5月14日Apache Spark中国社区技术直播【Analytics Zoo上的分布式TensorFlow训练AI玩FIFA足球游戏】

本文涉及的产品
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
简介: 近年来,由于对通用人工智能研究的潜在价值,训练AI玩游戏一直是一个火热的研究领域。FIFA实时视频游戏场景复杂,需要结合图像,强化学习等多种不同的AI技术,同时也要求agents响应有实时性,因此是一个非常好的试验场,可以用来探索不同类型的AI技术。本次分享主要介绍我们在训练AI玩FIFA视频游戏方面的一些工作。

主题:

Analytics Zoo上的分布式TensorFlow训练AI玩FIFA足球游戏

时间:

2020.5.14 19:00

参与方式:

扫描下方海报二维码加入钉钉群
或者
届时点击直播间直接观看(回看链接)

https://developer.aliyun.com/live/2802

讲师介绍:

喻杉,Intel大数据分析团队机器学习工程师。她目前专注于在analytics-zoo大数据和人工智能平台上开发针对时间序列分析的自动机器学习组件。在加入intel前,她在浙江大学获得了学士和硕士学位。

直播简介:

近年来,由于对通用人工智能研究的潜在价值,训练AI玩游戏一直是一个火热的研究领域。FIFA实时视频游戏场景复杂,需要结合图像,强化学习等多种不同的AI技术,同时也要求agents响应有实时性,因此是一个非常好的试验场,可以用来探索不同类型的AI技术。本次分享主要介绍我们在训练AI玩FIFA视频游戏方面的一些工作。

5.14直播海报.png

相关实践学习
基于EMR Serverless StarRocks一键玩转世界杯
基于StarRocks构建极速统一OLAP平台
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
相关文章
|
1月前
|
存储 人工智能 运维
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
180 48
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【科普向】我们所说的AI模型训练到底在训练什么?
人工智能(AI)模型训练类似于厨师通过反复实践来掌握烹饪技巧。它通过大量数据输入,自动优化内部参数(如神经网络中的权重和偏置),以最小化预测误差或损失函数,使模型在面对新数据时更加准确。训练过程包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤,最终生成权重文件保存模型参数,用于后续的应用和部署。理解生物神经网络的工作原理为人工神经网络的设计提供了灵感,后者广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
|
8天前
|
人工智能 物联网 开发者
Oumi:开源的AI模型一站式开发平台,涵盖训练、评估和部署模型的综合性平台
Oumi 是一个完全开源的 AI 平台,支持从 1000 万到 4050 亿参数的模型训练,涵盖文本和多模态模型,提供零样板代码开发体验。
166 43
Oumi:开源的AI模型一站式开发平台,涵盖训练、评估和部署模型的综合性平台
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
MILS:无需对LLM进行额外训练就能处理多模态任务,Meta AI提出零样本生成多模态描述方法
MILS 是 Meta AI 推出的零样本生成高质量多模态描述方法,支持图像、视频和音频的描述生成,无需额外训练。
91 34
MILS:无需对LLM进行额外训练就能处理多模态任务,Meta AI提出零样本生成多模态描述方法
|
1月前
|
人工智能 物联网
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
79 10
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】感知量化训练 QAT
本文介绍感知量化训练(QAT)流程,旨在减少神经网络从FP32量化至INT8时的精度损失。通过在模型中插入伪量化节点(FakeQuant)模拟量化误差,并在训练中最小化这些误差,使模型适应量化环境。文章还探讨了伪量化节点的作用、正向与反向传播处理、TensorRT中的QAT模型高效推理,以及QAT与PTQ的对比,提供了实践技巧,如从良好校准的PTQ模型开始、采用余弦退火学习率计划等。
110 2
【AI系统】感知量化训练 QAT
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】训练后量化与部署
本文详细介绍了训练后量化技术,涵盖动态和静态量化方法,旨在将模型权重和激活从浮点数转换为整数,以优化模型大小和推理速度。通过KL散度等校准方法和量化粒度控制,文章探讨了如何平衡模型精度与性能,同时提供了端侧量化推理部署的具体实现步骤和技术技巧。
85 1
【AI系统】训练后量化与部署
|
2月前
|
人工智能 智能硬件
SPAR:智谱 AI 推出自我博弈训练框架,基于生成者和完善者两个角色的互动,提升了执行准确度和自我完善能力
SPAR 是智谱团队推出的自我博弈训练框架,旨在提升大型语言模型在指令遵循方面的能力,通过生成者和完善者的互动以及树搜索技术优化模型响应。
71 0
SPAR:智谱 AI 推出自我博弈训练框架,基于生成者和完善者两个角色的互动,提升了执行准确度和自我完善能力
|
2月前
|
人工智能 PyTorch 测试技术
【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练通过将任务分配至多个节点,显著提升模型训练效率与精度。本文聚焦PyTorch2.0中的分布式训练技术,涵盖数据并行、模型并行及混合并行等策略,以及DDP、RPC等核心组件的应用,旨在帮助开发者针对不同场景选择最合适的训练方式,实现高效的大模型训练。
80 8
|
3月前
|
人工智能 知识图谱
轻松搭建AI版“谁是卧底”游戏,muAgent框架让知识图谱秒变编排引擎,支持复杂推理+在线协同
蚂蚁集团推出muAgent,兼容现有市面各类Agent框架,同时可实现复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用四大核心差异技术功能。
84 2

推荐镜像

更多