- Ausführende
-
Lernen
Python-Lernbereich Ausführbare Beispiele, NumPy, pandas und mehr C/C++-Lernbereich Zeiger, Speicher, STL und modernes C++ C#-LernbereichC#-Grundlagen, OOP, LINQ, Async und .NET-Übungen Python-Algorithmen Suche, Sortierung, Rekursion und Visualisierungen O(n) C/C++-Algorithmen Implementierungen in C und C++ vergleichen
- Aufgaben
KI-Lernpfad
Programmiere klassische KI und bestärkendes Lernen in C#
8 Aufgaben dazu, wie Maschinen suchen, Spiele spielen und aus Belohnungen lernen: A*-Wegfindung, Minimax und Alpha-Beta, genetische Algorithmen, Markov-Ketten, Multi-Armed-Bandits, Wertiteration und Q-Learning. Löse sie der Reihe nach in C#; jede läuft im Browser mit sofortigen Tests und einem KI-Review.
Melde dich an, um deinen Fortschritt im Pfad zu speichern.
0%gelöst
0 / 8
-
1 0/4Suche, Spiele und Evolution
A*-Wegfindung, Minimax, Alpha-Beta-Pruning und genetische Algorithmen.
- 1 A*-Suche auf einem gewichteten Gitter Mittel In C# lösen
- 2 Minimax-Tic-Tac-Toe Mittel In C# lösen
- 3 Alpha-Beta-Pruning Mittel In C# lösen
- 4 Eine Generation eines genetischen Algorithmus Mittel In C# lösen
-
2 0/2Zufall und Erkundung
Markov-Ketten und der Zielkonflikt zwischen Erkunden und Ausnutzen.
- 1 Zustandsverteilung einer Markov-Kette Einfach In C# lösen
- 2 Epsilon-Greedy-Multi-Armed-Bandit Einfach In C# lösen
-
3 0/2Bestärkendes Lernen
Wertiteration und Q-Learning.
- 1 Wertiteration Mittel In C# lösen
- 2 Q-Learning-Updates Mittel In C# lösen