Pac-Man – 吃豆人

虽然不是UCB的，但是我们学校用的Course Materials也是这一套。
虽然这个项目不是做AI for video game。
但是它介绍了一些基本的AI的concept，类似state-space search, probabilistic inference, and reinforcement leanring。也包括最基础的dfs,bfs,A*,ucs，好处在于你能通过pacman形象的看到这些search expand多少个node和走了哪些path。

UC Berkeley CS188 Intro to AI – Course Materials
网站不止有Pac-Man的project，也有上课使用的ppt和上课时候的video。

这个 project 分为六个部分。
1. Search：最基础的dfs, bfs,ucs, A*.

1. Multi-Agent Search: focus on adversarial and stochastic search problem.
   

2. Reinforcement Learning: 要求implement model-based and model-free reinforcement leanring
   

3. Ghostbusters: 主要介绍和运用 Markov decision
   

4. Classification: 这一章节介绍了一些machine learning classifcication algorithms, using Naive Bayes, Perceptronm and MIRA models.
   

5. Contest: Pacman Caapture the Flag
   

这个project的好处在于，他会给你介绍一些基本的AI有关的concept，然后你得implement到code里。每个独立的作业都会有zip file可以下载。

每个作业的开头会告诉你哪些file你需要修改，哪些你需要看，还有哪些你不需要看

每个作业也会分为小的question，每个question会有清楚的要求，和如何运行代码

这个project之所以可以自己学习是因为制作project的团队制作了auto grader，你可以自己测评自己的代码是否正确，是否是最优解。

Technical Notes

The Pac-Man projects are written in pure Python 2.7 and do not depend on any packages external to a standard Python distribution.

Credits

The projects were developed by John DeNero, Dan Klein, Pieter Abbeel, and many others.

祝大家学习愉快