کتاب آموزش کاربردی الگوریتم‌های ژنتیک در زبان برنامه‌نویسی الیکسیر (Elixir) برای حل مسائل پیچیده محاسباتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی الگوریتم‌های ژنتیک در زبان برنامه‌نویسی الیکسیر (Elixir) برای حل مسائل پیچیده محاسباتی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: محاسبات تکاملی و بهینه‌سازی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با مبانی محاسبات تکاملی و الگوریتم‌های ژنتیک
  • 2. معرفی زبان برنامه‌نویسی الیکسیر برای محاسبات موازی
  • 3. ساختار داده‌ها و مدل‌سازی مسائل در الیکسیر
  • 4. مفهوم کروموزوم و نمایش ژنتیکی در فضای مسائل
  • 5. تعریف تابع برازش برای ارزیابی پاسخ‌های الگوریتم
  • 6. پیاده‌سازی جمعیت اولیه و تولید تصادفی پاسخ‌ها
  • 7. انتخاب والدین و روش‌های گزینش بر اساس برازش
  • 8. عملگر تقاطع در الگوریتم ژنتیک با استفاده از قابلیت‌های تابعی الیکسیر
  • 9. عملگر جهش برای حفظ تنوع ژنتیکی در جمعیت
  • 10. مدیریت وضعیت و تغییرات جمعیت در طول نسل‌ها
  • 11. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم ژنتیک
  • 12. حل مسئله کوله‌پشتی با استفاده از الگوریتم ژنتیک
  • 13. بهینه‌سازی توابع ریاضی با متغیرهای پیوسته و گسسته
  • 14. پیاده‌سازی مسئله فروشنده دوره‌گرد با رویکرد تکاملی
  • 15. استفاده از قابلیت‌های هم‌روندی الیکسیر برای پردازش موازی جمعیت
  • 16. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در الیکسیر
  • 17. بررسی همگرایی الگوریتم و جلوگیری از بهینه‌های محلی
  • 18. روش‌های انتخاب مبتنی بر رتبه و تورنمنت
  • 19. ترکیب الگوریتم ژنتیک با روش‌های جستجوی محلی
  • 20. پیاده‌سازی استراتژی‌های جایگزینی جمعیت
  • 21. تحلیل آماری نتایج الگوریتم‌های تکاملی
  • 22. تکنیک‌های کدگذاری پیشرفته برای مسائل پیچیده
  • 23. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در زمان‌بندی منابع
  • 24. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌یار مبتنی بر بهینه‌سازی هوشمند
  • 25. بررسی مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 26. خطایابی و تست کدهای تکاملی در الیکسیر
  • 27. مستندسازی و توسعه کتابخانه‌های الگوریتم ژنتیک
  • 28. مطالعه موردی بهینه‌سازی پارامترهای شبکه‌های عصبی ساده
  • 29. ارائه نتایج و بصری‌سازی داده‌های حاصل از بهینه‌سازی
  • 30. اخلاق حرفه‌ای در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 31. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک حل‌کننده هوشمند مسائل ترکیبیاتی
تگ‌ها: الگوریتم ژنتیک الگوریتم‌های بهینه‌سازی برنامه‌نویسی الیکسیر برنامه‌نویسی تابعی بهینه‌سازی هوشمند حل مسائل محاسباتی زبان برنامه نویسی Elixir محاسبات تکاملی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.