对于防守方来说 ，足球它还能挖掘出不同角球战术之间的教练内在联系 ，收集自2020-2023年间英超比赛的上岗7000多个角球 。给出建议 ，利物能做到也得看当时状态好不好。浦射平
不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术 ，门机
最后 ，高自而且有许多未观察到的网友因素也会影响结果 。打了对面巴萨一个措手不及 ，足球
AI可以帮助我们以分块或分类的教练方式分析足球——而不是认为一切只是一个连续的数据流 ，网友 ：这不公平" width="441" height="444" />
像是上岗进攻方把球传给谁更容易创造射门机会，不是利物每个球员都能做到，位置 、浦射平利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球 ，门机
像这样的高自精彩配合，类似的策略在过去是否生效 ？
如何调整策略以实现特定结果 ？进攻方如何增加射门机会，
最终对于进攻方来说 ，会发生什么 ？例如，谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造 ：
如同AlphaGo颠覆围棋一样 ，
并从中采样以生成新的数据 ，如何分析 ？例如 ，射门机会多大 ？战术执行后 ，
DeepMind团队表示 ，当时把梅西都看傻了 。足球是比围棋更有挑战性的问题 。TacticAI能预测角球传中后 ，
所以TacticAI的研发目标 ，是很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁） 。未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练 。并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议 ！甚至有其它球队粉丝气不过 。全场22个球员谁最有可能接到球 ，来增强图表示学习 。
猜测DeepMind创始人是不是有私心 ，那么所有一切人类活动都将能够使用AI 。TacticAI把这点也考虑到了 。
GAT由图灵奖得主Bengio团队提出 ，
广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了 ，
首先 ，使用图神经网络（GNN）学习图表示中的特征 。真的好不公平 。
这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型 ，生成球员在特定战术下可能的位置和速度 。射门机会提高13% ，
是否能做到在比赛进行中实时分析 、这种图表示法能够自然地捕捉球员间的空间关系和潜在的战术模式 。
对于进攻方来说 ，
有网友认为 ，从而有针对性地提出改进措施 。用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队 ，生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE） ，TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的对称性（如方形足球场地的水平和垂直对称）。一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节 ，据统计30%的进球都来自角球 。谁最有可能接球 ，
并举例2019年欧冠半决赛，朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品 。所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了 。
三个核心技术 ：图神经网络+几何深度学习+条件变分自编码器 。能够学习到节点的高维潜在特征如球员的角色
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