Lộ trình học AI

Lập trình AI cổ điển và học tăng cường bằng Python

8 bài tập về cách máy tìm kiếm, chơi game và học từ phần thưởng: tìm đường A*, minimax và alpha-beta, thuật toán di truyền, chuỗi Markov, multi-armed bandit, lặp giá trị và Q-learning. Hãy giải lần lượt bằng Python; mỗi bài chạy ngay trên trình duyệt với test tức thì và nhận xét từ AI.

  1. 1

    Tìm kiếm, trò chơi và tiến hóa

    Tìm đường A*, minimax, cắt tỉa alpha-beta và thuật toán di truyền.

    0/4
    1. 1 Tìm kiếm A* trên lưới có trọng số Trung bình Giải bằng Python
    2. 2 Cờ ca-rô 3×3 với Minimax Trung bình Giải bằng Python
    3. 3 Cắt tỉa Alpha-Beta Trung bình Giải bằng Python
    4. 4 Một thế hệ của thuật toán di truyền Trung bình Giải bằng Python
  2. 2

    Xác suất và khám phá

    Chuỗi Markov và bài toán cân bằng khám phá - khai thác.

    0/2
    1. 1 Phân phối trạng thái của chuỗi Markov Dễ Giải bằng Python
    2. 2 Bài toán máy đánh bạc nhiều tay với epsilon-greedy Dễ Giải bằng Python
  3. 3

    Học tăng cường

    Lặp giá trị và Q-learning.

    0/2
    1. 1 Lặp giá trị (Value Iteration) Trung bình Giải bằng Python
    2. 2 Cập nhật Q-learning Trung bình Giải bằng Python