해보기
• 퀴즈 확인 퀴즈
• 핵심 박스 챕터 1 정리

Ch 2 활로와 단수

돌이 살아 있다는 것

• 본문 돌은 어떻게 죽는가
• 본문 활로란 무엇인가
• 인터랙티브 활로를 눈으로 보기
• 코드 실행 코드로 활로 세기
• 코드 실행 도전: 가장자리 돌의 활로
• 인터랙티브 단수 — 활로가 단 1개
• 코드 실행 코드로 단수 감지
• 퀴즈 확인 퀴즈
• 핵심 박스 챕터 2 정리

Ch 3 따냄과 자살수

돌이 잡히는 순간

• 본문 잡힘이라는 순간
• 본문 따냄 — 활로 0이면 사라진다
• 인터랙티브 단일 돌 따냄 — Before / After
• 인터랙티브 그룹 — 운명을 공유하는 돌들
• 코드 실행 코드: 그룹 찾기 + 그룹 활로
• 인터랙티브 자살수 — 두면 자기가 죽는 수
• 코드 실행 코드: play() — 진짜 한 수
• 퀴즈 확인 퀴즈
• 핵심 박스 챕터 3 정리

Ch 4 패 규칙

같은 모양 반복 금지

• 본문 무한 루프를 막아라
• 인터랙티브 패 모양 — 무한 따냄의 씨앗
• 본문 패 규칙 — 직전 상태로 돌아가지 마라
• 코드 실행 코드: 패 규칙 적용 play()
• 본문 패 싸움이라는 전술
• 퀴즈 확인 퀴즈
• 핵심 박스 챕터 4 정리

Ch 5 집과 승부 판정

누가 더 많은 영역을 차지했나

• 본문 누가 이겼는가
• 본문 집이란 무엇인가
• 인터랙티브 집 시각화
• 코드 실행 코드: 집 찾기 (BFS 또 등장)
• 코드 실행 코드: 점수 계산 + 덤
• 본문 게임은 언제 끝나나
• 퀴즈 확인 퀴즈
• 핵심 박스 챕터 5 정리

Ch 6 Board 클래스 만들기

파이썬으로 5x5 바둑판 구현

• 본문 Board 클래스 — 흩어진 함수를 한 덩어리로
• 본문 클래스 설계
• 코드 실행 코드 1부: 구조 + 그룹 메서드
• 코드 실행 코드 2부: play() + score()
• 코드 실행 실전: 짧은 대국 시뮬레이션
• 퀴즈 확인 퀴즈
• 핵심 박스 챕터 6 정리

Ch 7 5x5는 풀렸다

완전분석 결과: 흑이 25집 이긴다

• 본문 5x5는 풀린 게임이다
• 본문 완전분석: 흑이 25집 차로 이긴다
• 본문 왜 PART 2부터는 7x7로 가는가
• 본문 PART 1 회고 — 우리가 만든 것
• 핵심 박스 PART 2 예고 — 게임을 푸는 첫 방법

Ch 1 게임 트리란

• 본문 게임을 트리로 보다
• 인터랙티브 트리의 해부 — 노드, 간선, 깊이, 분기 인자
• 인터랙티브 틱택토의 완전 트리
• 코드 실행 코드: 게임 상태 노드 + DFS
• 본문 바둑의 트리는 얼마나 큰가
• 핵심 박스 챕터 1 정리

Ch 2 Minimax

• 본문 Minimax — 게임 알고리즘의 출발점
• 인터랙티브 MAX와 MIN — 누구의 차례인가
• 인터랙티브 점수 전파 — Leaf에서 Root로
• 코드 실행 코드: Minimax 재귀
• 본문 깊이 제한 + Heuristic — 끝까지 못 갈 때
• 코드 실행 코드: 최선의 수 반환하기
• 퀴즈 확인 퀴즈
• 핵심 박스 챕터 2 정리

Ch 3 알파-베타 가지치기

• 본문 알파-베타 — minimax의 마법
• 본문 α(알파)와 β(베타) — 두 경계
• 인터랙티브 가지치기 단계별로 — 시각화
• 코드 실행 코드: 알파-베타 minimax
• 본문 수 순서 — 가지치기 효율의 비밀
• 코드 실행 코드: 수 순서 효과 측정
• 핵심 박스 챕터 3 정리

Ch 4 탐색 공간 폭발: 10^170

• 본문 10^170 이라는 수
• 본문 분기 인자 b — 왜 그렇게 큰가
• 코드 실행 같은 시간에 볼 수 있는 깊이
• 본문 바둑은 평가 함수도 어렵다
• 본문 알파고 이전 — 컴퓨터 바둑의 역사
• 핵심 박스 챕터 4 정리

Ch 5 틱택토 minimax 직접 구현

• 본문 진짜 풀어볼 시간
• 코드 실행 게임 상태 클래스
• 코드 실행 Minimax + 알파-베타 적용
• 인터랙티브 AI vs AI — 항상 무승부
• 코드 실행 사람이 실수하면 — AI의 응징
• 퀴즈 확인 퀴즈
• 핵심 박스 챕터 5 정리

Ch 6 7x7 바둑에 minimax 시도, 실패 체험

• 본문 같은 알고리즘, 다른 게임
• 코드 실행 평가 함수의 첫 시도
• 코드 실행 분기 인자 직접 측정
• 코드 실행 7x7 minimax 실전 시도
• 본문 실패의 의미 — 새 알고리즘이 필요하다
• 핵심 박스 챕터 6 & PART 2 정리

Ch 1 몬테카를로 시뮬레이션 (rollout)

• 콘텐츠 준비 중

Ch 2 UCB1 — 탐험 vs 활용

• 콘텐츠 준비 중

Ch 3 MCTS 4단계

• 콘텐츠 준비 중

Ch 4 순수 MCTS로 7x7 바둑

• 콘텐츠 준비 중

Ch 5 무작위 시뮬레이션의 한계

• 콘텐츠 준비 중

Ch 1 퍼셉트론에서 MLP까지

• 콘텐츠 준비 중

Ch 2 CNN: 바둑판은 이미지다

• 콘텐츠 준비 중

Ch 3 Policy Network

• 콘텐츠 준비 중

Ch 4 Value Network

• 콘텐츠 준비 중

Ch 5 작은 CNN 만들기 (7x7)

• 콘텐츠 준비 중

Ch 6 기보로 policy net 지도학습

• 콘텐츠 준비 중

Ch 1 SL Policy Network

• 콘텐츠 준비 중

Ch 2 RL Policy Network

• 콘텐츠 준비 중

Ch 3 Value Network

• 콘텐츠 준비 중

Ch 4 MCTS + 신경망 = PUCT

• 콘텐츠 준비 중

Ch 5 이세돌 4국 신의 한 수

• 콘텐츠 준비 중

Ch 6 7x7 미니 알파고 구현

• 콘텐츠 준비 중

Ch 1 백지에서 시작 (tabula rasa)

• 콘텐츠 준비 중

Ch 2 policy + value 합치기

• 콘텐츠 준비 중

Ch 3 self-play 루프

• 콘텐츠 준비 중

Ch 4 7x7 학습 파이프라인

• 콘텐츠 준비 중

Ch 5 학습 곡선 실험

• 콘텐츠 준비 중

Ch 1 같은 코드로 여러 게임

• 콘텐츠 준비 중

Ch 2 도메인 지식 제거

• 콘텐츠 준비 중

Ch 3 틱택토/커넥트포 학습

• 콘텐츠 준비 중

Ch 4 일반화의 의미

• 콘텐츠 준비 중