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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
终检评审通过
创新训练
520计算机科学技术
数字娱乐
市级
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。
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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
社交媒体
数字娱乐
理论研究-科学技术
评审老师
戴志涛
计算机学院(国家示范性软件学院) 教授
数字娱乐
机器人
智能硬件
刁婷
计算机学院(国家示范性软件学院) 工程师
数字教育
公共服务
杨亚
计算机学院(国家示范性软件学院) 副教授
数字教育
智能交通
文化创意
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