CodeUtility
Кодить проще - жить легче!
К списку задач

Учебный путь по ИИ

Запрограммируйте классический ИИ и обучение с подкреплением на Kotlin

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 Kotlin; каждая запускается в браузере с мгновенными тестами и отзывом ИИ.

Начать первое задание
  1. 1

    Поиск, игры и эволюция

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

    0/4
    Сначала разберитесь в теме Поиск и игровой ИИ: A* и минимакс на Python Читать урок →
    1. 1 Поиск A* на взвешенной сетке Средне Решить на Kotlin
    2. 2 Крестики-нолики с минимаксом Средне Решить на Kotlin
    3. 3 Альфа-бета отсечение Средне Решить на Kotlin
    4. 4 Одно поколение генетического алгоритма Средне Решить на Kotlin
  2. 2

    Случайность и исследование

    Цепи Маркова и компромисс между исследованием и использованием.

    0/2
    Сначала разберитесь в теме Цепи Маркова и баланс между исследованием и использованием на Python Читать урок →
    1. 1 Распределение состояний цепи Маркова Легко Решить на Kotlin
    2. 2 Многорукий бандит с эпсилон-жадной стратегией Легко Решить на Kotlin
  3. 3

    Обучение с подкреплением

    Итерация по ценностям и Q-learning.

    0/2
    Сначала разберитесь в теме Обучение с подкреплением: value iteration и Q-learning на Python Читать урок →
    1. 1 Итерация по ценностям Средне Решить на Kotlin
    2. 2 Обновления Q-learning Средне Решить на Kotlin