آموزش بهینه ساز گرگ خاکستری
The Grey Wolf Optimizer
الگوریتم‌های جستجو و تکنیک‌های بهینه‌سازی موتورهای بیشتر تکنیک‌های هوش مصنوعی و علم داده هستند. شکی نیست که بهینه ساز گرگ خاکستری یکی از جدیدترین، مورد توجه و پرکاربردترین تکنیک های جستجوی هوش مصنوعی است.
بسیاری از دانشمندان و پزشکان از الگوریتم های جستجو و بهینه سازی بدون درک ساختار داخلی آنها استفاده می کنند. با این حال، درک ساختار داخلی و مکانیسم چنین تکنیک‌های حل مسئله هوش مصنوعی به آنها اجازه می‌دهد تا مشکلات را به طور مؤثرتری حل کنند. این همچنین به آنها اجازه می‌دهد تا الگوریتم‌های جدیدی را برای پروژه‌های مختلف تنظیم، تغییر دادن و حتی طراحی کنند.
این دوره ساده‌ترین راه برای درک اینکه چگونه یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های بهینه‌سازی هوش مصنوعی، Grey Wolf Optimizer، کار می‌کند و مسائل بهینه‌سازی را با جزئیات حل می‌کند، است. درک عمیق این دو الگوریتم و تسلط بر آنها، شما را از بسیاری از دانشمندان داده پیشی می‌گیرد. شما به طور بالقوه شانس بیشتری برای پیوستن به گروه کوچکی از متخصصان هوش مصنوعی خواهید داشت.
چرا الگوریتم های بهینه سازی را به عنوان یک دانشمند داده یاد بگیریم؟
بهینه سازی هر ماه در همه صنایع با هدف اصلی بهبود درآمد و کاهش هزینه ها رایج می شود. الگوریتم های بهینه سازی تکنیک های هوش مصنوعی بسیار کاربردی در پروژه های مختلف هستند. می‌توانید از آنها برای خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیند حل وظایف چالش‌برانگیز استفاده کنید.
چرا الگوریتم های بهینه سازی را به عنوان یک محقق هوش مصنوعی یاد بگیریم؟
اگر شما یک محقق هستید، این دوره به شما کمک می کند تا الگوریتم GWO را به راحتی درک کرده و در مورد مشکل خود به کار ببرید. با توجه به جدید بودن این الگوریتم، شانس بالایی برای به دست آوردن نتایج عالی و پتانسیل انتشار در مجلات پر تاثیر Q1 دارید.
چه کسی باید در مورد بهینه سازی بیاموزد؟
اولین چیزی که باید یاد بگیرید مدل های ریاضی پشت آنهاست. نمی توانید باور کنید که مدل ها و معادلات ریاضی چقدر آسان و شهودی هستند. این دوره با مثال‌های شهودی شروع می‌شود تا شما را با اساسی‌ترین مدل‌های ریاضی الگوریتم GWO آشنا کند. هیچ معادله ای در این درس بدون توضیح عمیق و مثال های تصویری وجود ندارد. اگر از ریاضی متنفرید، پس بنشینید، استراحت کنید و از ویدیوها لذت ببرید تا با حداقل تلاش، ریاضیات پشت شبکه های عصبی را بیاموزید.
همچنین مهم است که بدانید چه نوع مشکلاتی را می توان با الگوریتم های بهینه سازی هوش مصنوعی حل کرد. این دوره انواع مختلفی از مشکلات را نیز نشان می دهد. چندین مثال برای تمرین نحوه حل چنین مشکلاتی نیز وجود خواهد داشت.
این دوره شامل چه مواردی می شود؟
همانطور که در بالا توضیح داده شد، این دوره مستقیماً با یک مثال بصری شروع می شود تا ببینید الگوریتم GWO به عنوان یکی از اساسی ترین رویکردهای حل مسئله هوش مصنوعی چیست. پس از یادگیری آسان و ساده بودن الهام و الگوریتم های این الگوریتم، نحوه عملکرد آن را به صورت زنده مشاهده خواهید کرد. این دوره همچنین مفاهیم الگوریتم های قطعی و تصادفی را با چندین مثال پوشش می دهد. چندین ویدیو در مورد مدل‌های ریاضی و کدگذاری الگوریتم GWO وجود دارد.
در پایان این دوره، درک جامعی از Grey Wolf Optimizer خواهید داشت و می توانید به راحتی از آنها در پروژه خود استفاده کنید. همچنین می‌توانید بر اساس پروژه خود، عملکرد هر دو تکنیک را تحلیل، تنظیم و بهبود بخشید.
آیا این دوره برای شما مناسب است؟
این دوره مقدمه ای بر بهینه سازی و جستجو در هوش مصنوعی است، بنابراین شما مطلقاً به هیچ دانش قبلی در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا علم داده نیاز ندارید. با این حال، شما باید یک درک اولیه از برنامه نویسی ترجیحا در Matlab داشته باشید تا به راحتی فیلم کدنویسی را دنبال کنید. اگر فقط می‌خواهید مدل ریاضی و فرآیند حل مسئله را با استفاده از دو الگوریتم یاد بگیرید، می‌توانید ویدیوهای کدگذاری را نادیده بگیرید.
مربی کیست؟
من یک محقق برجسته در زمینه بهینه سازی و هوش مصنوعی هستم. من بیش از 200 مقاله از جمله 100 مقاله مجله، پنج کتاب و 20 مقاله کنفرانس دارم. این نشریات بیش از 15000 بار در سراسر جهان مورد استناد قرار گرفته اند. من به عنوان یکی از تأثیرگذارترین محققان در هوش مصنوعی در سال 2019 توسط Web of Science، معتبرترین سازمان نمایه سازی در دانشگاه، نام گرفتم.
من به عنوان یک محقق برجسته در این زمینه با بیش از 15 سال تجربه، این دوره آموزشی را آماده کرده ام تا همه چیز را برای علاقه مندان به جستجو و بهینه سازی هوش مصنوعی آسان کنم. من در حرفه ام نیز به شرکت های بزرگی مانند فیس بوک و گوگل مشاوره می دهم. من همچنین یک مربی پر ستاره Udemy با بیش از 5000 دانش آموز و 1200 بررسی 5 ستاره هستم.
من به عنوان مخترع این الگوریتم، این دوره آموزشی را برای تسهیل فرآیند یادگیری Grey Wolf Optimizer برای علاقه مندان به این حوزه طراحی و توسعه داده ام. شما در طول مسیر یادگیری خود در این دوره از حمایت کامل من برخوردار خواهید بود.
هیچ خطری وجود ندارد!
من چند پیش‌نمایش ویدیو دارم، پس حتماً آنها را تماشا کنید تا ببینید آیا این دوره برای شما مناسب است یا خیر. این دوره با 30 روز ضمانت بازگشت وجه کامل ارائه می‌شود، به این معنی که اگر پس از خرید خود راضی نبودید، می‌توانید 100% بازپرداخت دریافت کنید.
منتظر چه چیزی هستید؟
اکنون با استفاده از دکمه "افزودن به سبد خرید" در سمت راست ثبت نام کنید و همین امروز شروع کنید.
معرفی Introduction
-
معرفی Introduction
-
الگوریتم های بهینه سازی قطعی در مقابل تصادفی Deterministic vs. Stochastic Optimization Algorithms
-
مثال‌ها، مزایا و معایب الگوریتم‌های بهینه‌سازی قطعی و تصادفی Examples, Pros, and Cons of Deterministic and Stochastic Optimization Algorithms
الهامات بهینه ساز گرگ خاکستری Inspirations of the Grey Wolf Optimizer
-
الهامات GWO: سلسله مراتب اجتماعی و مکانیسم شکار Inspirations of GWO: Social Hierarchy and Hunting Mechanism
مدل های ریاضی بهینه ساز گرگ خاکستری Mathematical Models of the Grey Wolf Optimizer
-
مدل های ریاضی و معادلات بهینه ساز گرگ خاکستری Mathematical models and equations of the Grey Wolf Optimizer
-
نحوه کار معادلات ریاضی الگوریتم GWO How the Mathematical Equations of the GWO Algorithm Work
کدنویسی گرگ خاکستری بهینه ساز Coding the Grey Wolf Optimizer
-
کدنویسی گرگ خاکستری بهینه ساز Coding the Grey Wolf Optimizer
-
مشاهده بصری عملکرد GWO Visual Observation of the GWO’s Performance
بهینه سازی یک تابع هدف با بهینه ساز گرگ خاکستری Optimizing an Objective Function with the Grey Wolf Optimizer
-
بهینه سازی یک تابع هدف با بهینه ساز گرگ خاکستری Optimizing an Objective Function with the Grey Wolf Optimizer
https://donyad.com/d/ea49e3
Seyedali Mirjalili
دکتری هوش مصنوعی
نمایش نظرات