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Kudos AI

Recherche et heuristiques

La plus ancienne idée qui fonctionne en intelligence artificielle : décrire un problème par des états et des actions, puis laisser une exploration systématique trouver le chemin. La stratégie retenue décide si la réponse est optimale, et si la mémoire s’épuise avant qu’elle n’arrive.

Fondements320 XP~1 h90% pour avancer

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  1. La résolution de problèmes comme recherche

    25 min · 100 XP

    Formuler un problème par des états, des actions et un test de but ; les quatre critères sur lesquels toute stratégie est jugée ; et pourquoi c’est la mémoire, non le temps, qui arrête habituellement la recherche en largeur.

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  2. Heuristiques et A*

    30 min · 120 XP

    Ajouter une estimation de la distance restante ; pourquoi la recherche gloutonne est rapide mais non optimale ; et les conditions d’admissibilité et de cohérence qui rendent A* prouvablement optimal.

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  3. Recherche locale et recuit simulé

    25 min · 100 XP

    Quand le chemin ne compte pas et que seul l’état final importe : montée de gradient, les trois façons dont elle se bloque, les redémarrages aléatoires, et le schéma de recuit qui échange exploration contre exploitation.

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Concepts clés

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