招收2019级软件工程硕士意向表企业团队负责人姓名陈婉斯联系人电话0571-89852957邮箱Chenwansi@corp.
neteas.
com团队简介网易伏羲人工智能实验室平台架构组,为实验室的人工智能模型训练、推理提供基础技术支持,目前有大数据系统、云平台等多个技术方向,分别为人工智能提供数据与算力方面的支持.
项目介绍1.
数源系统:大数据系统,为人工智能提供各种数据集及可视化,并为雷火游戏部提供大数据BI服务,基于Hadoop,Hive,impala,ELK,Kudu,Kafka,Spark等开源软件构建服务网易游戏的大数据系统.
2.
丹炉系统:人工智能云平台,为人工智能的训练和线上服务提供算力支持,基于docker和Kubernetes构建训练平台、线上服务平台,游戏云和云游戏等平台.
实习岗位情况1.
大数据系统开发实习生;2.
Web前端、Web后端(Python或者Java)开发实习生;3.
系统开发实习生(熟悉Linux,有docker、Kubernetes使用经验优先);4.
爬虫开发工程师;对学生的要求1.
每周实习四天以上,联系实习5个月以上;2.
希望未来从事大数据系统、云计算、web前后端开发;3.
热爱游戏行业;招收2019级软件工程硕士意向表企业团队负责人姓名陈婉斯邮箱chenwansi@corp.
netease.
com联系人电话0571-89852957团队简介本组为强化学习技术转化组,主要负责强化学习等技术转化和产品落地工作.
项目介绍强化学习技术转化组跟踪强化学习,模仿学习等前沿技术,并将这些技术落地到游戏AI开发过程中1.
使用(深度)强化学习技术制作游戏AI,解决传统制作流程中AI能力低下,行为单调,制作耗时等问题,为玩家提供更好的游戏体验2.
使用(深度)强化学习技术提升自动化测试效果,包括不限于游戏难度自动化调整,角色平衡性测试,代码bug自动化检测等3.
使用(深度)强化学习技术解决性能优化问题,包括内存优化,CPU优化等在实习过程有机会获得以下特权:1.
国内领先的AI工程师亲自指导2.
学习最新的强化学习相关技术3.
接触最酷的游戏AI制作方式4.
表现优秀者可获得校招offer实习岗位情况实习方向主要为研究最新的强化学习技术,解决目前游戏AI开发过程中的一些痛点:包括不限于不完全信息下的强化学习,one-shot/few-shot强化学习,多任务/多智能体强化学习,模仿学习等对学生的要求1.
热爱游戏,有一定的游戏经历,并对游戏AI开发有强烈的兴趣2.
计算机或相关专业硕士以上学历,对深度学习相关的前沿技术有浓厚的兴趣3.
有一定强化学习基础,并在以下某些方向有一定积累:包括不限于model-free/model-based强化学习,迁移学习,模仿学习,课程学习等招收2019级软件工程硕士意向表企业团队负责人姓名陈婉斯联系人电话0571-89852957邮箱chenwansi@corp.
netease.
com团队简介厌倦了靠数值作弊提高难度的电脑深度强化学习AI将会成为你杰出的对手和可靠的伙伴.
通过人机和自我对战,自动探索游戏各职业的最佳战斗策略,培养进攻、防守、骚扰等战术风格,乃至模仿玩家的操作,让众多个性分明的AI伴随玩家共同成长,共同进步.
强化学习团队致力于将强化学习前沿算法落地于实际游戏项目,在提高游戏AI开发效率的同时也能提升玩家的游戏体验.
近一年来,强化学习团队不断加强和高校的合作交流,和南京大学,天津大学,清华大学等学校建立了依托实际项目的学术课题研究,发表AI顶会(ijcai,nips)论文6篇.
项目介绍【可迁移的强化学习算法】研究可迁移的强化学习算法,提高模型在不同游戏环境中的复用性和训练效率.
【分布式强化学习算法】研究现有强化学习算法在大规模分布式训练平台上的可行性和收敛性.
【(自动)分层强化学习】对于极度复杂的问题,通常需要对任务做(自动)分解,让强化学习能够顺利解决.
【多智能体强化学习】在游戏场景中,多个智能体之间存在合作同时也存在竞争,利用强化学习能够训练出具有群体智能的AI.
【难度风格可控AI的生成】根据实际项目的需要,能够自动生成难度不同、风格迥异的AI.
【模仿学习】模仿学习希望AI能够表现更像玩家,模仿学习需要解决的问题有:模仿学习与强化学习的结合方法研究先进行强化学习,再进行模仿学习先进行模仿学习,再进行强化学习分层强化学习与模仿学习的结合模仿学习结合attention机制专家样本中有大量的冗余数据或者不平衡数据情况下的模仿学习小样本下的模仿学习【进化强化学习】结合进化算法和强化学习的优势以提高AI优化效率.
一方面,利用进化算法跳出局部最优并自动优化模型超参;另一方面,利用强化学习提高开采效率并抵抗环境噪声.
【AutoML】研究自动训练机器学习模型的技术.
如神经网络结构设计、超参自动调整等.
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