Yapay Zeka dersi için İnteraktif Görselleştirme ve Karşılaştırma Araçları
Bu sayfa, dört ana başlık altında derlenen arama problemlerini içerir: Kör & Heuristik Arama, Yerel Arama, Kısıt Tatmin Problemleri (CSP) ve Rakipli Arama. Her problemde farklı stratejilerin performansını karşılaştırabilir, sezgisel ve meta-sezgisel yöntemlerin etkisini gözlemleyebilirsiniz.
Rastgele oluşturulmuş labirentlerde başlangıçtan hedefe en kısa yolu bulma.
Farklı geçiş maliyetlerine sahip arazilerde en düşük maliyetli yolu bulma.
Şehir haritasında çoklu paket teslimatı için optimal rota bulma (TSP varyasyonu).
Anahtar-kapı mekaniğiyle state-space search problemi. Tüm anahtarları toplayıp çıkışa ulaşma.
İki farklı kapasiteli sürahiyle hedef miktarda su elde etme (klasik state-space problemi).
Kısıt tabanlı problem. 3 misyoner ve 3 yamyamı güvenle karşı kıyıya taşıma.
Başlangıç kelimesinden hedef kelimeye, her adımda 1 harf değiştirerek ulaşın.
Kırmızı arabayı çıkışa ulaştırmak için diğer araçları sürükleyin (Rush Hour).
Engelli ev planında tüm kirli hücreleri temizlemek için rota planlama.
Yılan gövdesini kilitlemeden elmaya ulaşmak için çarpışmasız rota planlama.
Yangın yayılırken en yakın çıkışa güvenli rota planlayan algoritmaları kıyaslayın.
Trafik ışıkları döngüsel olarak değişirken en hızlı rotayı bulun.
Zombiler size doğru yaklaşırken çıkışa ulaşın! Dinamik engeller ile kaçış.
Hill Climbing ve Simulated Annealing'i sekiz vezir probleminde yan yana inceleyin.
Hill Climbing ile waypoint perturbasyonları kullanarak engellerden uzak, kısa bir drone rotası üretin.
Tabu listesi ve aspirasyon kriteriyle işçi-görev maliyetlerini düşüren tabu search sürecini izleyin.
Nurse tercihleri ve dinlenme kısıtlarını genetik algoritma ile optimize ederek haftalık vardiya çizelgesi üretin.
Sudoku bulmacasında saf backtracking ile forward checking + MRV/LCV yaklaşımlarını kıyaslayın.
Avrupa ülkelerini minimum renkle boyarken MRV/LCV ve domain budama etkilerini gözlemleyin.
Öğrenci çakışmaları ve salon kapasitesi ile MRV + AC-3 kullanarak sınav çizelgesi oluşturun.
Dersleri öğretmen/oda/zaman kısıtlarıyla yerleştirip domain daraltmayı nasıl hızlandırdığını görün.
Taşıma propagasyonu ve benzersiz rakam kısıtlarıyla SEND+MORE=MONEY çözümünü takip edin.
Minimax, alfa-beta, iteratif derinleşme ve hamle sıralamayı aynı tahtada kıyaslayın.
Şans düğümleriyle expectiminimax kullanarak Tetris AI’nın heuristik kararlarını gözlemleyin.
Minimax algoritması ile oynayan yapay zeka. Oyun ağacı (game tree) yaklaşımı.
Minimax’e karşı Q-learning eğitip, ajan politikasını ısı haritasıyla inceleyin.
Minimax ve expectiminimax ajanlarını alan kontrolü üzerinden çarpıştırın.
Minimax ve Alpha-Beta Budama algoritmaları ile dama oyunu. Farklı derinlik seviyelerinde AI performansını karşılaştırın.
Game Theory ve Machine Learning prensipleriyle gelişmiş AI stratejileri karşılaştırması.
İki ajanlı takviye öğrenmesi - Kedi fareyi yakalamaya, fare kaçmaya çalışıyor!
Bu simülasyonlar sayesinde: