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ChessAI Deep Learning Chess Move Predictor CNN

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このリポジトリには、深い学習モデルを使用して、FEN（Forsyth-Edwards Notation）形式のボードポジションを考慮して、最高のチェスの動きを予測するPythonプロジェクトが含まれています。このプロジェクトでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）を利用して、次の動きにピースタイプ、宛先スクエアのアルファ（列）、および宛先スクエアの数（行）を予測します。

概要

プロジェクトには、次のコンポーネントが含まれています。

FEN表記法をディープラーニングに適した形式に変換するためのデータ前処理。
ピースタイプ、アルファ、および宛先スクエアの数を予測するための3つの別々の深い学習モデル。
チェスゲームの動きのデータセットを使用して、これらのモデルのトレーニングと評価。
特定のFENボードの位置に最適な動きを予測する機能。

要件

このプロジェクトを実行するには、次のことが必要です。

Python 3.x
TensorflowとKeras
Python Chess Library（ python-chess ）

次のコマンドでpip使用して必要なパッケージをインストールできます。

 pip install chess tensorflow

使用法

リポジトリをローカルマシンにクローンします。
それぞれのトレーニングスクリプトを実行して、ディープラーニングモデルをトレーニングします。
トレーニング後、 predict_best_move関数を使用して、特定のFENボード位置の最適な動きを予測します。

 fen_board = 'r1bqkbnr/ppp2ppp/2n5/3Bp3/4P3/5Q2/PPPP1PPP/RNB1K1NR b KQkq - 0 1'
best_move = predict_best_move ( fen_board )
print ( "Best next move:" , best_move )