请 :star: 如果你觉得它有用，这个 repo 深栈训练器 是一个 AI 服务器，它使世界上的每个开发人员都可以在内部和云端轻松构建最先进的 AI 系统。 人工智能的前景是巨大的，但成为机器学习工程师却很难。 DeepStack 与设备和语言无关。 您可以在 Windows、Mac OS、Linux、Raspberry PI 上运行它并使用任何编程语言。 DeepStack 的源代码可通过在 GitHub 上获得 是一个由Web 应用程序，可帮助我们尽可能轻松地训练和测试 Deepstack AI。 特征 人脸注册。 测试人脸识别。 测试场景识别。 测试对象检测。 Deepstack Trainer 中使用的组件 - 用于运行网络服务器 - 用于 Web 表单 - 用于警报和消息 安装 深栈安装 为了使用 Deepstack Trainer，我们需要安装 Deepstack。 我们

自己做的一个贪吃蛇的智能寻路，源程序压缩包，源码里面注释也比较详细

阿尔茨海默氏症试验 带有vgg16 CNN pimnas的阿尔茨海默氏症32 演示： :

黑白棋AI 在这个项目中，我们将利用Tree数据结构在棋盘游戏Reversi（也称为Othello）中实现AI玩家。 由于网格尺寸为8x8，因此每转弯都可以进行许多潜在的移动，这在实施决策算法时提出了一些独特的挑战。 我们想比较不同决策算法的性能。 我们将在该项目中重点研究两种算法： Minimax：这是一种在两人回合制游戏中广泛使用的算法。 我们将根据不同价值评估功能提出的不同策略，使用此算法来实现AI播放器的各种版本 贪婪策略：在游戏树达到一定深度后，瞄准其侧面的最大块数 位置策略：旨在占据董事会中的某些位置以获得位置优势。 例如，角件不受翻转的影响。 机动性策略：瞄准尽可能多的举动 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：一种启发式搜索算法，用于决策制定，用于复杂的引擎（例如AlphaGo） 作者 邓浩泽 张培峰 万俊浩 亚历山大·尼古拉斯·康威

上次上传的五子棋AI的源代码，之前说上传忘记了，里面的ai算法设计了3个，但是用了1个。其中，剪枝算法好像还没写完，时间太久了。

Vision-AI

人工智能 纽约市决赛： : SearchEngine_Q＆A： ： 堆栈溢出： ：

资源介绍 这是一款html5小游戏，主要功能在于js，带一套皮肤、内置ai算法，有能力的可以自行修改。

STRIDE-AI STRIDE-AI是一种针对机器学习的，以资产为中心的方法，用于识别对基于AI的系统的威胁。 这里是参考文件： STRIDE-AI：一种识别机器学习资产漏洞的方法 拉拉·毛里（ Lara Mauri）和埃内斯托·达米亚尼（ Ernesto Damiani） 附加材料： 将ML资产的故障模式映射到CIA 3 -R Hexagon 3a。 3b。 3c。 ->不久将添加更多材料！

:robot_face: pistoBot 创建一个像您一样聊天的AI。 :peanuts: 简而言之 获取您的whatsapp和电报数据 使用解析它 训练其中一种模型（建议gpt2） 与模特聊天 :eyes: 聊天的例子 在我的whatsapp和电报消息上训练的GPT-2模型示例。 有关更多示例，请参见。 聊天： :pencil_selector: 来sei messo col pistobot吗？ :robot_face: 啊哈哈男 :pencil_selector: chatta meglio di te？ :face_with_tears_of_joy: :robot_face: si :pencil_selector: 非che ci volesse molto ... :robot_face: 马车车子 :pencil_selector: io dico che potevi impegnarti dipiù :pencil_selector: I我写的信息 :robot_face: ⟶从模型生成的消息 :backhand_index_poin