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1月20日讀畢需時 7 分鐘

Reinforcement Learning強化學習進行遊戲AI的自我學習

強化學習（Reinforcement Learning，簡稱RL）是一種機器學習方法，旨在通過環境的反饋來學習如何在特定環境中採取行動以達到最大化獎勵的目標。在強化學習中，智慧體需要學習從環境中觀察到的狀態中採取哪些行動，以最大化期望總獎勵。智慧體與環境之間的交互過程可以被表示為

1月8日讀畢需時 3 分鐘

聲音的未來：語音與音樂訊號處理在AI領域的應用

今天想跟大家聊聊關於語音與音樂訊號處理中的三個關鍵技術：自動語音識別、聲學比對與語言解碼。這些技術在人工智慧領域的應用將促進語音識別、語音合成和音樂生成等方面的發展，為未來聲音科技開創新篇章。 1. 自動語音識別 (Automatic Speech...

2023年6月11日讀畢需時 13 分鐘

OpenAI在金融領域的應用：從自動化交易到智能客服的創新解決方案

OpenAI在金融領域的應用為金融機構帶來了許多創新的解決方案，從自動化交易到智能客服，OpenAI的技術正在改變金融行業的運作方式，隨著AI技術的發展，也需要關注數據隱私和解釋性等重要問題，OpenAI將繼續在金融領域推動創新，並為金融行業帶來更多價值和效益。

2023年4月16日讀畢需時 4 分鐘

使用Pygame實現基於深度學習的遊戲NPC

Pygame是一個Python的遊戲開發框架，它提供了許多功能和工具，可以用來創建各種不同類型的遊戲。深度學習是一種基於神經網絡的機器學習方法，可以幫助遊戲NPC實現更加智慧化的行為和反應。本文將探討如何使用Pygame和深度學習來實現基於深度學習的遊戲NPC。...

2023年4月14日讀畢需時 6 分鐘

使用Reinforcement Learning進行遊戲AI的自我學習

隨著人工智慧技術的不斷發展，越來越多的遊戲開發商開始關注遊戲中的AI技術，並將其應用到遊戲中，以提高遊戲的可玩性和趣味性。其中，Reinforcement Learning（強化學習）是一種非常有潛力的技術，可以實現遊戲中NPC的自我學習，從而提高NPC的智慧水準和遊戲體驗...

2023年4月8日讀畢需時 5 分鐘

設計股票交易機器人：使用強化學習環境庫Gym的指南

設計股票交易機器人需要以下幾個步驟： 1. 選擇強化學習演算法：由於股票交易屬於連續狀態和行動空間的問題，因此適合使用深度強化學習演算法，如深度Q網絡（DQN）、動作者-評論家演算法（A2C）等。我們需要選擇一個適合的強化學習演算法來訓練我們的股票交易機器人。在...

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卡特機器人 AI雜誌