- Fragment assembly Exercises Try the following exercises from pages 139140 of the
- Uitwerking tentamen Kunstmatige intelligentie Woensdag 23 juni 2010
- Opgaven Kunstmatige intelligentie --1 maandag 28 februari 2011
- Dit document bevat informatie over make bij het eerstejaars college Programmeermethoden, Universiteit Leiden, najaar 2010, zie
- Tentamen Programmeermethoden Dinsdag 4 januari 2000, 9.0012.00 uur
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Some Aspects of Discrete Tomography Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Spelen met spellen dr. Walter Kosters
- How to Pass the Turing Test by Cheating Jason L Hutchens
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden ---Informatica
- Programmeermethoden Arrays (vervolg 2)
- A short note on Hamiltonian circuits in subgraphs
- 8, 7, , ,7 ,8 ,
- Genetic Programming for Data Classification: Refining the Search Space
- Elm in vogelvlucht A. van Werven
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Travel from thrillers to Tetris What I always wanted to tell about science
- Data mining Data mining
- KI college 6, p 1 6 Agents that reason logically
- Uitwerking tentamen Kunstmatige intelligentie vrijdag 1 juni 2001
- Nonmetric Multidimensional Scaling with Neural Networks
- Implementation Universiteit
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Programmeermethoden Walter Kosters
- Hoofdstuk 2 1 2 Intelligent Agents
- Solving 3SAT Using Adaptive Sampling Michiel B. de Jong and Walter A. Kosters
- KI college 4, p 1 4 Informed Search Methods
- NEURAL NETWORKS FOR DISCRETE TOMOGRAPHY K.J. Batenburg a W.A. Kosters b
- Kunstmatige Intelligentie
- SEQUENCE MINING ON WEB ACCESS LOGS: A CASE STUDY Carlos Soares a
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 18, 19.1 en 21.1/3 van Russell/Norvig = [RN]
- Russell en Norvig Hoofdstuk 1 1 "Theexcitingnewefforttomakecomputers
- Programmeermethoden Functies --vervolg
- Imperatief Programmeren fl Copyright 1995 Vakgroep Informatica, Universiteit Utrecht
- Opgaven voor werkcollege over hoofdstuk 4 Gegeven zijn de volgende 2 toestandsruimten
- Triangular Heaps Henk J.M. Goeman
- Fourier Analysis of Genetic Algorithms Walter A. Kosters a , Joost N. Kok a and Patrik Flor een b
- Kunstmatige Intelligentie
- Tentamen Programmeermethoden Dinsdag 6 januari 1998, 19.0022.00 uur
- Tentamen Inleiding Programmeren voor LS&Ters Maandag 26 augustus 2002, 14.0017.00 uur
- Programmeermethoden Files & functies
- Computerspellen in soorten en maten dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Dit document bevat algemene informatie over computers, en meer in het bijzonder over het operating systeem UNIX/Linux. Een # betekent: voor beginners; en *: voor gevorderden. Het
- Tentamen Programmeren 1 --Java Maandag 4 november 2002, 10.0013.00 uur
- KI college 3, p 1 3 Solving Problems by Searching
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- KI hfdst 18, p 1 18 Learning From Observations
- Competitive Neural Networks for Customer Choice Models
- Kunstmatige Intelligentie
- AI98sheets2627.doc 1 26 Philosophical Foundations
- performance represented
- ARTIFICIAL INTELLIGENCE EXAMPLE OF EXAME
- Sokoban: Reversed Solving Frank Takes (ftakes@liacs.nl)
- Spellen: van puzzels tot tomografie dr. Walter Kosters, Informatica
- Oude tentamens Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica --20012007
- Data Mining: From thrillers to Tetris Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Tentamen Programmeermethoden Woensdag 23 februari 2011, 14.0017.00 uur
- Spellen: Van puzzels via tomografie naar backtracking dr. Walter Kosters, Informatica
- Mining in Semi-Structured Data Project Proposal
- Inleiding Programmeren in C++ voor Life Science & Technology
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 5 januari 2009, 14.0017.00 uur
- Jeroen F. J. Laros January 20, 2006
- Simulated-Annealing( \temperature"
- KI college 5, p 1 5 Game Playing
- RijksUniversiteit Informatica Tentamen
- Seminarium Geavanceerde Algoritmen Jeannette de Graaf Walter Kosters
- KI college 7, p 1 9 Inference in Firstorder Logic
- KI hfdst 19, p 1 20.5 Neural Networks
- Ensembles of Nonconformist Neural Networks M.C. van Wezel M.D. Out W.A. Kosters
- Hoofdstuk 2 1 2 Intelligent Agents
- Maximum Likelihood Weights for a Linear Ensemble of Regression Neural Networks \Lambda
- AI98sheets2627.doc 1 26 Philosophical Foundations
- Numerical Integration by Cubature Formulae in Bayesian Neural Networks
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 6 van Russell/Norvig = [RN]
- Metrics for Mining Multisets 1 Walter A. Kosters Jeroen F. J. Laros
- Theory of Genetic Algorithms Thomas Back \Lambda , Jeannette M. de Graaf,
- Aanwijzingen Kunstmatige
- Seminarium Geavanceerde Algoritmen Jeannette de Graaf Walter Kosters
- KI hfdst 18, p 1 18 Learning From Observations
- Tentamen Inleiding programmeren voor LS&Ters Vrijdag 14 maart 2003, 14.0017.00 uur
- Vacuum-cleaner vacuum-cleaner
- Hoofdstuk 3, 1 Choosing states and actions
- Programmeermethoden Arrays (vervolg)
- Clusteren | introductie Stel we hebben een n-tal objecten (datapun-
- Detecting and Pruning Introns for Faster Decision Tree Evolution
- Tentamen Programmeren in JavaScript Vrijdag 2 november 2001, 9.3012.30 uur
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Kunstmatige intelligentie programmeren, -, nonogrammen
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 5 januari 2004, 14.0017.00 uur
- Programmeermethoden week 13: 610 december 2010
- Kunstmatige Intelligentie
- Understanding Customer Choice Processes Using Neural Networks
- KI hfdst 16 & 17, p 1 16 Making Simple Decisions
- KI college 6, p 24 . It is possible to define an agent that reasons using firstorder
- KI college 7, p 13 . A simple extension of the propositional inference rules
- A Depth First Implementation Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 6 augustus 2001, 9.0012.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 27 maart 2009, 14.0017.00 uur
- EFFICIENT FEATURE DETECTION FOR SEQUENCE CLASSIFICATION IN A RECEPTOR DATABASE #
- Natural Data Mining Techniques J. N. Kok and W.A. Kosters
- Maximum Likelihood Weights for a Linear Ensemble of Regression Neural Networks
- Uitwerking tentamen Kunstmatige intelligentie maandag 13 augustus 2001
- Kunstmatige Intelligentie
- Solving SameGame and its Chessboard Variant Frank W. Takes Walter A. Kosters
- Werkcollege Programmeermethoden 26 en 28 oktober 2010 De werkcolleges zijn in de zalen B02/405/409 (dinsdag 26 oktober) en B01/B02/402 (don-
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 6 januari 1997, 14.0017.00 uur
- Temporal Extrapolation within a Static Clustering1
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden | Informatica
- Genetic Programming Produces Strategies for Agents in a Dynamic Environment
- A Bayesian Approach to Combined Neural Networks Forecasting
- Kunstmatige Intelligentie voorjaar 1997 Docent: Assistent
- AI---algemeen www.cs.tut.fi/~jkorpela/perl/intro.html
- Lindstrom scanning and link inversion Dick Bruin and Walter A. Kosters
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden | Informatica
- Enquete betreffende het vak Kunstmatige Intelligentie, voorjaar 1999 Inleveren bij de docent: Ida SprinkhuizenKuyper, kamer 206c of postvakje
- KI hfdst 19, p 1 20.5 Neural Networks
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 19 maart 2004, 10.0013.00 uur
- Spellen: Van puzzels via tomografie naar backtracking dr. Walter Kosters, Informatica
- Cases --Data Mining (DM) Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Ouderdag zaterdag 24 april 2010 --Informatica Een viertal opgaven
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 28 maart 2008, 14.0017.00 uur
- KI hfdst 18, p 3 Prior knowledge
- Japanse puzzels dr. Walter Kosters, Informatica (& Wiskunde)
- AI en Data mining Van AI tot Data mining
- Exploratory Recommendations Using Wikipedia's Linking Structure Adrian M. Kentsch, Walter A. Kosters, Peter van der Putten and Frank W. Takes
- Tennis Patterns: Player, Match and Beyond Jonathan K. Vis a
- Visualizing Co-occurrence of Self-Optimizing Fragment Groups
- Automatic Generation of Japanese Puzzles K.J. Batenburg a
- Visualization on a Closed Surface Walter A. Kosters and Jeroen F. J. Laros
- Adapting and Visualizing Association Rule Mining Systems for Law Enforcement Purposes
- Clustering Improves the Exploration of Graph Mining Results
- Metrics for Mining Multisets Walter A. Kosters and Jeroen F. J. Laros
- Data Mining Approaches to Criminal Career Analysis
- Onto Clustering of Criminal Careers Jeroen S. de Bruin, Tim K. Cocx, Walter A. Kosters,
- A Distance Measure for Determining Similarity between Criminal Investigations
- A Neural Network Approach to Real-Time Discrete Tomography
- Frequent Itemsets for Genomic Profiling Jeannette M. de Graaf1
- The Theory of Tetris Hendrik Jan Hoogeboom and Walter A. Kosters
- A Discrete Tomography Approach to Japanese Puzzles
- Tetris and Decidability Hendrik Jan Hoogeboom, Walter A. Kosters
- Tetris is Hard, Made Easy Ron Breukelaar, Hendrik Jan Hoogeboom, and Walter A. Kosters
- 6.2.8 Neural networks for data mining Walter Kosters
- A Nonogram, also known as a Japanese puzzle in some countries, is a kind of logic puzzle, where the goal is to draw a rectangular image that adheres to certain row and column
- n-Queens --331 references This paper currently (April 29, 2011) contains 331 references (originally in BibTeX for-
- Opgaven Kunstmatige intelligentie --2 maandag 21 maart 2011
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Oude tentamens Kunstmatige intelligentie Uitwerkingen (selectie)
- AI--algemeen LATEX Het superieure tekstverwerkingssysteem LATEX is gebaseerd
- Introductie LATEX Essential to the spirit of TEX is
- Het grote probleem Victor Erslag, Universiteit Leiden
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 25 van Russell/Norvig = [RN]
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 5 van Russell/Norvig = [RN]
- AI--algemeen Perl Boek: R.L. Schwartz & T. Phoenix & b d foy,
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 18.7 van Russell/Norvig = [RN]
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 4.1.4 van Russell/Norvig = [RN]
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 13 en 14 van Russell/Norvig = [RN]
- Bioinformatics: Fragment Assembly Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Kunstmatige intelligentie (AI) dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Backtracking dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Informatica door de jaren heen dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Kunstmatige intelligentie dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Informatica --Universiteit Leiden Toptoets --woensdag 4 juni 2008
- LAPP-Top Informatica, Universiteit Leiden Vragen, dinsdag 18 en 25 januari 2011
- sheets Programmeren 1 --Java college 4, Walter Kosters
- Tentamen Programmeren 1 --Java Dinsdag 17 december 2002, 10.0013.00 uur
- Tentamen Inleiding Programmeren voor LS&Ters Woensdag 3 april 2002, 14.0017.00 uur
- Tentamen Inleiding Programmeren voor LS&Ters Vrijdag 28 juni 2002, 14.0017.00 uur
- Nonogrammen Een Nonogram, in Nederland ook bekend als een Japanse puzzel (niet te verwarren met
- Programmeermethoden Walter Kosters
- Programmeermethoden week 10: 1519 november 2010
- Programmeermethoden Datastructuren: stapels, rijen en binaire bomen
- Programmeermethoden Java, Qt, . . .
- Dit document bevat richtlijnen voor het programmeren bij het eerstejaars college Programmeer-methoden, Universiteit Leiden, najaar 2010, zie
- Dit document bevat teksten die direct aansluiten op de hoorcolleges van het eerstejaars vak Programmeermethoden, Universiteit Leiden, najaar 2010, zie (ook voor de sheets)
- Dit document bevat teksten die wat meer vertellen over grafisch programmeren in Visual C++ bij het het eerstejaars college Programmeermethoden, Universiteit Leiden, najaar 2007, zie
- Tentamen Programmeermethoden maandag 2 augustus 2010, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Donderdag 17 december 2009, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 4 augustus 2008, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 7 januari 2008, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 2 april 2007, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 31 juli 2006, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 31 maart 2006, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 9 januari 2006, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 1 augustus 2005, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 1 april 2005, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 10 januari 2005, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 2 augustus 2004, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 4 augustus 2003, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 7 maart 2003, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 6 januari 2003, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 5 augustus 2002, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 5 april 2002, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Donderdag 3 januari 2002, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 20 april 2001, 9.0012.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Donderdag 4 januari 2001, 10.0013.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 6 augustus 1999, 9.0012.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Dinsdag 5 januari 1999, 19.0022.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 7 augustus 1998, 9.0012.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 5 januari 1998, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Dinsdag 7 januari 1997, 19.0022.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 9 augustus 1996, 9.00 12.00 uur
- Unix is a Four Letter Word: : : and Vi is a Two Letter Abbreviation
- 1 C++ op een PC Deze tekst maakte tot en met 1998 deel uit van het dictaat Programmeermethoden en
- Vierde programmeeropdracht: Othello In deze opdracht leer je werken met recursie, stapels, Makefiles en Qt designer. Lees voor
- Clusteren --introductie Stel we hebben een n-tal objecten (datapun-
- Kunstmatige Intelligentie opdracht 2 23 februari 2011
- Werkcollege Programmeermethoden 13, 14 en 16 december 2010 zalen B2 en B3 Tentamen vrijdag 5 januari 1996, met een extra som
- KI college 4, p 2 Minimize estimated cost to reach a goal: Greedy search
- KI hfdst 19, p 4 4.3 Genetic Algorithms and
- KI hfdst 14 & 15, p 6 Bayes' Rule and its Use
- Fragment assembly Exercises Try the following exercises from pages 139140 of the
- 3.3.2 Future cases: data mining in virtual organizations , Walter Kosters
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 7 augustus 2000, 9.0012.00 uur
- Intelligent Data Analysis 8 (2004) 601613 601 Nonmetric multidimensional scaling: Neural
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 3 (tot en met 3.4) van Russell/Norvig = [RN]
- Knuth, Conway en Surreal numbers dr. Walter Kosters
- Intern. Math. Journal, Vol. x, 2004, no. xx, xxx -xxx On the modular n-queen problem in higher dimensions
- Tentamen Programmeermethoden woensdag 24 februari 2010, 14.0017.00 uur
- Dit document bevat opgaven voor zelfstudie bij het eerstejaars college Programmeermethoden, Universiteit Leiden, najaar 2010, zie (ook voor de antwoorden)
- sheets Programmeren 1 --Java college 6, Walter Kosters
- Kunstmatige Intelligentie
- KI hfdst 14 & 15, p 1 14 Uncertainty
- April 6, 2004 13:18 WSPC/Guidelines tetris International Journal of Computational Geometry & Applications
- Minimax-Decision(state,game) Successors(state)
- Kunstmatige Intelligentie
- AI98sheets1.doc 1 I Artificial Intelligence
- A Theoretical and Practical Comparison of Depth First and FP-growth Implementations
- KI college 6, p 22 Deducing Hidden Properties of the World
- KI college 5, p 2 Perfect Decisions in TwoPerson Games
- KI college 2, p 1 2 Intelligent Agents
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- SURREAL NUMBERS AND THE N-QUEENS GAME Hassan A Noon.
- Programmeermethoden Controle-structuren
- Tentamen Programmeermethoden Donderdag 4 januari 1996, 19.0022.00 uur
- Opgaven Kunstmatige intelligentie --3 maandag 11 april 2011
- KI college 5, p 2 Perfect Decisions in Two-Person Games
- Programmeren 1 --Java op een PC of Mac Hieronder staan enkele korte aanwijzingen om snel met Java aan de slag te kunnen op
- Using Consecutive Support for Genomic Profiling
- Complexity Analysis of Depth First and FP-growth Implementations
- toestandsruimte Uitwerkingen
- KI hfdst 16 & 17, p 1 16 Making Simple Decisions
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 8 januari 2007, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 5 januari 1996, 14.0017.00 uur
- Eye Movements Disclose Decisions in Set Joost Broekens a
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- MINING BALANCED PATTERNS IN WEB ACCESS DATA Edgar H. de Graaf, Joost N. Kok and Walter A. Kosters
- Programmeermethoden week 11: 2226 november 2010
- Vierde programmeeropdracht: Nim In deze opdracht leer je werken met recursie, stapels, Makefiles en Qt designer. Lees voor
- Applying Monte Carlo Techniques to the Capacitated Vehicle Routing Problem
- C++ifPCwhileLinuxdiffintFirefoxboolpublicprivateWindows fileg++UNIXVisualOSFedoralscharpsopenclosegetputarray
- Tentamen Programmeren in JavaScript Vrijdag 11 januari 2002, 9.3012.30 uur
- Studentassistenten Informatica Universiteit Leiden
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 6 augustus 2007, 14.0017.00 uur
- (Version 3.03, Oct 2, 1999) by Mark Overmars
- Interesting Association Rules Multiple Taxonomies
- Kunstmatige Intelligentie
- Theory of Genetic Algorithms ---extended abstract---
- Nonmetric Multidimensional Scaling: Neural Networks versus Traditional Techniques
- KI hfdst 14 & 15, p 6 Bayes' Rule and its Use
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstukken 7/8 van Russell/Norvig = [RN]
- C++ifPCwhileLinuxdiffintFirefoxboolpublicprivateWindows fileg++UNIXVisualOSFedoralscharpsopenclosegetputarray
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 16 april 1999, 14.0017.00 uur
- Tentamen Programmeermethoden Dinsdag 4 januari 2000, 19.0022.00 uur
- Detecting and Pruning Introns Faster Decision Tree Evolution
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- Tentamen Programmeermethoden Dinsdag 5 januari 1999, 14.0017.00 uur
- Displaying Co-occurrences of Patterns in Streams for Website Usage Analysis Edgar H. de Graaf Joost N. Kok Walter A. Kosters
- Uitwerkingen Kunstmatige
- Two Neural Network Methods for Multidimensional Scaling
- Programmeermethoden week 7: 2529 oktober 2010 (Den Haag: een week eerder)
- L A T E X | algemeen Het geweldige tekstverwerkingssysteem L A T E X
- satisfaction constraints
- KI hfdst 19, p 1 20 Reinforcement Learning
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 3 (vanaf 3.5) en 4 van Russell/Norvig = [RN]
- KI college 6, p 22 Deducing Hidden Properties of the World
- Tentamen Inleiding programmeren voor LS&Ters Vrijdag 12 maart 2004, 14.0017.00 uur
- Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 2 van Russell/Norvig = [RN]
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 3 augustus 2009, 14.0017.00 uur
- Russell en Norvig Hoofdstuk 1 1 (Haugeland,
- Kunstmatige Intelligentie
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden | Informatica
- Deterministic, single-state
- Using a Probable Time Window for E#cient Pattern Mining
- KI college 8, p 1 14 Uncertainty
- Numerical Integration by Cubature Formulae in Bayesian Neural Networks
- Mining Clusters with Association Rules Walter A. Kosters, Elena Marchiori and Ard A.J. Oerlemans
- Tentamen Programmeermethoden Dinsdag 4 januari 2011, 10.0013.00 uur
- Enhancing the Automated Analysis of Criminal Careers Tim K. Cocx Walter A. Kosters Jeroen F.J. Laros
- Van kwaad tot erger Walter Kosters, woensdag 28 oktober 2009
- AI en Data mining Van AI tot Data mining
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 10 april 2000, 14.0017.00 uur
- Opgaven Kunstmatige intelligentie --4 maandag 2 mei 2011
- Monotone Constraints in Frequent Tree Mining Jeroen De Knijf
- Visualization and Grouping of Graph Patterns
- Programmeermethoden Object-geOrienteerd Programmeren & Life
- sheets Programmeren 2 --Java Recursie, de muis en graphics
- Expected heights in heaps Jeannette M. de Graaf and Walter A. Kosters
- KI college 4, p 2 Minimize estimated cost to reach a goal: Greedy search
- KI hfdst 18, p 3 Prior knowledge
- Hoofdstuk 3, 1 Choosing states and actions
- Discrete Tomography and Nonograms Walter Kosters, Universiteit Leiden
- Tentamen Programmeermethoden Vrijdag 8 augustus 1997, 9.0012.00 uur
- LATEX --algemeen Het geweldige tekstverwerkingssysteem LATEX
- Informatica --Kunstmatige Intelligentie Open dag --vrijdag 15 april 2011
- sheets Programmeren 1 --Java college 2, Walter Kosters
- Interesting Fuzzy Association Rules Quantitative Databases
- werkcollege trainingset
- KI hfdst 19, p 1 19 Learning in Neural and Belief Networks
- Kunstmatige intelligentie --Eerste verslag Hieronder staan diverse opmerkingen over het verslag van de eerste programmeeropga-
- On Affect and Self-adaptation: Potential Benefits of Valence-Controlled Action-Selection
- A short note on Hamiltonian circuits in subgraphs
- TACTICAL ANALYSIS MODELING THROUGH DATA MINING Pattern Discovery in Racket Sports
- Expected heights in heaps Jeannette M. de Graaf and Walter A. Kosters
- GP&C--Rush Hour Games, Puzzles, & Computation
- Tentamen Kunstmatige intelligentie Universiteit Leiden --Informatica
- GP&C--Gadgets Games, Puzzles, & Computation
- Triangular Heaps Henk J.M. Goeman
- Tentamen Programmeermethoden Maandag 1 augustus 2011, 14.0017.00 uur
- Pointer-practicum 21/22/24 november 2011
- Discrete Tomography: A Neural Network Approach
- LATEX in een pagina Walter A. Kosters, kosters@liacs.nl
- Identifying Prominent Actors in Online Social Networks using Biased Random Walks
- K. Joost Batenburg Walter A. Kosters
- Kunstmatige Intelligentie opdracht 2 Multi-agent systems
- Tentamen Programmeermethoden Woensdag 4 januari 2012, 10.0013.00 uur
- Hoe werkt het ook alweer in Prolog? 5 maart 2012
- Spellen: Van puzzels via tomografie naar backtracking dr. Walter Kosters, Informatica
