人工智能

研究领域包括计算机视觉、生物视觉、自动驾驶的工具。

入门

深度学习、深度强化学习，具体子问题包括视觉目标跟踪和平稳跟踪的相关性、多目标跟踪等。

环境

开发测试平台Ubuntu 18.04、Windows 10。

Matlab 2018a
Python 3.6

安装

所有安装包下载地址

Matlab 2018a

Matlab 2018a（包括Windows、Linux、Mac平台的安装包及安装步骤）

Python

Python 3.6.5(Anaconda3-5.2.0)
添加环境变量：C:\Users\dong\Anaconda3
			 C:\Users\dong\Anaconda3\Scripts
pip install opencv_python-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tqdm
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gym==0.7.0
pip install --no-index -f https://github.com/Kojoley/atari-py/releases atari_py
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.4.0
git clone https://github.com/donghaiwang/AI.git

• 安装CUDA8.0：配置PATH路径，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 （另外包括v8.0\bin、v8.0\lib\x64、v8.0\libnvvp）。

• 安装cuDNN6：将压缩包里的bin、include、bin文件间拷贝到CUDA8.0安装的对应目录。

• 安装pycharm-professional-2017.3 C:\Windows\System32\Drivers\etc\hosts 添加 0.0.0.0 account.jetbrains.com 激活码

尽量不依赖平台以外的库（依赖将会列出安装步骤）。

测试

实现训练、测试、latex编译自动化。

分解为自动化测试

测试的目的和内容

test

代码风格检查

为了更好的阅读，采用中文注释，能保证由代码能生成文档。

doc generate

构建

构建类型	状态
Linux CPU
Linux GPU
Windows CPU
Windows GPU

构建工具

• Matlab - 仿真平台

贡献

欢迎热爱人工智能的仁人志士贡献代码，共同推动人工智能的进步。

作者

• donghaiwang - 项目初始化 - Github主页
• nongfugengxia - 项目推进 - Github主页

增加 作者列表 列出贡献的作者。

协议

遵守MIT协议，这意味着：

• 你可以自由使用，复制，修改，可以用于自己的项目。
• 可以免费分发或用来盈利。
• 唯一的限制是必须包含许可声明。

鸣谢

• Richard S. Sutton
• etc