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ChessAI Deep Learning Chess Move Predictor CNN

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이 저장소에는 딥 러닝 모델을 사용하여 FEN (Forsyth-Edwards 표기법) 형식의 보드 위치가 주어진 최상의 체스 동작을 예측하는 Python 프로젝트가 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 CNN (Convolutional Neural Networks)을 활용하여 다음 움직임을 위해 조각 유형, 대상 Square 's Alpha (열) 및 Destination Square 번호 (Row)를 예측합니다.

개요

이 프로젝트에는 다음 구성 요소가 포함됩니다.

FEN 표기법을 딥 러닝에 적합한 형식으로 변환하기위한 데이터 전처리.
조각 유형, 알파 및 대상 사각형의 수를 예측하기위한 세 가지 별도의 딥 러닝 모델.
체스 게임 데이터 세트를 사용하여 이러한 모델의 교육 및 평가.
주어진 FEN 보드 위치에 대한 최상의 이동을 예측하는 함수.

요구 사항

이 프로젝트를 실행하려면 다음이 필요합니다.

파이썬 3.x
텐서 플로우와 케라
파이썬 체스 도서관 ( python-chess )

다음 명령으로 pip 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다.

 pip install chess tensorflow

용법

저장소를 로컬 컴퓨터로 복제하십시오.
각 교육 스크립트를 실행하여 딥 러닝 모델을 훈련하십시오.
교육 후 predict_best_move 함수를 사용하여 주어진 FEN 보드 위치에 대한 최상의 이동을 예측하십시오.

 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 )