Aiのコーディングチャレンジ

47 問のコーディングチャレンジでaiを練習しましょう。難易度はやさしいものから難しいものまで。どれもブラウザで動き、すぐにテストでき、AI のレビューやコミュニティの解答と比べられます。

簡単 · 19 中級 · 24 難しい · 4

練習できるスキル: 勾配降下法Transformer回帰決定木誤差逆伝播法連鎖律A* 探索AdamBPEGPT モデルMSEQ 学習
  • Python · C++ · C#
  • 自動テスト
  • AIコードレビュー
  • コミュニティの解答
226
チャレンジ数
2
共有された解答
3
対応言語

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47件のチャレンジ
中級

価値反復法

ベルマン最適方程式による更新を繰り返し、マルコフ決定過程の各状態の価値を計算します。

学べること ベルマン方程式マルコフ決定過程
強化学習ai機械学習
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中級

遺伝的アルゴリズムの 1 世代

トーナメント選択、一点交叉、突然変異でビット列の次の世代を作ります。

学べること 遺伝的アルゴリズム進化的探索
OptimizationSimulationai
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中級

アルファベータ枝刈り

アルファベータ枝刈り付きのミニマックスでゲーム木を評価し、実際に調べた葉の数を数えます。

学べること アルファベータ枝刈りゲーム探索
RecursionTreesai
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中級

重み付きグリッド上の A* 探索

ゲームやロボットの経路探索を支える A* で、地形コストのグリッドを横切る最安の経路を求めます。

学べること A* 探索ヒューリスティック
GraphsGridsShortest-pathai
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中級

パーセプトロンの学習アルゴリズム

間違えたときだけ重みを更新する、元祖パーセプトロンを学習させます。

学べること パーセプトロンオンライン学習
ニューラルネットワークai機械学習
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簡単

ε-greedy による多腕バンディット

ε-greedy な行動選択で、多腕バンディットの探索と活用のバランスを取ります。

学べること 探索と活用バンディット
強化学習ai機械学習
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中級

Q 学習の更新

経験の列に Q 学習の更新を適用し、報酬が前の状態へさかのぼって伝わる様子を見ます。

学べること Q 学習割引報酬
強化学習ai機械学習
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中級

2層ネットワークの順伝播

入力を ReLU の隠れ層と sigmoid の出力層に通します。

学べること 順伝播多層ネットワーク
ニューラルネットワークai機械学習
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簡単

活性化関数

リストの各値に sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、tanh のいずれかを適用します。

学べること シグモイドReLU と tanh
ニューラルネットワークai機械学習
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中級

レイヤー正規化

各行を平均 0、分散 1 に正規化してからスケーリングとシフトを行います。すべての Transformer ブロックで使われます。

学べること レイヤー正規化Transformer
ニューラルネットワークai機械学習
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中級

1つのニューロンの勾配

連鎖律を使い、sigmoid ニューロンの各重みとバイアスに対する損失の変化を求めます。

学べること 連鎖律勾配
ニューラルネットワークai機械学習
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簡単

損失関数:MSE、MAE、交差エントロピー

平均二乗誤差、平均絶対誤差、二値交差エントロピーで、予測がどれだけ間違っているかを測ります。

学べること MSE交差エントロピー
ニューラルネットワークai機械学習
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簡単

活性化関数の導関数

sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、tanh の各値での導関数を計算します。誤差逆伝播法が必要とする傾きです。

学べること 導関数誤差逆伝播法
ニューラルネットワークai機械学習
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簡単

1つの人工ニューロン

入力の重み付き和にバイアスを加え、sigmoid を通して1つのニューロンの出力を計算します。

学べること ニューロン重み付き和
ニューラルネットワークai機械学習
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簡単

マルコフ連鎖の状態分布

マルコフ連鎖の遷移行列を使って、確率分布を指定したステップ数だけ伝播させます。

学べること マルコフ連鎖確率
Simulationaimath
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中級

全結合層の順伝播

活性化関数を選べる全結合層のニューロンの出力を計算します。

学べること 全結合層活性化関数
ニューラルネットワークai機械学習
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難しい

2層ネットワークの誤差逆伝播法

sigmoid の隠れ層1つと sigmoid の出力1つを持つネットワークの、すべての重みとバイアスの勾配を計算します。

学べること 誤差逆伝播法連鎖律
ニューラルネットワークai機械学習
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中級

ミニマックスで三目並べ

ミニマックスでゲーム木全体を探索し、三目並べの完璧な一手を選びます。

学べること ミニマックスゲーム木
Recursionai
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