Umfassende 教育性AI工具-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von 教育性AI工具-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

教育性AI工具

  • Eine auf Unity ML-Agents basierende Umgebung zur Schulung kooperativer Multi-Agenten-Inspektionsaufgaben in anpassbaren 3D-virtuellen Szenarien.
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    Was ist Multi-Agent Inspection Simulation?
    Multi-Agent Inspection Simulation bietet ein umfassendes Framework zur Simulation und Schulung mehrerer autonomer Agenten, die Inspektionsaufgaben in Unity 3D-Umgebungen kooperativ ausführen. Es integriert sich mit dem Unity ML-Agents-Toolkit und bietet konfigurierbare Szenen mit Inspektionszielen, anpassbaren Belohnungsfunktionen und Agentenverhaltensparametern. Forscher können benutzerdefinierte Umgebungen skripten, die Anzahl der Agenten definieren und Trainingspläne über Python-APIs festlegen. Das Paket unterstützt parallele Trainingssitzungen, TensorBoard-Logging und anpassbare Beobachtungen, einschließlich Raycasts, Kamerafeeds und Positionsdaten. Durch Anpassung der Hyperparameter und der Komplexität der Umgebung können Benutzer Verstärkungslern-Algorithmen anhand von Abdeckung, Effizienz und Koordinationsmetriken benchmarken. Der Open-Source-Code fördert die Erweiterung für Robotik-Prototypen, kooperative KI-Forschung und Bildungsdemonstrationen im Bereich Multi-Agenten-Systeme.
    Multi-Agent Inspection Simulation Hauptfunktionen
    • Generation multi-agentenfähiger Umgebungen
    • Konfigurierbare Inspektionszielplatzierung
    • Anpassbare Belohnungsfunktionen
    • Integration mit Unity ML-Agents
    • Python-API für Training und Bewertung
    • TensorBoard-Metrik-Logging
  • Ein Open-Source-KI-Agent, der Mistral-7B mit Delphi für interaktive moralische und ethische Fragen kombiniert.
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    Was ist DelphiMistralAI?
    DelphiMistralAI ist ein Open-Source-Python-Toolkit, das das leistungsstarke Mistral-7B-LLM mit dem Delphi-Moral-Reasoning-Modell integriert. Es bietet eine Befehlszeilenschnittstelle und eine RESTful API, um begründete ethische Urteile für vom Benutzer bereitgestellte Szenarien zu liefern. Nutzer können den Agenten lokal bereitstellen, Urteilskriterien anpassen und für jede moralische Entscheidung Begründungen einsehen. Dieses Werkzeug soll die KI-Ethik-Forschung beschleunigen, Lehrdemonstrationen ermöglichen und sichere, erklärbare Entscheidungssysteme unterstützen.
  • AIpacman ist ein Python-Framework, das suchbasierte, feindliche und Verstärkungslernagenten bereitstellt, um das Pac-Man-Spiel zu meistern.
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    Was ist AIpacman?
    AIpacman ist ein Open-Source-Python-Projekt, das die Pac-Man-Spielumgebung für KI-Experimente simuliert. Nutzer können aus eingebauten Agenten wählen oder eigene mit Suchalgorithmen wie DFS, BFS, A*, UCS; feindlichen Methoden wie Minimax mit Alpha-Beta-Suche und Expectimax; oder Verstärkungslernen-Techniken wie Q-Learning implementieren. Das Framework bietet konfigurierbare Labyrinthe, Leistungsprotokollierung, Visualisierung der Entscheidungsfindung der Agenten und eine Kommandozeilenschnittstelle für Spielausschnitte und Punktvergleiche. Es ist für Lehrveranstaltungen, Forschungsbenchmarks und Hobbyprojekte in KI und Spieentwicklungen konzipiert.
Ausgewählt