
- Autor:
- Długość
- liczba lekcji: 46, czas trwania: 15:46:37
- Ocena
Kurs video
Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe Jakub Tomasz Gnyp

- Autor:
- Jakub Tomasz Gnyp
- Wydawnictwo:
- Videopoint
- Wersja:
- Online
- Czas trwania:
- 15 godz. 46 min.
- Technologia:
- Python 3.13, PyPy 3.10, PyGAD 3.3
- Ocena:
Spis lekcji kursu video
-
1. Podstawy Pythona i pierwsze projekty 05:32:12
- 1.1. Krótko o kursie + polecane materiały 00:03:52
- 1.2. Prezentacja gotowego repozytorium 00:02:49
- 1.3. Instalacja Pythona i bibliotek. Korzystanie z Google Colaboratory 00:27:47
- 1.4. Typy danych, struktury danych, klasy (programowanie obiektowe) - teoria 00:19:01
- 1.5. Stworzenie repozytorium Git, obsługa Jupytera i początek 'projektu' kalkulatora 00:25:39
- 1.6. Kalkulator c.d 00:17:50
- 1.7. Kalkulator c.d. 00:22:22
- 1.8. Kalkulator - koniec wersji w zeszycie Jupytera 00:26:09
- 1.9. Predefiniowane metody dla klas w Pythonie 00:18:41
- 1.10. Kalkulator jako aplikacja okienkowa cz. 1 00:19:34
- 1.11. Kalkulator jako aplikacja okienkowa cz. 2 00:29:20
- 1.12. Kalkulator jako aplikacja okienkowa cz. 3 00:11:15
- 1.13. Używanie biblioteki numpy i matplotlib 00:21:23
- 1.14. Biblioteka plotly 00:24:10
- 1.15. Krótko o bibliotekach pandas i seaborn 00:18:51
- 1.16. BONUS: Funkcje, przestrzenie, miary i metryki 00:19:51
- 1.17. BONUS: Prawdopodobieństwo i ekstrema funkcji 00:23:38
-
2. Algorytmy genetyczne z biblioteką PyGAD 05:38:14
- 2.1. Fundamenty algorytmów genetycznych - teoria 00:16:28
- 2.2. Operatory selekcji - ranking i losowy - teoria 00:20:39
- 2.3. Operatory selekcji - rangowy: liniowy i ekspotencjalny - teoria 00:18:43
- 2.4. Operatory selekcji - turniej + pseudokody - teoria 00:13:32
- 2.5. Operatory krzyżowania - teoria 00:17:52
- 2.6. PyGAD: strona www i dokumentacja 00:06:45
- 2.7. PyGAD ćw. nr 1: Optymalizacja funkcji wytrzymałości stopu 00:23:20
- 2.8. PyGAD ćw. nr 2: Problem partycji - cz. 1 00:21:09
- 2.9. PyGAD ćw. nr 2: Problem partycji - cz. 2 00:18:12
- 2.10. PyGAD ćw. nr 3: Problem 'złodzieja' 00:19:15
- 2.11. PyGAD ćw. nr 3: Problem 'złodzieja'. Jak ewaluować kod? 00:29:18
- 2.12. Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 1 (teoria + nieco o symulacjach) 00:14:27
- 2.13. Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 2 00:13:34
- 2.14. Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 3 00:34:48
- 2.15. Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 4 00:24:21
- 2.16. Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 5 00:25:21
- 2.17. Podsumowanie rozdziału nr 2 i zapowiedź rozdziału nr 3 00:20:30
-
3. Podstawy programowania równoległego 04:36:11
- 3.1. Omówienie idei programowania równoległego, procesów i wątków 00:28:29
- 3.2. Krótko o Python 3.13; omówienie kompilatorów i interpreterów 00:23:43
- 3.3. Używanie PyPy 00:22:32
- 3.4. Profilowanie kodu 00:20:02
- 3.5. Blokady i bariery na przykładzie przetwarzania danych tekstowych wątkami 00:25:07
- 3.6. Zmienne warunkowe, race condition - symulacja konta bankowego 00:33:07
- 3.7. Równoległe pobieranie danych za pomocą API i ich przetwarzanie - wątki c.d. 00:19:41
- 3.8. Trochę teorii związanej z macierzami 00:26:49
- 3.9. Projekt nr 2: mnożenie macierzy w sposób równoległy cz. 1 00:28:37
- 3.10. Projekt nr 2: mnożenie macierzy w sposób równoległy cz. 2 00:18:09
- 3.11. Projekt nr 2: mnożenie macierzy w sposób równoległy cz. 3 00:24:38
- 3.12. Podsumowanie rozdziału 3 i zapowiedź kursu z równoległych algorytmów genetycznych 00:05:17
Opis
kursu video
:
Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe
Czego się nauczysz?
- Stosowania funkcji i definiowania klas w Pythonie
- Tworzenia skryptów i zeszytów (notebooków) w Pythonie
- Używania repozytorium Git
- Teorii algorytmu genetycznego
- Stosowania operatorów krzyżowania w algorytmie genetycznym
- Stosowania operatorów selekcji w algorytmie genetycznym
- Używania algorytmu genetycznego do optymalizacji funkcji (znajdowanie maksimum/minimum)
- Stosowania algorytmu genetycznego do rozwiązania problemu plecakowego
- Korzystania z algorytmu genetycznego w celu znalezienia trasy przez labirynt
- Rozróżniania języków kompilowalnych i interpretowalnych
- Stosowania różnych implementacji Pythona
- Profilowania kodu w celu analizy jego wydajności
- Rozpoznawania wad i zalet stosowania wątków i procesów
- Rozróżniania wątków i procesów, a także ich zastosowania
- Stosowania wątków do pracy z danymi, w tym pobieranymi z Internetu w czasie rzeczywistym
- Używania narzędzi synchronizacji pracy (blokad, barier, zmiennych warunkowych)
- Obsługiwania race conditions w kodzie
- Stosowania procesów do prowadzenia równoległych obliczeń
Obierz kurs na... inteligencję obliczeniową w Pythonie
Inteligencja obliczeniowa jest obok machine larning (ML) jedną z gałęzi sztucznej inteligencji, za sprawą której komputery mogą rozwiązywać złożone problemy, ucząc się z danych, zamiast polegać na regułach programowania. Dzięki algorytmom genetycznym, inspirowanym naturalną ewolucją, można optymalizować procesy w różnych branżach – od inżynierii, przez biotechnologię, aż po logistykę – bez potrzeby tworzenia dużych baz danych. Algorytmy te pozwalają na rozwiązywanie problemów takich jak dopasowywanie parametrów w symulacjach czy optymalizacja tras, co ma szerokie zastosowanie w codziennych wyzwaniach biznesowych.
Dodatkowo znajomość programowania równoległego pozwala w pełni wykorzystać moc wielordzeniowych procesorów i klastrów obliczeniowych w analizie big data, modelowaniu numerycznym i zaawansowanych projektach AI. Nasze szkolenie pomoże Ci w ciągu 15 godzin opanować techniki algorytmów genetycznych i programowania równoległego, dzięki czemu znacząco zwiększysz efektywność i wydajność swojej pracy. Nauczysz się je stosować w rzeczywistych projektach, od optymalizacji algorytmów ML, przez wzmocnione uczenie (reinforcement learning), po poprawę wydajności modeli, i przyspieszać procesy uczenia.
Zdobędziesz ponadto umiejętność oceny, kiedy programowanie równoległe jest najbardziej odpowiednie, a kiedy warto sięgnąć po alternatywne narzędzia, takie jak PyPy. Kurs, który opiera się na najnowszych badaniach i praktycznych zastosowaniach, przygotuje Cię do pracy z nowoczesnymi technologiami. Zdobyta wiedza pozwoli Ci się rozwinąć również w takich dyscyplinach jak big data, bioinformatyka czy rozwój autonomicznych systemów – Twoje umiejętności będą nieocenione przy modelowaniu, przewidywaniu i analizie dużych zbiorów danych.
Podczas szkolenia Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe nauczysz się praktycznego stosowania algorytmów genetycznych i programowania równoległego w Pythonie na poziomie średnio zaawansowanym. Zaczniesz od podstaw programowania w Pythonie, w tym instalowania bibliotek, korzystania z Google Colaboratory i pracy z repozytoriami Git. Poznasz teorię obiektowego programowania, typy danych, struktury danych, a także stworzysz własny projekt kalkulatora, przechodząc od wersji w Jupyterze do aplikacji okienkowej. Opanujesz ponadto umiejętność korzystania z bibliotek takich jak numpy, matplotlib i plotly w celu analizy i wizualizacji danych. Zdobędziesz wiedzę na temat algorytmów genetycznych, w tym różnych operatorów selekcji i krzyżowania, jak również nauczysz się ich implementacji w bibliotece PyGAD. Będziesz stosować programowanie równoległe do przyspieszania obliczeń, dzielenia zadań między procesory i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Poznasz zasady selekcji, krzyżowania i mutacji, które pozwolą Ci tworzyć skuteczne algorytmy genetyczne. Nauczysz się definiować własne klasy w Pythonie i używać ich do pracy równoległej. Zrozumiesz, jak pisać wydajny kod i kiedy warto stosować alternatywne narzędzia, takie jak PyPy. Poznasz sposoby korzystania z klastrów obliczeniowych i unikniesz typowych błędów w programowaniu równoległym. Dowiesz się, jak algorytmy genetyczne są używane w przemyśle i nauce, na przykład do optymalizacji rozmieszczenia turbin wiatrowych. Na koniec zastosujesz te techniki w praktycznych projektach, takich jak rozwiązywanie labiryntu i równoległe mnożenie macierzy. Ukończenie szkolenia zapewni Ci solidne podstawy do nauki uczenia wzmacnianego i optymalizacji sieci neuronowych. Rozszerzysz swoje kompetencje w zakresie AI i metod obliczeniowych, nawet jeśli dopiero zaczynasz.
Największym wrogiem przy nauce dziedzin ścisłych jest brak nie talentu, a cierpliwości. Materiał na pierwszy rzut oka może się wydawać trudny, ale jeśli próbować pisać kody (lub ich fragmenty) samemu i tylko porównywać je z filmami, to szybko można nabrać wprawy. Z odrobiną wytrwałości materiał kursu łatwo będzie można rozszerzyć, a ja chętnie służę pomocą przy okazji korzystania z publicznego repozytorium z kodami.
Wybrane bestsellery
Videopoint - inne kursy
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Książka drukowana


Oceny i opinie klientów: Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe Jakub Tomasz Gnyp
(0)