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▼ Zielgruppen ▼

Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Künstliche Intelligenz - 2009

MMKI (SS08)

Übung zur Vorlesung "Moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz" im SS 2008.

Ziel der Übung

In der Übung geht es um die praktische Anwendung von Methoden des Reinforcement Learning (RL) an einfachen spielerischen Beispielen.
Als Anwendungsbeispiel werden klassische 2-player board games dienen, vor allem das Spiel "Tic-Tac-Toe".

Infrastruktur

Für die Bearbeitung der Aufgaben sind mitunter Programme (in C++) zu schreiben / zu vervollständigen. Der Quellcode diser Programme / Funktionen ist dann Teil der Abgabe. Die Programme müssen sich auf den Rechnern des Linux-Pools übersetzen und starten lassen. (Bei mehreren Quelldateien oder dazuzulinkenden Bibliotheken bitte ein entsprechendes shell-skript dazupacken.)

Abgabeform

Die Aufgaben der Übung dürfen in Zweiergruppen bearbeitet und abgegeben werden. Dies ist durchaus auch erwünscht.
Die Lösungen sind jeweils als pdf-Datei abzugeben.
Die Namen, und Matr.-Nr. der Gruppenmitglieder sowie ggf. der Gruppenname sind auf der Lösung anzugeben.

Gegebenenfalls sind zusätzlich Quellcode, Datensätze und Datenplots als Teil der Lösung mitabzugeben.

Die Abgabe erfolgt direkt über Goya.
Sollten dabei Probleme auftreten, senden Sie die Lösung bitte per email an berger@informatik.hu-berlin.de mit dem Betreff "MMKI08 Aufgabe N".

Aufgaben



Literaturempfehlungen



FAQ