Lo tomé con Dan Klein, que es un gran maestro en el otoño de 2009. Fue realmente una clase divertida con aproximadamente 5 proyectos, los primeros cuatro de los cuales se centraron en Pac-man. Primero aprendió sobre diferentes algoritmos de búsqueda, incluida la búsqueda uniforme de costos y la búsqueda A *. Luego, juego multiagente y algoritmo min-max. Luego, la clase comenzó a volverse un poco matemática con la introducción de Markov Chain y el aprendizaje por refuerzo. Después de eso, fue mucho más matemático con el modelo de Hidden Markov y la inferencia probabilística. Al final, era pura probabilidad alrededor de Bayes Net. Hubo una cobertura limitada del aprendizaje automático con Naive Bayes, Perceptron y Support Vector Machine. El proyecto definitivamente se volvió progresivamente más difícil. Y el examen final fue realmente desafiante. La ventaja de la clase es la competencia final de Pac-man donde su equipo diseña Pac-man para vencer al Pac-man de otro equipo. Este es el momento de divertirse y demostrar su propia creatividad. Los ganadores del torneo pueden incluso obtener créditos adicionales en la final. En general, recomiendo esta clase. Muchas personas que conozco decidieron entrar en investigación de IA después de esta clase o inscribirse en cs-281A.
¿Cómo es tomar CS 188 (Introducción a la Inteligencia Artificial) en Berkeley?
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