एआई कोडिंग चैलेंज

आसान से कठिन तक 47 कोडिंग चैलेंज के साथ एआई का अभ्यास करें। हर चैलेंज ब्राउज़र में चलता है, तुरंत टेस्ट, आपके कोड का AI रिव्यू और तुलना के लिए कम्युनिटी के समाधान के साथ।

आसान · 19 मध्यम · 24 कठिन · 4

जिन कौशलों का अभ्यास करेंगे: ग्रेडिएंट डिसेंटTransformerचेन नियमडिसीज़न ट्रीबैकप्रोपेगेशनरिग्रेशनA* खोजAdamBPEGPT मॉडलKNNMDP
  • Python · C++ · C#
  • स्वचालित परीक्षण
  • AI कोड समीक्षा
  • समुदाय समाधान
226
चुनौतियाँ
2
साझा समाधान
3
भाषाएँ

सभी चुनौतियाँ

विषय, भाषा या कठिनाई से खोजें।

47 चुनौतियाँ
मध्यम

अल्फ़ा-बीटा प्रूनिंग

मिनिमैक्स और अल्फ़ा-बीटा प्रूनिंग से गेम ट्री का मूल्यांकन करें, और गिनें कि खोज वास्तव में कितनी पत्तियाँ देखती है।

आप सीखेंगे अल्फ़ा-बीटा प्रूनिंगगेम खोज
RecursionTreesएआई
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

वैल्यू इटरेशन

बेलमैन ऑप्टिमैलिटी अपडेट को बार-बार लागू करके मार्कोव निर्णय प्रक्रिया की हर अवस्था का मूल्य निकालें।

आप सीखेंगे बेलमैन समीकरणMDP
रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंगएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

जेनेटिक एल्गोरिदम की एक पीढ़ी

टूर्नामेंट चयन, सिंगल-पॉइंट क्रॉसओवर और म्यूटेशन से बिट स्ट्रिंग की अगली पीढ़ी बनाएँ।

आप सीखेंगे जेनेटिक एल्गोरिदमविकासवादी खोज
OptimizationSimulationएआई
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

भारित ग्रिड पर A* खोज

गेम और रोबोट के पाथफ़ाइंडिंग के पीछे के खोज एल्गोरिदम A* से भू-भाग लागत वाले ग्रिड में सबसे सस्ता रास्ता खोजें।

आप सीखेंगे A* खोजह्यूरिस्टिक
GraphsGridsShortest-pathएआई
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

परसेप्ट्रॉन लर्निंग एल्गोरिदम

मूल परसेप्ट्रॉन को ट्रेन करें, जो गलती होने पर ही अपने वेट बदलता है।

आप सीखेंगे परसेप्ट्रॉनऑनलाइन लर्निंग
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान

एप्सिलॉन-ग्रीडी मल्टी-आर्म्ड बैंडिट

एप्सिलॉन-ग्रीडी क्रिया चयन से मल्टी-आर्म्ड बैंडिट पर खोज और उपयोग के बीच संतुलन बनाएँ।

आप सीखेंगे खोज बनाम उपयोगबैंडिट
रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंगएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

Q-लर्निंग अपडेट

अनुभवों की धारा पर Q-लर्निंग अपडेट लागू करें और देखें कि इनाम पिछली अवस्थाओं तक कैसे वापस पहुँचते हैं।

आप सीखेंगे Q-लर्निंगडिस्काउंटेड इनाम
रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंगएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

दो-लेयर नेटवर्क में फ़ॉरवर्ड प्रोपेगेशन

इनपुट को ReLU हिडन लेयर और sigmoid आउटपुट लेयर से गुज़ारें।

आप सीखेंगे फ़ॉरवर्ड पासबहु-लेयर नेटवर्क
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान

एक्टिवेशन फ़ंक्शन

सूची के हर मान पर sigmoid, ReLU, Leaky ReLU या tanh लागू करें।

आप सीखेंगे सिग्मॉइडReLU और tanh
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

एक न्यूरॉन के ग्रेडिएंट

चेन रूल से पता करें कि sigmoid न्यूरॉन के हर वेट और बायस के साथ लॉस कैसे बदलता है।

आप सीखेंगे चेन नियमग्रेडिएंट
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

लेयर नॉर्मलाइज़ेशन

हर पंक्ति को माध्य 0 और प्रसरण 1 पर नॉर्मलाइज़ करें, फिर स्केल और शिफ़्ट करें, जैसा हर Transformer ब्लॉक करता है।

आप सीखेंगे लेयर नॉर्मTransformer
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान

लॉस फ़ंक्शन: MSE, MAE और क्रॉस-एंट्रॉपी

मीन स्क्वेयर्ड एरर, मीन एब्सोल्यूट एरर या बाइनरी क्रॉस-एंट्रॉपी से मापें कि मॉडल की भविष्यवाणियाँ कितनी गलत हैं।

आप सीखेंगे MSEक्रॉस-एंट्रॉपी
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान

मार्कोव चेन का अवस्था वितरण

मार्कोव चेन के ट्रांज़िशन मैट्रिक्स से एक प्रायिकता वितरण को कुछ कदमों तक आगे बढ़ाएँ।

आप सीखेंगे मार्कोव चेनप्रायिकता
Simulationएआईmath
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान

एक कृत्रिम न्यूरॉन

एक न्यूरॉन का आउटपुट निकालें: इनपुट का वेटेड योग और बायस, फिर sigmoid से गुज़ारें।

आप सीखेंगे न्यूरॉनभारित योग
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

डेंस लेयर का फ़ॉरवर्ड पास

अपनी पसंद के एक्टिवेशन के साथ एक पूरी तरह जुड़ी (fully connected) न्यूरॉन लेयर के आउटपुट निकालें।

आप सीखेंगे डेंस लेयरएक्टिवेशन
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान

एक्टिवेशन फ़ंक्शन के डेरिवेटिव

हर मान पर sigmoid, ReLU, Leaky ReLU या tanh का डेरिवेटिव निकालें, यानी वे ढलान जिनकी बैकप्रोपेगेशन को ज़रूरत होती है।

आप सीखेंगे डेरिवेटिवबैकप्रोपेगेशन
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
कठिन

दो-लेयर नेटवर्क में बैकप्रोपेगेशन

एक sigmoid हिडन लेयर और एक sigmoid आउटपुट वाले नेटवर्क के सभी वेट और बायस ग्रेडिएंट निकालें।

आप सीखेंगे बैकप्रोपेगेशनचेन नियम
न्यूरल नेटवर्कएआईमशीन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम

मिनिमैक्स टिक-टैक-टो

मिनिमैक्स से पूरे गेम ट्री को खोजकर टिक-टैक-टो की सबसे सही चाल चुनें।

आप सीखेंगे मिनिमैक्सगेम ट्री
Recursionएआई
अभी तक कोई समाधान नहीं