game-datasets

找游戏AI数据集，看这份精选清单就够了

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署数据集 🍴 复刻 101 🐛 待处理 7 👀 关注 21

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1143

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源数据集列表，完全免费，无付费版本。

项目预览

game-datasets 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集

开发团队leomaurodesenv

GitHubhttps://github.com/leomaurodesenv/game-datasets

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源数据集列表，完全免费，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议CC-BY-4.0

技术栈/模型artificial-intelligence,awesome,awesome-game,awesome-list,data-mining,database,dataset,game,games

GitHub 星标★ 1143

上线时间2018-10-03 00:00:00

代码更新2026-10-25

仓库体积8.8 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态较活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数6

项目介绍

这是一个精选的游戏数据集和人工智能工具清单，旨在为游戏AI研究和开发提供一站式资源导航。项目收集了从Atari、NES到现代3A游戏的各种数据集，涵盖游戏截图、玩家行为日志、强化学习环境、游戏规则文本等多类型数据，并整理了相关的AI工具和框架。它解决了游戏AI研究者难以快速找到高质量、标准化数据集的痛点，通过分类整理和链接索引，帮助用户快速定位所需资源，并了解游戏AI领域的最新工具和实践。项目还包含对数据集用途的简要说明，方便用户评估其适用性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 1143

技术标签

artificial-intelligence awesome awesome-list data-mining database

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：库/依赖 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
本机已安装 Git（用于克隆仓库）
无需编程语言运行时或额外依赖

安装与启动步骤

1克隆仓库到本地

把清单仓库下载到本地，便于离线浏览所有数据集与工具链接。
```
git clone https://github.com/leomaurodesenv/game-datasets.git
```
2进入项目目录

克隆完成后进入目录，根目录下的 README.md 就是完整资源索引。
```
cd game-datasets
```
3按目录定位资源

README 的 Contents 分为 API、Artificial Intelligence、Books、Dataset、Market Research、Miscellaneous 等章节，按需跳转。
4查看数据集条目说明

Dataset 章节按类型收录数据集，每条附有链接与用途简介，据此评估是否适用。
5提出问题或参与贡献

有建议可开 issue；贡献前先阅读仓库根目录的 CONTRIBUTING.md，再提交 pull request。