利用人工智能、机器学习和深度学习构建、运行并发展游戏
特色游戏人工智能和机器分析案例
游戏中的 AI/ML 简介
Gearbox Software 和 MMOS 都在使用机器学习来打造小游戏，帮助推进科学研究
ML 采用之旅每个阶段的解决方案
通过使用案例探索适用于游戏的定制 AI 和 ML 解决方案
开始使用精选 AWS 服务
客户案例
了解我们的客户在 AWS 上使用面向游戏的 AI&ML 可以实现什么。
Rovio 在 AWS 上使用 Machine Learning 教《愤怒的小鸟》在云中飞翔
使用每天捕获的 40 亿个分析事件，Rovio 使用机器学习来预测并为玩家提供完美的乐趣。通过使用 AWS，Rovio 可以支持其强化学习，以更快地预测游戏关卡的难度。
开始使用 AWS AI 和 ML
升级您的游戏：使用 Amazon Aurora ML 和 Amazon SageMaker 通过 ML 支持的匹配提高玩家留存率
在这篇博文中，我们展示了游戏发行商如何调整由 Aurora 提供支持的玩家匹配系统，以使用由 Amazon SageMaker Autopilot 训练的基于 ML 的实时匹配模型来提高玩家留存率。
在 Amazon Translate 中应用脏话掩蔽
了解如何在使用 Amazon Translate 进行游戏中的玩家间多语言聊天时使用 Grawlix 字符串 (“?$#@$”) 掩蔽不雅用词或短语
检测游戏中的异常
使用 Amazon Lookout for Metrics 和 Game Analytics Pipeline 解决方案在分析数据中查找“有趣的内容”。对不寻常的事情保持警惕：制作高峰、聊天流量下降，或者玩家身份验证 API 点击次数太多
与主要行业合作伙伴携手创新
通过由行业领先的 AWS 合作伙伴组成的广泛网络，了解专门构建的 AWS 游戏解决方案和服务，这些合作伙伴已展现出在 AWS 上构建解决方案的专业技术知识和客户成功经验。
开始机器学习之旅
机器学习是游戏的新技术前沿。Amazon 致力于帮助游戏开发员和游戏学生掌握这项技术，并用它创造惊人的体验。
机器学习学院
Machine Learning 学院 (MLU) 使任何人、在任何地方、随时访问用于培训 Amazon 自己的开发人员机器学习知识的相同机器学习课程。通过 MLU，所有的开发人员都可以学习如何将机器学习与您自己的节奏学习 MLU 加速器学习系列结合使用。
AWS DeepRacer 的免费 Udacity 课程
通过这个由 AWS 赞助的为期 2 周的免费 Udacity 课程，学习如何用强化学习 (RL) 训练现实生活中的自动驾驶汽车。然后通过加入 DeepRacer 联盟来测试新技能，并赢得大奖。
参加此免费课程 »
Amazon SageMaker Studio Lab（预览版）
Amazon SageMaker Studio Lab 是一个免费的机器学习 (ML) 开发环境，它免费提供计算、存储（高达 15GB）和安全性，供任何人学习和试验 ML。通过一个有效的电子邮件地址即可开始使用，无需配置基础设施或管理身份和访问权限，甚至无需注册 AWS 账户。