Plusieurs projets relatifs au cours d’intelligence artificielle

Conception et implémentation de :

• BFS, DFS, IDS, UCS (stratégies de recherche non informées)
• Résolveur de puzzle 8 utilisant A* et IDA (stratégies de recherche informées heuristiques)
• Algorithmes génétiques, recuit simulé (recherche locale)
• Min-Max, Alpha–Beta (recherche adversariale)
• Classification d’un ensemble de données (apprentissage automatique de base)
• Représentation des connaissances utilisant prolog (système basé sur les connaissances)

Logo IA

BFS, DFS, IDS, UCS (Stratégies de recherche non informées)

• Le code n’est pas disponible sur github pour le moment.

Recherche en largeur d’abord (BFS)

• Les arbres et les graphes peuvent être parcourus en utilisant des stratégies de recherche en largeur d’abord. On l’appelle recherche en largeur d’abord parce qu’elle recherche un arbre ou un graphe en largeur.
• Avant de passer aux nœuds du niveau suivant, l’algorithme BFS recherche à partir du nœud racine de l’arbre et développe tous les nœuds successeurs au niveau actuel.