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基于深度强化学习的游戏AI算法研究与实现

 计算机学院(国家示范性软件学院)

Research and Implementation of Game AI Algorithm Based on Deep Reinforcement Learning

前些年DeepMind开发的AlphaGo作为第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人引发人们广泛的关注,新的AlphaGo Zero和Alpha Zero也不久后被开发出来,人工智能越来越受到人们的注意。深度强化学习在其中有着举足轻重的作用。本项目旨在通过研究深度强化学习来构建出多种更加有效的游戏AI算法,并以游戏平台的方式展现出来。 通过这次项目我们希望掌握机器学习的实践方法和学习方向,对于深度强化学习有足够深入的了解,提升团队协作能力。

项目分数

项目信息

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项目负责人

兰易2019级 计算机学院(国家示范性软件学院) 人工智能专业

项目成员

郭少廷2019级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类

单德瑞2019级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机

陈默涵2019级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类

指导老师

李睿凡人工智能学院 副教授

评审老师

戴志涛计算机学院(国家示范性软件学院) 教授

刁婷计算机学院(国家示范性软件学院) 工程师

杨亚计算机学院(国家示范性软件学院) 副教授

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该项目暂无荣誉
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