Python中遗传算法的快速入门指南

基于Python及其库的面向人工智能/人工智能的生物优化算法

你会学到什么
理解使用遗传算法的原因，知道在什么情况下可以使用遗传算法
能够解释遗传算法，并能够识别可能需要遗传算法来找到解决方案的问题类型
掌握遗传算法的工作原理，理解交叉、变异和选择算子的工作原理
发展使用遗传算法作为优化技术的技能
了解如何使用Python和Python库实现GA
利用遗传算法解决优化问题，如8皇后问题和背包问题

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2声道
语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译） |时长:16节课(2小时42分钟)|大小解压后:1.47 GB

要求
对计算机编程有基本的理解，最好是Python语言

描述
准备好提升你的遗传算法升级技能的职业形象

准备好快速将遗传算法应用于实际优化问题

快速准备在Python / Python库中实现遗传算法

如果符合以下条件，请立即注册课程

你想快速学习遗传算法解决AI & ML问题。

您希望快速掌握基于GA的优化问题解决方案。

你想用Python快速开发基于遗传算法的应用程序。

课程里有什么？

大约三小时的视频内容，包括

结合实例快速介绍遗传算法

遗传算法在Python中的四个应用

用Python开发遗传算法应用的四个任务。

课程结构

本课程旨在以最短的时间完成，并获得最大的成果。本课程分为11个部分，即

(I)遗传算法流程图，(ii)遗传算法生物模拟，(iii)遗传算法基本的五个阶段，

(四)遗传算法计算-丢番图方程，(五)。遗传丢番图方程- Python实现的，

(vi) GA应用程序-消息生成(密码破解)，(vii) GA Python库，

(八)GA应用——背包问题，(九)GA应用——八皇后问题，

(x) GA问题和应用程序类型以及(xi) GA问题测验，面向GA从业者。

这些部分中的每一个都将帮助你轻松地学习和掌握遗传算法，为你提供关于成功完成任何优化项目所必需的各个步骤的知识。

掌握遗传算法的五个阶段及其在AI/ML问题中的应用。

掌握使用Python和Python库实现遗传算法的基本技巧

为什么要选这门课？

每堂课的设计都是为了让学习者能够清楚地理解遗传算法的所有步骤，而不涉及不必要的数学复杂性。通过手工编码或使用Python / Python库，一步步演示了四个实际应用程序。同样的问题被指定为练习题，以阐明遗传算法在人工智能领域优化问题中的实际应用。带注释的GA问答比赛将帮助学习者回顾对所展示材料的理解。A Quick Start Guide to Genetic Algorithms in Python

课程成果

了解传统的遗传算法。

了解遗传算法的五个基本阶段。

学习使用Python和Python库实现遗传算法。

确定应用遗传算法的问题域。

那么为什么要等呢？立即注册！！！

阿尔伯特·爱因斯坦说过，“一切都必须尽可能简单，但不能更简单”。

本课程旨在以简单而精确的方式介绍遗传算法，避免不必要的数学复杂性。它主要集中在以最简单的方式把遗传算法概念带回家。内容以尽可能简单的方式解释，以便任何有兴趣学习遗传算法应用的人可以毫不费力地练习给出的例子。每一个演讲视频都简短、精确，并且专注于一个想法。实际的遗传算法阶段在一开始就介绍了与实践的例子。最低要求的理论在课程中间有所涉及。本课程旨在向学习者介绍遗传算法的工作原理，带领他/她从已知走向未知。GA是进化算法；GA模块的课程计划旨在支持进化学习。

即时学习和即时教学。

什么是遗传算法:进化优化算法

为什么GA:小巧、简单且有效

如何遗传:五个简单的阶段

当GA:大解空间

其中GA:人工智能和机器学习

这门课程是给谁的
任何对人工智能、机器学习、进化计算和启发式优化感兴趣的人

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