Optimizazio ebolutiboa adimen artifizialean: ezagutu konputazio ebolutiboaren boterea
8 orduko tailer honek adimen artifizialaren esparruko optimizazio ebolutiboaren ikuspegi praktikoa eta teorikoa eskainiko du. Parte-hartzaileek optimizazio mono-objektiboa eta multi-objektiboa ikasiko dute, algoritmo ebolutiboen bidez optimizazioaren oinarrizko kontzeptuetan sakonduko dute eta esperientzia praktikoa lortzen hasiko dira, konputazio ebolutiboan ohikoenak diren Python paketeen bidez arazoak konponduz. Adibide praktikoen eta zuzendutako ariketen bidez, parte-hartzaileek teknika horiek nola eta noiz aplikatzen diren ulertzen has daitezen lortu nahi da.
Nori zuzenduta:
Machine learning-eko oinarrizko ezagutzak dituzten ikasleei, IT profesionalei, software ingeniariei eta datu zientifikoei zuzenduta dago ikastaro hau, optimizazio ebolutiboan gaitasunak aztertu eta eskuratu nahi badituzte. Ez da beharrezkoa aurretik optimizazio ebolutiboan esperientziarik izatea, baina machine learning kontzeptuen oinarrizko ulermena eta Python programazioaren oinarrizko ezagutza izatea gomendatzen da.
Baldintzak:
-
Python-en programazioa ezagutzea.
-
Machine Learning eta Python ezagutzea
Programa:
-
Optimizaziorako sarrera: Oinarrizko kontzeptuak
-
Helburu bakarreko eta helburu anitzeko optimizazioa
-
Eboluzio-algoritmoen funtsezko kontzeptuak
-
Konputazio ebolutiborako Python paketeen sarrera
-
Optimizazio mono-objektiboko problema bat ebaztea, konputazio ebolutiboaren bidez
-
Helburu anitzeko optimizazioan sakontzea
-
Ariketa praktiko aurreratuak optimizazio ebolutiboan
-
Kasu azterketa: Optimizazio ebolutiboaren aplikazioa benetako arazo batean
-
Jardunbide egokiak eta erronkak optimizazio ebolutiboan
-
Baliabideak eta etorkizuneko urratsak konputazio ebolutiboan
