如何在C语言中实现一个黑白棋AI游戏，并采用Minimax算法和Alpha-Beta剪枝提高其智能程度？请提供相关的代码实现和逻辑思路。

要实现一个黑白棋AI游戏，你首先需要熟悉C语言编程基础，包括数据结构、函数、控制流程等。接下来，你需要掌握人工智能的基本原理，特别是搜索算法和启发式评估。在此基础上，Minimax算法是AI游戏中常用的决策算法，它通过递归搜索所有可能的移动并评估每个终端游戏状态来选择最优动作。而Alpha-Beta剪枝是一种优化技术，用于减少搜索树中需要评估的节点数量，从而提高搜索效率。

参考资源链接：[C语言编写的人工智能黑白棋AI游戏设计源码](https://wenku.csdn.net/doc/154fbwwa53?spm=1055.2569.3001.10343)

结合《C语言编写的人工智能黑白棋AI游戏设计源码》这一资源，你可以找到完整的项目实战指导和源代码，这将帮助你构建自己的黑白棋游戏。源码中会包括如何实现棋盘的表示、如何编写AI决策逻辑、以及如何通过Alpha-Beta剪枝来优化算法性能。此外，代码中可能还会涉及到棋局评估函数的设计，以及如何处理游戏的规则和用户交互。

实现逻辑思路如下：
1. 定义棋盘数据结构，并初始化棋盘。
2. 实现用户输入和AI决策的交互逻辑。
3. 编写Minimax算法的核心递归函数，并在其中实现Alpha-Beta剪枝。
4. 设计棋局评估函数，根据当前棋盘状态给出评分。
5. 测试并优化AI的性能，确保它可以合理地模拟对手。

建议在完成这个项目后，继续深入学习相关的高级概念和算法，以进一步提升你的AI游戏设计能力。《C语言编写的人工智能黑白棋AI游戏设计源码》不仅能帮助你完成课程设计，还将为你提供深入理解AI算法和游戏开发的宝贵资料。

参考资源链接：[C语言编写的人工智能黑白棋AI游戏设计源码](https://wenku.csdn.net/doc/154fbwwa53?spm=1055.2569.3001.10343)