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プロ棋士編入試験を目指すアゲアゲ(折田翔吾)さんが、銀河戦本戦Aブロック6回戦で
プロ棋士の豊川孝弘七段に勝ち決勝トーナメント進出を決めた。アゲアゲ(
折田翔吾)さんは、チャンネル登録者数が2万9千人を超える...
プロ棋士編入試験を目指すアゲアゲ(折田翔吾)さんが、銀河戦本戦Aブロック6回戦でプロ棋士の豊川孝弘七段に勝ち決勝トーナメント進出を決めた。
アゲアゲ(折田翔吾)さんは、チャンネル登録者数が2万9千人を超える元奨励会出身の将棋系人気ユーチューバーでその棋力は高く評価されている。
銀河戦では、これまで今泉健司四段、三枚堂達也六段、瀬川晶司五段、神崎健二八段、堀口一史座七段に勝ち5連勝としていたが、豊川七段にも勝ったことで6連勝となった。
アゲアゲ将棋実況
銀河戦(ぎんがせん)
銀河戦(ぎんがせん)は、囲碁将棋チャンネル主催の将棋の早指しテレビ棋戦。1991年度創設、2000年から公式戦となる。毎年8月から9月にかけて決勝トーナメントが行われる。
優勝者には「銀河」の称号が与えられ、次回大会まで番組内では「銀河」をつけて呼称され、もし、優勝者が名人であれば「銀河名人」、竜王であれば「銀河竜王」という、 いかにも強そうな呼称になる。
銀河戦 |棋戦|日本将棋連盟
NHKでも取り上げられた元奨励会三段の人気
将棋系
ユーチューバー「アゲアゲ(折田翔吾)」さんが第27期銀河戦で、堀口一史座七段に勝ち
プロ棋士に5連勝となった。この対局の前に勝った
プロ棋士は今泉健司四段、三枚堂...
NHKでも取り上げられた元奨励会三段の人気将棋系ユーチューバー「アゲアゲ(折田翔吾)」さんが第27期銀河戦で、堀口一史座七段に勝ちプロ棋士に5連勝となった。
この対局の前に勝ったプロ棋士は今泉健司四段、三枚堂達也六段、瀬川晶司五段、神崎健二八段の四人。
アゲアゲさんは元奨励会やアマタイトル獲得経験者ないる将棋系ユーチューバーの中で実力NO1と見されていたが、
プロ棋士相手に5連勝となるとまさにプロ棋士並みの棋力と言えるだろう。プロ棋士編入試験を目指しているされるアゲアゲさんだが、その実現が現実味を帯びてきたと言える。
アゲアゲ将棋実況
銀河戦(ぎんがせん)
銀河戦(ぎんがせん)は、囲碁将棋チャンネル主催の将棋の早指しテレビ棋戦。1991年度創設、2000年から公式戦となる。毎年8月から9月にかけて決勝トーナメントが行われる。
優勝者には「銀河」の称号が与えられ、次回大会まで番組内では「銀河」をつけて呼称され、もし、優勝者が名人であれば「銀河名人」、竜王であれば「銀河竜王」という、
いかにも強そうな呼称になる。
銀河戦 - Wikipedia
プロ編入試験を目指す折田翔吾さん、銀河戦で3連勝!
今泉健司四段と久保利明王将との対局となった第68回 NHK杯テレビトーナメント3回戦第6局は、後手番の
将棋界のエリートで王将タイトル保持者の
久保利明王将が、奨励会から直接プロ棋士になれずプロ編入試験で41歳でや...
今泉健司四段と久保利明王将との対局となった
第68回 NHK杯テレビトーナメント3回戦第6局は、後手番の将棋界のエリートで王将タイトル保持者の久保利明王将が、奨励会から直接プロ棋士になれずプロ編入試験で41歳でやっと悲願のプロ棋士になった今泉四段を無慈悲に叩き潰した。
戦型は先手の今泉四段が居飛車、久保利明王将が振り飛車の角交換振り飛車となり、角交換の後お互いに角を自陣に打ち持久戦となったが、
今泉四段が穴熊に組もうとしたところを久保王将が仕掛け、優勢となった久保王将がそのまま押し切った。
今泉四段は、7月15日に放映された1回戦で高校生棋士藤井聡太七段を破り、
「史上最年長で棋士になった今泉が、史上最年少で棋士になった藤井聡太を撃破」と話題となり期待されていたが、3回戦で負けてしまうという無念の結果になった。
第68回 NHK杯3回戦第6局の棋譜
2019年01月13日第68回NHK杯3回戦第6局の棋譜
今泉健司(いまいずみけんじ)四段
今泉健司(いまいずみけんじ)四段は、
1999年に奨励会を年齢制限で退会に追い込まれ一旦はプロ棋士への道を絶たれながらもアマ棋士として活躍、
2014年度に実施されたプロ編入試験に合格、2015年4月1日付で41歳という市場最高齢でプロ棋士四段となった。
苦労の末にプロ棋士になったことからアマ棋士の間で人気がある。順位戦はC級2組。
久保利明(くぼとしあき)王将
久保利明(くぼとしあき)王将は、棋王3期、王将3期の獲得経験を持つ最近プロ棋士では珍しい振り飛車党のトップ棋士で藤井猛九段、鈴木大介九段と共に振り飛車御三家と呼ばれている。
駒の軽い捌きを重視する棋風で「捌きのアーティスト」として知られている。順位戦はA級。
NHK杯テレビ将棋トーナメント
「NHK杯テレビ将棋トーナメント」は、トップ棋士たち50名がトーナメント方式で戦う早指し棋戦。過酷な1年間のトーナメントを勝ち抜いた勝者には、栄えあるNHK杯選手権者の称号が贈られる。持ち時間は10分で切れたら1手30秒、各10分の考慮時間がある。毎週日曜日午前10時30分からEテレで放映される。前回の優勝者は佐藤康光九段。司会は藤田綾女流二段。
NHK杯テレビ将棋トーナメント|NHK囲碁と将棋
NHK杯テレビ将棋トーナメント トーナメント表|NHK囲碁と将棋
2018年6月20日に山形県天童市の天童ホテルで行われた第76期
将棋名人戦七番勝負第6局は、
佐藤天彦(さとうあまひこ)名人が挑戦者の
羽生善治(はぶよしはる)竜王に勝ち、対戦成績を4勝2敗とし名人位を防衛した。佐藤...
2018年6月20日に山形県天童市の天童ホテルで行われた第76期将棋名人戦七番勝負第6局は、佐藤天彦(さとうあまひこ)名人が挑戦者の羽生善治(はぶよしはる)竜王に勝ち、対戦成績を4勝2敗とし名人位を防衛した。
佐藤天彦(あまひこ)名人は、2015年にA級順位戦初参加ながら名人挑戦権を獲得、当時名人だった羽生善治竜王から名人位を奪取、前期は挑戦者となった稲葉明八段を破り初防衛に成功している。
今回の名人戦で羽生善治竜王が名人位の奪還に成功すると、タイトルの通算獲得数が100となることから期待されていたが、
若手の実力者佐藤天彦名人の空気を読まない頑張りの前にタイトル通算100期はお預けとなった。
佐藤名人が3連覇達成 羽生挑戦者破る 将棋名人戦
佐藤天彦名人のツイート
第76期将棋名人戦七番勝負の棋譜
将棋名人戦
将棋名人戦は、フリークラスを除いた棋士をA級からC級2組の5つの組に分けてリーグ戦を行い、A級優勝者の棋士が七番勝負で名人に挑戦する。
A級同率首位の棋士が複数出た場合は同率の棋士全員によるプレーオフとなる。
佐藤天彦(さとうあまひこ)名人
佐藤天彦(さとうあまひこ)名人は、まだ20代の若手トップ棋士で、2016年の第74期名人戦七番勝負で羽生善治三冠に勝ち名人位を獲得した。
先手では角換わり、後手では横歩取りを主力戦法としている。クラシック音楽が好きなことやファッションへのこだわりが強いことからプロ棋士の間では「貴族」と呼ばれている。
また、リップクリームを塗ってから投了することでも知られている。
羽生善治(はぶよしはる)竜王
羽生善治(はぶよしはる)竜王は、加藤一二三、谷川浩司に続く史上3人目の中学生棋士となり、1996年2月14日に初の7大タイトル独占を達成した現在の将棋界に君臨する最強棋士。
永世名人(十九世名人)の資格を持ち、順位戦はA級。佐藤康光、森内俊之、丸山忠久、藤井猛、郷田真隆らの同世代のトップ棋士は、「羽生世代」と呼ばれている。
2017年に竜王位を奪取し永世七冠を達成し、囲碁で二度目の七冠を達成した井山名人とともに国民栄誉賞を受賞している。
Google傘下のイギリスの人工知能開発企業「DeepMind(ディープマインド)社」が、囲碁近代史における布石パターンを分析することができるツール「AlphaGo: 学習ツール」を公開した。日本語でも利用できる。
「AlphaGo: 学習ツール」では、人間同士が打った 231,000 局と、AlphaGo と人間が対局した 75 局の棋譜データを基に、囲碁近代史における6,000種類 の布石パターンを分析することができるという。
AlphaGo: 学習ツールの使い方と機能
碁盤上の〇をクリックするか碁盤下のボタンを操作することで、人間の棋士が打った手とAlphaGo が打つ手が候補手として次々と表示されていく。
候補手内に表示される数値は、その手のAlphaGo による黒番側の勝率で、黒番の時、スコアが 100 に近いほど黒に有利。
白番の時、0に近いほど白に有利。50で互角となる。
AlphaGo(アルファ碁)とは
AlphaGo(アルファ碁)とは、Google(グーグル)傘下のDeepMind社が「ディープラーニング(深層学習)」技術を用いて開発したコンピュータ囲碁AI(人工知能)で、2016年に韓国のプロ棋士李世ドル氏に4勝1敗で勝ち越し大きな話題となった。また、2016年の年末から2017年1月にかけてアルファ碁の改良版が「Master(名人)」というアカウント名でネット対局サイトに参加し、日本の井山名人(六冠)を始め多くのプロ棋士に勝っている。
NHK杯3回戦第2局は、先手の豊島将之八段が持ち味の「序盤中盤終盤スキのない」
将棋で、前回準優勝の佐藤和俊六段に勝った。戦型は、一旦は居飛車振り飛車の対抗型となったが、先手の
豊島将之八段が穴熊に組むと見せた...
NHK杯3回戦第2局は、先手の豊島将之八段が持ち味の「序盤中盤終盤スキのない」将棋で、前回準優勝の佐藤和俊六段に勝った。
戦型は、一旦は居飛車振り飛車の対抗型となったが、先手の豊島将之八段が穴熊に組むと見せたため、佐藤和俊六段が9筋に飛車を戻し力戦となった。
その後豊島八段は囲いを美濃囲いとしため、穴熊に組むと思っていた佐藤六段は不本意な攻めを展開することになり、作戦負けとなった。
豊島八段は、A順位戦で全勝でトップを走っているだけでなく、藤井聡太四段にも勝つなど今の将棋界では最強と見られており、
例え相手が前回準優勝の佐藤和俊六段であっても順当な勝利と言って良いだろう。
第67回NHK杯3回戦第2局 豊島将之八段 vs 佐藤和俊六段の棋譜並べ動画
豊島将之(とよしままさゆき)八段
豊島将之(とよしままさゆき)八段は、糸谷哲郎、村田顕弘、稲葉陽とともに「関西若手四天王」と呼ばれる棋士の一人で、若手ながら7大タイトル戦では王将戦、王座戦、棋聖戦で挑戦者になっている。
NHK杯の対局前のインタビューで佐藤紳哉七段に「豊島強いよね、序盤中盤終盤スキがない」と評されたことでも知られている。順位戦はA級。
佐藤和俊(さとうかずとし)六段
佐藤和俊(さとうかずとし)六段は、将棋界佐藤四天王(佐藤康光会長(九段)、佐藤天彦名人、佐藤紳哉七段、佐藤和俊六段)の一人。
前期のNHK杯では羽生善治三冠、昨年度優勝者の村山慈明七段らの強豪に勝ち決勝に進出。決勝では惜しくも佐藤康光会長で敗れたものの準優勝という好結果を残している。
順位戦はC級2組。
NHK杯テレビ将棋トーナメント
「NHK杯テレビ将棋トーナメント」は、トップ棋士たち50名がトーナメント方式で戦う早指し棋戦。過酷な1年間のトーナメントを勝ち抜いた勝者には、栄えあるNHK杯選手権者の称号が贈られる。持ち時間は10分で切れたら1手30秒、各10分の考慮時間がある。毎週日曜日午前10時30分からEテレで放映される。前回の優勝者は佐藤康光九段。司会は藤田綾女流二段。
NHK杯テレビ将棋トーナメント|NHK囲碁と将棋
NHK杯テレビ将棋トーナメント トーナメント表|NHK囲碁と将棋
豊島の将棋 実戦と研究 (マイナビ将棋BOOKS)
マイナビ 著者:豊島 将之
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NHK杯3回戦第1局は、先手の増田康宏四段が得意の雁木に構えたが、矢倉に組んだ
郷田真隆九段の
矢倉に負けるという無念の結果となった。序盤は
矢倉に組んだ郷田九段対し最近流行の
雁木に組んだ増田四段が有利かと思われ...
NHK杯3回戦第1局は、先手の増田康宏四段が得意の雁木に構えたが、矢倉に組んだ郷田真隆九段の矢倉に負けるという無念の結果となった。
序盤は矢倉に組んだ郷田九段対し最近流行の雁木に組んだ増田四段が有利かと思われる展開だったが、老練な郷田九段の巧みな攻めに屈する形となった。
今回の対局でまだ若い増田四段が、羽生世代の実力者である郷田真隆九段に負けたのは残念なことだが、これからは雁木の時代なので増田四段の今後の活躍に期待したい。
第67回NHK杯3回戦第1局 増田康宏四段 vs 郷田真隆九段の棋譜並べ動画
第67回NHK杯3回戦第1局 増田康宏四段 vs 郷田真隆九段の棋譜
2017年11月26日第67回NHK杯3回戦第1局
郷田真隆(ごうだまさたか)九段
郷田真隆(ごうだまさたか)九段は、王位、棋王、王将、棋聖のタイトル獲得経験もある居飛車党の実力棋士。羽生善治、森内俊之、佐藤康光、丸山忠久、藤井猛らの同世代のトップ棋士達ともに「羽生世代」と呼ばれている。
増田康宏(ますだやすひろ)四段
増田康宏(ますだやすひろ)四段は、藤井聡太四段の次に若い若手の実力棋士で、雑誌のインタビューで「矢倉は終わった」「これからは雁木」と答えたことでも知られている。コンピュータソフトを使って研究していることでも知られている。順位戦はC級2組。
NHK杯テレビ将棋トーナメント
「NHK杯テレビ将棋トーナメント」は、トップ棋士たち50名がトーナメント方式で戦う早指し棋戦。過酷な1年間のトーナメントを勝ち抜いた勝者には、栄えあるNHK杯選手権者の称号が贈られる。持ち時間は10分で切れたら1手30秒、各10分の考慮時間がある。毎週日曜日午前10時30分からEテレで放映される。前回の優勝者は佐藤康光九段。司会は藤田綾女流二段。
NHK杯テレビ将棋トーナメント|NHK囲碁と将棋
NHK杯テレビ将棋トーナメント トーナメント表|NHK囲碁と将棋
棋界に伝わる二つの秘法 雁木・右玉伝説 (マイナビ将棋文庫)
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NHK杯2回戦第11局は角換わりの戦型となったが、羽生善治一冠から王位を奪い取って勢いに乗る
菅井竜也王位が、
橋本崇載八段を破り3回戦進出を決めた。陣形は先手の
橋本崇載八段が48金と上がる腰掛銀の最新型を採用した...
NHK杯2回戦第11局は角換わりの戦型となったが、羽生善治一冠から王位を奪い取って勢いに乗る菅井竜也王位が、橋本崇載八段を破り3回戦進出を決めた。
陣形は先手の橋本崇載八段が48金と上がる腰掛銀の最新型を採用したのに対し、菅井竜也王位は52金とする昔ながらの陣形を採用。守りが堅い菅井竜也王位が勝つ展開となった。
実力者として知られる橋本崇載八段といえども、今をときめく菅井竜也王位に負けるのはしょうがないことではあるが、対局インタビューで面白いことを言わずにこのまま消えてしまうのは残念なことだ。
第67回NHK杯2回戦第11局 橋本崇載八段 vs 菅井竜也王位の棋譜並べ動画
菅井竜也(すがいたつや)王位
菅井竜也(すがいたつや)王位は、序盤研究に定評がある振り飛車党の若手棋士で、「菅井流」「菅井新手」と呼ばれる数々の戦法や新手を編み出していることで知られている。2017年8月30日に3勝1敗で迎えた第58期王位戦七番勝負第5局で羽生善治王位に勝ち王位を奪取した。順位戦はB級1組。
橋本崇載(はしもとたかのり)八段
橋本崇載(はしもとたかのり)八段は、NHK杯での二歩での反則負けや、
対局者インタビューでの佐藤紳哉七段の名言「豊島? 強いよね。序盤、中盤、終盤、隙がないと思うよ。だけど……俺は負けないよ。」のモノマネで知られている。
愛称は「ハッシー」でメディアへの露出も将棋のプロ棋士としては多い。順位戦はB級1組。
NHK杯テレビ将棋トーナメント
「NHK杯テレビ将棋トーナメント」は、トップ棋士たち50名がトーナメント方式で戦う早指し棋戦。過酷な1年間のトーナメントを勝ち抜いた勝者には、栄えあるNHK杯選手権者の称号が贈られる。持ち時間は10分で切れたら1手30秒、各10分の考慮時間がある。毎週日曜日午前10時30分からEテレで放映される。前回の優勝者は佐藤康光九段。司会は藤田綾女流二段。
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Deep Learning (
日本語翻訳版)「ディープラーニングに関する書籍の決定版」と言われているGoodfellow他著「Deep Learning」の
日本語翻訳版をオンライン公開しているページ。製本版は今後発売される予定となっている...
Deep Learning (日本語翻訳版)
「ディープラーニングに関する書籍の決定版」と言われているGoodfellow他著「Deep Learning」の日本語翻訳版をオンライン公開しているページ。
製本版は今後発売される予定となっているが、少しでも良い翻訳本とするため、発売前にできるだけ多くの人に翻訳版を読んでもらうことで、意見や指摘を反映させることを意図して事前にオンライン公開することにしたという。
原著はAmazonで購入できるだけでなく、オンライン公開ページ(英語)で読むこともできる。
ただし、書籍の発売後は公開を終了する予定だそうなので読むならお早めに。
Deep Learning (日本語翻訳版)
ディープラーニング(深層学習)
ディープラーニング(深層学習)とは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法。ディープラーニングを使用することで、画像認識や音声認識の性能が近年飛躍的に向上し、将棋や囲碁のでは人工知能(AI)がトッププロを圧倒的に打ち負かすなど大きな成果を上げている。従来型の機械学習に比べて高い汎用性を備えていることが特長で、画像認識や音声認識にとどまらず、機械翻訳や信号処理、ロボット制御など広範囲な対象に応用されている。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
オライリージャパン 著者:斎藤 康毅
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ソニーがディープラーニング(
深層学習)のプログラムを生成できる統合
開発環境「Neural Network Console」の無償提供を開始した。プログラムエンジニアやデザイナーは、本格的なGUIを持つディープラーニング統合開発...
ソニーがディープラーニング(深層学習)のプログラムを生成できる統合開発環境「Neural Network Console」の無償提供を開始した。
プログラムエンジニアやデザイナーは、本格的なGUIを持つディープラーニング統合開発環境であるコンソールソフトウェアを用いることで、直感的なユーザーインターフェースで、ニューラルネットワークの設計、学習、評価などを効率的に行いながらディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるようになるという。
ソニーのプレスリリース
人工知能(AI)を実現するディープラーニング(深層学習)の統合開発環境Neural Network Consoleを公開(プレスリリース)
Neural Network Consoleを紹介している動画
ディープラーニング(深層学習)とは
ディープラーニング(深層学習)とは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法。ディープラーニングを使用することで、画像認識や音声認識の性能が近年飛躍的に向上し、将棋や囲碁のでは人工知能(AI)がトッププロを圧倒的に打ち負かすなど大きな成果を上げている。従来型の機械学習に比べて高い汎用性を備えていることが特長で、画像認識や音声認識にとどまらず、機械翻訳や信号処理、ロボット制御など広範囲な対象に応用されている。
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