آموزش جامع مبانی بهینه‌سازی در هوش مصنوعی - روش های متاهیورستیک و الگوریتم‌های تکاملی

با گسترش حوزه‌های کاربردی هوش مصنوعی و افزایش پیچیدگی مدل‌ها، روش‌های کلاسیک بهینه‌سازی در بسیاری از موارد با محدودیت‌های جدی مواجه می‌شوند. در چنین شرایطی، الگوریتم‌های متاهیورستیک و الهام‌گرفته از طبیعت با بهره‌گیری از سازوکارهای تصادفی و جست‌وجوی سراسری، راهکارهایی توانمند برای حل مسائل غیرخطی، ناپیوسته و چندهدفه ارائه می‌دهند. این الگوریتم‌ها بخش جدایی‌ناپذیر از جعبه ابزار متخصصان یادگیری ماشین و علوم محاسباتی به‌شمار می‌آیند.

در این دوره، با اصول و ساختار اصلی الگوریتم‌های متاهیورستیک و تکاملی آشنا می‌شوید. در مجموعه آموزشی پیش رو، روش‌هایی چون الگوریتم ژنتیک، بهینه‌سازی ازدحام ذرات، کلونی مورچه‌ها، شبیه‌سازی تبرید، و نسخه‌های پیشرفته مانند NSGA-II به صورت مفهومی تحلیل می‌شوند. این روشها، به‌ویژه در بهینه‌سازی مسائل چند هدفه و فاقد گرادیان، اهمیت مضاعف دارند.

پیاده‌سازی الگوریتم‌ها به‌عنوان بخش مکمل آموزش، به درک عملی از رفتار و ویژگی‌های هر روش کمک می‌کند. این دوره به‌ویژه برای افرادی مناسب است که پس از تسلط بر مبانی عددی و کلاسیک، به دنبال توسعه مهارت‌های خود در حوزه بهینه‌سازی هوشمند و مبتنی بر جست‌وجوی سراسری هستند. دانش این حوزه، پلی است میان مبانی نظری و کاربردهای پیشرفته بهینه‌سازی در طراحی مدل‌های هوش مصنوعی. مخاطبانی که در نظر دارند معماری مدل‌های یادگیری را به صورت هدفمند و مؤثر بهینه‌سازی کنند، به مباحث مطرح‌شده در این دوره نیازمند خواهند بود.

پیشنهاد می شود جهت کسب اطلاعات بیشتر در رابطه با این دوره، جلسه ی معرفی دوره را مشاهده نمایید.

سرفصل های دوره

آشنایی با الگوریتم ها و تکنیک های پیشرفته بهینه سازی

بررسی الگوریتم های مهم متاهیورستیک شامل GA، PSO، ACO، SA، NSGA و ...

پیاده سازی الگوریتم های بهینه سازی با استفاده از زبان پایتون

آشنایی با ساز و کار حاکم بر شبکه های عصبی و یادگیری عمیق