利用人工智慧、機器學習和深度學習來建置、執行和發展您的遊戲
遊戲中的 AI/ML 簡介
Gearbox Software 和 MMOS 使用機器學習打造迷你遊戲，協助提升科學研究
針對 ML 採用之旅的每個階段提供解決方案
探索依使用案例為遊戲量身定製的 AI 和 ML 解決方案
開始使用精選 AWS 服務
客戶案例
了解我們的客戶在 AWS 上使用 AI&ML for Games 實現了哪些功能。
Rovio 使用 Machine Learning on AWS 教憤怒的小鳥在雲端飛行
Rovio 每天可擷取 40 億個分析事件，利用機器學習進行預測並為玩家提供完美的娛樂級別。藉助 AWS，Rovio 可支援其強化學習，從而加速預測遊戲關卡的難度。
開始使用 AWS AI 和 ML
升級您的遊戲：使用 Amazon Aurora ML 和 Amazon SageMaker，透過採用 ML 技術的配對來提高玩家留存率
在這篇文章中，我們展示了遊戲發行商如何調整採用 Aurora 技術的玩家配對系統，以使用 Amazon SageMaker Autopilot 訓練的以 ML 為基礎的即時配對模型來提高玩家留存率。
在 Amazon Translate 中套用褻瀆屏蔽
了解在遊戲中使用 Amazon Translate 進行玩家對玩家多語言聊天時，如何透過 grawlix 字串 (“?$#@$”) 屏蔽褻瀆的字詞和片語。
偵測遊戲中的異常狀況
使用 Amazon Lookout for Metrics 和遊戲分析管道解決方案，在分析資料中找到「有趣的」資料。對異常保持警惕；製作高峰、聊天流量下降，或是玩家身分驗證 API 的命中次數過多
與主要產業合作夥伴一起創新
從廣泛的產業領先 AWS 合作夥伴網路中探索專用 AWS for Games 解決方案與服務，這些合作夥伴在 AWS 上建置解決方案方面展示了技術專長和客戶成功案例。
毒害偵測解決方案
Databricks Lakehouse Gaming 毒害偵測解決方案加速器，透過即時偵測毒害語言來促進更健康的遊戲社群。
開啟機器學習之旅
機器學習是遊戲的新技術前沿。Amazon 致力於協助遊戲開發人員和遊戲學生掌握這項技術，並利用技術建置驚人的體驗。
機器學習大學
機器學習大學 (MLU) 讓任何人、在任何地點、任何時間都能存取用於培訓 Amazon 內部開發人員機器學習相關知識的課程。透過 MLU，所有開發人員都能按自己的節奏學習 MLU 加速教學習系列，了解如何使用機器學習。
適用於 AWS DeepRacer 的免費 Udacity 課程
在這項由 AWS 讚助的為期 2 週的免費 Udacity 課程中，了解如何使用強化學習 (RL) 訓練現實生活中的自動駕駛汽車。然後加入 DeepRacer Leage 來測試新技能並贏取大獎。
參加免費課程 »
Amazon SageMaker Studio Lab (預覽版)
Amazon SageMaker Studio Lab 是一個免費的機器學習 (ML) 開發環境，免費提供運算、儲存 (高達 15GB) 和安全，供任何人使用 ML 進行學習和實驗。只需有效的電子郵件地址即可開始，無需設定基礎設施或管理身分和存取權限，甚至無需註冊 AWS 帳戶。