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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/algoritmos-de-otimizacao-em-python/
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课程名称：人工智能：Python中的优化算法 课程概述：优化算法是人工智能的一个重要领域，负责解决复杂问题，通过寻找优化和搜索问题的解决方案。这类算法有多种实际应用，可以用于解决日常商业场景中的问题。例如，在学校中解决教师时间表冲突的问题，涉及多种课程和时间组合，目标是根据课程数量及教师的可用性动态生成时间表。其他应用包括电信公司设计新的光网络、运输公司优化货物配送路线、投资者选择最佳投资等。 在本课程中，您将逐步学习主要的优化算法，包括随机搜索、爬山算法、模拟退火和遗传算法！您将分别解决两个具体问题：第一个是航空公司航班优化，六位朋友将在同一城市的机场集合，致力于共享交通。在这一场景下，我们将利用四种算法为每个人寻找最佳的去程和返程航班，以降低机票成本和减少机场等待时间。同时，还会对每种方法的结果进行比较。第二个问题是有限资源的优化，案例研究为学生宿舍的分配。每位学生选择其第一和第二选择的宿舍，算法将基于学生的偏好指示每位学生应该分配到哪个宿舍。 为了达到目标，您将学习每种算法的理论概念以及在Python语言下的逐步实现。需要强调的是，我们将不使用任何库进行编码，而是教授如何利用Python的基本资源实现每种技术。课程结束时，您将掌握四种完整的优化算法，可以用于其他商业场景的问题解决。该课程适合初学者进入人工智能和优化算法领域，但即使是高级学习者也可以将其作为很好的参考和复习资料。 准备好在您的职业生涯中迈出重要一步吗？期待在课程中见到您！
Os algoritmos de otimização são uma importante área da Inteligência Artificial que são responsáveis pela resolução de problemas complexos, tendo como base encontrar soluções para problemas de otimização e busca. Existem várias aplicações práticas deste tipo de algoritmo, as quais podem ser aplicadas na resolução de problemas em cenários comerciais do dia a dia. Um exemplo clássico é a resolução do problema de choque de horários de professores em uma escola, no qual existem diversas combinações de horários e aulas e o objetivo é construir a grade de horário dinamicamente de acordo com a quantidade de aulas e a disponibilidade de cada professor. Outros exemplos são: empresas de telecomunicações podem projetar novas redes óticas, transportadoras podem planejar melhor a rota de entrega de mercadorias, investidores podem escolher os melhores investimentos; dentre várias outras.Baseado nisso, neste curso você vai aprender como implementar passo a passo os principais algoritmos de otimização, ou seja: pesquisa aleatória, subida da encosta (hill climb), têmpera simulada (recozimento simulado ou simulated annealing) e algoritmos genéticos! Você resolverá dois problemas passo a passo durante o curso:O primeiro é a otimização de voos de companhias áreas, no qual seis amigos chegarão no aeroporto da mesma cidade e pretendem compartilhar o transporte. Nesse cenário, vamos utilizar esses quatro algoritmos para encontrar os melhores voos de ida e de volta para cada pessoa, com o objetivo de reduzirmos os custos com as passagens aéreas e também o tempo de espera que cada pessoa ficará no aeroporto! Também faremos um comparativo com os resultados de cada abordagem!O segundo é a otimização de recursos limitados, sendo o estudo de caso a escolha de dormitórios para estudantes. Nesse cenário, cada estudante seleciona sua primeira e segunda opções de dormitórios e os algoritmos indicarão em qual dormitório cada estudantes será alocado baseado em suas preferências!E para chegar em nosso objetivo, você vai aprender os conceitos teóricos sobre cada algoritmo e a respectiva implementação passo a passo utilizando a linguagem Python. É importante enfatizar que não usaremos nenhum tipo de biblioteca para a codificação, ou seja, você aprender como implementar cada técnica utilizando os recursos básicos dessa linguagem! Ao final do curso, você terá quatro algoritmos de otimização completos que poderão ser utilizados para resolução de problemas em outros cenários comerciais. Por fim, este material pode ser considerado de nível iniciante para quem está entrando tanto na área de Inteligência Artificial quanto na área de algoritmos de otimização. Porém, caso você seja de nível mais avançado, este curso poderá servir como uma ótima fonte de consulta e revisão dos conceitos.Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso!:)
