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如何在 Matlab 中使用啟發式演算法理解、制定和解決優化問題的困難
從這 8 小時的課程,你會學到
- 識別、理解、制定和解決優化問題
- 了解隨機優化演算法的概念
- 分析和適應現代優化演算法
要求
- 你應該有基本的程式設計知識
- 你應該熟悉 Matlab 的內建程式語言
課程說明
這是隨機優化問題和演算法的入門課程,作為人工智慧的基礎子領域。 我們將涵蓋優化領域中最基本的概念,包括元啟發式和群體智能。 在完成本課程時,你將能夠識別和實施優化問題的主要組成部分。 優化問題各有不同,但大多存在相似的挑戰和困難,例如約束、多目標、離散變量和噪聲。 本課程將向你展示如何解決這些困難。 大多數講座都附帶編寫程式碼的演示視訊。 在這些視訊中,介紹了實現優化演算法或問題的分步過程。 我們還有一些測驗和練習來實踐講座中涵蓋的理論知識。
以下是涵蓋的主題列表:
- 優化的歷史
- 優化的問題
- 單一目標的優化演算法
- 粒子群優化
- 約束問題的優化
- 二元和/或離散變量問題的優化
- 多目標問題的優化
- 不確定性問題的優化
粒子群優化將是主要演算法,這是一種可以輕鬆應用於不同應用的搜索方法,包括機器學習、資料科學、神經網路和深度學習。
我為 200 多條 5 星評論感到自豪。部分評論如下:
David 說:“這門課程是我上過的最好的在線課程之一。導師做得非常好,非常仔細地準備了內容、簡報、視訊,並以非常仔細的方式解釋了複雜的程式碼。希望導師能夠開發更多的課程來豐富社會。謝謝!
Khaled 說:“Seyedali 博士是我有幸參加的最棒的講師之一。課程直指重點,課程易於理解和全面。他在培訓期間和培訓外都非常樂於助人。當然。我真的向所有想學習優化\PSO 或想加深對優化的理解的人推薦這門課程。祝大家好運,感謝 Seyedali 博士。
Biswajit 說:“這門課程對我來說真的很有幫助,因為我必須經常處理優化問題。該課程最突出的特點是強調編寫程式碼和結果的視覺化。此外,Seyedali 博士通過提供個人互動給予支持是一流的。
Boumaza 說:“Seyedali Mirjalili 博士的好課程。它讓我們清楚地了解了優化中使用的演算法。它涵蓋了優化的技術和實踐方面。一步一步的非常實用的優化方法,經過了很好的釐清和妥善的解釋主題,強烈推薦的課程! 你真的幫了我很多。我希望有一天,我會成為這個激動人心的領域的參與者之一!感謝 Seyedali Mirjalili 博士。
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目標受眾
- 任何想學習優化的人
- 任何想解決優化問題的人
講師簡介
Seyedali Mirjalili 人工智慧博士
Seyedali (Ali) Mirjalili 教授因其在人工智能 (AI) 和優化方面的進步而享譽國際,包括從人工智能的角度出發的第一套 SI 技術——與通常理解自然系統的方式截然不同——以及系統的設計框架可靠地進行基準測試、評估和提出計算成本低廉的魯棒優化算法。 Mirjalili 教授發表了 150 多篇期刊文章,其中許多發表在高影響力期刊上,其中一篇論文被引用超過 4000 次——這是 Elsevier Advances in Engineering Software 期刊中被引用次數最多的論文。此外,他還擁有超過 5 本書、30 本書章節和 15 篇會議論文。
Mirjalili 教授總共被引用超過 25,000 次,H 指數為 56。根據谷歌學術指標,他是全球人工智能領域被引用次數最多的研究人員之一。作為穩健優化領域被引用次數最多的研究人員,他位列 1% 高被引研究人員名單,並被 Web of Science 評為全球最具影響力的人工智能研究人員之一。
Ali 是 IEEE 的高級成員,也是 IEEE Access、Applied Soft Computing、Advances in Engineering Software 和 Applied Intelligence 等多個期刊的副主編。他的研究興趣包括魯棒優化、工程優化、多目標優化、群體智能、進化算法和人工神經網絡。他還致力於應用多目標和魯棒的元啟發式優化技術。
除了出色的研究成果外,Ali 教授還擔任教師超過 15 年,擔任 Udemy 講師超過 3 年。他有 10,000 多名學生,他的大部分課程都得到了 Udemy 和學生的高度評價。他是前 1% 高被引研究人員名單中唯一的 Udemy 講師。
英文字幕:有
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