Учебный путь по ИИ

Запрограммируйте классический ИИ и обучение с подкреплением на Python

8 задач о том, как машины ищут, играют и учатся на наградах: поиск пути A*, минимакс и альфа-бета, генетические алгоритмы, цепи Маркова, многорукие бандиты, итерация по ценностям и Q-learning. Решайте их по порядку на Python; каждая запускается в браузере с мгновенными тестами и отзывом ИИ.

  1. 1

    Поиск, игры и эволюция

    Поиск пути A*, минимакс, альфа-бета отсечение и генетические алгоритмы.

    0/4
    1. 1 Поиск A* на взвешенной сетке Средне Решить на Python
    2. 2 Крестики-нолики с минимаксом Средне Решить на Python
    3. 3 Альфа-бета отсечение Средне Решить на Python
    4. 4 Одно поколение генетического алгоритма Средне Решить на Python
  2. 2

    Случайность и исследование

    Цепи Маркова и компромисс между исследованием и использованием.

    0/2
    1. 1 Распределение состояний цепи Маркова Легко Решить на Python
    2. 2 Многорукий бандит с эпсилон-жадной стратегией Легко Решить на Python
  3. 3

    Обучение с подкреплением

    Итерация по ценностям и Q-learning.

    0/2
    1. 1 Итерация по ценностям Средне Решить на Python
    2. 2 Обновления Q-learning Средне Решить на Python