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Studies of Applications with Deep Reinforcement Learning

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Speech Topic Studies of Applications with Deep Reinforcement Learning
Date 2019/12/18/
Speech Instructor 吳毅成老師、吳廸融同學、劉安仁工程師、何國豪同學、 林九州同學、黃勁博同學、 朱詠嘉同學、 陳源灝同學
Speech Summary 1. Three Types of Deep Reinforcement Learning Applications (吳毅成) 介紹三種類型的深度強化式學習之應用 2. Accelerating and Improving AlphaZero Using Population Based Training (吳廸融) 用PBT 方法改進AlphaZero,與目前同規格中最強的開源圍棋程式(Facebook 所開發的OpenGo)相比,勝率達74% 3. On Strength Adjustment for MCTS-Based Programs (劉安仁) 棋力分級與調整技術,討論如何穩定地調整棋力強度,同時也可用於動態評估棋士棋力。 4. The Human-Like Design of Video Game Bot (何國豪、林九州) 對於許多video games公司,除了希望設計遊戲AI能過關獲得高分外,同時也希望達到擬人效果。 5. Experiences on Car Racing Competitions at AWS DeepRacer (黃勁博、朱詠嘉、陳源灝) 分享此次AWS DeepRacer獲得台灣區冠軍、十月虛擬賽冠軍、拉斯維加斯世界賽銅牌的參賽經驗

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