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中国科学院自动化研究所丨智能系统与工程研究中心

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版主：申生奇,于彤彤,liucw0716

序言第一期第二期第三期第四期

主题：第4期第2讲-知识数据混合驱动兵棋AI架构

摘要：混合驱动兵棋AI的架构设计：态势特征地图+推理决策学习模型+知识微操模块

主讲人：汪德日

2022-05-20 19:03:55

第四期-第0讲 0 0 509 最新评论：无

主题：兵棋强化学习训练与分布式示例

摘要：展示如何基于内置的Demo AI实现一个A2C或PPO算法训练的兵棋AI，涵盖状态空间、动作空间、奖励等要素的设计，并阐述如何快速地实现一个分布式训练版本。

主讲人：申生奇

资料下载：兵棋强化学习训练与分布式示例代码-技术讲堂.zip

2021-10-22 09:51:05

第一期-第1讲 2 2 1301 最新评论：一边飞一边浪

主题：兵棋AI深度强化学习动作设计与思考

摘要：动作表示是进行强化学习的关键要素之一，将介绍以关键点为基础的高效动作设计方案，以及即时动作与长时动作如何使用。

主讲人：申生奇

2022-03-04 09:20:35

第三期-第2讲 0 0 607 最新评论：无

主题：兵棋态势理解—对敌战术意图识别

摘要：作为兵棋整体态势理解的关键内容之一，对敌战术意图识别为决策提供依据。报告详细讲解了意图识别的难点，并提出可迭代升级框架下的意图识别算法。

主讲人：刘轩

2021-12-24 10:06:17

第二期-第3讲 0 0 961 最新评论：无

主题：第4期第3讲-临机环境中的动态路径规划

摘要：在探索具有临机应变能力的AI技术过程，路径规划是不可忽视的部分。报告介绍了基于改进A*算法的路径规划在临机环境中的运用，其支持多任务规划、跨场景实现。

主讲人：王彤

2022-05-27 19:59:54

第四期-第4讲 0 0 631 最新评论：无

主题：兵棋智能博弈机器学习算法与思考

摘要：机器学习算法尤其是强化学习算法近些年来在游戏AI取得了重大突破，本报告将介绍我们利用机器学习算法解决兵棋推演问题的研究与实战，并讨论我们关于智能兵棋机器学习的...

主讲人：孙宇祥

2021-10-29 09:58:33

第一期-第5讲 1 0 923 最新评论：无

主题：兵棋AI深度强化学习奖赏系统设计与思考

摘要：奖励是强化学习的驱动力，将介绍如何抽取得分面板或状态信息构造奖惩函数，以及为实现多样化AI的多样化奖惩方案。

主讲人：申生奇

2022-03-10 22:15:08

第三期-第6讲 0 0 512 最新评论：无

主题：基于“庙算·陆地指挥官”平台开发AI（上）

摘要：中科院自动化所智能系统与工程研究中心自研的战术兵棋平台，为AI研发提供了高速训练与调试SDK，还为AI研发提供了在线提交、机机、人机测试等辅助功能。报告将向A...

主讲人：胡建，徐泽培

2021-11-05 09:58:29

第一期-第7讲 1 0 2521 最新评论：无

主题：基于人机对抗模型的兵棋AI设计

摘要：人机对抗框架是较为通用的知识与数据混合型人机对抗AI研发框架，报告详细讲解了在兵棋推演AI设计上人机对抗框架的内涵与开发实战，为当前兵棋推演AI研发提供了顶层...

主讲人：张海东

2021-12-31 10:38:27

第二期-第8讲 0 0 817 最新评论：无

主题：第4期第4讲-在兵棋推演环境下的临机支援

摘要：介绍了兵棋推演环境的下的临机支援任务，给出了知识框架下该任务一种实现，举例分享了深度强化学习对于ad hoc teamwork的处理。

主讲人：戴松

2022-06-12 12:01:29

第四期-第9讲 0 0 431 最新评论：无

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