Repositorio utilizado para los trabajos prácticos de la materia "72.27 - Sistemas de Inteligencia Artificial"
Trabajo práctico orientativo con el objetivo de evaluar la función de captura de un Pokemon y sacar conclusiones sobre la misma mediante el análisis de datos y la generación de gráficos pertinentes.
TP1 - Métodos de Búsqueda
Implementación de un programa en Python para encontrar soluciones con diferentes métodos de búsqueda del juego Sokoban.
TP2 - Algoritmos Genéticos
Implementación de un programa en Python con un motor de algoritmos genéticos para encontrar la mejor configuración de personajes para un juego de rol.
TP3 - Redes Neuronales
Implementación de diferentes programas en Python en donde podemos ver en funcionamiento perceptrones simples (lineales y no lineales) y multicapa. En el caso de los perceptrones simples, se intenta aprender los problemas lógicos AND y XOR, y en el caso de los perceptrones multicapa, se intenta aprender los problemas lógicos XOR y paridad, y clasificar dígitos.
Implementación de diferentes programas en Python en donde podemos ver en funcionamiento:
- El modelo de Kohonen utilizado comunmente para agrupar datos de alta dimensión.
- El modelo de Hopfield utlizado para recuperar patrones de memoria.
- La regla de Oja utilizada para reducir la dimensionalidad de los datos, extrayendo componentes principales o caracteristicas relevantes de los mismos
TP5 - Deep Learning
Implementación de diferentes programas en Python en donde podemos ver en funcionamiento 3 tipos de autoencoders:
- Lineal Autoencoder
- Denoising Autoencoder
- Variational Autoencoder
| Nombre | Legajo |
|---|---|
| Anselmo, Sol Victoria | 61278 |
| Sierra Pérez, Camila | 60242 |
| James Arnott, Ian | 61267 |
| Mattiussi, Agustín | 61361 |
| Sasso, Julián Martín | 61535 |
| Rosauer Herrmann, Juan Adolfo | 61240 |