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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/algoritmos-geneticos-em-python/
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课程名称：Python中的遗传算法 概述：遗传算法是人工智能领域中的重要方向，旨在解决复杂问题，尤其是在优化和搜索方面。本课程将探讨多种实际应用，例如解决学校教师的时间安排问题。在此类问题中，需根据教师的可用性和课程数量动态构建课程表。其他应用包括通信公司设计光网络、运输公司优化货物交付路线、投资者选择最佳投资等。 在本课程中，学员将学习如何从零开始开发一个针对运输公司实际场景的遗传算法。学员将充当一家运输公司的顾问，该公司需要在有限的空间内运输多种产品，并希望通过合理组合获得最大收益。遗传算法通过模拟自然进化过程，不断改进解决方案，学员将学习的关键概念包括种群、个体、交叉/复制和变异。 课程将使用Python语言进行编程，逐步详细讲解算法的实现，以便学员清晰理解这些算法如何解决日常实际问题。此外，课程还提供一个额外的学习模块，教学员如何在MySql中创建产品表，并使用数据库中的数据来应用算法，以便更好地适应商业环境。 本课程适合初学者进入人工智能和遗传算法领域，也可供高级学员作为复习和参考之用。准备好在职业生涯中迈出重要一步吗？欢迎加入课程！
Os algoritmos genéticos 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 na teoria e principalmente na prática como desenvolver do zero um algoritmo genético aplicado em um cenário real de uma transportadora. Neste contexto, nós seremos consultores de uma empresa de transporte que possui vários produtos a serem transportados, porém, a empresa possui somente um caminhão disponível e com espaço limitado de armazenamento. Nosso objetivo será desenvolver um algoritmo que consiga gerar a melhor combinação dos produtos que devem ser transportados, levando em consideração o fato de que a transportadora quer ganhar o máximo de dinheiro possível com o frete e ocupando o espaço disponível no caminhão. Esse tipo de algoritmo é baseado em encontrar soluções cada vez melhores a partir da evolução das gerações anteriores, sendo fundamentado nos processos naturais de evolução. E para chegar em nosso objetivo, você vai aprender os principais conceitos sobre essa técnica de inteligência artificial, tais como: população, indivíduo, crossover/reprodução e mutação. Ao final do curso, você terá um algoritmo genético completo que conseguirá resolver o problema da transportadora, o qual pode ser aplicado para outros cenários comerciais. Utilizaremos a linguagem Python para a programação das funções e desenvolveremos tudo passo a passo e com muitos detalhes, para que você tenha uma visão bem clara e didática de como esses algoritmos conseguem resolver problemas reais do cotidiano. Além disso, teremos um bônus no qual você vai aprender como criar uma tabela de produtos no MySql e aplicar nosso algoritmo utilizando os dados de uma base de dados, o que pode facilitar a adaptação do código para utilização em ambientes 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 genéticos. 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? Aguardamos você no curso!:)
