Rekabet ortamında Arama (Adversarial Search) Oyunlarda Arama
|
|
- Tolga Alp Büker
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Rekabet ortamında arama Rekabet ortamında Arama (Adversarial Search) Oyunlarda Arama Kerem Salçın Çoklu etmen ortamı- her bir etmen (agent) karar verirken diğer etmenlerin de hareketlerini dikkate almalı ve bu etmenlerin onun durumunu nasıl etkileyeceğini bilmelidir Olasılık- diğer etmenlerin hareketlerinin tahmin edilebilmemesi Önceden tahmin edilemeyen" karşı taraf rakibin her olası cevabına karşı bir hareketin belirlenmesi İşbirlikçi ve rakip etmenler Rekabet ortamında arama / oyun Zaman sınırlamaları Oyun neden öğrenilmeli? Yapay Zekanın en eski alanlarından birisi (Shannon and Turing, 1950) Zeka gerektiren rekabetin soyut ifadesi Durum ve eylemlerin kolay ifade edilebilirliği Dış dünyadan çok az bilginin gerekli olması Oyun oynama, bazı yeni gereksinimlerle aramanın özel halidir. Oyun Türleri Tam bilgili (perfect info) Tam olmayan bilgili (imperfect info) Belirlenmiş (deterministic) Şans / rastsal (Stochastic) Satranç, dama, go - tam bilgili, belirlenmiş Tavla- tam bilgili, şans / rastsal Kağıt oyunları- tam olmayan bilgili, şans / rastsal imperfect information - örn: karşı tarafın elindekini bilememe Oyunların çözümü zordur: Oyunla bağlı sorunlar Olasılık sorunu Rakibin hareketini bilmiyoruz! Arama uzayının boyutu: Satranç : her durumda yaklaşık ~15 hareket, 80 karşılıklı hamle ağaçta düğüm Go : her durumda ~200 hareket, 300 karşılıklı hamle ağaçta düğüm Optimal çözümün çoğu zaman mümkün olmaması Oyun oynama Algoritmaları Minimax algoritması Alpha-beta Budama Değerlendirme fonksiyonu Aramayı kesme Her hangi derinlik sınırına kadar arama Derinlik sınırında değerlendirme fonksiyonunun kullanılması Değerlendirmenin tüm ağaç boyunca yayılması 1
2 Oyun problemlerinde Arama ağaçları Başlangıç durum(initial state)- ilk pozisyon ve birinci hamle yapacak oyuncu Ardıl fonksiyonu(successor function)- (hareket,durum) çiftleri listesini veriyor; geçerli hareket (legal move) ve bu hareket sonucu durum Uç düğüm (terminal node) denemesi - oyunun bittiğini belirler. Oyunun son bulduğu durumlara uç düğümler (yapraklar / leaf nodes / terminals) denir Yarar fonksiyonu (utility function)- uç durumlar için sayısal bir değer verir Oyun ağacı (game tree)- başlangıç durum ve her iki tarafın geçerli hareketleri Oyun Ağacı Örneği (2-oyunculu tic-tac-toe, belirlenmiş) Yarar fonk. (Utility): Kazanırsa +1 Kaybederse -1 Beraberlik 0 Minimax Algoritması Belirlenmiş oyunlar için mükemmel taktik Temel fikir: en yüksek minimax değerli hareketi seçmeli = en iyi ulaşılabilir sonuç Minimax Algoritması Minimaxdeğer (n)= Yarar(n), eğer n son durum ise (yaprak / uç düğüm) Max (Minimaxdeğer(s)), n Max düğüm ise (maksimum toplamak isteyen oyuncu, o1) S ardıllar(n) Min (Minimaxdeğer(s)), n Min düğüm ise (o1 e minimum toplatmak isteyen diğer oyuncu, o2) S ardıllar(n) Minimax Algoritması Minimax - Özellikleri tam? Evet (eğer ağaç sonlu ise) Optimal? Evet (optimal rakibe karşı) Zaman karmaşıklığı? O(b m ) Uzay karmaşıklığı O(bm) (derinine arama) m: ağacın en fazla derinliği b: her noktada mümkün hamleler sayısı Satranç için b 35, m 100 2
3 Satrançta Minimax kullanılırsa? Arama uzayının büyüklüğü (32 40 ) Ortalama hamle sayısı = 40 Her adımda yapılabilecek farklı hamle sayısı ortalaması = = ~ Saniyede 3 milyar durum işlersek Bir yıldaki saniye sayısı ~ 32*10 6 Bir yılda işlenecek durum sayısı ~ Tüm durumların değerlendirilmesi ~ yıl sürer. Evrenin yaşı ~ yıl Sınırlamalar: 2 oyuncu: (bilgisayar) ve MIN (rakip) belirlenmiş, tam bilgi Derinine arama ve değerlendirme fonksiyonu MIN Minimax Algoritması - Örnek 3 Bu hareketi seç Derine doğru ağaç oluşturmalı - Her seviye için, en son uç düğüm / yaprağa ulaşılınca, değerlendirme fonksiyonu ile değer hesaplamalı -Değerlendirme fonksiyonunu yaymalı: - MIN de minimum kabul ediliyor - da maximum kabul ediliyor Minimax Algoritması Örnek 2 Minimax Algoritması Örnek 3 Alpha-Beta (α-β) Budama Tüm durumları değerlendirmek gerekir mi? Basit bir α-β budama örneği: Tüm ağacın (yukarıdan aşağıya doğru derinine) oluşturulmasına ve değerlerin tüm ağaç boyu yayılmasına gerek kalmayabilir Edinilmiş bazı değerler,ağacın üretilmemiş kısımlarının fazla olduğu ve üretilmesine gerek kalmadığı bilgisini verebilir 1 α Bir durumun alabileceği maksimum değer β Bir durumun alabileceği minimum değer Önemsiz, seçilecek yolu etkilemez 3
4 α-β budama için Minimax değerinin bulunması Temel fikir: oyun ağacında her bir düğüme bakmadan da doğru çözümü bulmak mümkündür. Böylece ağacın bakılmayan kısmı budanmış oluyor. Minimax Değer(kök)= max(min(3,12,8),min(2,x,y),min(14,5,2)) =max(3,min(2,x,y),2) =max(3,z,2 ) ; z=min(2,x,y) kabul ettik. Buradan z<=2 olduğu anlaşılıyor. O zaman Minimax Değer(kök)= 3 alırız 4
5 Alpha'ya -, Beta'ya + ilk değerlerini ata. Derinine arama (Depth first) ile ilk yaprağa (uç düğüme) kadar in. Eğer α β, o zaman o düğümün altında kalanları buda. İlk yaprağı değerlendir ve buna göre [alfa, beta] değerlerini güncelle. 3.adım 2.adım 1.adım İkinci yaprağı değerlendir ve buna göre alfa, beta değerlerini güncelle. 3.adım Üçüncü yaprağı değerlendir ve buna göre alfa, beta değerlerini güncelle. 3.adım 2.adım 2.adım 1.adım 4.adım 1.adım 4.adım 5.adım Dördüncü yaprağı değerlendir ve buna göre alfa, beta değerlerini güncelle. α-β Budama için Başka bir Örnek 3.adım 2.adım [3,2] 1.adım 4.adım5.adım 6.adım 7.adım 7.adım: En küçük değer 3, altıncının en büyük değeri 2, o halde X ile işaretlilerin değerlerini bulmaya gerek yok, zaten alfa ve beta yı değiştiremezler. 5
6 α-β Budama' nın Özellikleri Budama, sonucu etkilemez Hareketlerin iyi sıralanması budamanın etkinliğini yükseltir mükemmel sıralamada," zaman karmaşıklığı = O(b m/2 ) Neden α-β Budama? α, Max için yol boyunca seçilmiş en iyi (en yüksek) değer Eğer V α dan kötü ise Max onu iptal edecek uygun dal budanacak Min için β, benzer yolla değerlendirilir α-β Budama Algoritması α-β Budama Algoritması Alpha-Beta Budama İlkeleri - düğümlerde (geçici) değerler ALPHA değerlerdir - MIN düğümlerde (geçici) değerler BETA değerlerdir Mini-Max ve Budama için İdeal sıralanmış ağaç örneği 21 2 Alpha-değer MIN MIN 2 =2 1 Beta-değer
7 Kazanç: En İyi (optimal) Olası Durum Eğer her düzeyde en iyi düğüm, en soldaki düğüm ise MIN Değerlendirme fonksiyonları Oyunun sonucunun çok derinlerde olduğu durumlarda durumların değerlendirilmesi için kullanılan fonksiyonlardır. Satranç için bu fonksiyon genellikle önceden belirlenen özniteliklerin doğrusal toplamı olarak düşünülür. Eval(s) = w 1 f 1 (s) + w 2 f 2 (s) + + w n f n (s) Örnek, w 1 = 9 ve f 1 (s) = (beyaz vezir sayısı) (siyah vezir sayısı), vs. Ağırlıklı toplam, bileşenlerin birbirinden bağımsız olduğunu varsayar. Yalnızca kalın doğrular incelenmeli 37 Değerlendirme Fonksiyonları Ağırlıklı doğrusal fonksiyon Eval(s) = w 1 f 1 (s) + w 2 f 2 (s) + + w n f n (s) w-özelliğin ağırlığı f-özellik Örnek: satrançta f(s) = aynı türden taşların sayısı w-uygun taşın ağırlığı (örn., piyon için 1) Satranç için değerlendirme fonksiyonu Taş değerleri: Piyon=1, at=fil=3, kale=5, vezir=9 Siyahlar: 5 piyon, 1 fil, 2 kale Skor = 1*(5)+3*(1)+5*(2) = = 18 Beyazlar: 5 piyon, 1 kale Skor = 1*(5)+5*(1) = = 10 Bu durumun iki taraf için skorları: siyahlar için = = 8 beyazlar için = = -8 Satranç için değerlendirme fonksiyonu Tic-Tac-Toe için Değerlendirme fonksiyonu Asıl iş: f leri ve w leri belirlemek: Etrafı boş olan piyonlar kötüdür. Şahın korumaları var mı? Hareket becerin ne durumda? Tahtanın ortasının kontrolü sende mi? Oyun süresince w lerin değerleri değişir mi? 7
8 Tic-Tac-Toe için Değerlendirme fonksiyonu (ilk hamlemiz, 2 derinlikli arama) Sınırlı Derinlikte Arama (Cutoff search) MinimaxCutoff MinimaxValue ile aynıdır. 1. Terminal yerine Cutoff Kullanılır. 2. Utility yerine Eval kullanılır. Satrançta yeterli mi? Hamle yapma süresi eğer 100 saniye ise ve 10 4 düğüm/saniye hızda inceleme yapabiliyorsak her hareket için 10 6 düğüm inceleyebiliriz. b m = 10 6 ile sınırlıysa b=35 ise m=4 olabilir. 4-katlı ileri-bakış (look-ahead) amatör bir satranç oyuncusu 4 kat (hamle) ileri bakan bir program en iyi olasılıkla amatör oyuncuları yenebilir. 4-kat amatör oyuncu - insan 8-kat master seviyesinde insan 12-kat Deep Blue, Kasparov Çözüm: Sınırlı derinlikte aramaya alfa beta budamayı eklemek Sınırlı Derinlikte Arama da Ufuk Etkisi (Horizon Effect) Aramayı farklı derinliklerde yapmanın etkisi: C2 deki beyaz kale a2 deki piyonu alır mı? 1 derinlik Bir piyon kazançta olduğundan alır. 2 derinlik Bir piyona bir kale değmez. Almaz. 3 derinlik Bir piyon + bir kaleye, bir kale değer. Alır. Rastgele olmayan oyun uygulamaları Dama (Checkers): Chinook 1994 de dünya şampiyonu Marion Tinsley ile başabaş oynadı, aynı yıl Tinsley sağlık sebeplerinden oyunlardan çekildi ve Chinook o zamandan beri dünya şampiyonu. Günümüzde dama yapay zeka ve oyun algoritmaları ile tamamen çözülmüş durumdadır. Satranç: Deep Blue 1997 de 6 oyun sonunda dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov u yendi. Deep Blue saniyede 200 milyon düğümü arayabilmekte, oldukça iyi bir değerlendirme fonksiyonu kullanmakta, gerektiğinde 40-kat hamle ileriyi görebilecek derecede arama yapabilmektedir. 4 derinlik bir piyon + bir kaleye, 2 kale değmez. Almaz. Rastgele olmayan oyun uygulamaları Rastgele olmayan oyun uygulamaları Othello (reversi): Günümüzde insan dünya şampiyonları bilgisayarlara karşı yarışamamaktadır, bilgisayarlar bu alanda çok üstündür. Go: İnsanlar 2015 yılına kadar halen üstünlüklerini korumaktaydı. Bunun nedeni, 19x19 luk oyun tahtasında b=361 olmasıdır. Arama teknikleri yerine örüntü tanıma teknikleri daha yaygın kullanılmaktadır. İlk olarak, Ağustos 2008 de her biri 32 işlemciye sahip 25 sunucuda çalışan Mygo profesyonel bir go oyuncusunu yendi. 8
9 Bilgisayarla satranç oynamak Newell ve Simon: 10 yıl içinde dünya satranç şampiyonunun bir bilgisayar olacak 1958 : Satranç oynayan ilk bilgisayar IBM : Mac Hack programı insanların katıldığı bir turnuva da başarıyla yarıştı 1983 : Belle programı, Amerika Satranç Federasyonundan master ünvanını aldı lerin ortaları : Carnegie Mellon üniversitesinde bilim adamları sonradan Deep Blue ya dönüşecek çalışmayı başlattı. 1989: Projeyi IBM devraldı. Bilgisayarla satranç oynamak 11 Mayıs 1997, Gary Kasparov, 6 oyunluk maçta Deep Blue ya 3.5 a 2.5 yenildi. 2 oyun deep blue, 1 oyun Kasparov aldı, 3 oyun berabere om/deepblue/meet/html/d. 3.html Yöntemlerin Gelişimi ve Kullanımı Shannon, Turing Minimax arama 1950 Kotok/McCarthy Alpha-beta budama 1966 MacHack Dönüşüm tabloları 1967 Chess 3.0+ Iterative-deepening 1975 Belle Özel donanım 1978 Cray Blitz Paralel arama 1983 Hitech Paralel değerlendirme 1985 Deep Blue yukarıdakilerin hepsi 1997 Satranç ustası İnsan ve Deep Blue arasındaki farklar: Deep Blue saniyede 200,000,000 in üzerinde pozisyonu inceleyebilir ve değerlendirebilir. Bir usta ise saniyede 3 pozisyon değerlendirebilir. Deep Blue nun bilgisi azdır, ama hesaplama yeteneği çok yüksektir. Ustanın çok büyük satranç bilgisi vardır, ama hesaplama yeteneği sınırlıdır. İnsan satranç oynadığı zaman duyumundan, önsezisinden yararlanıyor. Deep Blue nun duyma, sezme yeteneği yoktu. Deep Blue, bir uluslararası büyük usta ve beş IBM araştırmacı bilim İnsanının rehberliğinden faydalanmıştır (1997 yılı). Bir ustaya ise antrenörü ve çok iyi satranç oynayabilme yeteneği yardım eder. İnsan kendi hatalarından ve başarılarından öğrenebilme yeteneğine sahiptir. Deep Blue ise, geliştirildiği dönemde öğrenme sistemi değildi; bu nedenle, rakibinden öğrenmek veya satranç tahtasındaki durumu düşünmek için yapay zeka kullanma yeteneğine sahip değildi. Satranç ustası İnsan ve Deep Blue arasındaki farklar: Programın korku duygusu, fikrinin dağıtılması endişesi yoktur (örneğin, Kasparov un sabit bakışlarından). Bir ustanın ise insani zayıflıkları vardır, canı sıkılabilir, konsantrasyon dağılabilir vb. Programın oyun anlayışındaki değişimler,geliştirme ekibi tarafından yapılmalıdır. Usta ise her oyundan önce, sonra, oyun içinde oyununda / taktiklerinde değişiklik yapabilir. İnsan, rakibini değerlendirerek onun zayıf yönlerini öğrenebilir ve bundan yararlanabilir. Program ise satranç pozisyonlarını çok iyi değerlendirse de rakibinin zayıf yönlerinden yararlanamaz. İnsan, değerlendirebildiği pozisyonlar içinden seçim yapar. Program ise mümkün pozisyonlar içinden en iyisini seçebilir. (Deep Blue, geliştirildiği ve sınandığı dönemde (1997 yılı) bile, saniyede 200 milyon pozisyon içinde arama yapabiliyordu) Öte yandan Drew McDermott (Prof. Dr., Computer Science, Yale University, AI expert) : Deep Blue nun gerçekte satrançtan anlamadığını söylemek, bir uçağın kanatlarını çırpmadığı için uçmadığını söylemeye benzer. Uzaylılar dünyaya gelse ve bize satrançta meydan okusalar; Yarışmaya Deep Blue u mu, Kasparov u mu gönderirdiniz? 9
10 İçinde şans faktörü olan oyunlar Tavla atılan zarlara göre oyun oynanır. Kağıt oyunları kağıtların dağılımına göre oyun oynanır. Oyun ağacını oluşturmak için her türlü varyasyonun göz önüne alınması gerekir. 56 Özet Oyunlar zevklidir. Yapay Zeka hakkında pratik yeni fikirler üretirler. Hesaplama karmaşıklığı sebebiyle mükemmellik sağlanamayabilir. Bunun yerine yaklaşımlar, kestirimler kullanılır
YZM YAPAY ZEKA DERS#6: REKABET ORTAMINDA ARAMA
YZM 3217- YAPAY ZEKA DERS#6: REKABET ORTAMINDA ARAMA Oyun Oynama Çoklu vekil ortamı-her bir vekil karar verirken diğer vekillerin de hareketlerini dikkate almalı ve bu vekillerin onun durumunu nasıl etkileyeceğini
DetaylıAkıllı Satranç Uygulaması HAZIRLAYAN: BERKAY ATAMAN DANIŞMAN: DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
Akıllı Satranç Uygulaması HAZIRLAYAN: BERKAY ATAMAN - 150120037 DANIŞMAN: DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA İÇERİK 1. Giriş 2. Analiz 3. Modelleme ve Gerçekleme 4. Yapılan Testler 5. Sonuç 6. Demo 1. GİRİŞ Satranç
DetaylıBLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-3 Durum Uzayında Arama. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-3 Durum Uzayında Arama Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Dersin Hedefleri Durum uzayı temsilini öğrenmek ve durum uzayında
DetaylıYZM YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ
YZM 327 - YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ Bilgisiz Arama Stratejisi Sadece problem formülasyonundaki mevcut bilgiyi kullanır Durum bilgisinden yararlanmazlar Çözüme ulaşmak için hiçbir bilgi
DetaylıBLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Dersin Hedefleri Aşağıda verilen arama stratejilerini anlamak
DetaylıÖrnek Arasınav Soruları Güz 2017
Sayfa#1 Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 3217- Yapay Zekâ Dersi Örnek Arasınav Soruları Güz 2017 Süre: 75 Dakika Adı ve Soyadı YANIT ANAHTARI Öğrenci Numarası Grubu İmza
DetaylıBLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Arama Grafları Eğer arama uzayı ağaç yapısından değil de graf
DetaylıSequence Oyununun Minimaks Algoritması Kullanılarak Tasarlanması ve Geliştirilmesi
Sequence Oyununun Minimaks Algoritması Kullanılarak Tasarlanması ve Geliştirilmesi Yavuz Kömeçoğlu Çetin Oktay Nilgün İncereis Levent Yıldız Yrd. Doç. Dr. Aslı Uyar Özkaya XoX Oyunu Puanlama Sistemi Sequence
DetaylıKASIM BÜLTENİ. 5-6 YAŞ 2. Kur. Chess Kids Academy
1 Chess Kids Academy Sevgili velilerimiz, satranç derslerimizin içeriğinde teorikten daha çok uygulamalarla eğitim vardır. Çocuklarımız masallar, şarkılar ve daha çok yaratıcı eğitim araçları ile satrancı
DetaylıSATRANÇ OYUNU EĞİTİM KILAVUZU
SATRANÇ OYUNU EĞİTİM KILAVUZU 1 Satranç beyin gücünü geliştiren bir strateji oyunudur. Bir satranç oyuncusu bir ordunun komutanı gibidir. Herkesin 16 askeri yani 16 satranç taşı vardır. Bir oyuncu Beyaz
DetaylıE l e m e S i s t e m i 2
ELEME SİSTEMİ Ana Kurallar ve Eşlendirme TÜRKİYE SATRANÇ FEDERASYONU ELEME SİSTEMİ Sistem, düzenlenen satranç etkinliklerinin eşlendirme sistemi olarak kullanılacağı gibi, eş puan durumunda ek maçların
DetaylıELEME SİSTEMİ. A- Ana Kurallar
ELEME SİSTEMİ Sistem, düzenlenen satranç etkinliklerinin eşlendirme sistemi olarak kullanılacağı gibi, eş puanlı oyuncuların olması durumunda eşitliklerin bozulması için ek maçların oynanmasında da kullanılabilir.
DetaylıOYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar
DetaylıYAKIN DOĞU ÜNİVERSİTESİ BESYO SATRANÇ DERS NOTLARI SATRANÇ OYUNUNUN TEMEL KURALLARI
YAKIN DOĞU ÜNİVERSİTESİ BESYO SATRANÇ DERS NOTLARI SATRANÇ OYUNUNUN TEMEL KURALLARI Madde 1: Satrancın Doğası ve İlkeleri Satranç oyunu, kare şeklindeki, Satranç Tahtası üzerinde, iki rakip arasında taşların
DetaylıAVRASYA ÜNİVERSİTESİ
Ders Tanıtım Formu Dersin Adı SATRANÇ Öğretim Dili Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans () Lisans ( X) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (X) Uzaktan Öğretim( ) Diğer (
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA
YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA Problem çözme ve arama Problem çözmeye giriş Karmaşıklık Bilgisiz arama Problem formülasyonu Arama stratejileri: derinlik-önce, genişlik-önce Bilgili
DetaylıKARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen
DetaylıSanal Antrenör düğmesine basıp tüm bu işleri senin için özel antrenörümüzün yapmasını da sağlayabilirsin!
ONLINE OYUN NASIL OYNANIR? Online maçlara başlamak için aşağıdaki adımları takip etmen yeterli. Bir kere başlayınca ne kadar kolay ve pratik olduğunu göreceksin: 0. FORMANI VE RENKLERİNİ BELİRLE Oyunun
DetaylıVOLEYBOL OYUNUNUN ÖZELLİKLERİ PRATİK BİLGİLER
VOLEYBOL OYUNUNUN ÖZELLİKLERİ PRATİK BİLGİLER HAZIRLAYAN CELALETTİN LÜTFİ BEKTAŞ 2017 1 Voleybol,File ile ikiye bölünmüş bir Oyun Alanı üzerinde İki (2) Takım tarafından oynanan bir Spordur. Voleybol Oyununun
DetaylıKOÜ.GÖLCÜK MYO ÜNİVERSİTE SEÇMELİ DERSİ Dersin adı: SATRANÇ Dersin Yürütücüsü:Yrd. Doç. Dr. Fahrettin ÖVEÇ 1.Dersin amacı 2.
KOÜ.GÖLCÜK MYO ÜNİVERSİTE SEÇMELİ DERSİ Dersin adı: SATRANÇ Dersin Yürütücüsü:Yrd. Doç. Dr. Fahrettin ÖVEÇ.Dersin amacı.satranç Oyununun Tarihçesi.Satranç Oyun Elemanları ve Değerleri.Satranç Oyun Kuralları.
DetaylıHedef-2: Master mind oyununda taşları yerleştirme ve olasılık hesapları yapar.
MASTER MİND Hedef-1: Master mind oyunu tanıyorum. 1. Master mind oyunu özelliklerini merak eder. 2. Anlatılanları dikkatle dinler. 3. Oyunda beşli bir permütasyon olduğunu belirtir. 4. Oyunun ipuçlarını
DetaylıHayali bir oyunun analizi, Hazırlayan Koray Okay,
1.e4 e5 2.Af3 Ac6 3.Fc4 Fc5 4.c3 Satranç oyunu, başlangıcından sonuna kadar belli bir stratejiye dayanarak oynanmalıdır. Daha ilk açılış aşamasından itibaren belli bir mantık düşünülerek oynanır. Açılışta
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#5: BİLGİLİ ARAMA YÖNTEMLERİ
YZM 3217 YPY ZEK ER#5: İLGİLİ RM YÖNTEMLERİ Hatırlatma ilgisiz rama Yöntemleri Genişlik-öncelikli (readth-first) Eşit-maliyetli (Uniform-cost) erinlik-öncelikli (epth-first) erinlik-sınırlı (epth-limited)
DetaylıTÜRKİYE TENİS FEDERASYONU KULÜPLER ARASI YILDIZLAR TENİS LİGİ TALİMATI. Birinci Bölüm Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
TÜRKİYE TENİS FEDERASYONU KULÜPLER ARASI YILDIZLAR TENİS LİGİ TALİMATI Kapsam Birinci Bölüm Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Madde 1- Bu talimat, kulüpler arası Yıldızlar tenis liglerinin düzenlenmesini, idari
Detaylı1-Zihinsel kazanýmlar 2-Duyuþsal kazanýmlar 3-Bedensel kazanýmlar
ÖÐRENME Öðrenme, bireyin çevresi ile etkileþimi sonucu kalýcý olan davranýþ kazanmasýdýr. Öðrenme planlý ve düzenli etkileþim sonucu olur. Eðitimde hedef, toplumun geliþimine katký saðlayacak bireyi geliþtirmektir.
DetaylıSATRANÇ EĞİTİM & BOYAMA KİTABI. Dr. Olgun Kulaç
SATRANÇ EĞİTİM & BOYAMA KİTABI Dr. Olgun Kulaç 2 SATRANÇ OYUNUNUN KURALLARI Madde 1: Satrancın Esasları Satranç oyunu, kare şeklindeki, Satranç Tahtası üzerinde, iki rakip arasında taşların sıra ile oynatılması
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır:
DetaylıArama Algoritmaları ile Gerçek Dünya Örnekleri
Arama Algoritmaları Arama Algoritmaları ile Gerçek Dünya Örnekleri Rota Bulma bilgisayar ağları, otomatik seyahat tavsiye sistemleri, havayolu seyahat planlama sistemleri gibi değişik alanlarda kullanılmaktadır
DetaylıYAPAY ZEKA KISIM - II. 10.09.2008 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (517 Yapay Zeka Dersi) 1
YAPAY ZEKA KISIM - II 10.09.2008 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (517 Yapay Zeka Dersi) 1 Ders İçeriği 1. Prolog 2. Etmenler 3. Aramayla Problem Çözme 4. Sezgisel Arama ve Dolaşma 5. Kısıt Sağlama Problemleri
DetaylıBMB204. Veri Yapıları Ders 9. B+ Ağacı, Hash, Heap. Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
BMB204. Veri Yapıları Ders 9. B+ Ağacı, Hash, Heap Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı B+ Tree Temel bir veritabanı çalışma kodu Hash (Karma) Heap Ağaçlar
DetaylıBilgisayar programlamanın üç temel mantık yapısından biridir. Diğer ikisi ise Seçilim(Selection) ve Döngü(Loop, Iteration)dür.
SEQUENCE ALGORİTMASI Bilgisayar programlamanın üç temel mantık yapısından biridir. Diğer ikisi ise Seçilim(Selection) ve Döngü(Loop, Iteration)dür. Bir dizi yapısı içinde, bir eylem ya da bir olay, geçmiş
DetaylıTÜRKİYE TENİS FEDERASYONU DOĞU KULÜPLERİ ARASI TAKIM ŞAMPİYONASI TALİMATI
TÜRKİYE TENİS FEDERASYONU DOĞU KULÜPLERİ ARASI TAKIM ŞAMPİYONASI TALİMATI İlk Yayın Tarihi Değişiklik Tarihi Talimat Seri Numarası 18.08.2011 28.07.2013 Doğu_Takım_Şmp_1001 TTF Doğu Kulüpleri Arası Takım
Detaylı2. KADEME ANTRENÖR KURSU ÖĞRETİM PROGRAMI (TOPLAM: 48 SAAT
Ders Saati 2. KADEME ANTRENÖR KURSU ÖĞRETİM PROGRAMI (TOPLAM: 48 SAAT ) Ders Konusu Açıklama Kazanımlar 1 Spor fizyolojisi Spor fizyolojisi Satrançta yarışma sırasında gözlenebilen fizyolojik değişmeler
DetaylıDÜÞÜNME METODU Dr.Olgun Kulaç
DÜÞÜNME METODU Dr.Olgun Kulaç Ýyi bir satranç sporcusu olmak için, iyi bir düþünme metoduna sahip olmak gerekir. Ýyi bir oyuncu, ne zaman, ne kadar ve nasýl düþünmesi gerektiðini iyi bilir. Düþünme metodu
DetaylıDENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Yapay Zeka BİM-433 4/II 2+2+0 3 4,5 Dersin Dili Dersin Seviyesi
DetaylıTAKIM ANALİZİ (FUTBOL ÖRNEĞİ)
TAKIM ANALİZİ (FUTBOL ÖRNEĞİ) TAKIMIN ANALİZİ Takımın sahaya dağılımı Oyun sisteminin analizi Futbolcuların koşu yolları OYUN SİSTEMLERİ ÖRNEKLERİ 4:4:2 sistemi 4:3:3 sistemi 4:2:3:1 sistemi 4:3:2:1 3:5:2
DetaylıKULÜPLER ARASI ÇOCUKLAR, YILDIZLAR VE GENÇLER TAKIM ŞAMPİYONASI TALİMATI. Birinci Bölüm Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
1 KULÜPLER ARASI ÇOCUKLAR, YILDIZLAR VE GENÇLER TAKIM ŞAMPİYONASI TALİMATI Kapsam Birinci Bölüm Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Madde 1- Bu talimat, kulüpler arası Çocuklar, Yıldızlar ve Gençler Takım Şampiyonasının
DetaylıSequence Oyununun Minimaks Algoritması Kullanılarak Tasarlanması Ve Geliştirilmesi Yavuz Kömeçoğlu 1, Çetin Oktay 1, Nilgün İncereis 1, Levent Yıldız 1, Aslı Uyar 1 1 Okan Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği
DetaylıARZUM TÜRKİYE KADINLAR SATRANÇ ŞAMPİYONASI Mart 2015 YERİ Gaziantep
YARIŞMA ADI BAŞLAMA-BİTİŞ TARİHİ SON BAŞVURU TARİHİ DÜŞÜNME SÜRESİ ORGANİZASYON ÖDÜLLER ARZUM TÜRKİYE KADINLAR SATRANÇ ŞAMPİYONASI 08-14 Mart 2015 YERİ Gaziantep 04 Mart 2015 SİSTEM 9 Tur İsviçre Sistemi
DetaylıMantıksal çıkarım yapmak. 9 ve üzeri
Aktivite 6 Savaş gemileri Arama algoritmaları Özet Bilgisayarların sıklıkla bir yığın verinin içerisinde bilgi bulmaları gerekir. Hızlı ve verimli yöntemler kullanarak bunu becerirler. Bu aktivitede 3
Detaylıb) Algoritmanızın en kötü durumda işlem zamanını asimptotik olarak bulunuz
2014 Soru 1. (15 puan) 5,2,4,1,15,8,11,13,7,6 dizisinin elemanlarından maksimum özellikli bir yığın(heap) oluşturulmasını adım adım yazınız. Heapsort algoritmasının yardımıyla yapılacak sıralamayı anlatınız.
DetaylıGo taşı ve tahtası. - Oyunun başında tahta boştur. - Oyuna önce siyah başlar. - Oyuncular sırayla taşlarını tahtaya
Go Şimdi Go oyununun kurallarını öğrenmeye başlıyoruz. Kurallar dediğimize bakmayın, aslında pek kuralı da yok. Pekçok kaynak Go'nun aslında bir tek temel kuraldan oluştuğunu söyler. Go oyunu 19 yatay,
DetaylıTÜBİTAK-BİDEB YİBO ÖĞRETMENLERİ. (Fen ve Teknoloji - Fizik, Kimya, Biyoloji - ve Matematik) PROJE DANIŞMANLIĞI EĞİTİMİ ÇALIŞTAYI
TÜBİTAK-BİDEB YİBO ÖĞRETMENLERİ (Fen ve Teknoloji - Fizik, Kimya, Biyoloji - ve Matematik) PROJE DANIŞMANLIĞI EĞİTİMİ ÇALIŞTAYI YİBO-5 ÇALIŞTAY 2011-1 GRUP ORİJİN PROJE ADI DEFİNE AVCISI PROJE EKİBİ Hikmet
DetaylıBIP116-H14-1 BTP104-H014-1
VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.
DetaylıGenel görüntüsü yandaki gibi olması planalanan oyunun kodu e.py bağlantısından indirilebilir. Basitçe bir text ed
Türkiyede SOS olarak bilinen oyun tarihin en eski oyunlarından biridir. Isa dan önce 100 civarında oynanmaya başlandığı düşünülür Nasıl oynandığına gelince bilindiği üzere taraflar sırasıyla seçtikleri
DetaylıEŞİTLİK BOZMA SİSTEMLERİ
EŞİTLİK BOZMA SİSTEMLERİ OYUNCULARIN KENDİ PUANLARINI KULLANAN SİSTEM Kademeli Hesaplama Yöntemi (Progresive) Her tur sonunda oyuncunun elde ettiği puanların toplanması ile elde edilen yeni puan, oyuncunun
DetaylıGENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA
GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine
DetaylıTÜRKİYE SATRANÇ FEDERASYONU ETKİNLİK DÖNEMİ TÜRKİYE KUPASI YÖNERGESİ
YARIŞMA ADI BAŞLAMA-BİTİŞ TARİHİ SON BAŞVURU TARİHİ DÜŞÜNME SÜRESİ ORGANİZASYON ÖDÜLLER 2014 2015 TÜRKİYE KUPASI 31 Ocak 7 Şubat 2015 YERİ Manavgat/ANTALYA 26 Ocak 2015 Pazartesi SİSTEM 11 Tur İsviçre
DetaylıYrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Derse Giriş Ders Web Sitesi: www.canerozcan.net Ofis Saatleri: Salı 11:00-13:00 Perşembe 15:30-17:30 ya da email ile randevu alınız: canerozcan@karabuk.edu.tr Kaynak Kitaplar:
DetaylıDOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)
DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) 1 DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA İKİLİK (DUALİTE-DUALITY) Doğrusal programlama modelleri olarak adlandırılır. Aynı modelin değişik bir düzende oluşturulmasıyla Dual (İkilik)
DetaylıVİDO KÜBÜİÇİN REFERANS POZİSYONLARI
VİDO KÜBÜİÇİN REFERANS POZİSYONLARI Ders 9 AS-NOKTASI SONRASI OYUNU Osman F. Güner Vido Kübü Referans Pozisyonları 1. Ders Blitz Oyunları 2-3. Ders Tutma (holding) Oyunları 4. Ders Demirleme (anchor) Oyunları
DetaylıLanguage: English / Turkish
Rules of Coerceo by Coerceo Company Erhan Turkish translation by Erhan Çubukcuoğlu Türkçe Language: English / Turkish Copyright (Ticari haklar) Bu döküman Coerceo şirketinin resmi yazılı izni olmaksızın
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:
DetaylıAlgoritmalara Giriş Ekim 17, 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 15.
Algoritmalara Giriş Ekim 17, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 15 Problem Seti 4 Okumalar: Bölüm 12 13 ve 18 Hem egzersizler
DetaylıTam ve Karma Stratejili Oyunlar. İki Kişili Oyunlar için
Tam ve Karma Stratejili Oyunlar İki Kişili Oyunlar için İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar Sabit toplamlı oyunların bir türüdür, Sabit olan toplam 0 a eşittir. Temel Özellikleri Oyunculardan birinin kazancı
Detaylıh4-h5, feda, feda,...mat! FM Alper Efe ATAMAN
h4-h5, feda, feda,...mat! FM Alper Efe ATAMAN Karşıyaka dan Merhabalar, Satranç tarihine ilgi duymamakta ısrarcı olan satranç severler, aslında satranç dünyasının zenginliklerini fark edemiyor ve geçmişten
DetaylıTÜRKİYE TENİS FEDERASYONU DOĞU KULÜPLERİ ARASI VE BİREYSEL TENİS LİGİ TALİMATI
TÜRKİYE TENİS FEDERASYONU DOĞU KULÜPLERİ ARASI VE BİREYSEL TENİS LİGİ TALİMATI İLK YAYIN TARİHİ DEĞİŞİKLİK TARİHİ TALİMAT SERİ NUMARASI 18.08.2011 20.06.2017 Doğu_Lig_1001 TTF Doğu Kulüpleri Arası ve Bireysel
DetaylıOyun Tasarımı. 10. Ders
Oyun Tasarımı 10. Ders Geçtiğimiz haftalar 1. Lens: Öz Deneyim 2. Lens: Şaşırtma 3. Lens: Eğlence 4. Lens: Merak 5. Lens: Endojen 6. Lens: Problem Çözme 7. Lens: Temel Eleman Dörtlüsü 8. Lens: Hologra
DetaylıAğaç (Tree) Veri Modeli
Ağaç (Tree) Veri Modeli 1 2 Ağaç Veri Modeli Temel Kavramları Ağaç, bir kök işaretçisi, sonlu sayıda düğümleri ve onları birbirine bağlayan dalları olan bir veri modelidir; aynı aile soyağacında olduğu
DetaylıKAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR
KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR Heysem Kaya, A. Mehdi Erçetin, A. Ali Salah, S. Fikret Gürgen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi / Istanbul Akademik Bilişim'14, Mersin, 05.02.2014
Detaylı10 x 10 ÇAPRAZ DAMA PROGRAMI KULLANIM KILAVUZU
10 x 10 ÇAPRAZ DAMA PROGRAMI KULLANIM KILAVUZU 1. BÖLÜM PROGRAMIN AYARLARININ YAPILMASI Checkersland programını çalıştırdığınız zaman karşınıza gelecek ekran aşağıdaki gibi olacaktır. Bizim bu programı
DetaylıTÜRKİYE SATRANÇ FEDERASYONU ETKİNLİK DÖNEMİ TÜRKİYE YILDIZLAR SATRANÇ ŞAMPİYONASI YÖNERGESİ
YARIŞMA ADI BAŞLAMA-BİTİŞ TARİHİ TÜRKİYE SATRANÇ FEDERASYONU SON BAŞVURU TARİHİ 18 Ocak 2016 DÜŞÜNME SÜRESİ 2015 2016 Türkiye Yıldızlar Satranç Şampiyonası 23 Ocak 29 Ocak 2016 YERİ Manavgat/ANTALYA 90
DetaylıTÜRK DAMASI KURALLARI
TÜRK DAMASI KURALLARI ĐÇĐNDEKĐLER Taşların Yerleşimleri ve Oyunun Amacı... 3 Amaç... 3 Diziliş... 3 Hamleler... 3 Normal Taşların Hamleleri... 3 Dama Taşının Hamleleri... 3 Kurallar... 4 Nezaket Kuralları...
DetaylıHACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ
Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2014-2015 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 2. Ara Sınav 09.04.2015 Sınav Süresi: 90 dakika
DetaylıT.T.F. Performans Genel Klasman Sistemi
T.T.F. Performans Genel Klasman Sistemi AMAÇ: Genç sporcuların; hedeflerini yukarı çekmek, başarıyı korumak yerine gelişmeye yönlendirmek, kendilerine en uygun turnuva seçimlerini yapmaları konusunda yol
DetaylıHACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ
Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2012-2013 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 1. Ara Sınav 25.04.2013 Sınav Süresi:
DetaylıSatranç, Tavla & Dama
Satranç, Tavla & Dama tr Oyun talimatları Tchibo GmbH D-22290 Hamburg 92630AB6X6VII 2017-07 Değerli Müşterimiz! Üç klasik oyun pratik ve dekoratif bir ahşap kutunun içerisinde. Yüzyıllardır bu oyunlar
DetaylıYZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bu bölümde, BÖLÜM - 7 Ağaç (Tree) Veri Yapısı Giriş Ağaç VY Temel
DetaylıŞKULU BİR ATMOSFERDE HIZLI REFLEKSLERİN OYUNU - 2-8 OYUNCU - 6 YAŞ VE ÜZE
COŞKULU BİR ATMOSFERDE HIZLI REFLEKSLERİN OYUNU - 2-8 OYUNCU - 6 YAŞ VE ÜZERİ Oyunun Kuralları Dobble, nedir? Dobble her bir kartta 50 sembolden 8 inin yer aldığı 55 karttan oluşan bir oyundur. Her bir
DetaylıAlgoritmalara Giriş 6.046J/18.401J
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 12 Atlama Listeleri Veri Yapısı Rastgele Araya Yerleştirme Yüksek olasılıkla" sınırı Analiz (Çözümleme) Yazı Tura Atma Prof. Erik D. Demaine Atlama Listeleri Basit
DetaylıDERS 2 : BULANIK KÜMELER
DERS 2 : BULNIK KÜMELER 2.1 Gİriş Klasik bir küme, kesin sınırlamalarla verilen bir kümedir. Örneğin, klasik bir küme aşağıdaki gibi belirtilebilir: = { x x > 6 }, Kapalı sınır noktası burada 6 dır.burada
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıİÇİNDEKİLER. KISIM I İyi & Kötü Figür ve Piyonlar. iii
İÇİNDEKİLER Ön söz... xi Çeviri Editörünün Ön Sözü... xiii Faydalı Terimler Listesi...xv Kabul Edilmiş İşaretler... xxiv Ebeveyn ve Antrenörlere Yardım...1 Gençleri Hazırlama ve Çocuk Hastalıklarının Tedavisi...1
DetaylıOyuncuların Kendi Puanlarının Kullanıldığı Yöntemler
Yarışma sonunda, değişik dereceler için birden çok oyuncunun eş puanla yarışmayı tamamladığı görülebilir. Unvan, derece sıralaması, ödül listesi veya yeterlilik listesi için iyi bir yöntemle kimin daha
Detaylıİki kişili-sıfır toplamlı oyunlar. Tam ve Karma Stratejili Oyunlar. Varsayımlar. Sıfır toplamlı oyunlar
İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar Tam ve Karma Stratejili Oyunlar İki Kişili Oyunlar için Sabit toplamlı oyunların bir türüdür, Sabit olan toplam 0 a eşittir. Temel Özellikleri Oyunculardan birinin kazancı
DetaylıDüzenlemeler ve değişiklikler 01 Ocak 2018 tarihinden itibaren geçerli kılınacaktır.
FIDE SATRANÇ KURALLARINDA YAPILAN DÜZENLEMELER FIDE Satranç Kurallarında yapılan düzenlemeler ve değişiklikler, Ekim 2017 de Antalya, Göynük'te gerçekleştirilen 88. FIDE Kongresinde, FIDE Yönetim Kurulu
DetaylıTÜRKİYE SATRANÇ FEDERASYONU ETKİNLİK DÖNEMİ TÜRKİYE KUPASI YÖNERGESİ
YARIŞMA ADI BAŞLAMA-BİTİŞ TARİHİ 2015 2016 Türkiye Kupası 29 Ocak 06 Şubat 2016 YERİ Manavgat/ANTALYA SON BAŞVURU TARİHİ 25 Ocak 2016 Pazartesi SİSTEM 11 Tur İsviçre Sistemi DÜŞÜNME SÜRESİ 90 dakika +
DetaylıKültürel Zenginliklerle Birleştirilmiş Dil Eğitimi
Kültürel Zenginliklerle Birleştirilmiş Dil Eğitimi Öğrenciler, NESE'de dil öğrenmenin yanı sıra Amerikan kültürünüde öğrenmektedir. Kültürel zenginliklerle birleştirilmiş İngilizce eğitimi, maksimum dil
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS YAPAY ZEKA BG-421 4/2 2+1+0 2+.5 4 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin Seviyesi : LİSANS
DetaylıTÜRKİYE TENİS FEDERASYONU DOĞU KULÜPLERİ ARASI TENİS LİGİ TALİMATI
TÜRKİYE TENİS FEDERASYONU DOĞU KULÜPLERİ ARASI TENİS LİGİ TALİMATI İlk Yayın Tarihi Değişiklik Tarihi Talimat Seri Numarası 18.08.2011 20.07.2012 Doğu_Lig_1001 TTF Doğu Kulüpleri Arası Tenis Ligi Talimatı
DetaylıKARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler. Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karınca Koloni Algoritması Bilim adamları, böcek davranışlarını inceleyerek
DetaylıT.T.F. Performans Genel Klasman Sistemi
T.T.F. Performans Genel Klasman Sistemi AMAÇ: Genç sporcuların; hedeflerini yukarı çekmek, başarıyı korumak yerine gelişmeye yönlendirmek, kendilerine en uygun turnuva seçimlerini yapmaları konusunda yol
DetaylıOyun Teorisine (Kuramına) Giriş
Oyun Teorisi Oyun Teorisine (uramına) Giriş Şimdiye kadar, karar modellerinde bireysel kararlar ve çözüm yöntemleri ele alınmıştı. adece tek karar vericinin olduğu karar modellerinde belirsizlik ve risk
DetaylıSPOR SATRANÇ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)
T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI Hayat Boyu Öğrenme Genel Müdürlüğü SPOR SATRANÇ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2014 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin değişim ile karşı karşıya olması ve daha karmaşık
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing
DetaylıTÜRKİYE SATRANÇ FEDERASYONU ETKİNLİK DÖNEMİ TÜRKİYE KÜÇÜKLER SATRANÇ ŞAMPİYONASI YÖNERGESİ
YARIŞMA ADI BAŞLAMA-BİTİŞ TARİHİ SON BAŞVURU TARİHİ 18 Ocak 2016 DÜŞÜNME SÜRESİ TÜRKİYE SATRANÇ FEDERASYONU 2015 2016 Türkiye Küçükler Satranç Şampiyonası 23 Ocak 29 Ocak 2016 YERİ Manavgat/ANTALYA 90
DetaylıProgramlama Dilleri 1. Ders 3: Rastgele sayı üretimi ve uygulamaları
Ders 3: Rastgele sayı üretimi ve uygulamaları Ders 3 Genel Bakış Giriş Rastgele Sayı Rastgele Sayı Üreteci rand Fonksiyonunun İşlevi srand Fonksiyonunun İşlevi Monte Carlo Yöntemi Uygulama 1: Yazı-Tura
DetaylıBasketbol Oyun Kuralları ve Saha Ölçüleri
Basketbol Oyun Kuralları ve Saha Ölçüleri Basketbolda Oyun Kuralları Tarihçe 1 Basketbol, ABD'nin Massachusetts eyaletinde, Springfield Genç Erkekler Hristiyan Birliği (YMCA) Eğitim Okulu'nda beden eğitimi
DetaylıEğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir
sınıflandırma: temel kavramlar, karar ağaçları ve model değerlendirme Sınıflandırma : Tanım Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir Eğitim setindeki her kayıt
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
Detaylıİleri Algoritma (COMPE 574) Ders Detayları
İleri Algoritma (COMPE 574) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İleri Algoritma COMPE 574 Güz 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin
DetaylıGM Topalov (2813) GM Kramnik (2743) Elista, 2006, [D19]
GM Topalov (2813) GM Kramnik (2743) Elista, 2006, [D19] 1.d4 d5 2.c4 c6 Her iki oyuncu da bu açılışta her iki renkle geniş deneyime sahip. 3. c3 f6 4. f3 dxc4 5.a4 f5 Bu devamyolu üst düzey oyuncular arasında
Detaylıera mars merba Dünyanın en yaygın ve en sevilen oyunlarından biri tavla Yüzlerce yıldır bu toprakların hem keyfi hem eğlencesi olmayı sürdürüyor.
Sy Tavla era Dünyanın en yaygın ve en sevilen oyunlarından biri tavla Yüzlerce yıldır bu toprakların hem keyfi hem eğlencesi olmayı sürdürüyor. İki ayrı gücün savaşını temsil eden, iki rakibin, gündüzle
DetaylıTek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi
OPTİMİZASYON Gerçek hayatta, çok değişkenli optimizasyon problemleri karmaşıktır ve nadir olarak problem tek değişkenli olur. Bununla birlikte, tek değişkenli optimizasyon algoritmaları çok değişkenli
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
DetaylıBERK TUĞRA ÇALIŞKAN SATRANÇ SPOR KULÜBÜ DERNEĞİ 2. ELO SATRANÇ TURNUVASI YÖNERGESİ
BERK TUĞRA ÇALIŞKAN SATRANÇ SPOR KULÜBÜ DERNEĞİ 2. ELO SATRANÇ TURNUVASI YÖNERGESİ İLİ İZMİR İLÇESİ KONAK YARIŞMANIN ADI Berk Tuğra Çalışkan Satranç Spor Kulübü Derneği 2.Elo Satranç Turnuvası BAŞLAMA-BİTİŞ
Detaylıİş Sıralama ve Çizelgeleme. Gülşen Aydın Keskin
İş Sıralama ve Çizelgeleme Gülşen Aydın Keskin 1. Tabu arama 2. Tavlama benzetimi 3. Genetik algoritmalar (GA) 4. Karınca kolonileri 5. Yapay sinir ağları (YSA) 6. Yapay bağışıklık sistemleri 7. Aç gözlü
DetaylıYrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Derse Giriş Ders Web Sitesi: www.canerozcan.net Ofis Saatleri: Salı 11:00-13:00 Perşembe 15:30-17:30 ya da email ile randevu alınız: canerozcan@karabuk.edu.tr Kaynak Kitaplar:
DetaylıĐŞLE 544 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV 11 Mayıs 2006
ĐŞLE 5 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV Mayıs 00 Adı Soyadı: No: [0 puan] -Bir Üniversitede okutulan derslerin öğrenciler tarafından değerlendirilmesi amacı ile hazırlanan bir anket formundaki sorulardan biri: Aldığınız
DetaylıPAMUKKALE İLÇE GENELİ İLKOKULLAR ARASI ZEKA OYUNLARI YARIŞMASI
PAMUKKALE İLÇE GENELİ İLKOKULLAR ARASI ZEKA OYUNLARI YARIŞMASI 2019 T.C. PAMUKKALE KAYMAKAMLIĞI TEKNOLOJİNİN BİLİNÇLİ VE GÜVENLİ KULLANIMIPROJESİ PAMUKKALE GENELİ İLKOKULLAR ARASI ZEKA OYUNLARI YARIŞMASI
Detaylı