TP0 - Pokemon Catcher
En este TP introductorio se implementa un programa en Python para analizar datos de captura de distintos pokemons y distintas pokebolas.
TP1 - Fill-Zone
En este TP se implementa un programa en Python para encontrar soluciones, con distintos metodos de busqueda, del juego Fill-Zone y obtener conclusiones de que metodos son mas eficientes.
TP2 - Color Searcher
En este TP se realiza un programa en Python para implementar un sistema que, mediante algoritmos genéticos, logre encontrar la forma de mezclar proporciones de diferentes colores para lograr el color que más se asemeje al color deseado.
TP3 - Neural Networks
En este TP se realizan diferentes programas en Python donde se implementan perceptrones simples (escalon, lineal y no lineal) y multicapas para resolver distintas problematicas (AND, XOR, paridad de imagenes de digitos y reconocimiento de imagenes de digitos).
TP4 - Unsupervised Learning
En este TP se realizan diferentes programas en Python donde se implementan diferentes modelos de redes neuronales de aprendizaje no supervisado: modelo de Kohonen, regla de Oja y modelo de Hopfield.
En este TP se realizan diferentes programas en Python donde se implementan diferentes tipos de Autoencoders: Autoencoder Lineal, Denoising Autoencoder y Autoencoder Variacional.