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游戏AI探究：从零开始通过自我博弈强化学习来学斗地主
ICML 2021一作讲坛 2021/08/30 10:00:00
课程讲师
查道琛
莱斯大学 在读博士
主要从事机器学习和数据挖掘方面的研究；主要研究兴趣是强化学习、自动机器学习以及它们的应用，并研究发表在了主流的机器学习和数据挖掘会议上，包括ICML、ICLR、NeurIPS、KDD、AAAI、IJCAI等；他是多个游戏AI和自动机器学习开源软件包的作者，包括RLCard、DouZero、TODS、AutoVideo等，总共收到超过4000个GitHub星标。
查道琛
莱斯大学 在读博士
主要从事机器学习和数据挖掘方面的研究；主要研究兴趣是强化学习、自动机器学习以及它们的应用，并研究发表在了主流的机器学习和数据挖掘会议上，包括ICML、ICLR、NeurIPS、KDD、AAAI、IJCAI等；他是多个游戏AI和自动机器学习开源软件包的作者，包括RLCard、DouZero、TODS、AutoVideo等，总共收到超过4000个GitHub星标。
课程提纲
- 游戏中强化学习的应用
- 强化学习斗地主的实现难点
- 基于深度蒙特卡罗算法的DouZero斗地主AI系统
- DouZero在RLCard工具包中的应用
课程简介
8月39日，一起来看用强化学习来打斗地主
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