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Define the idea of a Constraint Satisfaction Problem
Implement how to obtain the candidate solutions in the Sudoku game
Implement the Backtracking algorithm to solve the Sudoku game
In this 1-hour long project-based course, you will create a Sudoku game solver using Python. This problem is an example of what is called a Constraint Satisfaction Problem (CSP) in the field of Artificial Intelligence. CSP is a mathematical problem that must satisfy a number of constraints or limitations all the time. In this project, You will use the Backtracking algorithm to solve CSPs, in a Sudoku game. Backtracking is a recursive algorithm that tries to build a solution incrementally, removing solutions that fail to satisfy the constraints. Eventually, you will be able to use the knowledge acquired from this project on far more complex projects that employ these technologies. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Artificial Intelligence (AI)
Constraint Satisfaction Problem
Backtracking
Python Programming
Search Algorithm
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
you will be able to define the idea of a Constraint Satisfaction Problem. You will identify the constraints of the Sudoku game and how humans play the sudoku game.
You will be able to identify the idea of the Backtracking algorithm, and define how artificial intelligence uses Backtracking to solve the sudoku game.
you will be able to use Python code to implement the initial structure of the Sudoku game. You will be able to implement three of four constraints of the Sudoku game.
you will be able to use Python to implement the fourth rule of the Sudoku game. You will also identify how to move between cells in the Sudoku game.
you will be able to use Python to implement the method that obtains the candidate solutions that do not violate the four constraints of the Sudoku game for any given cell.
you will be able to define the difference between the assignment and deep copy in Python programming language. You will implement the recursive algorithm.
you will be able to implement the Backtracking algorithm using recursion and will be able to define how the Backtracking algorithm can be used to solve the Sudoku game problem.
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
