Вход| Код на email
Название курса:
Генетические алгоритмы. Теория и практика
Автор:
selfedu
Аннотация:
Теги:
IT, Python, видеокурс, программирование
Доступ:
Бесплатно
Добавлен:
4/3/2024
Студенты:
0
Чтобы иметь возможность отслеживать историю обучения и сдавать тесты (если они есть), нужно зарегистрироваться или выполнить вход в систему.
Записаться на курс
  • Раскрыть
    Генетические алгоритмы. Теория и практика
    • Генетический алгоритм история и возможности | Генетические алгоритмы на Python
    • #1. Основные этапы работы генетического алгоритма | Генетические алгоритмы на Python
    • #2. Делаем генетический алгоритм для задачи OneMax | Генетические алгоритмы на Python
    • #3. DEAP - пакет для создания генетических алгоритмов | Генетические алгоритмы на Python
    • #4. Как генетический алгоритм находит решения. Преимущества и недостатки | Генетические алгоритмы
    • #5. Обзор методов отбора, скрещивания и мутации | Генетические алгоритмы на Python
    • #6. Поиск минимальных маршрутов в графе | Генетические алгоритмы на Python
    • #7. Делаем элитизм. Жесткие и мягкие ограничения | Генетические алгоритмы на Python
    • #8. Расставляем корабли в игре "Морской бой" | Генетические алгоритмы на Python
    • #9. Пример поиска минимума функции | Генетические алгоритмы на Python
    • #10. Обучение с подкреплением или как загнать машину на гору | Генетические алгоритмы на Python
    • #11. Не дай шесту упасть или как нейросеть держит баланс | Генетические алгоритмы на Python
Для улучшения работы сайта и его взаимодействия с пользователями мы используем cookies, которые сохраняются на Вашем компьютере. Нажимая СОГЛАСЕН, Вы подтверждаете то, что Вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies Вы можете в настройках своего браузера.
согласен