Ekipno področno in občinsko prvenstvo osnovnih šol v šahu 2020

V četrtek, 5. marca 2020 je v jedilnici OŠ Sava Kladnika Sevnica potekalo občinsko in področno ekipno šahovsko prvenstvo osnovnih šol v ogranizaciji šahovskega kluba Milan Majcen Sevnica in OŠ Sava Kladnika Sevnica. TEKMOVALNE KATEGORIJE: Učenke ekipno l. 2005 in mlajše (D15) Učenke ekipno l. 2008 in mlajše (D12) Učenke ekipno l. 2011 in mlajše (D9) Učenci ekipno l. 2005 in mlajši (F15) Učenci ekipno l. 2008 in mlajši (F12) Učenci ekipno l. 2011 in mlajši (F9) Rezultati so prikazani v biltenu: View Fullscreen Spodaj nekaj slikovnih utrinkov s...

Ekipno DP v pospešenem šahu za 2020 – Sevničani 7.

Na ekipnem državnem prvenstvu v pospešenem šahu, ki se je odvijalo v Murski Soboti dne 7.2.2020 je ŠK Milan Majcen Sevnica v postavi 1. deska: Igor Glavač 2. deska: Bojan Dobaj 3. deska: Martin Povše 4. deska: Bojan Kuzmič dosegel odlično 7. mesto Vse rezultate si lahko ogledate na uradni spletni strani turnirja. V soboto 8.2. se je odvijalo še posamično DP za člane v pospešenem šahu. Najbolje uvrščeni iz našega kluba je bil Martin Povše na 25. mestu z Rp 2052. Vse rezultate si lahko ogledate na uradni spletni strani...

AlphaZero Umetna inteligenca

AlphaZero je računalniški program, ki ga je razvilo podjetje za raziskovanje umetne inteligence DeepMind za igranje šaha, šogija (japonski šah) in go. Algoritem uporablja pristop podoben AlphaGo Zero. 5. decembra 2017 je skupina DeepMind izdala “preprint” verzije AlphaZero, ki je v 24 urah dosegel nadčloveško raven igre v teh treh igrah, tako da je premagal programe svetovnega prvaka, Stockfish, elmo in 3-dnevno različico AlphaGo Zero. V vsakem primeru je uporabila prilagojene enote TPU (tensor processing units), ki so bile optimizirane za uporabo Googlovih programov. AlphaZero je bil usposobljen izključno preko samoučenja (“self-play”) s pomočjo 5.000 TPU-jev prve generacije za generiranje iger in 64 TPU-jev druge generacije za usposabljanje nevronskih omrežij, vse vzporedno, brez dostopa do knjig z otvoritvami ali tabel končnih iger. Po samo štirih urah treninga je DeepMind ocenil, da je AlphaZero igral z višjo oceno Elo kot Stockfish 8; po 9 urah treninga je algoritem odločilno premagal Stockfish 8 v časovno nadzorovanem turnirju s 100 igrami (28 zmag, 0 izgub in 72 remijev).  Usposobljeni algoritem se je igral na enem stroju s štirimi TPU-ji. DeepMindov članek o AlphaZero je bil objavljen v reviji Science 7. decembra 2018. AlphaZero odkriva čisto nove pristope pri igranju šaha. Rad žrtvuje za dobro pozicijo, mobilnost in fleksibilnost v igranju. V nadaljevanju si lahko ogledate nekaj iger med njim in Stockfish...

Z nadaljevanjem se strinjate z uporabo piškotkov. več informacij

Nastavitve piškotkov za to spletno stran so omogočene za najboljšo uporabniško izkušnjo. Če nadaljujete z uporabo te spletne strani brez spreminjanja nastavitev piškotkov ali kliknete "Sprejmi" potem soglašate z njihovo uporabo.

Zapri