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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/resolucion-busqueda
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课程名称：解决问题的搜索 课程概述： 本课程专注于通过搜索算法进行自动问题解决。你将学习如何将问题抽象为状态-动作图，并通过识别参数来衡量其复杂性。同时，我们将展示如何分析算法的计算资源消耗，以选择或调整最适合问题的算法。我们的目标是让你能够将算法应用于具体问题，并在Python编程语言中实施这些算法。你还将看到一些模型问题的应用实例，最终可以在有趣的搜索空间中测试你的算法：解决魔方。 课程大纲： 1. **无信息搜索算法** - 你将学习无信息搜索算法，它们可以被视为设计智能体以解决问题的基础模块。你将了解到如何将问题抽象为状态-动作图，并将问题解决视为在该图中查找路径。我们将展示如何使用渐进分析评估算法的性能。 2. **无信息搜索算法（第二部分）** - 继续深入学习无信息搜索算法，掌握如何将问题抽象为状态-动作图，并分析算法的性能。 3. **有信息搜索算法** - 在这一部分，你将学习如何利用领域知识来引导算法朝向解决方案，通过启发式函数来进行指导。你将理解启发式选择对找到路径的最优性有何影响。 4. **有信息搜索算法（第二部分）** - 深入探讨有信息搜索算法，继续学习如何通过启发式函数来优化问题解决。 5. **元启发式搜索算法** - 理解元启发式算法的重要性，特别是在面对大型问题的复杂性时，当之前学习的算法变得无效时，元启发式算法将发挥重要作用。
Name:Algoritmos de Búsqueda ciega
Description:Conocerás los algoritmos de búsqueda no informada. Estos algoritmos pueden verse como building blocks para diseñar agentes inteligentes que resuelven problemas. Aprenderás a abstraer los problemas como grafos de estados-acciones y podrás tratar la solución de problemas de manera equivalente a encontrar rutas dentro de este grafo. Te mostraremos cómo utilizar el análisis asintótico para evaluar el desempeño de los algoritmos.
Name:Algoritmos de Búsqueda ciega (parte 2)
Description:Conocerás los algoritmos de búsqueda no informada. Estos algoritmos pueden verse como building blocks para diseñar agentes inteligentes que resuelven problemas. Aprenderás a abstraer los problemas como grafos de estados-acciones y podrás tratar la solución de problemas de manera equivalente a encontrar rutas dentro de este grafo. Te mostraremos cómo utilizar el análisis asintótico para evaluar el desempeño de los algoritmos.
Name:Algoritmos de búsqueda informada
Description:Aprenderás a incorporar conocimiento del dominio del problema para guiar a los algoritmos en dirección a la solución por medio de funciones heurísticas. Entenderás el efecto que tiene la selección de la heurística en la optimalidad de las rutas encontradas.
Name:Algoritmos de búsqueda informada (parte 2)
Description:Aprenderás a incorporar conocimiento del dominio del problema para guiar a los algoritmos en dirección a la solución por medio de funciones heurísticas. Entenderás el efecto que tiene la selección de la heurística en la optimalidad de las rutas encontradas.
Name:Algoritmos de búsqueda metaheurísticos
Description:Comprenderás la importancia de los algoritmos meta-heurísticos para enfrentar la complejidad de problemas grandes donde los algoritmos vistos en los módulos anteriores dejan de ser efectivos.
El curso trata de resolución automática de problemas por medio de algoritmos de búsqueda. Aprenderás a abstraer un problema como un grafo de estados-acciones y a dimensionar su complejidad por medio de la identificación de parámetros. Además, te mostraremos cómo analizar el consumo de recursos computacionales de los algoritmos para seleccionar o adaptar el más apropiado al problema. Nos interesa que puedas aplicar los algoritmos a problemas concretos. Te acompañaremos en la implementación de los algoritmos en el lenguaje de programación Python y te mostraremos algunos ejemplos de su aplicación a ciertos problemas modelo. Al final podrás probar tus algoritmos en un espacio de búsqueda interesante: el resolver el cubo de Rubik.
