La computación evolutiva (evolutionary computation, EC), aplica la teoría de la evolución natural y la genética en la adaptación evolutiva de estructuras computacionales, proporcionando un medio alternativo para atacar problemas complejos en diversas áreas, como la ingeniería, economía, química, medicina y, porque no, las artes. Una población de posibles soluciones de un problema dado es análoga a una población de organismos vivos que evolucionan cada generación, al recombinar los mejores individuos de la población y transmitir sus características de dichos individuos padres, a sus descendientes. En este campo, diferentes esquemas de métodos evolutivos se han desarrollado, los cuales difieren en el tipo de estructuras que conforman la población.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Introducción a la inteligencia artificial
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Programa Especializado - Introducción a la inteligencia artificialUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAcerca de este Curso
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Universidad Nacional Autónoma de México
La Universidad Nacional Autónoma de México fue fundada el 21 de septiembre de 1551 con el nombre de la Real y Pontificia Universidad de México. Es la más grande e importante universidad de México e Iberoamérica. Tiene como propósito primordial estar al servicio del país y de la humanidad, formar profesionistas útiles a la sociedad, organizar y realizar investigaciones, principalmente acerca de las condiciones y problemas nacionales, y extender con la mayor amplitud posible, los beneficios de la cultura.
Programa - Qué aprenderás en este curso
Introducción a la computación evolutiva
En este módulo conocerás cómo y por qué funcionan los algoritmos evolutivos, para resolver problemas de optimización y búsqueda.
Principios de operación de un algoritmo genético
En este módulo aprenderás a formular, plantear e identificar las variables de decisión de un problema dado (no importando el dominio), para poderlo resolver con el uso de un algoritmo evolutivo.
Implementación de un algoritmo genético básico
En este módulo identificarás cada una de las partes que conforman un algoritmo evolutivo, lo cual tendrá como consecuencia su implementación adecuada.
Aplicaciones de algoritmos genéticos y otras técnicas evolutivas
En este módulo aprenderás que los algoritmos evolutivos no son las únicas metaheurísticas para resolver problemas de optimización y búsqueda, sino que existen otras propuestas, como los algoritmos de optimización por cúmulo de partículas y la evolución diferencial.
Reseñas
Principales reseñas sobre CÓMPUTO EVOLUTIVO
Muy bueno el curso,para aprender otro tipo de soluciones a problemas de dificil solucion por metodos de programacion clasica
Acerca de Programa especializado: Introducción a la inteligencia artificial
Este Programa especializado está dirigido a personas con interés en conocer más sobre los diversos desarrollos que han sido generados en décadas recientes en el área de inteligencia artificial. Al concluir este Programa compuesto de ocho cursos y un proyecto culminante, los estudiantes tendrán un amplio panorama y un dominio básico de las técnicas que se pueden usar para construir sistemas inteligentes. También se habrán discutido las implicaciones filosóficas, éticas y sociales que los desarrollos tecnológicos en inteligencia artificial podrían tener. La inteligencia artificial actualmente se aplica en una gran variedad de áreas y hay una alta demanda laboral en empresas y organizaciones de todo tipo, por lo que los estudiantes adquirirán diversas herramientas que podrán aplicar en su entorno profesional.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Is financial aid available?
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
