Contents
圖演算法( Graph Algorithms )、遺傳演算法( Genetic Algorithms )、模擬退火(Annealing,冶金上的處理)、群體智慧( Swarm Intelligence )、啟發式(Heuristics )、極小極大( MiniMax) 和元啟發式( Meta-Heuristics )
從這 17.5 小時的課程,你會學到
- 理解為什麼人工智慧很重要
- 了解尋路演算法(pathfinding algorithms :BFS、DFS 和 A* 搜索)
- 理解啟發式和元啟發式
- 了解遺傳演算法
- 理解粒子群( particle swarm )優化
- 了解模擬退火( simulated annealing )
要求
無需程式經驗。你會學到你需要知道的一切。
課程說明
本課程介紹人工智慧的基本概念和使用 Python 的元啟發式方法。 這個話題現在變得非常熱門,因為這些學習演算法可以用於從軟體工程到投資銀行的多個領域。 例如,學習演算法可以識別有助於檢測癌症的模式。 我們可以構建可以很好地猜測市場中股票價格變動的演算法。
尋路演算法
第 1 節 – 廣度優先搜索 (BFS)
- 什麼是廣度優先搜索演算法
- 為什麼在人工智慧中使用圖演算法
第 2 節 – 深度優先搜索 (DFS)
- 什麼是深度優先搜索演算法
- 通過迭代和遞歸實現
- 深度優先搜索堆棧記憶視覺化
- 迷宮逃生應用
第 3 節 – A* 搜索演算法
- 什麼是 A* 搜索演算法
- Dijkstra 演算法和A*搜索有什麼區別
- 什麼是啟發式
- 曼哈頓距離和歐氏距離
元啟發式
第 4 節 – 模擬退火
- 什麼是模擬退火
- 如何找到函數的極值
- 如何解決組合優化問題
- 旅行業務員業務員問題(Traveling Salesman Problem,TSP)
- 用模擬退火解決數獨問題
第 5 節 – 遺傳演算法
- 什麼是遺傳演算法
- 人工進化與自然選擇
- 交叉( crossover )和變異( mutation )
- 解決背包問題和N皇后問題
第 6 節 – 粒子群優化 (PSO)
- 什麼是群體智能
- 什麼是粒子群優化演算法
遊戲和遊戲樹
第 7 節 – 遊戲樹
- 什麼是遊戲樹
- 如何建構博弈樹
第 8 節 – Minimax 演算法和遊戲引擎
- 什麼是極小極大( Minimax )演算法
- 遊戲樹有什麼問題?
- 使用 alpha-beta 修剪方法
- 西洋象棋問題
第 9 節 – 以 Minimax 實現井字遊戲
- 井字遊戲( Tic Tac Toe )及其實現
- 使用極小極大( Minimax )演算法
- 使用 alpha-beta 修剪演算法( pruning algorithm )
強化學習
- 馬爾可夫決策過程 (Markov Decision Processes,MDP)
- 強化學習基礎
- 價值迭代和策略迭代
- 探索與開發問題
- 多臂式吃角子老虎機問題
- Q learning 演算法
- 通過 Q learning 學習井字遊戲
PYTHON 程式設計速成課程
- Python 程式設計基礎
- 基本資料結構
- 記憶管理基礎
- 物件導向程式設計 (OOP)
- NumPy
在第一章中,我們將討論基本的圖形演算法 – 廣度優先搜索 (BFS)、深度優先搜索 (DFS) 和 A* 搜索演算法。 一些高級演算法可以藉助圖形來解決,所以在我看來這些演算法是至關重要的。
接下來的章節是關於啟發式和元啟發式的。 我們將考慮理論以及模擬退火、遺傳演算法和粒子群優化的實現 – 有幾個問題,如著名的 N 皇后問題、旅行業務員問題 (TSP) 等。
感謝您加入課程,讓我們開始吧!
目標受眾
對人工智慧和組合優化感到好奇的初學者 Python 程式設計師
講師簡介
Holczer Balazs 軟體工程師
我的名字是 Balazs Holczer。 我來自匈牙利布達佩斯。 我有資格成為一名物理學家。 目前我在一家跨國公司擔任仿真工程師。 自大學以來,我一直對演算法和資料結構及其實現感興趣,尤其是在 Java 中。 後來我熟悉了機器學習技術、人工智慧、數值方法和處方,例如求解微分方程、線性代數、內插法和外插法。 這些東西在幾個領域可能被證明是非常重要的:軟體工程、研發或投資銀行。 我特別喜歡 Black-Scholes 模型或 Merton 模型等定量模型。
如果您對這些主題感興趣,請查看我的網站!
英文字幕:有
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