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Travaux pratiques en Intelligence Artificielle

Des débuts de programmes en Python et Delphi simulant des joueurs (Othello, Puissance 4), programmes à compléter par les étudiants, ainsi que les exécutables de joueurs achevés. Des logiciels d'apprentissage automatique à tester : réseaux de neurones, C5.0.

Min-Max et Alpha-Beta

Othello

  1. Piotellino, un joueur d'Othello écrit en python et tkinter à améliorer
  2. un joueur à battre (version exécutable windows)
  3. un joueur à améliorer (Delphi)

Puissance 4

  1. un joueur à battre (version exécutable windows)
  2. un joueur à améliorer (Delphi)

Apprentissage automatique

arbres de décision avec C5.0

  1. installation de la la version de démonstration ;
  2. parcours du tutoriel ;
  3. premières expérimentations avec le problème golf : fichiers de description et de données ;
  4. expérimentations sur les problèmes breast cancer et housing (fichiers fournis avec C5.0) ;
  5. test du problème cardio (fichiers de description et de données), puis enrichissement par la valeur de l'index pondéral de chaque patient (Poids / Taille2) ;
  6. réflexion sur le problème mystere : fichiers de description, d'apprentissage et de test.

Techniques de Boosting

  1. An applet demonstrating adaboost par Yoav Freund.

Algorithmes de type EM

  1. EM algorithm for Mixture models par Shotaro Akaho.

Réseaux de neurones

  1. démonstration de Perceptron ;
  2. reconnaissance de chiffres ;
  3. autres simulations : Initiation aux Réseaux Neuronaux avec des Applets Java ;
  4. page de SNNS.

algorithmes génétiques

  1. The famous video of Karl Sims' evolved virtual creatures (zipped mpeg) ;
  2. Aspects of Evolutionary Design by Computers ;
  3. Computer Evolution of Buildable Objects ;
  4. Mondriaan Art by Evolution.
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