python online session | 8-Puzzle using BFS

سورس كود :
https://drive.google.com/file/d/1rLT5...


يتناول الفيديو مواضيع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته، مع تركيز خاص على كيفية استخدام خوارزميات البحث مثل "Breadth-First Search" (BFS) و"Depth-First Search" (DFS) لاستكشاف وحل المشكلات. يتم شرح الخوارزميات بعمق باستخدام أمثلة عملية توضح طريقة عملها على الرسومات البيانية (Graphs).

أبرز محاور الفيديو:
مقدمة في الذكاء الاصطناعي:

كيف يتم استخدامه لحل المشكلات، ليس فقط للوصول إلى الحل، ولكن لفهم مسار الوصول.
خوارزميات البحث في الرسومات البيانية:

مفهوم BFS والانتقال من مستوى إلى آخر (Layer by Layer).
مفهوم DFS وكيفية استكشاف الاحتمالات بعمق قبل العودة.
أمثلة عملية:

شرح خطوة بخطوة باستخدام تمثيلات بيانية مثل المصفوفات (Matrices).
أمثلة على انتقال النقاط في الرسومات وتحليل الطرق المحتملة باستخدام برمجيات مثل Python.
التطبيق العملي:

استخدام مكتبات Python الشهيرة مثل NumPy، Queue، وCopy.
كتابة كود برمجي لتوضيح كيفية تطبيق BFS وDFS للوصول إلى الهدف.
تحديات وحلول:

التعامل مع حدود الرسومات (Out of Boundary).
تحسين الأداء من خلال تحليل الاختيارات العشوائية للنقاط الأساسية.
هذا الفيديو مفيد لمحبي علوم البيانات والمطورين الذين يرغبون في فهم الأساسيات والتطبيقات العملية للخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي.

التاغات:

#الذكاء_الاصطناعي
#خوارزميات
#بحث_البيانات
#Breadth_First_Search
#Depth_First_Search
#البرمجة
#Python
#NumPy
#Queue
#Graphs
#Data_Structures
#حل_المشاكل
#تطوير_البرمجيات
#تعليم_البرمجة
#البيانات