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Algoritmos genéticos
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295 students

Algoritmos genéticos

Una introducción a la computación evolutiva
Last updated 11/2019
Spanish
Spanish [Auto],

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

Course content

8 sections62 lectures7h 11m total length
  • Presentación del curso3:08
  • Motivación6:32

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