Algoritmos genéticos são um subconjunto de algoritmos evolutivos que são usados principalmente para resolver problemas de otimização. Eles trabalham criando iterativamente uma população de soluções, avaliando cada solução e selecionando as melhores soluções para criar a próxima geração. Neste curso abrangente, você aprenderá como implementar algoritmos genéticos em Python e MATLAB. Você começará aprendendo os principais conceitos dos GAs, como funções de seleção, cruzamento, mutação e condicionamento físico. Em seguida, implementaremos GAs binários e codificados em código real no MATLAB. No último tópico, mudamos para Python e implementamos algoritmos genéticos do zero no domínio dos números reais
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Os algoritmos genéticos são úteis porque podem ser usados para resolver uma ampla gama de problemas, mesmo aqueles que são muito complexos ou computacionalmente caros para outros métodos. Os GAs também são muito versáteis e podem ser aplicados a problemas em diversos domínios, como engenharia, aprendizado de máquina e finanças
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Ao final deste curso, você será capaz de entender os principais conceitos de algoritmos genéticos, implementar algoritmos genéticos em Python e MATLAB e se preparar para aplicar algoritmos genéticos para resolver uma variedade de problemas de otimização do mundo real. Os GAs são um conjunto de habilidades valioso para qualquer pessoa que trabalhe em Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou Engenharia. Ao dominar os GAs, você poderá otimizar as soluções de forma eficiente e eficaz. Imagine poder usar GAs para projetar algoritmos melhores, ajustar redes neurais ou aprimorar processos de negócios. Com os GAs à sua disposição, as possibilidades são infinitas.
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