Schreibe ein Skript in Python, das ein modellbasiertes KI-Modell erstellt, das Space Invaders schlagen kann
Ich kann dir einige Richtlinien und Ressourcen geben, um dir den Einstieg zu erleichtern.

Zuerst benötigst du eine Python-Bibliothek, um mit dem Space Invaders-Spiel zu interagieren. Eine beliebte Wahl ist OpenAI's Gym, das verschiedene Umgebungen, einschließlich der Atari-Spielebibliothek, bietet.

Hier ist eine kurze Übersicht über die Schritte, die du durchführen musst:

1. Installiere die erforderlichen Pakete:

```bash
pip install gym
pip install gym[atari]
```

2. Importiere die notwendigen Bibliotheken:

```python
import gym
import numpy as np
```

3. Erstelle die Spielumgebung:

```python
env = gym.make('SpaceInvaders-v0')
```

4. Verarbeite den Spielscreen (Graustufen, Downsample usw.), um die Eingabegröße für das KI-Modell zu reduzieren.
5. Implementiere einen modellbasierten KI-Algorithmus. Du kannst Methoden des Deep Reinforcement Learning wie Deep Q-Network (DQN) oder Proximal Policy Optimization (PPO) verwenden. Dafür könntest du eine Bibliothek wie TensorFlow oder PyTorch verwenden.
6. Trainiere das KI-Modell mit den vorverarbeiteten Spielscreens und Aktionen. Du musst eine Schleife einrichten, die das Spiel simuliert und die Parameter des Modells basierend auf seiner Leistung anpasst.
7. Bewertet die Leistung des KI-Modells und feinabstimmung der Hyperparameter bei Bedarf.

Hier ist ein Beispiel, wie du die Spielschleife mit Gym einrichten kannst:

```python
import gym

env = gym.make('SpaceInvaders-v0')

# Implementiere dein Modell und das Training hier

for episode in range(1000):  # Schleife für 1000 Episoden
    observation = env.reset()  # Setze die Umgebung am Anfang jeder Episode zurück
    done = False
    score = 0

    while not done:
        env.render()  # Zeige den Spielscreen an
        action = model.predict(observation)  # Ersetze 'model' durch dein KI-Modell
        observation, reward, done, info = env.step(action)  # Führe die gewählte Aktion aus
        score += reward

    print(f'Episode {episode}: Punktzahl {score}')

env.close()

```