AI 学習パス
Kotlin で古典的 AI と強化学習を実装する
8 問のチャレンジで、機械が探索し、ゲームをし、報酬から学ぶ仕組みを学びます。A* 経路探索、ミニマックスとアルファベータ、遺伝的アルゴリズム、マルコフ連鎖、多腕バンディット、価値反復法、Q 学習を扱います。Kotlin で順に解いていきましょう。各問題はブラウザで動き、テスト結果と AI レビューがすぐに届きます。
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1 まず概念を学ぶ Pythonで学ぶ探索とゲームAI：A*とミニマックス レッスンを読む →0/4探索、ゲーム、進化
A* 経路探索、ミニマックス、アルファベータ枝刈り、遺伝的アルゴリズム。
- 1 重み付きグリッド上の A* 探索 中級 Kotlinで解く
- 2 ミニマックスで三目並べ 中級 Kotlinで解く
- 3 アルファベータ枝刈り 中級 Kotlinで解く
- 4 遺伝的アルゴリズムの 1 世代 中級 Kotlinで解く
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2 まず概念を学ぶ Pythonで学ぶマルコフ連鎖と探索・活用のトレードオフ レッスンを読む →0/2確率と探索
マルコフ連鎖と、探索と活用のトレードオフ。
- 1 マルコフ連鎖の状態分布 簡単 Kotlinで解く
- 2 ε-greedy による多腕バンディット 簡単 Kotlinで解く
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3 まず概念を学ぶ Pythonで学ぶ強化学習：価値反復法とQ学習 レッスンを読む →0/2強化学習
価値反復法と Q 学習。