icon
KI-Tools KI-Agenten MCP Ranking Einreichen & Werben
Anmelden

Die besten praktisches Programmieren-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte praktisches Programmieren-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

praktisches Programmieren

  • Berkeley Pacman Projects

    Eine Open-Source-Python-Framework mit Pacman-basierten KI-Agenten zur Implementierung von Such-, adversarialen und Verstärkungslernalgorithmen.
    0
    0
    Was ist Berkeley Pacman Projects?
    Das Berkeley Pacman Projects-Repository bietet eine modulare Python-Codebasis, in der Nutzer KI-Agenten in einem Pacman-Maze bauen und testen. Es führt Lernende durch uninformed und informed Search (DFS, BFS, A*), adversariale Multi-Agenten-Suche (Minimax, Alpha-Beta-Pruning) sowie Reinforcement Learning (Q-Learning mit Merkmalextraktion). Integrierte grafische Interfaces visualisieren das Verhalten der Agenten in Echtzeit, während eingebaute Tests und Autograders die Korrektheit prüfen. Durch Iteration an Algorithmus-Implementierungen gewinnen Nutzer praktische Erfahrung in Zustandsraumexploration, Heuristik-Design, adversarialer Argumentation und Belohnungsbasiertem Lernen innerhalb eines einheitlichen Spiels.
    Berkeley Pacman Projects Hauptfunktionen
    • Uninformed Search: Tiefensuche, Breitensuche
    • Informed Search: Uniform-Cost, A* mit benutzerdefinierten Heuristiken
    • Adversariale Suche: Minimax, Alpha-Beta-Pruning
    • Reinforcement Learning: Q-Learning mit Feature-Extraktoren
    • Grafische Pacman-Spieloberfläche und Visualisierung
    • Integrierter Autograder und Testsuite

  • Agents Course by Justinvarghese511

    Ein praxisorientierter Kurs, der Entwicklern beibringt, KI-Agenten mit LangChain für Aufgabenautomatisierung, Dokumentenabruf und Konversationsabläufe zu erstellen.
    0
    0
    Was ist Agents Course by Justinvarghese511?
    Der Agents-Kurs von Justinvarghese511 ist ein strukturierter Lernprogramm, das Entwickler befähigt, KI-Agenten zu entwerfen, umzusetzen und bereitzustellen. Mit Schritt-für-Schritt-Tutorials lernen die Teilnehmer, Entscheidungsflüsse zu gestalten, externe APIs zu integrieren und Kontext sowie Speicher zu verwalten. Der Kurs umfasst praktische Codebeispiele, Jupyter-Notizbücher und Übungen zum Aufbau von Agents, die Daten extrahieren, konversieren antworten und mehrstufige Aufgaben ausführen. Am Ende verfügen die Lernenden über ein Portfolio funktionierender KI-Agentenprojekte und Best Practices für den Einsatz in der Produktion.
Ausgewählt