Trabalhos de Inteligência Artificial

Coletânea de implementações da disciplina de IA. Cada pasta é um projeto independente com seu próprio requirements.txt.

Projetos

Pasta	Descrição
decision-tree-sklearn/	Árvore de decisão com scikit-learn nos datasets Restaurante (notebook) e Titanic (script).
decision-trees-id3-c45-cart/	Árvores de decisão implementadas do zero: ID3, C4.5 e CART, aplicadas ao Titanic.
neural-network-backprop/	Rede neural com backpropagation implementada do zero (problemas XOR e display de 7 segmentos).
clustering-kmeans-dbscan-som/	Pré-processamento e clustering (K-Means, DBSCAN, SOM) na base de fraude de cartão de crédito.
8puzzle/	Resolvedor visual do 8-puzzle (BFS, Gulosa e A* com várias heurísticas) em pygame.
MazeSolver/	Resolvedor visual de labirinto (BFS, Gulosa e A*) em pygame.

Como executar

Cada projeto tem suas dependências listadas em requirements.txt:

cd <pasta-do-projeto>
pip install -r requirements.txt
python <script>.py

Nota: os projetos clustering-kmeans-dbscan-som esperam o arquivo creditcard.csv (base de fraude de cartão do Kaggle) na própria pasta.