概要

このリポジトリは大学の講義「CSE422: Artificial Intelligence」向けに作成された課題一式をまとめたものです。内容は主に探索問題（ファイル名に“A- Search”を含む課題）、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）の課題、そして敵対的探索に関する課題（Adversarial Search）で構成されています。課題の説明はPDFやDocx形式で提供され、実装例としてPythonファイル（Assignment_1.py）が含まれています。学習用の教材として、問題設定・入出力仕様・解法方針の確認や、基礎アルゴリズムの実装参照に適しています。READMEは簡素で、セットアップ手順や詳細な実行例は限定的です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 1
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 1
• コミット数: 5
• ファイル数: 8
• メインの言語: Python

主な特徴

• 教科書的なAIトピック（探索、遺伝的アルゴリズム、敵対探索）を課題形式で収録。
• 問題文（PDF/Docx）による仕様提示と少なくとも1つのPython実装を同梱。
• 学習・復習目的で使える構成（授業の課題提出物やサンプル解答の参照に最適）。
• 軽量でシンプル、個人の学習リポジトリとして扱いやすい。

技術的なポイント

リポジトリ内の資料から読み取れる技術的ポイントは以下の通りです。探索課題（Assignement01_(A- Search) 系）では、問題の定式化（状態空間・遷移・コスト）と探索戦略（幅優先、深さ優先、Aなど）がテーマになっていると推測されます。A のようなヒューリスティック探索は、適切な評価関数（g + h）の設計とヒューリスティックの整合性（許容性、一貫性）が学習上の重要点です。遺伝的アルゴリズムの課題では、個体表現、選択・交叉・突然変異のオペレータ設計、適応度関数の定義と収束挙動の評価が中心になります。敵対探索（Adversarial Search）はミニマックス木の構築、アルファベータ刈り込みによる枝刈り最適化、評価関数の設計が鍵です。実装面ではPythonが用いられており、状態表現やデータ読み書き（入力ファイルのパース）をどう扱うかが再現性に関わります。READMEが簡素なため、実行に必要な環境（Pythonバージョン、依存ライブラリなど）は明示されていませんが、純粋なアルゴリズム実装であれば標準ライブラリで完結する可能性が高いです。教育用途としては、問題を自分で再実装してヒューリスティック改善やパラメータチューニングを試すことで理解が深まります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• Assignement01_(A- Search) - Copy (1).pdf: file
• Assignement01_(A- Search)_InputFile_Part2 - Copy.pdf: file
• Assignment 2_ Genetic Algorithm (1).pdf: file
• Assignment 3_ Adversarial Search.docx (2).pdf: file
• Assignment_1.py: file

…他 3 ファイル

使い方（補足）

• まずPDF/Docxの課題文を確認して入出力仕様やテストケースを把握してください。
• Pythonファイルは課題の一部実装例の可能性が高いので、実行前にヘッダやコメント、ファイル読み込みパスを確認してください。
• 実行環境が不明な場合は、Python 3.8+ を想定し、仮想環境（venv）で依存を分離することを推奨します。
• 改良案としてREADMEに実行手順（python Assignment_1.py の例）、サンプル入力・期待出力の追加を行えば再現性が向上します。

まとめ

教育用のAI課題一式が揃った実践的なリポジトリ。改善余地はあるが学習素材として有用。

リポジトリ情報：

• 名前: CSE422_Artificial-Intelligence
• 説明: 説明なし
• スター数: 1
• 言語: Python
• URL: https://github.com/ahnafjahin2002/CSE422_Artificial-Intelligence
• オーナー: ahnafjahin2002
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/206883348?v=4

READMEの抜粋：

CSE422_Artificial-Intelligence…