Agente que juega al tres en raya con minimax y poda alfa-beta
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa minimax con poda alfa-beta para tres en raya y un tablero 5x4. Obtén tu certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un agente de juego con minimax y poda alfa-beta para dos juegos sencillos, accesible vía web y explicable a estudiantes de bachillerato.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Implementar minimax como algoritmo de decisión en juegos de suma cero
- Aplicar poda alfa-beta y medir su impacto real en el espacio explorado
- Diseñar una función de evaluación razonable para juegos de tablero
- Comunicar el razonamiento del agente a una audiencia adolescente
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Introduction to Artificial Intelligence
Bachelor · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de IA
Implementar algoritmos clásicos de IA y entregarlos en una interfaz utilizable es el ejercicio inicial que prepara para un puesto junior de AI Engineer.
Este proyecto afina
- search-algorithms
- game-playing
- explainable-ai
Ingeniero de Machine Learning
Conocer en profundidad algoritmos no aprendidos es base imprescindible para un MLE que decida cuándo aplicar aprendizaje y cuándo no.
Este proyecto afina
- python
- algorithm-analysis
- search-algorithms
Ingeniero de Datos
La construcción de un mini sistema con backend y frontend es ejercicio transferible al rol de Data Engineer en sus primeros pasos.
Este proyecto afina
- python
- javascript
- algorithm-analysis