Python遗传算法终极初学者指南
成为人工智能和数据科学领域成功产品经理的完整课程
讲师:Jones Granatyr & Edson Pacholok & AI Expert Academy
中英文字幕单独处理,翻译流畅,课程资料包齐全!
你将会学到什么?
- 在理论和实践中学习遗传算法的主要概念,如:个体、种群、交叉/繁殖、突变和评估
- 在Python中从头开始实现遗传算法
- 在Python中实现一步一步的遗传算法来解决现实世界中的问题,例如产品的运输和航班时刻表的优化
- 应用遗传算法解决最大化和最小化问题
- 使用动态图形可视化遗传算法结果
- 整合遗传算法与MySql数据库
- 学习如何使用DEAP和MLROSe库构建遗传算法
课程内容
4 个章节 • 35 个讲座 • 总时长 4 小时 52 分钟
课程要求
- 编程逻辑
- 基本Python编程
课程说明
遗传算法是人工智能的一个重要领域,负责解决复杂的现实世界问题。这种类型的算法有几个实际应用,可以应用于解决日常业务情况中的问题。一个典型的例子是解决学校教师的时间表问题,其中存在不同的时间表和课程组合,目标是根据课程的数量和每个教师的可用性动态构建时间表。其他例子还有:电信公司可以设计新的光网络,运营商可以更好地规划货物的运送路线,投资者可以选择最佳投资;还有其他几个。
在本课程中,您将学习进入遗传算法世界所需的一切!这门课程的独特之处在于,你将学习基本的直觉,特别是,在不使用预构建库的情况下逐步实现。换句话说,我们将使用Python从头开始实现遗传算法。如果你从来没有听说过这个主题,在课程结束时,你将有所有的理论和实践基础来解决你自己的问题或你工作的公司的问题!
- 在第1部分中,我们将从零开始实现一个遗传算法来解决一个非常常见的与产品运输相关的问题。假设我们需要在卡车上装载一些产品,但我们需要选择最有利可图的产品,并考虑到卡车上没有足够的空间来装载它们。因此,遗传算法的目标将是选择最佳的产品集,使公司的利润最大化。最后,我们将把我们的算法与MySql中的数据库集成在一起,这样就更容易知道如何处理商业应用程序!
- 在第2部分中(在你学习了整个直觉并从头开始实现遗传算法之后),是时候学习如何使用库来解决同样的问题了。除了产品运输的案例研究,我们还将解决另一个问题,那就是为团体旅行的人寻找最低的机票价格。我们将使用两个库来解决这两个问题:DEAP (Python中的分布式进化算法)和MLROSe。有趣的是,我们将能够将库的结果与从头实现的遗传算法的结果进行比较。
这可以被认为是遗传算法的第一门课程,完成后,你可以继续学习更高级的材料。最后,你将有实践的背景来开发一些简单的项目,并参加更高级的课程。在讲座期间,代码将使用谷歌Colab逐步实现,这将确保您在本地机器上安装或配置软件时不会出现问题。
此课程面向哪些人?
- 对遗传算法,优化算法或人工智能感兴趣的人
- 对从零开始实现遗传算法感兴趣的人
- 对DEAP和MLROSe库感兴趣的人
- 学习人工智能相关科目的学生
- 希望增加遗传算法知识的数据科学家
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