【Udemy中英字幕】Genetic Algorithms & Neural Networks: Java, AI

遗传算法和神经网络：Java、AI

遗传算法、神经网络、人工智能、神经进化、Java

讲师：Catalin Baba

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您将学到什么

• 遗传算法：通过进化计算掌握优化
• 遗传算法：改进和增强遗传算法
• 人工智能：探索解决复杂问题的尖端人工智能技术。
• 神经进化：深入研究不断发展的神经网络以获得自适应解决方案。
• 神经网络：利用机器学习进行高级模式识别。

探索相关主题

• 遗传算法
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 基础编程 – Java，但任何编程语言的经验对本课程都有好处

描述

课程概述

通过我们关于遗传算法和神经网络的详细课程探索人工智能的前沿。本课程旨在通过一系列引人入胜的活动和实际问题，带您从理论理解复杂算法到直接动手应用。本课程非常适合那些希望深化人工智能专业知识的人，涵盖从基本结构和功能到游戏和模式识别中的高级应用的所有内容。

学习目标

完成本课程后，学生将：

1. 了解遗传算法的原理和组成部分，包括选择、交叉和变异过程。
2. 通过解决旅行商问题和函数优化等问题，获得遗传算法的实践经验。
3. 学习神经网络的基础知识并将其应用于数字识别等实际任务。
4. 通过创建自学的“蛇游戏”来加深对神经进化技术的理解。
5. 批判性地分析这些人工智能技术及其应用的优势和局限性。

目标受众

本课程适用于：

• 对先进的人工智能技术感兴趣的学生和专业人士。
• 数据科学家和工程师希望在他们的工具包中添加复杂的算法方法。

课程模块

1. 理论
   • 遗传算法概述：简介和历史。
   • 基础知识：基本结构、父代选择、交叉、变异和幸存者选择。
   • 评估：遗传算法的优点和缺点。
2. 遗传算法的实践活动
   • “Hello World”简介：基本实现。
   • 旅行商问题：经典计算问题的优化。
   • 函数优化：最大化或最小化函数值。
   • 数独解答器：应用遗传算法有效地解决数独难题。
3. 神经网络概述
   • 神经网络架构基础：了解层、神经元和激活函数。
   • 学习和适应：网络如何随着时间的推移而学习和发展。
4. 神经网络实践活动
   • 数字识别：使用神经网络识别和解释手写数字。
5. 高级应用：游戏中的神经进化
   • 蛇游戏：使用遗传算法和神经网络开发一种学习玩蛇游戏的人工智能。

通过我们结构化、实用的方法深入遗传算法和神经网络的世界，这种方法将理论与丰富的实践经验相结合。立即报名，开始将理论知识转化为人工智能领域有影响力的解决方案和创新。

本课程适合哪些人：

• 学生
• 人工智能爱好者

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