MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw提供一整套工具組，用於在星際爭霸II中開發、訓練與評估多個AI代理。它暴露低層次控制單位移動、目標指向和技能，同時支持彈性的獎勵設計與場景配置。用戶可以輕鬆插入自定義神經網路架構、定義隊伍協調策略，並記錄指標。基於PySC2，支援並行訓練、檢查點與視覺化，非常適合推動合作與對抗多智能體強化學習的研究。

Leap AI 提供一套全面的互動教學，專注於神經網絡和深度學習。用戶可以通過直觀的可視化和組件探索眾多主題，這些主題促進對 AI 概念的更好理解。該平台非常適合初學者和高級學習者，旨在深化他們在人工智能方面的知識和技能。它強調實踐學習，使用戶能夠輕鬆掌握挑戰性的主題，鼓勵在現實世界中進行探索和實踐應用。

Neuralhub 簡化了使用神經網絡的過程，提供了一整套工具和庫，幫助設計、構建和實驗 AI 架構。無論你是 AI 愛好者、研究人員還是工程師，Neuralhub 提供一個直觀的環境來探索、創新並推動神經網絡技術的邊界。

OctoAI 提供一個全面的平台，用於使用最新的 AI 模型構建和擴展應用程序。它包括針對生產環境進行優化的解決方案，支持定制和高可靠性。OctoAI 的產品包括模型微調、優化推斷和穩健的 API 端點，使其成為希望將先進的 AI 功能集成到應用程序中的開發人員的多功能選擇。無論是在雲端還是本地，OctoAI 提供有效的 AI 服務，以滿足各種行業需求。

PyBrain，即Python基於強化學習、人工智能和神經網絡庫的簡稱，是一個模組化的開源庫，專為機器學習任務設計。它支持構建神經網絡、強化學習及其他AI算法。憑藉其強大且易於使用的算法，PyBrain為開發者和研究人員提供了有價值的工具，以解決各種機器學習問題。該庫與其他Python庫平滑集成，適用於從簡單的監督學習到複雜的強化學習情境的任務。

TorchVision 是一個在 PyTorch 中的包，旨在簡化開發計算機視覺應用程序的過程。它提供了流行數據集的集合，例如 ImageNet 和 COCO，以及可以輕鬆整合到項目中的各種預訓練模型。還包含了圖像預處理和增強的轉換，簡化了訓練深度學習模型的數據準備。通過提供這些資源，TorchVision 使開發者能專注於模型架構和訓練，而無需從頭開始創建每個組件。

TensorFlow提供了一個全面的生態系統，用於開發機器學習模型，支持數據處理、模型訓練和部署等任務。憑藉其靈活性和可擴展性，TensorFlow允許構建複雜的架構，例如神經網絡，便於在計算機視覺、自然語言處理和機器人技術等領域中的應用。

Bethge Lab 是圖賓根大學的一個領先研究小組，致力於機器學習與神經科學的交集，亦被稱為神經人工智慧。我們開發尖端的機器學習模型，以分析神經數據，理解生物神經元的功能。我們的目標是改善大腦中的推理和學習，促進從行為分析到生成建模和概率推理等各種應用的進展。