Python 使用机器学习玩转 Flappy Bird 游戏 训练营

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Flappy bird 是一款 2014 年 2 月突然爆红的趣味小游戏,玩家通过点击屏幕来控制一只小鸟飞行,并避开沿途高低不平的管子。本训练营通过学习使用纯人工操作,传统计算机视觉,深度学习这三种不同的方式来玩转 pygame 版的 flappy bird 游戏。让用户掌握 python 的基本操作,图像基本操作和深度学习相关知识。

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实验1
纯人工操作方式玩 Flappy Bird 游戏
知识点: 1.pygame版flappybird的输入输出内容 2.opencv将图像可视化
实验2
用模板匹配玩转 Flappy Bird
知识点: 1.OpenCV的坐标体系 2.OpenCV的模板匹配方法 3.图像裁剪
挑战1
挑战:使用不同的模板匹配方法
知识点: 1.模板匹配算法的具体实现与意义
实验3
用前向网络玩转 Flappy Bird
知识点: 1.卷积神经网络的搭建 2.中间过程的可视化 3.特征提取的技巧
挑战2
挑战:实现卷积
知识点: 1.卷积操作的理解
挑战3
挑战:用其它方法找到小鸟
知识点: 1.图像的像素点操作
实验4
用 Keras 玩转 Flappy Bird
知识点: 1.Keras的基本使用方法 2.skimage对图像的基本操作方法 3.用Keras读取已训练的模型并预测 4.从网络的任意中间层抽取特征
实验5
利用强化学习玩转 Flappy Bird
知识点: 1.深度强化学习基础概念 2.用Keras搭建卷积神经网络 3.用Keras训练强化学习模型
挑战4
挑战:使用 keras 函数式模型实现网络结构
知识点: 1.keras的网络构建
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全部 第1节 第2节 挑战:使用不同的模板匹配方法 第3节 挑战:实现卷积 挑战:用其它方法找到小鸟 第4节 第5节 挑战:使用 keras 函数式模型实现网络结构
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