Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Implementiere zwei Sudoku-Löser in Python: 1) eine CSP-Variante mit Backtracking, der zusätzlich die Heuristik 'kleinster verbleibender Wertebereich' (Minimum Remaining Values — MRV) nutzt, 2) eine reine logische Inferenz-Variante, die wiederholt vier Standardregeln (Naked Singles, Hidden Singles, Naked Pairs, Hidden Pairs) anwendet, bis kein Fortschritt mehr möglich ist. Vergleiche beide auf 50 Test-Sudokus dreier Schwierigkeitsgrade. Die Streamlit-Oberfläche zeigt die Lösung Schritt für Schritt und markiert, welcher Regelschritt gerade greift. Liefere ein kurzes Begleitkapitel (max. drei Seiten) für das Lehrbuch.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie verhalten sich ein CSP-basierter Sudoku-Löser und eine reine logische Inferenz-Variante im Vergleich, und welches Verfahren ist für welchen didaktischen Zweck geeigneter?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Ein Realweltproblem als Constraint-Satisfaction-Problem formal modellieren
- Backtracking mit Heuristiken sinnvoll kombinieren und das Verhalten verstehen
- Logische Inferenz mit klar benannten Regeln aufbauen und ihre Grenzen erkennen
- Komplexitätsverhalten zweier Verfahren empirisch vergleichen und didaktisch erklären
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
AI Engineer
CSP und logische Inferenz sind Standardbausteine im Werkzeugkasten eines:einer AI Engineers. Die Challenge übt beide Verfahren auf einem klar definierten Problem mit empirischem Vergleich.
Dieses Projekt schärft
- constraint-satisfaction
- backtracking
- logical-inference
Data Scientist
Auch Data Scientists müssen problemspezifisch zwischen klassischen Suchverfahren und Lernverfahren wählen können. Diese Challenge schärft genau diesen Blick durch den direkten Vergleich.
Dieses Projekt schärft
- algorithm-visualization
- complexity-analysis
- python
AI Product Designer
Die schrittweise Visualisierung und die didaktische Qualität des Begleitkapitels entsprechen der Schnittstellenarbeit eines AI Product Designers, der KI-Verhalten verständlich machen muss.
Dieses Projekt schärft
- algorithm-visualization
- logical-inference
- constraint-satisfaction
Noch eine Sache