人工智能学习(Artificial-Intelligence-Learning)
🤖📚全面的AI学习存储库:主DFS,BFS,DLS,IDS,UCS,双向搜索,贪婪,A*,Mini-Max,Alpha-Beta修剪和遗传算法。您用于AI课程注释,实验室代码和探索的首选资源
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使用minimax和alpha beta修剪和搜索树实现Checker游戏
Unrealrtos是链接rtosnode的虚幻的SDK
该存储库包含使用C ++语言制作的PACMAN游戏的源代码。
使用Intel Realsense深度摄像机的集成对象检测,识别和跟踪系统
C ++ 17中蒙特卡洛树搜索(MCT)的最小实施
Arduino Uno/Nano上无敌的TIC TAC TAC TOE单人
深度神经网络库:一个灵活的C ++库,用于构建,培训和使用深层神经网络。模块化,易于使用和高性能。
自学习3D汽车
馈送前向神经网络的C ++实施。
库存轨道飞行飞行模拟器Delta Glider III的半自治变体配备了自己的SQL专家基于AI。
Prolog(和Arduino)的尖峰神经网络
建立运动估计接口的实验
命令行经典战舰游戏(主要是)与智能AI
CommandCenter的原始版本重点放在机器人的Starcraft 2部分。
基于RANSAC方法的图像匹配点查找器,科学技术大学的AI课程。实施是在C ++中使用QT LIB作为可视化工具完成的。
我的实施https://www.meetup.com/onjaro-autokat-budapesten-self-self-driving-cars-in-budapest/
机器学习项目,其中AI扮演“ T-Rex Run”(Google Chrome Dino)游戏。