Cross-platform development of a Chess game in Docker server on AWS with integrated gaming neural network Final project by Alberto Rodríguez Pérez. Cross-platform application development cycle (DAM). IES Venancio Blanco.
CONTENIDO
En ADAM encontramos la versión del algoritmo desarrollada, ejecutable desde el fichero “Chess Course” utilizando la interfaz de terminal o “PLUTO”.
En EVA , encontramos la carpeta PLUTO, que tiene una copia de ADAM, puesto que se considera interfaz. La otra carpeta NEPTUNE, contiene el juego con la interfaz gráfica en PyGame, ejecutable sin necesidad de Python desde “Neptune.exe” directamente en la raíz de OneDrive, o bien haciendo uso de Python ejecutando “Neptune.py” en la carpeta NEPTUNE. Cuenta con una modificación de ADAM y el código de jugador de LILITH para habilitar el juego.
Por último, está la carpeta LILITH , muchos ficheros están en hechos en Jupyter Notebook por lo que se recomienda la aplicación o la extensión de VSC. Tiene la carpeta “Chessia_Data_Convert” con el tratamiento de partidas y generación de tokens. La carpeta “Chessia_AI_Training” con una carpeta por versión entrenada (entrenados en los .ipynb). Para acabar está la carpeta “Chessia_AI_Player”, con el contenido utilizado en NEPTUNE para habilitar el uso de LILITH03 con ADAM.
Cross-platform development of a Chess game in Docker server on AWS with integrated gaming neural network
Final project by Alberto Rodríguez Pérez. Cross-platform application development cycle (DAM). IES Venancio Blanco.