课程背景：

自诞生之日始，人工智能就和游戏紧密的结合在一起。通常人们认为，人类玩游戏的过程是蕴含着人类的智能的。因此，当人们创造出一个能够完成人类的某种游戏的程序时，人们便认为这个程序拥有了某种类人的“智能”。因此很多游戏如棋牌、星际争霸成为了人工智能测试的绝佳环境。

最近几年，通过深度强化学习的发展，openAI DeepMind等在围棋、dota、星际等游戏中都取得了巨大的成功。在本课程中，我们会探讨人工智能技术，尤其是深度强化学习技术的基础知识及其在游戏中的应用。

课程特点：

虽然游戏是人工智能技术研究的一个广受欢迎的场景，但在传统意义上，人工智能研究者主要是在游戏中测试新的人工智能算法。而在游戏工业界中，游戏从业者们会更关注于如何使用人工智能技术解决游戏中遇到的问题，因此，在本课程中，我们希望可以从学术界和游戏从业界两个角度，共同看待机器学习技术在游戏中的应用。

前置知识

有编程基础 

有简单的机器学习基础

适用人群：

1. 对强化学习感兴趣的互联网从业技术人员

2. 期望在游戏中应用机器学习技术的游戏开发者

3. 期望了解游戏中对机器学习的需求的研究人员

课后收获：

获得深度强化学习的基础知识

了解游戏人工智能的发展现状和应用场景

强化学习和深度学习在游戏开发中的应用

培训时间：

四天周末班，8月10日开班，8.10-8.11， 8.17-8.18

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课程讲师：

苏博览，新加坡国立大学博士，腾讯游戏AI研发高级研究员，多次受邀作为嘉宾出席各类大会 ，2018年12月，苏博览受邀参加了由InfoQ在北京市朝阳区举办的《ArchSummit| 2018北京站 全球架构师峰会》，并发表精彩演讲。

会议日程

（最终日程以会议现场为准）

备注：本授课大纲为授课总纲，具体讲授内容根据学员具体需求和实际水平制定。

本课程内容为初始版本，根据课程和学员需要，实际授课内容可能略微有所调整，课后预留一些时间给学员进行答疑解惑。为了使学员能够更好的学以致用，每天课程结束后讲师都会布置作业，同时在周五会安排线上答疑时间。本课程采用理论技术与实战项目相结合的方式进行教学，课程最后学员将学会用OpenAI Atari Gym环境训练一个玩Atari游戏的AI并尝试使用深度强化学习算法解决实际问题。课程结束后，学员将获得新加坡国立大学人工智能创新及育成中心颁发的结业证书。

温馨提示：在课程开始之前申请退款，将收取票价的10%的手续费。课程开始之后不可退款。本课程10人开班，未满10人时课程将取消并全额退款。

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本课程30人满班，报名从速！

联系方式：0512-62998695