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#intel-igència artificial·3º Grado en Ingeniería Informática (UB)

apuntes

FORMULARIO-RESUMEN-IA-TEORIA-Busqueda-Juegos-y-QLearning.pdf

? La guía teórica definitiva para el examen de IA.Resumen compacto con las definiciones y fórmulas clave.Contenido:Búsqueda Heurística: Diferencias entre distancias (Euclídea, Manhattan, Chebyshev) y funcionamiento de A* vs Greedy.Juegos Adversarios: Lógi

3 páginas

#intel-igència artificial·3º Grado en Ingeniería Informática (UB)

trabajos

CODIGO-PYTHON-PROYECTO-IA-Generador-Horarios-Automatico.zip

? Software completo de planificación de horarios. Solución al problema de Constraint Satisfaction Problem (CSP). Algoritmos de optimización para asignar recursos (aulas, profes, horas). Lectura de datos y generación de salidas (txt/csv). Código modular

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practicas

CODIGO-PYTHON-PRACTICA-3-IA-Q-Learning-y-Aprendizaje-Refuerzo.zip

? Implementación de un Agente de Aprendizaje por Refuerzo. Script en Python para entrenar un agente mediante Q-Learning. Gestión de estados, acciones y recompensas (Rewards). Actualización de la Q-Table. Simulaciones de entrenamiento y validación.

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trabajos

MEMORIA-PROYECTO-FINAL-IA-Planificador-de-Horarios-CSP.pdf

? Informe del Proyecto de Satisfacción de Restricciones (CSP). Diseño de un sistema inteligente para generar horarios universitarios automáticamente. Detalles técnicos: Modelado de restricciones duras (aulas, solapamientos) y blandas (preferencias). Alg

22 páginas

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practicas

CODIGO-PYTHON-PRACTICA-2-IA-Minimax-y-Poda-Alfa-Beta.zip

? Motor de juego implementado con IA. Código funcional para agentes inteligentes en juegos por turnos. Implementación recursiva de Minimax y Poda Alfa-Beta. Agente Expectimax para entornos con incertidumbre. Funciones de evaluación de tablero personali

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practicas

MEMORIA-PRACTICA-3-IA-Aprendizaje-por-Refuerzo-Q-Learning.pdf

? Documentación de Machine Learning (Reinforcement Learning).Estudio del algoritmo Q-Learning en entornos estocásticos (GridWorld y Ajedrez).Puntos clave:Ajuste de hiperparámetros: Tasa de aprendizaje ($\alpha$) y factor de descuento ($\gamma$).Estrategia

15 páginas

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practicas

MEMORIA-PRACTICA-2-IA-Juegos-Adversarios-Minimax-y-Alfa-Beta.pdf

⚔️ Práctica de Juegos de Suma Cero (Adversarial Search). Informe sobre la toma de decisiones en entornos competitivos. Algoritmos analizados: Minimax: Teoría de juegos básica. Poda Alfa-Beta: Optimización para reducir el árbol de búsqueda. Expectimax:

9 páginas

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practicas

CODIGO-PYTHON-PRACTICA-1-IA-Algoritmo-A-Estrella-Ajedrez.zip

? Código fuente de la Práctica 1 (Search). Implementación en Python del algoritmo A*. Clase Node y gestión de la frontera (Priority Queue). Funciones heurísticas programadas. Solucionador de problemas de caminos mínimos en grafos de estados.

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MEMORIA-PRACTICA-1-IA-Busqueda-Heuristica-A-Estrella.pdf

♟️ Informe sobre Algoritmos de Búsqueda Informada. Documentación de la implementación del algoritmo A (A-Star)* aplicado a un problema de ajedrez (Jaque Mate). Contenido: Definición de la Heurística (Distancia Manhattan) para optimizar la búsqueda. Anál