Algoritmos genéticos
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85 students enrolled

Algoritmos genéticos

Una introducción a la computación evolutiva
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Last updated 11/2019
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What you'll learn
  • Teoría básica sobre la evolución y la genética.
  • Implementación de un algoritmo genético para resolver problemas de optimización.
  • Técnicas de representación, selección, cruza y mutación en un algoritmo genético.
  • Qué papel juegan las metaheurísticas en el mundo real
Requirements
  • Programar fluidamente en C
  • Conocimientos de complejidad algorítmica
  • Saber analizar gráficas de funciones (cálculo)
  • Tener nociones de optimización
Description

Hoy en día, "hacer más con menos" se ha vuelto un tema de bastante interés para la industria en general. Ya seas ingeniero, físico o matemático, la optimización juega un papel sumamente importante en el desarrollo de casi cualquier cosa.

Es muy probable que ya tengas concimientos de optimización clásica, pero los problemas actuales se han vuelto tan complejos que resulta casi imposible seguir usando lo que ya conocemos y hemos usado siempre. Estamos en la 4° revolución industrial y la Inteligencia Artificial es la protagonista de nuestro desarrollo en los próximos años.

En todos lados vemos la enorme oleada del Machine Learning y el Deep Learning pero, ¿has escuchado hablar de la Computación Evolutiva? Bueno, básicamente es recrear en la computadora algo que indiscutiblemente ha salido bien durante miles de años: la evolución de las especies.

Anímate a entrar en esta maravillosa rama de la IA (metaheurísticas bio-inspiradas) con su principal exponente: LOS ALGORITMOS GENÉTICOS.

Who this course is for:
  • Ingenieros DE CUALQUIER CARRERA
  • Matemáticos
  • Programadores
Course content
Expand all 62 lectures 07:11:53
+ Conocimiento elemental
7 lectures 01:10:35
Algoritmos y heurísticas
11:27
Cuestionario
5 questions
Sobre el origen de las especies
15:14

Verificación de aprendizaje

Cuestionario
10 questions
Historia de la computación evolutiva
08:20

Verificación de aprendizaje

Cuestionario
4 questions
Paradigmas de la computación evolutiva
09:41

Verificación de aprendizaje

Cuestionario
4 questions
Conceptos biológicos I
08:04

Verificación de aprendizaje

Cuestionario
9 questions
Conceptos biológicos II
06:21

Verificación de aprendizaje

Cuestionario
6 questions
De la biología a la computación
11:28
+ Tu primer Algoritmo Genético
22 lectures 02:21:44
Individuos (teoría)
11:09
Un breve paréntesis antes de programar
02:45
La primera generación (implementación)
10:52
Evaluación de aptitud (teoría)
02:00
Evaluar individuo (Implementación)
08:17
Evaluar población (implementación)
03:02
Selección (teoría)
04:03
Selección (implementación)
07:41
Cruza (teoría)
02:56
Cruza (Implementación)
09:39
Mutación (teoría)
01:24
Mutación (Implementación)
04:11
Elitismo (teoría)
03:18
Elitismo (Implementación)
08:12
Parámetros (implementación)
04:17
Ensamblando todo
06:34
Ejecución del código
19:06
Resultados del algoritmo
04:51
Gráfica de convergencia (teoría)
04:14
La entrada estándar
05:25
Gráfica de convergencia (creación)
07:43
+ Ampliando herramientas
13 lectures 01:52:44
Teoría detrás del algoritmo
07:56

Demuestra que has entendido la explicación

Cuestionario
10 questions
Problemas del sistema binario
06:34

Demuestra que has entendido la explicación

Cuestionario
7 questions
Técnicas de representación
08:14
Técnicas de selección
11:28
Aditamentos de la selección
10:01
Conceptos finales sobre selección
05:18
Cruzas para representaciones binarias
06:48
Cruzas para permutaciones
09:46
Cruzas para representaciones reales
06:32
Conceptos finales sobre cruza
05:32
Técnicas de mutación
10:25
Ajuste de parámetros
14:24
Auto-adaptación de parámetros
09:46
+ Aplicando el nuevo conocimiento
5 lectures 24:59
Problema a resolver
01:48
Código solución (parte 1)
06:36
Código solución (parte 2)
07:27
Código solución (parte 3)
04:58
Resultado
04:10
+ ¡Pónte a prueba!
5 lectures 15:50
Antes de que comiences
04:22
Tarea 1
03:54
Tarea 2
02:37
Tarea 3
01:24
Tarea 4
03:33
+ Temas finales
7 lectures 49:57
Diploides y micro-operadores
05:39
Manejo de restricciones I
12:53
Manejo de restricciones II
05:01
Manejo de restricciones III
06:21
Algoritmos paralelos
09:53
Aplicaciones exitosas
06:28
Actualidad y futuro de la computación evolutiva
03:42