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Beispielhafte Karteikarten für KI an der Universität Freiburg im Breisgau auf StudySmarter:

Space Complexity of Greedy Best First Search

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Time Complexity of IDA*

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Is Uniform-Cost Search complete?

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Is Uniform-Cost Search optimal?

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Is A* optimal?

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How can Hill Climbing be specified for games like Sudoku or n-Queens?

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How could Sudoku be specified as a CSP?

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What is advantage and disadvantage of Bayesian Network?

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What is advantage and disadvantage of Joint Probability?

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Name 3 types of feedback during Learning

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What are R(s) and U(s)?

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Time Complexity of Greedy Best First Search 

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Beispielhafte Karteikarten für KI an der Universität Freiburg im Breisgau auf StudySmarter:

KI

Space Complexity of Greedy Best First Search

O(b^m)

KI

Time Complexity of IDA*

O(b^d)

KI

Is Uniform-Cost Search complete?

Yes

if there is a solution, UCS will find it

KI

Is Uniform-Cost Search optimal?

Yes

because at every state the path with the least cost is chosen

KI

Is A* optimal?

Yes, if

  • heuristic is consistent
  • heuristic is admissible and Closed List is not used

KI

How can Hill Climbing be specified for games like Sudoku or n-Queens?

  1. set values to variables randomly.
  2. set heuristics as the number of the values, which is on the wrong state
    For example: h = number of Queens attacking each other
  3. write down for each cell(variable) a heuristic, after changing its value 

KI

How could Sudoku be specified as a CSP?

Variable: cell1, cell2,… 
Value: {1,2,3…}

Constraints: the same number can’t be in the same row, column and subgrids 

Solution Assignment: {cell1 = 2, cell2 = 4,…}

KI

What is advantage and disadvantage of Bayesian Network?

Advantage: compact representation of joint probability distribution

Disadvantage: in general Bayesian network inference is NP-hard

KI

What is advantage and disadvantage of Joint Probability?

Advantage: We can easily obtain all possibilities from the joint probability

Disadvantage: involves k^n values if there are n random variables with k values

KI

Name 3 types of feedback during Learning

  1. Supervised learning
    involves learning a function from examples of its inputs and outputs
  2. Unsupervised learning
    the agent has to learn patterns in the input when no specific output values are given
  3. Reinforcement learning
    it must learn form a reinforcement or reward

KI

What are R(s) and U(s)?

R(s) is short-term reward for being in s 

U(s) is long-term total reward from s onwards

KI

Time Complexity of Greedy Best First Search 

O(bm)

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