内容概要
本资源提供了一个完整的 Flappy Bird 游戏开发项目，并结合强化学习算法（Q-Learning）实现了一个自动玩 Flappy Bird 的 AI。项目包括以下内容：
游戏开发：基于 Pygame 的 Flappy Bird 游戏实现，包含小鸟、管道、背景、音效等元素。
强化学习算法：使用 Q-Learning 算法训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird。
代码与资源：完整的 Python 代码、游戏图片、音效资源。
适用人群
游戏开发爱好者：对 Pygame 游戏开发感兴趣的开发者。
强化学习初学者：希望学习并实践 Q-Learning 算法的学生或开发者。
AI 爱好者：对游戏 AI 实现感兴趣的开发者。
使用场景及目标
学习 Pygame 游戏开发：通过本项目，可以学习如何使用 Pygame 开发一个简单的 2D 游戏。
实践强化学习算法：通过实现 Q-Learning 算法，理解强化学习的基本原理和应用。
训练游戏 AI：通过训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird，并不断提升其表现。
2025-02-24 13:57:56
49.53MB
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该课程主要介绍了如何利用常见的人工智能算法实现AI算法，同时将其应用到项目开发中，常用的AI算法有：AI行为树，FSM，基于脚本，基于感知的等等，课程讲解了很多AI算法，这些算法都有相关案例展示。也是解决AI算法非常好的方法，相比游戏中实现的AI算法都是比较呆板的，事先通过数值设定好的，这样玩家玩几次后就把套路摸清了，缺乏变化。该课程对使用的AI算法做了一个总结，这样对读者学习AI算法帮助很大，希望读者通过该课程的学习能够对AI有更深的理解。
2023-03-28 16:48:56
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Artificial Intelligence For Games第三章CombiningSteeringBehavior使用u3d的实现。
2023-02-12 12:11:07
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一个简单的 AI 游戏实验，展示了如何将基于 TensorFlow.js 的face-api.js集成到 Vue.js / Electron 应用程序中
如何运行
克隆或下载存储库
安装所有依赖项npm i
从这里下载所需的模型文件并将它们放入/public/data/weights文件夹中
构建应用程序npm run electron:build
更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件
2022-06-25 09:06:00
37.45MB
主要为大家详细介绍了H5+C3+JS实现五子棋游戏AI篇，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-02-25 13:35:43
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Artificial Intelligence For Games第二版第三章SteeringBehavior部分unity3d实现代码，unity3d版本5.6.0f3
2022-01-03 20:39:10
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