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O que você aprenderá

  • Aprenda na teoria e na prática os principais conceitos sobre os algoritmos genéticos, tais como: indivíduo, população, crossover/reprodução, mutação, função de avaliação/fitness e seleção de indivíduos
  • Implemente um algoritmo genético passo a passo no Python para resolver um problema real de transporte de mercadorias
  • Visualize as soluções do algoritmo genético utilizando gráficos com a biblioteca matplotlib
  • Utilize o algoritmo genético integrado com uma base de dados no MySql

Requisitos

  • É recomendado conhecimento sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Conhecimentos básicos em Python são desejáveis, embora seja possível acompanhar o curso sem saber essa linguagem com profundidade
  • Noções sobre orientação a objetos são necessárias, principalmente conceitos como classe, objeto, atributo e métodoNão são necessários conhecimentos prévios sobre Inteligência Artificial
  • Não são necessários conhecimentos prévios sobre banco de dados

Descrição

Os algoritmos genéticos são uma importante área da Inteligência Artificial que são responsáveis pela resolução de problemas complexos, tendo como base encontrar soluções para problemas de otimização e busca. Existem várias aplicações práticas deste tipo de algoritmo, as quais podem ser aplicadas na resolução de problemas em cenários comerciais do dia a dia. Um exemplo clássico é a resolução do problema de choque de horários de professores em uma escola, no qual existem diversas combinações de horários e aulas e o objetivo é construir a grade de horário dinamicamente de acordo com a quantidade de aulas e a disponibilidade de cada professor. Outros exemplos são: empresas de telecomunicações podem projetar novas redes óticas, transportadoras podem planejar melhor a rota de entrega de mercadorias, investidores podem  escolher os melhores investimentos; dentre várias outras.

Baseado nisso, neste curso você vai aprender na teoria e principalmente na prática como desenvolver do zero um algoritmo genético aplicado em um cenário real de uma transportadora. Neste contexto, nós seremos consultores de uma empresa de transporte que possui vários produtos a serem transportados, porém, a empresa possui somente um caminhão disponível e com espaço limitado de armazenamento. Nosso objetivo será desenvolver um algoritmo que consiga gerar a melhor combinação dos produtos que devem ser transportados, levando em consideração o fato de que a transportadora quer ganhar o máximo de dinheiro possível com o frete e ocupando o espaço disponível no caminhão.

Esse tipo de algoritmo é baseado em encontrar soluções cada vez melhores a partir da evolução das gerações anteriores, sendo fundamentado nos processos naturais de evolução. E para chegar em nosso objetivo, você vai aprender os principais conceitos sobre essa técnica de inteligência artificial, tais como: população, indivíduo, crossover/reprodução e mutação. Ao final do curso, você terá um algoritmo genético completo que conseguirá resolver o problema da transportadora, o qual pode ser aplicado para outros cenários comerciais. Utilizaremos a linguagem Python para a programação das funções e desenvolveremos tudo passo a passo e com muitos detalhes, para que você tenha uma visão bem clara e didática de como esses algoritmos conseguem resolver problemas reais do cotidiano. Além disso, teremos um bônus no qual você vai aprender como criar uma tabela de produtos no MySql e aplicar nosso algoritmo utilizando os dados de uma base de dados, o que pode facilitar a adaptação do código para utilização em ambientes comerciais. Por fim, este material pode ser considerado de nível iniciante para quem está entrando tanto na área de Inteligência Artificial quanto na área de algoritmos genéticos. Porém, caso você seja de nível mais avançado, este curso poderá servir como uma ótima fonte de consulta e revisão dos conceitos.

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em Inteligência Artificial
  • Pessoas interessadas em resolver problemas reais utilizando algoritmos genéticos

Avaliações e Comentários

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Avaliação média
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Luiz Antonio Bertolo
Publicado 2 meses atrás
Curso nota Dez

Aprendi muito nesse curso e agradeço por esse conhecimento.

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Sergio Rebouças
Publicado 2 meses atrás
Boa didática

Sucinto e preciso nas informações, direto ao ponto e bem explicado. Muito bom para o objetivo proposto! Porém, para adaptação a outros tipos de problemas de otimização precisaríamos de mais dicas de manipulação de dados(somar produto, filtros, etc)

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Profile photo ofsergio_junior Sergio Hilton Berlotto Junior
Publicado 3 meses atrás
Ótima didática

O prof Jones apresenta a solução com muitos detalhes e facilita o aprendizado. Só gostaria de saber mais sobre onde aplicar, que tipo de problema ele soluciona.

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Publicado 5 meses atrás
por João Paulo de Andrade Dantas

Curso bem mão na massa e os códigos são bem detalhados durante o curso. O curso só traz um exemplo de aplicação. Gostaria de ter visto outros casos.

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Publicado 5 meses atrás
por Willians Dutra

O curso é muito legal. É exatamente o que eu esperava: um curso introdutório em algoritmos genéticos. As primeiras 27 aulas são as mais importantes. É difícil ver alguém explicar como é explicado no curso. Acho que só quando somos obrigados a fazer um perceptron no excel temos uma explicação como essa, bem mão na massa mesmo. Gostei tanto que me inscrevi no portal.

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Publicado 6 meses atrás
por Glaucia Maria Bressan

estou aprendendo muito!

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Publicado 7 meses atrás
por Walther Azzolini Junior

Sim. Excelente

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Publicado 9 meses atrás
por Sergio Gonzaga

Excelente

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Publicado 9 meses atrás
por Alfredo Reis

O curso é muito bom e explica os algoritmos genéticos de uma forma bem simples e intuitiva. Vale comentar que o curso se foca na resolução de um exercício específico e não dá muitos exemplos de como os algoritmos genéticos podem ser aplicados em vários outros problemas.

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Publicado 10 meses atrás
por Flávio Gomes de Andrade

Muito bom talvez alguns bonus para tirar duvidas pessoalmente seriam interessantes.

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