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Percorso di apprendimento IA

Programma IA classica e apprendimento per rinforzo in Python

8 sfide su come le macchine cercano, giocano e imparano dalle ricompense: ricerca del percorso A*, minimax e alfa-beta, algoritmi genetici, catene di Markov, banditi multi-braccio, iterazione dei valori e Q-learning. Risolvile in ordine in Python; ognuna gira nel browser con test immediati e una revisione dell'IA.

Inizia la prima sfida
  1. 1

    Ricerca, giochi ed evoluzione

    Ricerca del percorso A*, minimax, potatura alfa-beta e algoritmi genetici.

    0/4
    1. 1 Ricerca A* su una griglia pesata Media Risolvi in Python
    2. 2 Tris con minimax Media Risolvi in Python
    3. 3 Potatura alfa-beta Media Risolvi in Python
    4. 4 Una generazione di un algoritmo genetico Media Risolvi in Python
  2. 2

    Caso ed esplorazione

    Catene di Markov e il compromesso tra esplorazione e sfruttamento.

    0/2
    1. 1 Distribuzione degli stati di una catena di Markov Facile Risolvi in Python
    2. 2 Bandito multi-braccio epsilon-greedy Facile Risolvi in Python
  3. 3

    Apprendimento per rinforzo

    Iterazione dei valori e Q-learning.

    0/2
    1. 1 Iterazione dei valori Media Risolvi in Python
    2. 2 Aggiornamenti del Q-learning Media Risolvi in Python