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CURSO

Curso Inteligência Artificial: Algoritmos Genéticos

Imagem destacada do curso Curso Inteligência Artificial: Algoritmos Genéticos

Sobre o curso
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Neste curso você aprenderá a teoria básica sobre Algoritmos Genéticos, vamos percorrer todo o caminho no que tange o AG, começando com a teoria da evolução de Darwin e terminando com o desenvolvimento de um Algoritmo Genético para maximizar uma função matemática.
  • Data de publicação: 20/08/2017
  • Idioma: Português (Brasil)
  • Plataforma: Udemy
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Ementa do Curso

  • Módulo 01 | Introdução ao Curso
    • Introdução e Estrutura Curricular
  • Módulo 02 | Teoria dos Algoritmos Genéticos
    • Introdução ao Algoritmos Genéticos
    • AG: Representação Cromossômica
    • AG: Representação Populacional
    • AG: Função de Avaliação
    • AG: Média de Avaliação da População
    • AG: Fluxo de Execução do Algoritmo Genético
    • AG: Seleção dos Pais
    • AG: Operador de Crossover
    • AG: Operador de Mutação
  • Módulo 03 | Desenvolvimento do Algoritmo Genético (Maximização de Função)
    • Introdução à Maximização de Funções
    • Projeto do Algoritmo Genético
    • Configurando o Visual Studio para Projeto de AG
    • Prog: Classe Constants (Parâmetros do AG)
    • Prog: Classe Individuo - Parte 1
    • Prog: Classe Individuo - Parte 2
    • Prog: Classe Populacao - Parte 1
    • Prog: Classe Populacao - Parte 2
    • Prog: Classe Populacao - Parte 3
    • Prog: Classe AlgoritmoGenetico - Parte 1
    • Prog: Classe AlgoritmoGenetico - Parte 2
    • Prog: Classe AlgoritmoGenetico - Parte 3
    • Prog: Interface Gráfica de Usuário
    • Prog: Back End da Interface Gráfica de Usuário - Parte 1
    • Prog: Back End da Interface Gráfica de Usuário - Parte 2
    • Prog: Back End da Interface Gráfica de Usuário - Parte 3
    • Analisado a Evolução: Modificando os Parâmetros de Configuração
    • Teste Final: Executando
  • Módulo 04 | Considerações Finais

Mais informações

O que você irá aprender com este curso:

  • Teoria do Algoritmo Genético
  • Inteligência Computacional
  • Um pouco de Biologia
  • Conceitos Básicos de AG
  • Aprofundando em Algoritmos Genéticos
  • Arquitetura do AG
  • Representação Cromossômica
  • Representação Populacional
  • Função de Avaliação
  • Média da População
  • Operadores Genéticos
  • Seleção dos Pais
  • Operador Crossover
  • Operador Mutação
  • Desenvolvimento de um Algoritmo Genético
  • Introdução a Maximização de Funções
  • Arquitetura do Projeto
  • Preparando o Visual Studio C#
  • Programando a Classe CONSTANTS
  • Programando a Classe INDIVIDUO
  • Programando a Classe POPULACAO
  • Programando a Classe ALGORITMOSGENETICOS
  • Programando a Interface Gráfica
  • Apresentação da Execução do Algoritmo Genético

Carga horária:

  • 5,5 horas

Público alvo:

  • Estudantes iniciantes em Inteligência Artificial
  • Pessoas que procuram aprimorar processos por meio de Computação Evolutiva

Pré requisitos:

  • Lógica de Programação (Básico)
  • Linguagem c# (Básico)
  • Orientação a Objeto (Básico)
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foto de Camilo Barreto
Camilo Barreto
Instrutor pela Udemy, Pesquisador e Professor, mestre em ciências (2016) pelo programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Uberlândia com ênfase em Realidade Virtual para sistemas críticos de energia elétrica.

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