資訊工程學系
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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。
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Item 低面積BWNN積體電路設計及應用於人臉辨識之研究(2019) 張茗雅; Chang, Ming-Ya人工智慧議題在近幾年來竄起，以及類神經網路的快速發展，使得我們的生活逐漸加入了類神經網路的應用，例如：股價預測、語音辨識、人臉辨識，尤其在APPLE公司推出了加入臉部辨識的手機機型後，帶給人們更多的便利性，也讓人臉辨識議題得到更多的關注。 然而裝載在行動裝置上勢必需要低功率且不能使用太多的硬體資源，因此本論文的研究目的是設計低面積電路於FPGA上實作人臉辨識。不過利於圖像辨識的摺積神經網路是利用浮點數做運算，這會造成硬體的消耗資源上升，為此本論文使用二元化類神經網路來實現人臉辨識，藉由量化模型的方式下降硬體面積，二元化類神經網路相較於摺積神經網路辨識率是較低的，於是本論文捨棄使用量化活化函數只保留量化參數，簡稱BWNN(Binarized Weights Neural Networks)，以此可以達到與摺積神經網路相匹敵的辨識效能。 本論文亦設計Partial output架構，此能更加降低硬體的消耗資源，依實驗結果顯示，本論文能兼具低面積、低消耗功率且又有著高辨識率的優點，因此可以在更小的晶片上實現人臉辨識系統，使得在生活中能更被廣泛應用。Item 應用於電腦圍棋之蒙地卡羅樹搜尋法的新啟發式演算法(2011) 黃士傑; Shih-Chieh Huang電腦圍棋的研究開始於1970年，但圍棋程式卻從未曾被人們認為是強大的，直到2006年，當「蒙地卡羅樹搜尋」(Monte Carlo Tree Search)與「樹狀結構信賴上界法」(Upper Confidence bounds applied to Trees)出現之後，情況才開始完全不同。「蒙地卡羅樹搜尋」與「樹狀結構信賴上界法」所帶進的革命強而有力到一個地步，人們甚至開始相信，圍棋程式在10年或者20年之後，將能夠擊敗頂尖的人類棋手。 在本研究中，我們針對「蒙地卡羅樹搜尋」提出一些新的啟發式演算法，主要有兩方面的貢獻。第一個貢獻，是成功的將「模擬平衡化」(Simulation Balancing)應用到9路圍棋。「模擬平衡化」是一種用來訓練模擬的參數的演算法。Silver與Tesauro在2009年提出這個方法時，只實驗在比較小的盤面上，而我們的實驗結果首先證明了「模擬平衡化」在9路圍棋的有效性，具體方法是證明「模擬平衡化」超越了知名的監督式演算法Minorization-Maximization (MM)大約有90 Elo之多。第二個貢獻是針對19路圍棋，系統式的實驗了各種不同之時間控制的方法。實驗結果清楚的指明，聰明的時間控制方案可以大大的提高棋力。所有的實驗都是執行在我們的圍棋程式ERICA，而ERICA正是得益於這些啟發式演算法與實驗結果，成功取得了2010年電腦奧林匹亞的19路圍棋金牌。Item 電腦暗棋之人工智慧改良(2011) 勞永祥; Lou Weng Cheong一直以來電腦棋類人工智慧的發展主要集中在完全資訊的遊戲，完全資訊的棋類遊戲，盤面的資訊能完全掌握，審局資訊充足，並不含機率的成分。 電腦暗棋是屬於不完全資訊含機率性的棋類遊戲，不像西洋棋、中國象棋是屬於完全資訊的棋類遊戲，如果用一般遊戲樹進行搜尋，在走棋與翻棋夾雜的情況下，若需要對未翻棋子也要作走步搜尋，則需要對所有的未翻棋子都作假設模擬，以求得一個接近的結果。但並不容易準確的審出結果。 經過ICGA 2010、TAAI 2010及台大資工所game theory課程等多次電腦暗棋比賽，由國立東華大學資訊工程所、國立台灣師範大學資訊工程所以及國立臺灣大學資訊工程所等所開發的電腦暗棋程式都有著共同問題，就是走子或翻棋，都還不太理想。 由於無法合理地走子或翻棋，導致走閒步，棋局無進展。這樣的結果使得在電腦暗棋的比賽中，往往優勢的一方也因為無目標，局勢無法進展，而變成平手結果。 本論文主要提出電腦暗棋的一套新的策略以解決局勢無法順利進展的問題。另外提出更準確的棋子間距離影響力之計算方法。實測結果顯示，本程式Black Cat 比起去年ICGA 2010及TAAI 2010的亞軍程式Dark Chess Beta（本校研究生謝政孝所研發）約有五成六的贏率。Item 吹牛骰子之人工智慧改良(2011) 唐心皓; Hsin-Hao Tang吹牛骰子主要分為individual hand（多人共用一副骰子）與common hand（玩家各自擁有一副骰子）兩種。其中individual hand類型在過去已有些許研究成果，例如使用近似模擬法、經驗法則、對手行為模擬與動態規劃等。而common hand類型於2009年由國立台灣師範大學黃信翰研究生發表吹牛骰子之人工智慧論文中首度呈現研究結果。其捨棄傳統常用的賽局樹搜尋與亂數模擬法等耗用大量計算資源的方法，利用賽局理論，以一種簡單明快的作法來達到此遊戲的最佳（或較佳）玩法，並採用貝氏信賴網路，在連續對局中對網路進行訓練，達成對手行為模擬的效果，藉此發掘對手的弱點來提高勝率。此為common hand類型的吹牛骰子之創新與突破的研究，對於其他與各種啟發式規則所實作之程式均有六至七成的勝率，並且與具有一定水準的人類玩家對戰，也有與之抗衡的能力。 本論文主要針對黃信翰研究生的吹牛骰子之人工智慧程式加以改良，並提出更佳的電腦決策流程，以期提高與其他電腦程式和人類玩家對戰的能力。 實驗結果顯示，與黃信翰研究生的吹牛骰子之人工智慧程式對局，勝率約為56%；與目前網路上吹牛骰子程式對局，勝率可達八成以上。Item 六子棋之棋型分類及審局函數之研究(2011) 陳志宏; Chih-Hung Chen六子棋是吳毅成教授所提出的一系列K子棋當中的一種，又稱連六棋（Connect6），是具備「規則簡單」、「變化複雜」、「遊戲公平」等特性的棋類遊戲。本研究以賴昱臣設計的六子棋程式Ant，作為基礎程式進行改良。經過棋型分類、審局函數與迫著搜尋系統的修改，使得勝率及和率明顯提升、敗率明顯降低。實驗顯示，本研究方法確實可大幅提升Ant程式的棋力。 經過修改後的Ant版本，於TAAI 2010獲得第二名的成績，而在TCGA 2011得到第三名的名次。Item 台灣直棋的勝負問題之研究(2011) 李明臻; Ming-Zhen Li電腦棋類遊戲在人工智慧領域中是很重要的，各種棋類遊戲研究層出不窮。直棋(Morris)遊戲屬於雙人遊戲的一種，自從Ralph Gasser教授在1996年提出破解Nine Men's Morris的結果之後，有關Morris games更高一層或其它版本的研究，相關文獻就十分少見。 台灣規則的直棋遊戲是Twelve Men's Morris在台灣的變體。在本論文中，我們使用CPU規格為Intel Xeon E5520 2.27GHz(雙處理器)，記憶體總量為36 GByte 的機器，證明了台灣規則的直棋遊戲在開始雙方各拿六子及九子的情況，其結果都為和棋。 我們除了找到台灣規則的直棋遊戲在開始雙方各拿六顆棋子及九顆棋子的勝負結果是和棋，更從破解Nine Men's Morris的方法中，在放子階段提出跟原本作法不同的破解方法。在研究台灣規則的直棋遊戲的過程中，找到了將資料庫分割得更細的方法以及加速旋轉對稱運算的方法，並且將其運用在資料庫技術及回溯分析演算法上。Item 八層及九層三角殺棋的勝負問題之改進與研究(2010) 陳俊佑; Jyun-You Chen電腦棋類遊戲在人工智慧領域中是很重要的一環。三角殺棋的部份，於1985年由許舜欽教授研究出七層三角殺棋的結果後便一直沒有更高層數三角殺棋的相關文獻了。直至2009年才有白聖群以及林宏軒兩位研究生各自做了八層三角殺棋的破解研究。 在本論文中，我們使用CPU規格為Intel Xeon E5520 2.27GHz(雙處理器)，記憶體總量為36G Byte 的機器，證明了九層三角殺棋於取得最後一子為敗的規則下，是先手必勝的結果。另外我們也應用 Divide-and-Conquer以及Sprague-Grundy function等方法，列出了九層三角殺棋於取得最後一子為勝的規則下，保證下了必敗的著手。 我們除了找出九層三角殺棋的結果，也對八層三角殺棋的解法做了分析與改良，提出可以大幅度節省破解所需空間及時間的辦法，更有效率的使用記憶體。雖然以目前的硬體設備只能應用在八層以下的三角殺棋，但是這個概念或許也可以應用在往後的更高層數三角殺棋求解上。Item 暗棋中棋種間食物鏈關係之探討與實作(2010) 謝政孝電腦棋類一直是人工智慧發展的重要領域之一，而電腦暗棋至今仍較少人對其做較深入的研究。暗棋是屬於不完全資訊含機率性的棋類遊戲，不像西洋棋、象棋是屬於完全資訊的棋類遊戲，所以如果用一般遊戲樹進行搜尋，在走棋與翻棋夾雜的情況下，會因分枝度過大而無法做深入的搜尋，因此難以做出較佳的決策。 本論文希望改良先前謝曜安研究生的暗棋程式，首先改進他的走步生成方式，與審局函數的計算。由於他的審局函數是採用靜態子力去計算分數，不論盤面資訊如何，其各個子力價值恆為固定，在許多情況下會產生誤判，我們希望可以藉由盤面改變而動態的改變子力價值，更客觀小心的審視盤面，並以這審局函數來實作在暗棋中關於其棋種間特殊的食物鏈關係，以期加強暗棋程式的棋力程度，並使棋力超越人類玩家水平。Item 八層三角殺棋的勝負問題之研究(2009) 白聖群電腦棋類遊戲在人工智慧領域中是很重要的。而三角殺棋部份，自從許舜欽教授在1985年研究出七層三角殺棋結果後。三角殺棋更多層數的結果，就沒有任何相關文獻了。 在本論文中，我們使用CPU為AMD Athlon64 X2 4000+ 2.1GHz，記憶體為8G Byte的個人電腦，花費約十四個小時半的時間，證明了兩種規則的八層三角殺棋皆為先手勝。 我們除了找到八層三角殺棋的結果，也提出了一些解三角殺棋勝負時，可以加快搜尋勝負速度的方法。雖然研究過程中花費許多時間在倒推法上，但我們也研究出來所有先前求出的盤面是可以運用到之後要求解的三角殺棋。並且提出了一個管理記憶體的方式，使得在求解三角殺棋的過程中，盤面資訊狀態可以儲存，這樣就可以利用較少量記憶體來解八層三角殺棋，而不必動用到虛擬記憶體。Item 六子棋中一個結合迫著搜尋的防禦性策略(2009) 劉雲青; Yun-Ching Liu摘要 k 子棋相關的研究一直有許多有趣的研究成果被發表出來，而其中於2005年所提出的六子棋則格外受到注目。從2006年開始，六子棋一直被列為ICGA電腦奧林匹亞中重要的比賽之一，投入六子棋的研究和參與比賽的團隊逐年增加。 這篇論文裡，從簡介現今應用在六子棋的相關技術和研究成果開始，接著提出六子棋上的一個防禦性策略以及一個策略性的審局方案。迫著搜尋演算法在電腦六子棋中有相當重要的地位，論文裡亦提出提升其實作上效能和精確度的技術。防禦性策略和迫著搜尋的結合也會被探討。 防禦性策略和迫著搜尋的結合的表現足以跟現今的一些頂尖的六子棋軟體分庭抗禮 ，可見其為一個相當有效的方法。我們整合這些技術所實作出的程式Kagami，於第十四屆ICGA 電腦奧林匹亞中獲得第四名。
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