Algoritmos Genéticos em Python

Construa passo a passo um algoritmo de Inteligência Artificial aplicado no cenário de transporte de produtos!

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Udemy
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Português
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Data Science
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Algoritmos Genéticos em Python
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5 hours
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Oct 2022
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What you will learn

Aprenda na teoria e na prática os principais conceitos sobre os algoritmos genéticos, tais como: indivíduo, população, crossover/reprodução e mutação

Aprenda conceitos adicionais como: função de avaliação/fitness e seleção de indivíduos

Implemente um algoritmo genético passo a passo no Python para resolver um problema real de transporte de mercadorias

Visualize as soluções do algoritmo genético utilizando gráficos com a biblioteca matplotlib

Utilize o algoritmo genético integrado com uma base de dados no MySql

Crie algoritmos genéticos utilizando a biblioteca DEAP

Why take this course?

Os algoritmos genéticos são uma importante área da Inteligência Artificial que são responsáveis pela resolução de problemas complexos, tendo como base encontrar soluções para problemas de otimização e busca. Existem várias aplicações práticas deste tipo de algoritmo, as quais podem ser aplicadas na resolução de problemas em cenários comerciais do dia a dia. Um exemplo clássico é a resolução do problema de choque de horários de professores em uma escola, no qual existem diversas combinações de horários e aulas e o objetivo é construir a grade de horário dinamicamente de acordo com a quantidade de aulas e a disponibilidade de cada professor. Outros exemplos são: empresas de telecomunicações podem projetar novas redes óticas, transportadoras podem planejar melhor a rota de entrega de mercadorias, investidores podem  escolher os melhores investimentos; dentre várias outras.

Baseado nisso, neste curso você vai aprender na teoria e principalmente na prática como desenvolver do zero um algoritmo genético aplicado em um cenário real de uma transportadora. Neste contexto, nós seremos consultores de uma empresa de transporte que possui vários produtos a serem transportados, porém, a empresa possui somente um caminhão disponível e com espaço limitado de armazenamento. Nosso objetivo será desenvolver um algoritmo que consiga gerar a melhor combinação dos produtos que devem ser transportados, levando em consideração o fato de que a transportadora quer ganhar o máximo de dinheiro possível com o frete e ocupando o espaço disponível no caminhão.

Esse tipo de algoritmo é baseado em encontrar soluções cada vez melhores a partir da evolução das gerações anteriores, sendo fundamentado nos processos naturais de evolução. E para chegar em nosso objetivo, você vai aprender os principais conceitos sobre essa técnica de inteligência artificial, tais como: população, indivíduo, crossover/reprodução e mutação. Ao final do curso, você terá um algoritmo genético completo que conseguirá resolver o problema da transportadora, o qual pode ser aplicado para outros cenários comerciais. Utilizaremos a linguagem Python para a programação das funções e desenvolveremos tudo passo a passo e com muitos detalhes, para que você tenha uma visão bem clara e didática de como esses algoritmos conseguem resolver problemas reais do cotidiano. Além disso, teremos um bônus no qual você vai aprender como criar uma tabela de produtos no MySql e aplicar nosso algoritmo utilizando os dados de uma base de dados, o que pode facilitar a adaptação do código para utilização em ambientes comerciais. Por fim, este material pode ser considerado de nível iniciante para quem está entrando tanto na área de Inteligência Artificial quanto na área de algoritmos genéticos. Porém, caso você seja de nível mais avançado, este curso poderá servir como uma ótima fonte de consulta e revisão dos conceitos.

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! :)

Content

Introdução e conteúdo do curso

Problema a ser resolvido
Conteúdo do curso
Algoritmos evolucionários e algoritmos genéticos
Mais sobre Inteligência Artificial

Algoritmos genéticos passo a passo

Instalação do Anaconda
Classe produtos
Classe indivíduo I
Classe indivíduo II
Função de avaliação
Crossover/reprodução - teoria
Crossover/reprodução - implementação
Mutação
Errata na implementação da mutação!
Inicialização da população
Avaliação da população
Melhor indivíduo
Soma das avaliações
Seleção dos indivíduos - teoria
Seleção dos indivíduos - implementação
Construção de nova geração
Algoritmo genético completo I
Algoritmo genético completo II
Algoritmo genético completo III
Gráfico das soluções
Instalação do MySql
Criação da tabela de produtos no MySql
Algoritmo genético com banco de dados
Biblioteca DEAP I
Biblioteca DEAP II
Biblioteca DEAP III

Considerações finais

Considerações finais
Código fonte completo

Reviews

Enrico
August 2, 2022
O curso é bem didático. A parte da implementação do algoritmo na mão, na minha opinião poderia ser feito mais bem orientado à objeto, mas entendo que possa ter sido feito assim pela didática. A parte do DEAP foi bem esclarescedora.
Leonardo
July 8, 2022
gostei, curso rápido e excelente para dar uma noção sobre o assunto. sugiro um novo modulo, com mais exemplo, aprofundando.
Victor
July 7, 2022
Gostei bastante do curso, mesmo não estando muito avançado na área consegui entender bem, só achei que faltou um material melhor para ser disponibilizado, pois somente com o professor falando e os códigos fica um pouco difícil o aprendizado.
Irismar
May 22, 2022
Para o nível iniciante (que é meu caso) esse curso já dar uma excelente abertura de visão e das possibilidades do uso das ferramentas de inteligência artificial
Adriano
March 22, 2022
A estrutura do curso é boa, mas existem erros em alguns pontos, tais como na Biblioteca DEAP, onde o termo med é associado à média, quando na verdade med faz menção à mediana. A média, segundo o Documentation do DEAP é trabalhada como avg, de average (ou média em inglês). Mas o curso, em geral, traz uma boa base para o uso de algoritmos genéticos.
Gabriel
March 20, 2022
Ótimo curso para quem está tendo um primeiro contato com Algoritmos Genéticos. O curso trabalha em cima de um problema exemplo e todo código é desenvolvido para o resolver.
João
May 31, 2021
Curso bem mão na massa e os códigos são bem detalhados durante o curso. O curso só traz um exemplo de aplicação. Gostaria de ter visto outros casos.
Willians
May 28, 2021
O curso é muito legal. É exatamente o que eu esperava: um curso introdutório em algoritmos genéticos. As primeiras 27 aulas são as mais importantes. É difícil ver alguém explicar como é explicado no curso. Acho que só quando somos obrigados a fazer um perceptron no excel temos uma explicação como essa, bem mão na massa mesmo. Gostei tanto que me inscrevi no portal.
Alfredo
January 23, 2021
O curso é muito bom e explica os algoritmos genéticos de uma forma bem simples e intuitiva. Vale comentar que o curso se foca na resolução de um exercício específico e não dá muitos exemplos de como os algoritmos genéticos podem ser aplicados em vários outros problemas.
Ruan
January 3, 2021
Curso é incrível! Ele realmente aborda muito bem a temática dos AG e consegue resumir num código bem didático e "simples". Curso nota 10!
Vinicius
July 22, 2018
O curso é interessante para aqueles que desejam entender o funcionamento e aprender como implementar um algoritmo genético. O instrutor explica passo a passo como codificar o algoritmo fazendo um paralelo com conceitos importantes como crossover, mutação, método da roleta e elitismo. O curso pecou na apresentação do DEAP, as explicações ficaram muito superficiais e confusas, acredito que seria necessário uma seção só para ela explicando passo a passo sua utilização.
Guilherme
June 5, 2018
Muito bom o curso, foi prático para entendimento de Algoritmos Genéticos e a utilização de alguma bibliotecas Python
Diemesleno
May 23, 2018
O curso é excelente para quem deseja iniciar aprender a trabalhar com algoritmos genéticos utilizando Python.
Marcilio
April 18, 2018
Esse é meu segundo curso do Jones, e novamente, demonstrou ser conhecedor do assunto, disponibilizando detalhes e implementações interessantes, junto aos módulos que o Python disponibilizada. Recomendo tanto para conhecer AG quanto Python!
Saulandre
March 17, 2018
O professor usa uma metodologia bem didática. O curso é aplicado para um propósito específico, mas extensível com pequenas alterações a outros objetivos. Recomendo.

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3/13/2018
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11/21/2019
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