O que você aprenderá
Pré-requisitos
- Lógica de programação, bem como estruturas condicionais e de repetição
- Programação básica em Python
Descrição
A natureza oferece uma vasta gama de inspirações de processos biológicos a serem incorporados na tecnologia e na computação, sendo que alguns desses processos e padrões na natureza inspiram algoritmos utilizados na resolução de problemas do mundo real. Esses algoritmos são chamados de bioinspirados, cuja inspiração na natureza permite a aplicação em vários problemas de otimização e classificação.
Para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais utilizados algoritmos bioinspirados! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções de inteligência artificial que podem ser aplicadas em problemas reais! O curso está dividido em seis partes que abordam algoritmos diferentes aplicados em estudos de caso do mundo real. Veja abaixo os projetos que serão implementados passo a passo:
- Algoritmos genéticos (GA): Talvez o algoritmo bioinspirado mais utilizado e conhecido na área de otimização. É baseado no processo de evolução biológica, no qual populações de indivíduos evoluem ao longo das gerações por meio de mutação, seleção, e crossing over; gerando populações com indivíduos melhores. Vamos resolver um problema de agendamento de horário de voos, buscando minimizar o preço das passagens e o tempo que as pessoas ficam esperando no aeroporto
- Evolução diferencial (DE): Um algoritmo que também se inspira no processo de evolução biológica, porém mais adaptado a resolver problemas com valores reais/fracionados. O estudo de caso será a escolha da quantidade de cada alimento (de um conjunto de alimentos) para a criação de cardápios, balanceando corretamente a quantidade de carboidratos, proteínas e gorduras
- Redes neurais (ANN): Classe de algoritmos baseados no funcionamentos dos neurônios biológicos. É uma das técnicas mais modernas e utilizados em inúmeras aplicações do cotidiano, como chatbots, tradutores automáticos, carros autônomos, reconhecimento de voz, dentre várias outras. O estudo de caso será a criação de uma rede neural para a classificação de imagens
- Algoritmo da Seleção Clonal (CSA): Baseia-se no funcionamento da otimização da resposta de anticorpos contra um antígeno, assemelhando-se ao processo de evolução biológica. Esses conceitos serão utilizados na prática para a identificação de dígitos e geração de dígitos.
- Otimização por Enxame de Partículas (PSO): Um algoritmo de enxame que se baseia no comportamento social de animais, no qual o enxame como um todo tenta encontrar a melhor solução para um problema específico. Vamos considerar o cenário de um curso que precisa ser ofertado para várias turmas e horários diferentes, sendo que o objetivo do algoritmo será encontrar a melhor combinação de horários para obtermos um melhor aproveitando das turmas
- Otimização por Colônia de Formigas (ACO): Algoritmo bioinspirado que se baseia no comportamento forrageador de comida das formigas na busca por alimento. É utilizado em diversos problemas que podem ser representados como grafos, como o famoso estudo de caso do caixeiro viajante, que vamos resolver passo a passo utilizando esta técnica
Cada tipo de problema requer técnicas diferentes para sua solução, portanto, conhecendo a maior parte dos algoritmos bionspirados você saberá quais técnicas utilizar nos mais variados tipos de cenários! Durante o curso, vamos utilizar a linguagem de programação Python e o Google Colab para que você aproveite o curso da melhor maneira possível! São mais de 80 aulas e mais de 9 horas de vídeos!
Para quem é este curso
- Pessoas interessadas em conhecer como a natureza pode oferecer inspirações para a área da computação
- Pessoas interessadas em algoritmos de inteligência artificial, principalmente os inspirados na Biologia
- Desenvolvedores que queiram resolver problemas reais de otimização e classificação
- Cientistas de Dados que queiram aumentar o seu portfólio de projetos
Publicado em março de 2022
Estou iniciando o curso e encontro-me otimista.