Ce que vous devez savoir avant
de commencer

Débute 4 July 2025 10:08

Se termine 4 July 2025

00 Jours
00 Heures
00 Minutes
00 Secondes
course image

Construire un agent réflexe simple en Python - Créer un agent intelligent de nettoyage de pièce

Plongez dans la construction d'un agent réflexe simple en Python qui navigue dans une grille 2x2 pour détecter et nettoyer les pièces sales, en utilisant une logique si-alors et Matplotlib pour la visualisation.
Code With Aarohi via YouTube

Code With Aarohi

2765 Cours


14 minutes

Mise à niveau optionnelle disponible

Not Specified

Progressez à votre rythme

Free Video

Mise à niveau optionnelle disponible

Aperçu

Plongez dans la construction d'un agent réflexe simple en Python qui navigue dans une grille 2x2 pour détecter et nettoyer les pièces sales, en utilisant une logique si-alors et Matplotlib pour la visualisation.

Programme

  • Introduction aux agents réflexes simples
  • Définition et caractéristiques des agents réflexes
    Prise de décision de base basée sur la logique
  • Aperçu du projet
  • Objectifs et portée du projet
    Introduction à l'environnement de grille 2x2
  • Mise en place de l'environnement de développement
  • Installation de Python et des bibliothèques nécessaires
    Introduction à Matplotlib pour visualiser la grille
  • Conception de l'agent réflexe
  • Comprendre les perceptions et les actions
    Implémentation des règles si-alors pour la prise de décision
  • Implémentation de l'environnement de grille
  • Représentation de la grille en Python
    Définition des états de la grille : propre vs sale
  • Codage de l'agent réflexe simple
  • Écriture de code Python pour la perception de l'agent
    Définition des actions : déplacement et nettoyage
  • Intégration de l'agent avec l'environnement
  • Simulation de l'interaction de l'agent avec la grille
    Gestion des mouvements de l'agent et des actions de nettoyage
  • Visualisation avec Matplotlib
  • Configuration de la visualisation de la grille
    Animation des mouvements et du processus de nettoyage de l'agent
  • Tests et débogage
  • Exécution de l'agent dans divers scénarios
    Résolution des problèmes courants et dépannage
  • Extension de l'agent de base
  • Ajout de complexité à la prise de décision de l'agent
    Exploration des améliorations et optimisations potentielles
  • Conclusion du cours
  • Récapitulatif des apprentissages clés
    Suggestions pour des études et projets futurs

Sujets

Programmation