AIpacman
0 ОтзывыAIpacman предлагает полноценный набор инструментов на Python для разработки, визуализации и бенчмаркинга AI-агентов в классической среде Pac-Man. В него входят реализации поисковых алгоритмов (DFS, BFS, A*, UCS), adversarial методов (Minimax, Alpha-Beta, Expectimax) и методов обучения с подкреплением (Q-Learning). Благодаря гибкой настройке лабиринтов, метрикам производительности и CLI-управлению пользователи могут легко расширять агентов, анализировать стратегии и получать практический опыт в области ИИ.
Платформы и фреймворки ИИ
Игры
#разработка игр на основе ИИ
#симуляция обучения с подкреплением
#ИИ-агенты Pac-Man
#поисковые алгоритмы в ИИ
#Python проекты для ИИ
#стратегии ИИ в играх
#настройка лабиринтов
#CLI интерфейс для игр
#Образовательные инструменты ИИ
#метрики производительности агентов
#кастомные ИИ-агенты
#адверсариальные методы поиска
#учебники по машинному обучению
#визуализация решений ИИ
#экспериментальная среда ИИ
#алгоритмы DFS и BFS
#применение Q-обучения
#обрезка альфа-бета
#игровые бенчмарки
#хобби проекты в области ИИ
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
AIpacman
AIpacman предлагает полноценный набор инструментов на Python для разработки, визуализации и бенчмаркинга AI-агентов в классической среде Pac-Man. В него входят реализации поисковых алгоритмов (DFS, BFS, A*, UCS), adversarial методов (Minimax, Alpha-Beta, Expectimax) и методов обучения с подкреплением (Q-Learning). Благодаря гибкой настройке лабиринтов, метрикам производительности и CLI-управлению пользователи могут легко расширять агентов, анализировать стратегии и получать практический опыт в области ИИ.
Платформы и фреймворки ИИ
Игры
#разработка игр на основе ИИ
#симуляция обучения с подкреплением
#ИИ-агенты Pac-Man
#поисковые алгоритмы в ИИ
#Python проекты для ИИ
#стратегии ИИ в играх
#настройка лабиринтов
#CLI интерфейс для игр
#Образовательные инструменты ИИ
#метрики производительности агентов
#кастомные ИИ-агенты
#адверсариальные методы поиска
#учебники по машинному обучению
#визуализация решений ИИ
#экспериментальная среда ИИ
#алгоритмы DFS и BFS
#применение Q-обучения
#обрезка альфа-бета
#игровые бенчмарки
#хобби проекты в области ИИ
...
Рекомендуемые
Что такое AIpacman?
AIpacman — это open-source проект на Python, моделирующий среду игры Pac-Man для экспериментов с ИИ. Пользователи могут выбрать встроенных агентов или реализовать собственных с помощью алгоритмов поиска (DFS, BFS, A*, UCS), adversarial методов (Minimax с обрезкой Alpha-Beta и Expectimax) или техник обучения с подкреплением (Q-Learning). Фреймворк обеспечивает конфигурируемые лабиринты, логирование производительности, визуализацию решений агентов и CLI для запуска матчей и сравнения результатов. Он предназначен для образовательных целей, исследований и личных проектов в области ИИ и разработки игр.
Кто будет использовать AIpacman?
- Студенты и преподаватели по ИИ
- Исследователи в области обучения с подкреплением
- Любители разработки игр
- Разработчики алгоритмов ИИ
- Преподаватели информатики
Как использовать AIpacman?
- Шаг 1: git clone https://github.com/YKeanoe/AIpacman.git
- Шаг 2: cd AIpacman и выполните pip install -r requirements.txt
- Шаг 3: откройте pacman.py и выберите или определите свой класс агента
- Шаг 4: запустите python pacman.py -p YourAgent -l layoutName
- Шаг 5: наблюдайте визуализацию игры и показатели производительности
- Шаг 6: изменяйте код агента или оформление лабиринта и повторяйте
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества AIpacman
Основные функции
- Агенты, основанные на поиске: DFS, BFS, UCS, A*
- Агенты adversarial: Minimax, Alpha-Beta, Expectimax
- Обучение с подкреплением: Q-Learning
- Конфигурируемое оформление лабиринтов
- Визуализация и рендеринг игры
- Логирование и метрики производительности
- Запуск через CLI
Преимущества
- Практическое изучение алгоритмов ИИ
- Легкое расширение с собственными агентами
- Benchmarking и сравнение стратегий
- Гибкая настройка окружения
- Четкая визуализация процесса принятия решений
Основные Сценарии Использования и Приложения AIpacman
- Обучение концепциям поиска и ИИ в играх
- Метрики для агентов обучения с подкреплением
- Исследование adversarial стратегий поиска
- Разработка собственных игровых ИИ-проектов
- Демонстрация принятия решений ИИ на уроках
Часто Задаваемые Вопросы о AIpacman
Информация о Компании AIpacman
- YKeanoe
Обзоры AIpacman
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы AIpacman?
- Berkeley Pacman Projects
- OpenAI Gym Pac-Man environment
- Python Learning Environments (PLE)
- RLlib Game Environments
- Malmo (Minecraft AI Testbed)
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Искусственный интеллект, использующий Minimax и Монте-Карло Tree Search для оптимизации размещения тайлов и подсчёта очков в Azul.
AGM: AI Game Maker позволяет бесшовную разработку игр с поддержкой ИИ.
RL-базированный AI-агент, который учится оптимальным стратегиям ставок для эффективной игры в Heads-up limit Texas Hold'em poker.
Открытый агент обучения с подкреплением, использующий PPO для обучения и игры в StarCraft II через среду PySC2 от DeepMind.
Открытая платформа для реализации и оценки стратегий многопротокольного ИИ в классической игре Pacman.
BomberManAI — это агент ИИ на базе Python, который самостоятельно ориентируется и борется в средах игры Bomberman, используя поисковые алгоритмы.
SoccerAgent использует многопроцессное обучение с подкреплением для обучения AI-игроков для реалистичных футбольных симуляций и оптимизации стратегии.
Эффективно создавайте реалистичных 3D-цифровых людей с помощью MetaHuman Creator.
Мастер подземелий на базе ИИ, использующий LLM для генерации динамических повествований, квестов и столкновений в реальном времени.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Открытая платформа с несколькими агентами для обучения с подкреплением, позволяющая управлять агентами на уровне команды и взаимодействовать в StarCraft II через PySC2.
Открытый агент RL для дуэлей Yu-Gi-Oh, предоставляющий моделирование среды, обучение политики и оптимизацию стратегии.
PyGame Learning Environment предоставляет коллекцию RL-сред для обучения и оценки AI-агентов в классических играх на базе Pygame.
BotPlayers — это открытая платформа с открытым исходным кодом, позволяющая создавать, тестировать и развертывать агентов для игр с поддержкой обучения с подкреплением.
Gomoku Battle — это фреймворк на Python, позволяющий разработчикам создавать, тестировать и состязаться с ИИ-агентами в игре Гомоку.
Многопользовательская симуляция футбола с использованием JADE, где ИИ-агенты координировано участвуют в автономных футбольных матчах.
FemaleSwitch — это игра с искусственным интеллектом, которая улучшает опыт женских персонажей.
Искусственный интеллект-агент, который играет в Pentago Swap, оценивая состояние доски и выбирая оптимальные ходы с помощью алгоритма Монте-Карло Tree Search.
Samsung Ballie - это мобильный ИИ помощник, который следит за вашей домом и взаимодействует с ним.