该项目演示了如何使用深度Q学习算法在Flappy Bird游戏中进行应用。项目利用Python、TensorFlow和OpenCV等技术，详细讲解了如何通过卷积神经网络处理游戏画面并优化游戏策略，使AI智能体可以自学并在游戏中取得高分。内容包括游戏画面的预处理、网络结构的设计、训练过程的参数调整以及常见问题的解决方案。此项目适合对深度强化学习有兴趣的开发者和研究人员参考。

该项目利用神经网络和遗传算法，实现了Flappy Bird游戏中小鸟的智能控制。项目采用HTML5、Phaser框架和Synaptic神经网络库，详细介绍了神经网络架构及基于进化算法的训练过程，包括选择、交叉和变异操作。通过该教程，用户可以学习如何创建并优化AI模型，使小鸟更好地避开障碍物。