Descrição
Academia de IA #4: Aprenda Métodos de Otimização Inspirados na Biologia de A a Z
Descubra o Fascinante Mundo dos Métodos de Otimização Inspirados na Biologia
Você está interessado em entender a teoria fundamental por trás do Método de Otimização por Algoritmo Genético? Gostaria de explorar os princípios básicos do Método de Otimização por Enxame de Partículas? E que tal resolver problemas complexos como o Problema do Caixeiro Viajante (TSP) usando algumas linhas de código e Algoritmo Genético? Se sua resposta for um sonoro "Sim", continue lendo...
Neste curso abrangente, mergulharemos na teoria por trás de algoritmos inspirados na biologia, como Algoritmo Genético e Método de Otimização por Enxame de Partículas. Você obterá uma compreensão sólida de operadores genéticos essenciais, como mutação, cruzamento e seleção, e como eles funcionam. Além disso, você compreenderá os conceitos fundamentais do Enxame de Partículas e seu funcionamento.
A primeira parte do curso concentra-se em utilizar Python e a biblioteca DEAP para resolver problemas de otimização e identificar os pontos mínimos ou máximos para funções desejadas usando Algoritmo Genético. As seções estão estruturadas da seguinte forma:
- Fundamentos teóricos do Método de Otimização por Algoritmo Genético
- Utilizando Python e DEAP para otimizar precisamente funções simples
- Utilizando Python e DEAP para encontrar o ponto ótimo de funções trigonométricas complicadas
- Utilizando Python e DEAP para resolver com precisão o Problema do Caixeiro Viajante (TSP)
Na segunda parte do curso, aprofundaremos o Método de Otimização por Enxame de Partículas. Você aprenderá como utilizar Python e a biblioteca DEAP para resolver problemas de otimização. As seções estão organizadas da seguinte forma:
- Fundamentos teóricos do Método de Otimização por Enxame de Partículas
- Utilizando Python e DEAP para otimizar precisamente funções simples
- Utilizando Python e DEAP para encontrar o ponto ótimo de funções trigonométricas complicadas
- Utilizando Python e DEAP para resolver com precisão a função padrão de Rastrigin
Informações Importantes Antes de se Inscrever:
Tenha a certeza de que, se você considerar o curso irrelevante para sua carreira, você estará coberto pela nossa garantia de devolução do dinheiro em 30 dias. Oferecemos reembolso total, sem perguntas! Assim que você se inscrever, terá acesso ilimitado e vitalício ao curso. Você também receberá acesso instantâneo e gratuito a quaisquer atualizações que adicionarmos ao curso. Estamos comprometidos em fornecer total suporte para quaisquer problemas ou sugestões relacionadas ao curso. Dê uma olhada no currículo e aproveite as aulas de PRÉVIA GRATUITAS para uma visão rápida.
Não perca esta oportunidade de expandir seus conhecimentos e habilidades. Clique no botão "Faça Este Curso" no canto superior direito agora mesmo! O tempo é precioso, então não perca mais um segundo. Estou animado para vê-lo no curso!
Atenciosamente,
Sobhan
O Que Você Vai Aprender:
- Obter uma compreensão abrangente dos conceitos por trás do Algoritmo Genético
- Explorar os princípios do Método de Otimização por Enxame de Partículas
- Dominar os operadores básicos do Algoritmo Genético
- Entender como a mutação opera no Algoritmo Genético
- Aprender como o operador de cruzamento funciona no Algoritmo Genético
- Desenvolver habilidades de programação usando Python e a biblioteca DEAP para resolver problemas de Min/Max
- Descobrir técnicas para encontrar o ponto ótimo de funções trigonométricas complexas
- Aprender como resolver problemas conhecidos como o Problema do Caixeiro Viajante (TSP)
- Adquirir a capacidade de resolver funções padrão como Rastrign
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