¿En qué proyecto simple de inteligencia artificial puedo trabajar con una explicación?

Un proyecto fácil sería algo así como Tic-Tac-Toe (Noughts and Crosses en el Reino Unido). Puede escribir un programa ingenuo con reglas, luego una solución de espacio de búsqueda de IA más tradicional, y finalmente (con un poco de pensamiento y trabajo) también debería ser capaz de entrenar una red neuronal en él. No tengo un recurso en particular que pueda garantizar que funcione, pero podrías probar este que encontré para ti: construir una IA de Tic-Tac-Toe con Javascript. Estoy bastante seguro de que deberías poder encontrar un tutorial de redes neuronales sobre este mismo problema (aquí hay un blog de Aprendizaje de refuerzo Prueba el aprendizaje de refuerzo: implementa un agente de tic tac toe). Con un número relativamente pequeño de estados, RL podría ser excesivo, pero aquí es el tipo de algoritmo de aprendizaje apropiado.

[nota histórica: es gracioso, cuando era un niño, a principios de la década de 1970 en el Reino Unido, recuerdo haber encontrado una máquina TicTacToe que podía jugar contra un humano. ¡Fue construido con luces, válvulas y cables en una caja de aproximadamente 2 pies cuadrados, y tenía interruptores para jugar tu movimiento! ¡No puedo jurar que esto me inspiró a una vida de informática, pero aún puedo ver esa caja azul acero en mi cabeza!]

Siempre he sido fanático del juego Wumpus World. Es más un proyecto de IA clásico, pero creo que es un buen proyecto para comenzar su inmersión en la IA.

El entorno es bastante fácil de codificar y las reglas son lo suficientemente básicas como para representarlas. La otra cosa es que es lo suficientemente grande como para sentirse como un proyecto, pero lo suficientemente simple como para que no te atasques en los detalles. También es fácil de ampliar si así lo desea, simplemente puede tomar el entorno / las reglas y comenzar a aplicar algunos de los enfoques de aprendizaje automático más modernos.

Un algoritmo que sugerirá películas para ver en función de (1) las películas que un cliente ya ha calificado altamente, y (2) películas que le gustaron a otros clientes a quienes les gustaron las mismas películas que el primer cliente.