运用AI（人工智能）来创建不制度多边形通常涉及下面内容流程：

数据准备

• 多边形定义：需要明确不制度多边形的定义和特征，例如顶点数量、边长、角度等。
• 数据集：准备壹个包含不制度多边形的数据集,用于训练AI模型。

选择模型

• 机器进修模型：选择适合的机器进修模型，如神经网络、决策树、随机森林等。
• 深度进修模型：对于复杂的几何形状，也许需要运用深度进修模型，如卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）。

数据预处理

• 特征提取：从多边形数据中提取特征，如顶点坐标、边长、角度等。
• 数据标准化：对数据进行标准化处理,使模型训练更加稳定。

模型训练

• 训练数据：运用预处理后的数据集进行模型训练。
• 参数调整：根据模型表现调整参数，如进修率、批大致等。

模型评估

• 验证集：运用验证集评估模型性能,确保模型能够泛化到未见过的数据。
• 调整模型：根据评估结局调整模型结构和参数。

生成不制度多边形

• 输入：将新多边形的特征作为输入提供给训练好的模型。
• 输出：模型将输出多边形的顶点坐标或边界。

后处理

• 优化形状：根据需要优化多边形形状，如调整边长、角度等。
• 可视化：将生成的多边形可视化,以便检查和评估。

下面内容是一些具体的实现方式：

运用深度进修

1. GAN：可以运用GAN来生成不制度多边形，训练壹个生成器来生成多边形,并运用壹个判别器来评估生成的多边形的质量。
2. CNN：可以训练壹个CNN模型来识别和生成不制度多边形。

运用机器进修

1. 决策树/随机森林：对于简单的几何形状,可以运用决策树或随机森林来分类和生成多边形。
2. 神经网络：可以设计壹个神经网络来进修多边形的特征,并生成新的多边形。

这些方式需要一定的编程和机器进修姿势，以及适当的计算资源,希望这些信息能帮助你运用AI创建不制度多边形。