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人工智能

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开发者不可错过,10个简单的开源项目——人工智能篇
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟,汇聚了最新的AI新闻资讯,还有最前沿的国内外AI开源技术,最具价值的AI创新企业,最具权威的行业导师,和最具实力的创投机构!如果你身处AI圈,那么在这里你不但能找到你最需要的,还能发现你意想不到的。 推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目,相信大家都看过或者用过不少了,但它们的大多数看上去都十分“高大上”,让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上,有很多关于人工智能的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣
企鹅号小编
2018-02-01
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手把手带你用机器学习写unity AI
2017unity机器学习社区挑战赛参加地址:https://connect.unity.com/challenges/ml-agents-1 打开下载的unity机器学习环境 里面有一些现成的demo,可以看一下这个插件到底能做什么。 这次皮皮陈带你做一个依靠角色视觉来寻找特定目标的demo 📷 我们先新建一个Plane作为地板: 地板大小各位随意,我设为10 📷 然后新建玩家角色和不同的目标对象,我用胶囊来代表角色,红色球体代表目标,绿色球体作为干扰目标。 新建3个空对象,分别作为随机生成ball的管理
企鹅号小编
2018-01-26
1.1K0
2017年的人工智能承包了我们所有的游戏!
在20世纪的大部分时间里,国际象棋博弈都是人工智能研究人员的基准。约翰·麦卡锡(John McCarthy)在20世纪50年代早期创造了“人工智能”一词,曾经把国际象棋称为“人工智能界的果蝇”,可见国际象棋对于人工智能研究的重要性。 在20世纪90年代后期,IBM的Deep Blue展开与世界冠军Garry Kasparov的一系列国际象棋比赛。于1997年最终击败卡斯帕罗夫,这标志着一台机器首次在比赛中击败了世界冠军。到了二十一世纪初,这项技术已经提高到无论在什么样的游戏环境中机器都能够击败国际象棋大师。
企鹅号小编
2018-01-23
6710
打造你的专属AI游戏机器人:太空侵略者
众所周知,深度学习的用途已经日渐广泛,如搭建虚拟助手、聊天机器人、游戏引擎等。基于深度学习的游戏机器人不仅可以和人类对手玩游戏,还可以自己和自己玩游戏。早在2013年,DeepMind团队在NIPS上发表了《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》论文,提出了基于深度加强学习实现端对端的Atari游戏训练方法,文中的Deep Q network,简称DQN,将Q学习与神经网络的优势相结合,并凭借该项技术被Google收购。 DQN算法可以实现49
企鹅号小编
2018-01-16
1.1K0
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